基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的水電設(shè)備安全預(yù)警平臺
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網(wǎng)絡(luò)行業(yè)應(yīng)用篇/設(shè)備監(jiān)控與維護(hù)
1 概述
中國是水能資源最多的國家，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，我國的理論資源蘊(yùn)藏量有1.6億kW，技術(shù)開發(fā)量為1.28億kW，其可開發(fā)量占全國水電資源可開發(fā)量的23%，居世界第一位。我國水電資源的開發(fā)已處于較成熟的狀態(tài)，裝機(jī)容量逐年上升，持續(xù)增長，但增速有放緩的趨勢，水電市場規(guī)模趨于穩(wěn)定。根據(jù)國家能源局《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃（2014-2020年）》，至2020年我國水電總裝機(jī)容量要達(dá)到4.2億千瓦；據(jù)此測算2020年我國水電裝機(jī)容量年度復(fù)合增長率為5.73%，十三五期間平均每年將新增裝機(jī)容量2083萬千瓦。
近年來，隨著水電能源的大力發(fā)展，國家也加大了對水電發(fā)展的扶持力度，各種扶持水電開發(fā)的政策也相繼出臺。國務(wù)院總理李克強(qiáng)主持召開國務(wù)院常務(wù)會議，部署加快推進(jìn)節(jié)水供水重大水利工程建設(shè)，決定大幅增加國家創(chuàng)投引導(dǎo)資金促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。會議確定，按照統(tǒng)籌謀劃、突出重點(diǎn)的要求，在今明年和“十三五”期間分步建設(shè)納入規(guī)劃的172項(xiàng)重大水利工程。國家能源局印發(fā)《水電發(fā)展“十三五”規(guī)劃》指出，加強(qiáng)“互聯(lián)網(wǎng)+”智能水電站建設(shè)，重點(diǎn)發(fā)展與信息技術(shù)的融合，推動水電工程設(shè)計、建造和管理數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，研發(fā)和建立數(shù)字流域和數(shù)字水電，促進(jìn)智能水電站、智能電網(wǎng)、智能能源網(wǎng)友好互動。圍繞能源互聯(lián)網(wǎng)開展技術(shù)創(chuàng)新，探索“互聯(lián)網(wǎng)+”智能水電站和智能流域，開展建設(shè)試點(diǎn)。加強(qiáng)行業(yè)信息化管理，推動信息管理平臺建設(shè)，系統(tǒng)監(jiān)測項(xiàng)目建設(shè)和運(yùn)行信息，建立項(xiàng)目全過程信息化管理體系，為流域管理和行業(yè)監(jiān)管提供支撐。
1.1 背景
水力發(fā)電行業(yè)的主要生產(chǎn)任務(wù)是發(fā)電。從生產(chǎn)角度來說，主要有以下特點(diǎn)：
1）發(fā)電成本低。水力發(fā)電只是利用水流所攜帶的能量，無需再消耗其他動力資源。而且上一級電站使用過的水流仍可為下一級電站利用。因此水電站的提高效益的主要手段是利用利用有限的來水量自可能發(fā)更多的電。對于大中型水電站而言，發(fā)電量由網(wǎng)調(diào)給出根據(jù)流域來水和網(wǎng)上負(fù)荷需求給定; 而對于小水電而言，在不影響電網(wǎng)穩(wěn)定性的前提下，發(fā)電量完全可以根據(jù)電站的來水量自我調(diào)整優(yōu)化，盡可能提高發(fā)電量。
2）水電站的設(shè)備比較簡單,其核心設(shè)備是水力發(fā)電機(jī)組及其附屬設(shè)備。對于水電站來說保證發(fā)電機(jī)設(shè)備可靠安全、健康運(yùn)行是整個生產(chǎn)過程的核心。雖然水電站初期間設(shè)備成本高、周期長，但是當(dāng)建設(shè)完成之后，在整個運(yùn)行成本中，設(shè)備的檢修、維護(hù)費(fèi)用成為主要的生產(chǎn)成本。因此，水電站運(yùn)行管理的關(guān)鍵工作就是設(shè)備的運(yùn)行、維護(hù)和檢修。
3）高效而靈活,運(yùn)行工況復(fù)雜。水力發(fā)電主要動力設(shè)備 的水輪發(fā)電機(jī)組 ，不僅效率較高而且啟動、操作靈活。因此，利用水電承擔(dān)電力系統(tǒng)的調(diào)峰、調(diào)頻、負(fù)荷備用和事故備用等任務(wù)，可以提高整個系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。也正是如此，水電機(jī)組的工況轉(zhuǎn)換頻繁、復(fù)雜，對設(shè)備的沖擊較大，故障率較高，因而對于設(shè)備制造、維護(hù)、檢修的要求也高。
1.2 實(shí)施目標(biāo)
根據(jù)水電行業(yè)的特點(diǎn)，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施的業(yè)務(wù)需求也非常明確，主要是以下三點(diǎn)。
1）發(fā)電設(shè)備運(yùn)行的安全預(yù)警，保證發(fā)電設(shè)備的安全運(yùn)行。
近幾年，國內(nèi)外發(fā)生了多起水電站嚴(yán)重事故，例如俄羅斯撒揚(yáng)水電站于2009年8月發(fā)生的事故，導(dǎo)致75人死亡，10臺機(jī)組受到不同情況的損壞，廠房被損毀，事故造成當(dāng)?shù)氐貐^(qū)25%的電力缺口，直接經(jīng)濟(jì)損失130億美元。導(dǎo)致此次事故的其中一個很關(guān)鍵的技術(shù)因素就是，電站未能振動保護(hù)系統(tǒng)缺失，在設(shè)備劣化初期，未能提前預(yù)警，導(dǎo)致重大的人員傷亡和設(shè)備損壞。
結(jié)合國內(nèi)實(shí)際情況，隨著我國三峽等巨型水電站的投入運(yùn)行，發(fā)電機(jī)組的容量加大、水頭變高、庫容增大，一方面，設(shè)備事故導(dǎo)致的非停產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效率損失巨大，另外一方面，惡性事故導(dǎo)致的社會危害也加大；而且，隨著我國水電事業(yè)的大力發(fā)展，在各個大江大河上建立了星羅棋布的大小水電站，任何一個水電站的事故會產(chǎn)生較大的影響，因此對水力發(fā)電設(shè)備運(yùn)行的安全預(yù)警已經(jīng)提到了非常重要的地位。
因此，對運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，建立預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)發(fā)電設(shè)備的安全預(yù)警，對于保障發(fā)電設(shè)備安全運(yùn)行，避免惡性重大事故的發(fā)生有重要的意義。
2）發(fā)電設(shè)備運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)度，提高水能利用率和設(shè)備可用率；
對于發(fā)電站來說，在上游來水總量確定的情況下，盡可能發(fā)出更多的電量，或者在總發(fā)電量給定的情況下，盡可能地降低耗水率指標(biāo)，是提高發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)效益的重要目標(biāo)。從目前的現(xiàn)狀來說，對于大中型水電站而言，都已經(jīng)建立了AGC（自動發(fā)電控制）系統(tǒng)，來解決上述優(yōu)化調(diào)度的問題，然而存在的問題是其水輪發(fā)電機(jī)效率模型一般根據(jù)設(shè)備制造廠模型機(jī)數(shù)據(jù)建立的，并非依據(jù)真機(jī)數(shù)據(jù)建立，和實(shí)際的效率模型存在差異；而對于數(shù)量巨大的小水電而言，建立機(jī)組的效率模型，并借以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度的電站少之又少。
因此，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集機(jī)組負(fù)荷、效率等參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立水輪發(fā)電機(jī)效率模型，根據(jù)來水總量和給定發(fā)電量實(shí)時計算目標(biāo)負(fù)荷，并反饋到控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組以經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為最優(yōu)的負(fù)荷優(yōu)化分配，對于提高水能利用率有重要意義。
另外，水輪發(fā)電機(jī)組工況承擔(dān)著電網(wǎng)的調(diào)峰、調(diào)頻、負(fù)荷備用等功能，負(fù)荷調(diào)整頻繁。然而不同的工況對發(fā)電設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性影響差異較大，對設(shè)備的損傷也不一樣，因此，考慮在機(jī)組調(diào)度時將設(shè)備的穩(wěn)定性指標(biāo)作為控制目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的可靠運(yùn)行也是延長設(shè)備壽命，提高設(shè)備可用率的目標(biāo)。
因此，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集機(jī)組振動、溫度參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立水輪發(fā)電機(jī)穩(wěn)定性模型，根據(jù)來水總量和給定發(fā)電量實(shí)時計算目標(biāo)負(fù)荷，并反饋到控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組以穩(wěn)定性指標(biāo)為最優(yōu)的負(fù)荷優(yōu)化分配，對于提高發(fā)電設(shè)備可用率有重要意義。
綜合上述兩種優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)水電站效率和穩(wěn)定性的綜合最優(yōu)調(diào)度，提高水能利用率和設(shè)備可用率。
3）發(fā)電設(shè)備故障診斷，實(shí)現(xiàn)發(fā)電設(shè)備檢修、維護(hù)指導(dǎo)；
關(guān)于發(fā)電設(shè)備的檢修，需要解決兩個問題，一個是什么時候修、該不該修，另外一個問題是修什么、如何修。第一個問題是檢修觸發(fā)的問題，是依據(jù)設(shè)備的可靠性原則和故障預(yù)警，進(jìn)行檢修決策的問題；第二個問題是依據(jù)故障定位和故障確認(rèn)來進(jìn)行針對性、精確檢修的問題，上述兩個問題是實(shí)現(xiàn)“狀態(tài)檢修”的核心為題。從現(xiàn)狀上看，發(fā)電機(jī)組屬于大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械，能夠?qū)崿F(xiàn)精確診斷的故障并不是很豐富，而且機(jī)組個性突出，采用傳統(tǒng)故障機(jī)理建立起來的故障模型普適性并不是很好，因此，水電行業(yè)實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，重要的一個需求就是運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析結(jié)合傳統(tǒng)故障機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警和故障診斷，從而為發(fā)電設(shè)備的檢修決策和檢修實(shí)施提供依據(jù)。
1.3 適用范圍
本解決方案應(yīng)用于各水力發(fā)電集團(tuán)或水電站中水輪發(fā)電機(jī)組、變壓器等關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行的安全健康預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)上述設(shè)備的設(shè)備安全狀態(tài)的預(yù)測、故障預(yù)警、故障診斷和狀態(tài)評價，防止設(shè)備缺陷的擴(kuò)大化，而為數(shù)電站設(shè)備的優(yōu)化運(yùn)行、檢修決策和檢修實(shí)施提供依據(jù)。
1.4 在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的位置
圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)示意圖
本解決方案包含在電站各發(fā)電設(shè)備上部署傳感器、采集處理設(shè)備，在電站部署數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)治理軟件，以及在發(fā)電集團(tuán)公司的工業(yè)云平臺(私有云)上部署監(jiān)測、預(yù)警、故障診斷等各類應(yīng)用。對應(yīng)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，涉及以下多個位置：
? 智能機(jī)器與工廠控制系統(tǒng)：本解決方案中，傳感器設(shè)備部署于電站設(shè)備上，而數(shù)據(jù)采集設(shè)備部署于設(shè)備旁邊，用于采集設(shè)備的振動、溫度、壓力等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能預(yù)警、故障診斷的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳送到電站設(shè)備的控制系統(tǒng)，用于輔助優(yōu)化控制，同時也傳送到工廠云平臺，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等
? 工廠云平臺(及管理軟件):在電站工廠側(cè)云平臺部署安全特征指標(biāo)計算軟件，用以接收傳感器采集到的振動、溫度、壓力等數(shù)據(jù)，并融合工廠控制系統(tǒng)的運(yùn)行控制過程數(shù)據(jù)，以上述數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)特征指標(biāo)的實(shí)時計算提取，同時部署數(shù)據(jù)清洗軟件以及數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)換等軟件。在數(shù)據(jù)整合、治理、標(biāo)準(zhǔn)化之后，通過專用網(wǎng)絡(luò)將特征指標(biāo)數(shù)據(jù)傳送到發(fā)電集團(tuán)公司的工業(yè)云平臺進(jìn)行存儲、展示、預(yù)警、評價等處理。
? 智能化生產(chǎn)（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用）: 在本解決方案中，智能化生產(chǎn)應(yīng)用主要包括設(shè)備狀態(tài)展示、故障預(yù)警及故障診斷、運(yùn)行優(yōu)化決策、檢修決策等應(yīng)用。上述應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是工廠云平臺傳送來的的設(shè)備特征指標(biāo)數(shù)據(jù)。
2 需求分析
從信息技術(shù)角度分析，水力發(fā)電設(shè)備本身信息化程度較高，大多具備物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)條件。尤其是對于大中型水電站而言，大多已經(jīng)建立了SCADA/計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、發(fā)電設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)、水情監(jiān)測系統(tǒng)、生產(chǎn)信息系統(tǒng)等，但存在的問題是，上述系統(tǒng)各自獨(dú)立，不能實(shí)現(xiàn)信息共享，更不能滿足機(jī)組安全預(yù)警、優(yōu)化運(yùn)行指導(dǎo)和檢修決策、維修指導(dǎo)的功能。因此，在大中型水電站實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的路徑，打通原來各個獨(dú)立的子系統(tǒng)，就是要在電站或者流域性發(fā)電企業(yè)內(nèi)部建立一套完整的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，涵蓋機(jī)組的運(yùn)行控制、安全監(jiān)測、故障預(yù)警和診斷以及檢修、維修指導(dǎo)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)。從信息安全的角度而言，水電行業(yè)有嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)安全控制措施，能有力地保證設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、控制安全、應(yīng)用安全和數(shù)據(jù)安全。
對于小水電而言，信息化程度并不高，并不具備物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)條件，需要從邊緣層開始有選擇地建立數(shù)據(jù)采集、邊緣計算，可以逐步在公有云上利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，踐行云制造的理念。
3 解決方案
3.1 方案介紹
本方案基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能化分析技術(shù)，結(jié)合設(shè)備故障機(jī)理研究，構(gòu)建水電安全狀態(tài)數(shù)據(jù)的集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、預(yù)警預(yù)測和分析決策為一體的預(yù)警平平臺。本方案通過在水電站各設(shè)備上部署傳感器、數(shù)據(jù)采集和安全特征指標(biāo)計算設(shè)備進(jìn)行設(shè)備安全狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理；同時，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和大量水電設(shè)備數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能分析與計算，實(shí)現(xiàn)對水電設(shè)備的設(shè)備隱患（或故障）智能預(yù)警、設(shè)備健康狀態(tài)評估、設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化、設(shè)備檢修決策等智能化平臺應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)水電設(shè)備的安全狀態(tài)監(jiān)測和分析、運(yùn)行特征挖掘；系統(tǒng)將根據(jù)數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)可視化應(yīng)用展示，為設(shè)備的安全運(yùn)行、故障預(yù)警、異常診斷等系統(tǒng)應(yīng)用提供必要支持。
3.2 系統(tǒng)架構(gòu)
總體架構(gòu)如下圖2所示，包括邊緣層、平臺層、企業(yè)應(yīng)用層。
圖2水電行業(yè)設(shè)備安全預(yù)警平臺總體架構(gòu)
邊緣層包含電站內(nèi)容實(shí)現(xiàn)機(jī)組控制、監(jiān)測等的各類現(xiàn)場傳感器、各類工業(yè)控制系統(tǒng)如PLC、SCADA、計算機(jī)控制系統(tǒng)、設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)等，提供傳感器數(shù)據(jù)的采集和處理，轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并進(jìn)行初步的計算處理，形成初始的技術(shù)指標(biāo)。它們分別通過不同的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議、透過網(wǎng)絡(luò)安全隔離設(shè)備將數(shù)據(jù)上傳至平臺層。
平臺層包含IaaS和PaaS兩層。IaaS層接受邊緣層傳輸上來的數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)的計算服務(wù)、存儲服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、災(zāi)備服務(wù)、安全服務(wù)等，同時IaaS的資源通過APIs、入口等與PaaS層無縫鏈接，并由PaaS層統(tǒng)一管理和維護(hù)環(huán)境；PaaS層提供數(shù)據(jù)的分析和處理工具，用以完成面向多用戶的應(yīng)用開發(fā)。系列的微服務(wù)組件也存放在這個區(qū)域。同時提供即插即用的微服務(wù)，如工業(yè)模型、算法，工業(yè)建模中間件等。水力發(fā)電設(shè)備的專用診斷模型和性能分析模型也作為PaaS層的服務(wù)提供服務(wù)。
企業(yè)應(yīng)用層可提供五個模塊的服務(wù)：
? 監(jiān)測系統(tǒng)服務(wù)，提供設(shè)備狀態(tài)參數(shù)的全景展示，以及基于GIS的設(shè)備監(jiān)測等；
? 智能預(yù)警服務(wù)，通過對云平臺大數(shù)據(jù)的挖掘，實(shí)現(xiàn)對基于設(shè)備關(guān)聯(lián)性分析的安全預(yù)警服務(wù)；
? 設(shè)備的智能診斷/智能評價系統(tǒng)服務(wù)，提供設(shè)備的健康評價和故障診斷服務(wù)；
? 結(jié)合設(shè)備的專用分析工具，如頻譜分析、軌跡分析、回歸分析、聚類分析等等；
? 將知識管理系統(tǒng)服務(wù)，提供設(shè)備的基礎(chǔ)知識信息、知識信息學(xué)習(xí)等服務(wù)。在企業(yè)應(yīng)用的最高層，提供了設(shè)備狀態(tài)的全景展示、設(shè)備安全預(yù)警和故障診斷、檢修決策、運(yùn)行優(yōu)化等服務(wù)。
3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓O(shè)計
水電設(shè)備安全運(yùn)行預(yù)警平臺網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓O(shè)計如圖3所示：
圖3水電設(shè)備安全運(yùn)行預(yù)警平臺網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>
平臺由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層三部分組成。
1）感知層：數(shù)據(jù)采集、故障預(yù)警指標(biāo)計算提取。由傳感器、變送器、智能采集/指標(biāo)計算裝置等智能采集組成。設(shè)備各部位的傳感器將各種物理信號轉(zhuǎn)化為電信號，傳送到智能采集器及特征指標(biāo)計算裝置，智能特征指標(biāo)計算裝置將這些信號采集和處理提取，得到反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)和故障的各種特征指標(biāo)等，統(tǒng)一存儲到廠站側(cè)局域網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)器。
2）電站網(wǎng)絡(luò)層：數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。位于電站局域網(wǎng)（電站云平臺），包括數(shù)據(jù)服務(wù)器、設(shè)備監(jiān)測管理機(jī)等。主要完成感知層采集的指標(biāo)數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、存儲和轉(zhuǎn)發(fā)，并向位于云端的遠(yuǎn)程監(jiān)測中心發(fā)送監(jiān)測數(shù)據(jù)、狀態(tài)特征指標(biāo)數(shù)據(jù)等。
3）應(yīng)用層：可視化展示、智能預(yù)警與評價、數(shù)據(jù)挖掘、檢修決策。應(yīng)用層位于集團(tuán)公司或者遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷中心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺。借助于該云平臺，水電企業(yè)在集團(tuán)公司及遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷中心實(shí)現(xiàn)對機(jī)組的遠(yuǎn)程監(jiān)測、安全故障預(yù)警和診斷。
3.4 功能設(shè)計
平臺功能包括設(shè)備狀態(tài)的可視化展示、智能預(yù)警與評價、設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化指導(dǎo)、檢修決策等。
1）設(shè)備狀態(tài)的全景展示功能
全景展示功能以水電站設(shè)備為中心，采用三維立體展示方式和GIS技術(shù)，進(jìn)行設(shè)備全景信息、設(shè)備狀態(tài)綜合展現(xiàn)。
2）智能預(yù)警與評價功能
主要基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合專業(yè)設(shè)備故障機(jī)理，建立設(shè)備故障預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測和早期預(yù)警，提供設(shè)備的健康評價和故障診斷服務(wù)，防止設(shè)備故障導(dǎo)致的惡性事件的發(fā)生。包括對設(shè)備進(jìn)行設(shè)備健康狀態(tài)評估、故障診斷、趨勢預(yù)測和風(fēng)險評估等。
以下圖4是水電站設(shè)備故障預(yù)警模型：
圖4基于大數(shù)據(jù)挖據(jù)的故障預(yù)警模型
首先，需要根據(jù)在線監(jiān)測的歷史數(shù)據(jù)，依據(jù)故障機(jī)理模型進(jìn)行故障特征指標(biāo)計算，對歷史特征指標(biāo)集采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)（如多元線性回歸分析、支持向量機(jī)（SVM））等進(jìn)行訓(xùn)練，建立故障預(yù)測模型。
然后，將訓(xùn)練后的預(yù)測模型應(yīng)用于實(shí)時的故障特征異常檢測，即根據(jù)實(shí)時采集到的設(shè)備的原始數(shù)據(jù)，在邊緣側(cè)進(jìn)行故障特征指標(biāo)的實(shí)時計算，根據(jù)預(yù)測模型的計算結(jié)果和實(shí)際計算結(jié)果進(jìn)行比對，用以檢測故障特征指標(biāo)是否發(fā)生變化。當(dāng)預(yù)警系統(tǒng)檢測到特征指標(biāo)發(fā)生變化時則發(fā)出告警信息，并輸出告警分析報告。
3）設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化功能
以設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和智能預(yù)警評價結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行性能模型，提供優(yōu)化運(yùn)行建議，指導(dǎo)水電機(jī)組的安全可靠、高效率運(yùn)行。
4）設(shè)備檢修決策功能
以設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和智能預(yù)警評價結(jié)果為依據(jù)，給出設(shè)備檢修建議，實(shí)現(xiàn)水電設(shè)備的檢修觸發(fā)以及檢修方案的指導(dǎo)決策。檢修建議要求包括設(shè)備的檢修項(xiàng)目、檢修優(yōu)先順序、檢修等級和檢修時間，評估其檢修的必要性，為實(shí)施最佳、最優(yōu)檢修提供決策與支持。
3.5 安全及可靠性
本方案的安全設(shè)計，包括身份鑒別、訪問控制、安全審計設(shè)計、通訊完整性、保密性、抗抵賴、剩余資源保護(hù)和控制、軟件容錯等多個方面，確保系統(tǒng)安全。系統(tǒng)安全設(shè)計按照《電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定》以及其他電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)定進(jìn)行設(shè)計。
1）電力網(wǎng)絡(luò)安全I(xiàn)、II區(qū)與III區(qū)之間的數(shù)據(jù)通訊部署單向網(wǎng)絡(luò)隔離柵，防止III區(qū)及以外數(shù)據(jù)侵入電力網(wǎng)絡(luò)安全I(xiàn)、II區(qū)，引起設(shè)備控制系統(tǒng)的誤動。
2）身份鑒別，采用用戶身份認(rèn)證，保證用戶的合法性。系統(tǒng)內(nèi)的每個角色有可靠的身份識別，訪問權(quán)限控制，防止對信息的非法使用、調(diào)閱、修改和破壞。
3）采取應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)行日志、應(yīng)用系統(tǒng)操作日志、系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)控和故障報警等手段，加強(qiáng)對系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)控。
4）提供訪問控制功能控制用戶組/用戶對系統(tǒng)功能和用戶數(shù)據(jù)的訪問。
5）安全審計與身份鑒別、訪問控制、數(shù)據(jù)完整性等安全功能的設(shè)計緊密結(jié)合，并為下述可審計事件產(chǎn)生審計記錄。
6）數(shù)據(jù)通訊：采用約定通信會話方式的方法保證通信過程中數(shù)據(jù)的完整性；采用MD5單向加密密碼技術(shù)保證通信過程中數(shù)據(jù)的完整性。
7）剩余資源保護(hù)和控制，對系統(tǒng)的各類剩余資源進(jìn)行監(jiān)視、清理、控制。
8）軟件容錯。在故障發(fā)生時，應(yīng)用系統(tǒng)能夠繼續(xù)提供一部分功能，如非登錄用戶的公共功能。提供數(shù)據(jù)有效性檢驗(yàn)功能;采用集群技術(shù)和備份技術(shù)，提供自動保護(hù)功能，當(dāng)故障發(fā)生時自動保護(hù)當(dāng)前所有狀態(tài)，保證系統(tǒng)能夠進(jìn)行恢復(fù)。
4 成功案例
1）基于預(yù)警平臺的水輪發(fā)電機(jī)組不平衡故障預(yù)警案例
水輪發(fā)機(jī)組是水電站的核心資產(chǎn)，保障水電機(jī)組的安全健康運(yùn)行是水電站日常生產(chǎn)的最主要的任務(wù)。而在水輪發(fā)電機(jī)組故障中，不平衡類故障是最為常見的故障類型，包括轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)輪質(zhì)量不平衡、電磁拉力不平衡、水力不平衡等，也是引起機(jī)組振動最為主要的原因。對不平衡類故障實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警，能解決水輪發(fā)電機(jī)組大部分的預(yù)警預(yù)測問題，為水輪發(fā)電機(jī)組的安全健康運(yùn)行提供有力的保證。
圖5水輪發(fā)電機(jī)組不平衡故障安全預(yù)警實(shí)施架構(gòu)
預(yù)警系統(tǒng)的工廠云平臺如上圖5所示，根據(jù)機(jī)組上部署的振動、溫度、壓力等各類傳感器采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征指標(biāo)計算，形成狀態(tài)預(yù)警指標(biāo)（包括不平衡類故障指標(biāo)），傳送到流域或集團(tuán)公司遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷中心，進(jìn)行實(shí)時安全預(yù)警檢測。當(dāng)設(shè)備安全健康指標(biāo)異常被安全預(yù)警系統(tǒng)檢測出來后，則自動觸發(fā)快速告知系統(tǒng)，告知系統(tǒng)透過網(wǎng)絡(luò)隔離裝置，根據(jù)綁定的人員信息，以短信、微信方式分級推送相應(yīng)分類信息給不同的人員。同時所有預(yù)警信息以及預(yù)警判斷時的相關(guān)信息，分類后存入平臺數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)場處理人員，可以通過現(xiàn)場的PC、PAD等登陸調(diào)閱預(yù)警前后的信息。
以下是在某電站實(shí)施預(yù)警系統(tǒng)，提前預(yù)報水輪發(fā)電機(jī)水力不平衡故障的實(shí)際案例（其中HAbx是表征水輪發(fā)電機(jī)水力不平衡故障的關(guān)鍵特征指標(biāo)）：
表1水力不平衡故障指標(biāo)預(yù)測結(jié)果和實(shí)測結(jié)果對比表
序號 | 時間 |
| 根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)計算獲得的 |
1 | 2015-8-1 | ≤5μm | ≤5μm |
2 | 2015-8-2 | ≤5μm | ≤5μm |
3 | 2015-8-3 | ≤5μm | ≤5μm |
4 | 2015-8-10 | ≤5μm | ≤5μm |
5 | 2015-8-15 | ≤5μm | 12μm |
6 | 2015-8-23 | ≤5μm | 23μm |
7 | 2015-8-24 | ≤5μm | 26μm |
8 | 2015-8-25 | ≤5μm | 27μm |
9 | 2015-8-26 | ≤5μm | 40μm |
10 | 2015-8-28 | ≤5μm | 121μm |
的預(yù)測結(jié)果
圖6水力不平衡故障指標(biāo)預(yù)測結(jié)果和實(shí)測結(jié)果對比圖
表1與圖6為某軸流轉(zhuǎn)槳式機(jī)組水力不平衡關(guān)鍵特征指標(biāo)回歸預(yù)測值與實(shí)際計算值的對比
從上述數(shù)據(jù)可以看出，發(fā)電機(jī)組水力不平衡關(guān)鍵特征指標(biāo)HAbx早在2015-8-15已經(jīng)發(fā)生明顯改變，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息。此后，該實(shí)測特征指標(biāo)持續(xù)偏離預(yù)測值，到2015-8-28日電站停機(jī)檢查，確認(rèn)水輪機(jī)存在局部部件脫落問題，驗(yàn)證了該故障預(yù)警的正確性，也為快速確定故障性質(zhì)和快速定位故障提供有力證據(jù)。因?yàn)楣收先毕莅l(fā)現(xiàn)及時，避免了機(jī)組事故的惡性發(fā)展，降低了機(jī)組的檢修成本，縮短了機(jī)組缺陷的維修時間，減小了由于非計劃停運(yùn)導(dǎo)致的發(fā)電損失。