火力發電廠設備的綜合維護管理系統研究

貴州興義電力發展有限公司 柯昌書

本廠火力發電機組容量為600MW，在以往運行的過程中經常面臨著設備高故障率和維護成本上升的問題，因此決定采用新的綜合維護管理系統來應對。采用的新系統框架設計集成了先進的物聯網（IoT）傳感器、大數據分析工具和人工智能算法等技術，從而實現監控與維護關鍵設備。

在系統實施前，鍋爐的年平均故障次數為5.2次，汽輪機組的年平均故障次數為3.1次；實施綜合維護管理系統后，通過持續24h 的實時監測和預測性分析，故障次數分別降低到1.4次和0.9次，使得設備壽命延長，運營效率得到提升，同時也助力了該廠的可持續發展目標。

1 火力發電廠設備綜合維護管理系統組成分析

1.1 人工/自動綜合點檢管理信息系統

該系統使用傳感器和手持終端對設備狀態進行實時監測，傳感器自動收集設備運行數據，如溫度、壓力、流量等關鍵參數，手持終端則由現場技術人員使用，用于記錄那些難以自動化檢測的參數，而數據處理與分析模塊負責對收集到的大量數據進行整理分析。

利用先進的數據分析技術，技術人員可預測設備潛在故障和性能下降，對于人工收集的數據，系統通過圖像識別和模式識別技術輔助判斷設備狀態，基于處理分析后的數據系統能夠生成相應的維護建議和報警提示，通過界面直觀地展示重要信息，幫助運營人員及時作出調整或維修決定。

執行與反饋模塊主要涉及工單生成和派發，確保維修任務的有效傳達和完成；反饋機制則允許維護團隊輸入維修后的結果，系統據此更新設備狀態，優化未來的維護計劃，最后將收集到的信息輸送到人機交互界面，通過一個友好的用戶界面，允許操作者輕松管理和查詢點檢信息，界面設計強調直觀性和易用性，確保各級技術人員都能快速掌握。

1.2 設備在線狀態監測及故障診斷系統

該系統主要分為在線狀態監測系統以及故障診斷系統，其中在線狀態監測系統通過安裝在關鍵設備上的傳感器網絡實現，這些傳感器能夠持續收集設備的運行數據，如溫度、壓力、振動水平、電流和電壓等，收集完的數據通過物聯網（IoT）技術實時傳輸至數據處理中心，在數據處理中心采用大數據分析和人工智能技術對收集到的數據進行深入分析，以識別設備運行中的任何異常模式或趨勢。然而故障診斷系統能夠進一步分析這些異常模式，結合設備歷史維護記錄和故障數據庫，通過機器學習算法對可能的故障原因進行識別和預測，一旦系統診斷出潛在的故障或者性能下降，會自動警告維護團隊，并提供可能的故障原因和建議的維護或修復措施[1]。

1.3 常規通用設備及系統

火力發電廠的常規通用設備和系統是確保電廠可靠運行和生產效率的核心，常用設備和系統包括鍋爐、汽輪機、發電機、冷卻系統、控制室以及配套的輔助設施等，首先鍋爐作為火力發電的熱源，能夠將化學能轉化為熱能，產生高溫高壓的蒸汽，鍋爐內部的水循環系統、燃燒系統、排渣系統等都需要定期檢查和維護以保持其最佳運行狀態，并且鍋爐的傳感器和監控設備可以實時采集工作參數，通過維護管理系統進行分析預測潛在問題，并指導維修團隊進行針對性的維護。

其次汽輪機是轉換熱能為機械能的關鍵設備，將蒸汽的壓力能轉換為旋轉動能驅動發電機，汽輪機的葉片、軸承和密封件等部件經受長時間的高溫高速運轉，容易出現磨損或損壞，因此需要定期檢查和精確維護，而發電機則將機械能轉化為電能，發電機的主要維護任務包括保證絕緣系統完整、接地系統有效及冷卻系統的穩定運行；冷卻系統則是確保發電過程中多余熱量得以安全移除的重要組成部分，無論是水冷卻還是風冷卻系統都需要定期清理和檢查，以避免效率下降和故障發生；控制室是火力發電廠的神經中樞，集成各種自動化控制和監測系統，通過與維護管理系統的數據交互，控制室操作員能夠實時監控整個發電過程并作出快速響應，配套的輔助設施如給水泵、排污系統、空壓機等，雖然不直接參與發電，但對于整體系統的平穩運行起著至關重要的作用。

2 火力發電廠設備綜合維護管理系統系統結構設計

系統架構設計是實現高效、可靠發電的核心，采用的綜合維護管理系統架構主要由四個層次組成：分別為數據采集層、數據處理與分析層、決策支持層和執行與反饋層。

每一個架構通過需要通過對先進技術的應用實現對火力發電廠設備狀態的實時監測、故障預測、維護決策支持和執行效率的優化。其中數據采集層是系統的基礎，負責從關鍵設備中收集運行數據，在鍋爐系統中傳感器每秒至少采集溫度、壓力和流量等10個以上的參數：溫度550℃、壓力2500000Pa、流量1.5m3/s、CO2濃度400ppm、SO2濃度50ppm、NOx 濃度150ppm、水位4.2m、煙氣溫度300℃、煙氣流速5m/s、鍋爐壁溫度600℃。

然后確保對設備狀態有全面的實時了解，通過部署物聯網（IoT）技術，每天收集來自全廠數以千計的設備的上百萬個數據點，為后續的數據分析提供豐富的原始數據，數據處理與分析層利用大數據技術和機器學習算法對采集到的數據進行處理和分析，以預測性維護為例，通過分析歷史故障數據和實時監控數據，機器學習模型可以預測設備潛在的故障點，通過分析鍋爐的溫度數據和歷史故障記錄，模型可以準確預測鍋爐受熱面積板的磨損情況，預測的準確率可達到90%以上。

決策支持層是將數據分析結果轉化為可操作的維護決策的環節，利用云計算和邊緣計算技術，該層能夠實時提供維護決策支持，根據設備的故障預測結果自動生成維護計劃和優先級排序，通過建立設備健康指數，決策支持系統還可以動態調整維護資源的分配；而執行與反饋層則負責實施維護決策并收集反饋信息，在執行維護任務時，通過移動設備和可穿戴設備，現場技術人員可以接收到實時的維護指導和安全提醒，提高維護的效率和安全性，完成維護后系統將根據實際維護結果更新設備的狀態和健康指數，形成閉環反饋，不斷優化維護管理策略[2]。

3 火力發電廠設備綜合維護管理系統關鍵技術應用

3.1 傳感器和物聯網技術應用

傳感器負責收集各種相關運行參數，以鍋爐為例，根據統計安裝在關鍵位置的溫度傳感器可以將溫度控制誤差縮減至±3℃，相比傳統誤差范圍±10℃，顯著提高了燃燒效率，通過減少過量空氣供給，不僅可以節省燃料也有助于減少NOx 排放量，對于滿足日益嚴格的環境標準尤為重要。

其次物聯網（IoT）技術使得這些分布式傳感器能夠將收集到的數據通過無線網絡傳輸到中心處理系統，物聯網技術是實現傳感器數據有效傳輸和處理的關鍵。通過將傳感器連接到互聯網，數據可以實時傳輸到中央監控系統或云平臺，采用高速無線網絡技術可實現傳感器數據的即時上傳，延遲低至幾毫秒，這樣維護團隊可以遠程監控設備狀態，及時發現并處理問題通過高速網絡，數據采集周期可以縮短到毫秒級，大幅提升了數據的實時性和精準度。再者應用數據分析和人工智能算法，該系統可以對收集到的海量數據進行處理分析，從而實現設備狀態的實時監測和故障預警[3]。

3.2. 大數據分析技術

首先通過裝置于關鍵設備上的傳感器和控制系統收集數據，如鍋爐溫度、汽輪機轉速、發電量等，這些數據需要進行預處理，去除錯誤或無意義的記錄、統一不同來源和格式的數據，然后識別并選取影響系統性能的關鍵因素，在模式識別與異常檢測的過程中，應用統計分析和機器學習算法對正常運行時的數據特點進行建模，使用聚類算法識別正常操作條件下的數據模式，當實時數據脫離這些模式時模型將觸發警報，異常檢測可以幫助發現潛在的設備故障，通過分析振動數據來預測軸承的損壞，而在預測性維護中，利用預測模型評估設備未來的狀態，利用時間序列分析預測關鍵組件的溫度趨勢，如果發現超出正常范圍則可能預示著過熱風險，采用回歸分析預測特定操作條件下的耗材消耗量，從而更有效地安排維護計劃。

此外，大數據分析還可用于優化發電廠的操作，采用模擬仿真找到最佳的負載分配策略，以減少燃料消耗并延長設備壽命，然后通過分析歷史維護數據可以確定維護活動的最佳頻率和時間，避免過度或不足的維護。完成以上步驟后并不意味著分析工作結束，技術人員必須進行持續監控分析結果，根據新收集的數據調整模型參數，實時的數據流將持續輸入到分析系統中，以便不斷提高預測精度和操作效率，同時維護團隊需根據分析反饋調整維護策略形成一個自適應的、閉環的管理系統[4]。

3.3 云計算和邊緣計算

云計算是維護管理系統的后盾，能夠為其提供強大的數據存儲、處理和分析能力。在火力發電廠中，云計算可用于收集全廠范圍內的設備運行數據，將這些數據上傳到云端進行集中處理和長期存儲，便于執行大規模的數據分析和挖掘，以識別潛在的失效模式和優化維護計劃。如使用機器學習算法來預測設備故障，以簡單線性回歸為例，其計算公式為：F=T+p+Q，其中：F表示故障指數，T表示溫度（℃），P表示壓力（V），Q表示流量（m3/S）。

邊緣計算則作為系統響應速度的提升者，將數據處理任務分散到網絡的邊緣、即靠近數據源頭的地方，如火力發電廠現場,由于物理距離更近，邊緣計算能夠更快地對數據進行初步分析，尤其是那些需要快速響應的操作、如緊急停機指令。這樣不僅減少了時間延遲，也降低了對中央服務器的負載和帶寬需求，在具體計算過程中，通過對本地數據處理，設備旁的邊緣計算節點對實時數據進行篩選和初步分析，然后進行關鍵信息傳遞，只有重要的信息或異常數據會被發送到云端處理，減少網絡流量。最后實時決策執行，對于需要立即執行的維護操作、如臨界值報警，邊緣計算節點可以即時做出反應[5]。

3.4 人工智能與機器學習技術

人工智能（AI）與機器學習（ML）技術能夠利用智能化分析和處理海量的數據，進一步提升維護管理的效率和精確度。AI 與ML 的具體應用主要表現在以下方面：AI 與ML 技術能夠實現對火力發電廠關鍵設備的實時監控和狀態診斷，通過安裝在關鍵設備上的傳感器收集數據，如溫度、壓力、振動等參數，ML 模型可以分析這些數據，及時發現設備的異常狀態，AI 與ML 技術在故障預測和健康評估方面發揮著重要作用，利用歷史數據和實時數據，機器學習模型能夠學習設備的正常工作模式和潛在的故障模式，而在模型訓練中，假設一個回歸問題來預測設備的剩余使用壽命，可選用線性回歸為起點，具體公式如下：RUL=β0+β1F1+β2F2+…+βnFn， 其中：F1、F2…Fn表示特征，β0、β1、β2…βn表示通過訓練數據學習到的參數。

通過模式識別來預測未來的故障，這種預測性維護策略相比傳統的定期維護方法可以大大減少不必要的維護活動，降低維護成本，同時提高設備的可靠性和使用壽命。此外，AI 技術在維護決策支持中起到了重要作用，構建AI 決策模型可以綜合分析設備狀態、維護歷史、備件庫存等多種因素，為維護人員提供最優的維護決策建議[6]。