大数据分析技术在发电企业的应用.doc
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1、大数据分析技术在发电企业的应用1 引言国家鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平。中国制造 2025提出要开发已有装备的价值,通过大数据分析挖掘设备的潜力,增加设备的附加价值,让已有的设备变得更加高效、高质量、低成本和低污染,同时,利用创新的方法与技术解决未知的问题。以大数据分析技术为基础,将大数据分析技术引入到发电领域,结合发电企业生产管理的特点,开发适用于发电企业的大数据分析系统。本文将对发电企业大数据分析技术的应用展开探讨并提出解决方案。2 发电企业应用大数据分析技术的必要性发电企业大
2、多采用厂级监控系统(SIS)进行设备故障诊断、设备健康状况管理、耗差分析等工作,这些都是基于设备的机理模型进行分析,应用多年效果并不理想,其困境和问题在于:一是鉴于目前国内的理论计算水平,发电设备的机理模型往往不够精确,很难依靠这些机理模型进行故障诊断或者设备性能计算,测点数据的不足也导致很难使用机理模型进行计算,假设后的理想机理模型与实际情况往往相差甚大。同时,对于发电企业而言,并非是所有设备性能最好的时候,整台机组的性能最好或者效率最高。二是缺少一个实时捕捉设备异常的引擎,仅仅依靠 SIS 数据进行判断,其结果常常难以让人信服。三是 DCS、SIS 等系统报警时,往往已经太晚了,故障已经恶
3、化或者没有足够的时间处理。当关键设备发生故障时,很可能会对整个系统及其他相关设备产生重大影响造成非计划停机,检修费用超支,发电量损失,效率降低,环保排放超标,甚至人身或者设备损坏等。因此,需要一种先进有效的手段,在成千上万个变量中找出问题进行预测性分析,随着计算机计算速度的提升,大数据分析技术适应这一需要而产生。3 大数据分析技术的特点发电企业过去采用的设备故障诊断、性能优化等分析基于设备的机理模型,见图 1。机理模型分析首先需要对设备的机理模型进行修正,修正后的模型带入实时数据进行计算,最终输出结果。这种分析方法的问题在于,修正后的机理模型同实际的设备存在偏差,甚至机理模型是假设的或者是理想
4、模型,导致偏差永恒存在。其次,带入计算的数据是样本数据,数据往往不如全集数据更具有代表性或者表征性。大数据分析技术通过以往大量数据的最优集、稳定集、劣化集预测未来的状况、评价当前的生产方式。利用数据推演和条件判断,基于发电企业长期工艺流程数据的统计学分析和整理,归纳总结出设备之间、设备与系统、系统之间、系统与工艺之间的相互作用关系,建立了发电厂的大数据分析系统,实现测点的预测报警,运行操作指导,运行参数优化,生产方式优化。未来在条件允许的情况下,利用数据模型对海量测点的监控,大数据平台可有效地分析出设备的最佳运行曲线和工况,通过 DCS 实现设备实时运行参数的调整。4 大数据分析技术在发电企业
5、的应用方向4.1 在设备运维方面的应用大数据设备管理平台能够利用历史数据建立数据模型,对大量实时数据进行分析比较,对设备状态进行自动判断。在设备发生故障或将要发生故障的时候发出报警,提供有价值的参考,帮助工程师及时了解设备状态,提高检修工作的效率,提高设备利用率。彻底摒弃“坏了就切换、坏了就维修”的被动设备管理模式,建立全新的“预知检测、预知维修”的积极主动的设备管理模式。具体应用在以下几个方面。(1)大数据平台对以往数据和当前实时数据按照运行工况进行机器学习,预测当前运行工况下的数据,对实时数据的偏移、错误进行预警,提早发现问题,提醒运行人员提前干预,预防异常或事故的扩大化。(2)大数据平台
6、建立转动设备的评价体系,通过对大量历史数据的分析,给出设备的健康状况指标。同时,针对有振动测点的设备,结合振动分析给出设备健康状况评级。(3)按照运行规程的相关内容,结合大数据分析技术进行实时仿真和预警,通过这种手段,在生产操作的同时,仿真系统与离散控制系统(DCS)进行实时对比分析,给出预警,辅助生产操作,避免出现人为误操作,导致出现人身伤害、设备损坏事件的发生。4.2 在生产管理方面的应用应用大数据分析技术对机组实际累积的运行数据进行各种工况、设备运行状态寻优,持续改进机组性能,优化机组的不稳定工况和运行方式,建立设备经济性指标评价曲线,通过对设备的历史数据进行分析获得设备的运行状态趋势,
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