本发明专利技术提供一种基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化方法及系统，能够提高整个火电厂的实际生产效率和利用率。所述方法包括：生成设备动态模型；通过所述设备动态模型生成动态性能预测值，并将所述动态性能预测值和现场性能实测值进行分析比较，诊断设备性能，并对设备的潜在故障进行预警；根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。所述系统包括：生成动态模型单元，用于生成设备动态模型；潜在故障预警单元：用于对设备的潜在故障进行预警；生成主动检修单元：用于生成设备主动检修维护作业计划。本发明专利技术适用于通信技术领域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信
，特别是指一种基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化方法及系统。
技术介绍
近年来，随着经济连续高速增长，新一轮电力建设正在如火如荼的进行，同时，随着新建火电厂的集中投运，厂级监控信息系统(Supervisory Informat1n System inplant level’SIS)也正在中国的火电厂迅速普及。通过SIS系统的建设，可以将火电厂的信息系统投入和火电厂的生产管理结合的更加紧密，SIS系统有效地解决了生产控制和生产管理之间的鸿沟。由于SIS系统是面向厂级的应用，随着新建火电厂的投运，SIS系统的运行管理和应用的持续改进将会是决定SIS系统生命力的一个关键，而如何通过管理手段来提高SIS的实际应用价值也是每一个投资SIS火电厂需要重视和考虑的问题。随着SIS的普及，基于SIS数据库的应用也在实践中逐步完善，2005年6月I日起由国家发改委正式颁布实施了《火力发火电厂厂级监控信息系统技术条件》，作为电力行业SIS系统的标准，该标准为未来SIS应用的发展指明了方向。该标准中明确指出:火电厂的工艺设备状态监测和故障诊断是SIS系统的一个至关重要的应用。火电厂厂级或机组级的设备性能管理包括参数级、设备级和系统级的设备在线监测与性能诊断，火电厂设备包括大型风机、小型风机及泵，其中，大型风机包括:引风机、送风机、一次风机，脱硫增压风机等；小型风机包括:密封风机、氧化风机、灭火保护风机、轴抽风机等；泵包括:循环水泵、凝结水泵、给水泵等，由于火电厂存在着大量的旋转设备和非旋转设备，设备或系统对象多为复杂的多变量耦合系统，随着设备运行时间和运行环境的改变，设备的动态性能也在随时发生变化，如何准确了解当前所有设备的运行状态和实际性能也是实现厂级设备状态性能管理的关键。目前，相对封闭单点运行的设备故障监测系统无法实现大规模的厂级设备动态建模，由于没有反应当前设备状态的动态模型，对设备故障的在线诊断变得非常困难，实现厂级设备性能管理也变得非常困难。大型火电厂在基础信息化的投入包括先进的分布式控制系统(Distributed Control System, DCS)、SIS的厂级实时/历史运行数据库系统，企业资产管理(Enterprise Asset Management, EAM)系统和信息管理系统(ManagementInformat1n System, MIS)等等。DCS和SIS数据库中采集保存着大量设备的原始运行数据，而设备预防管理维护和设备故障诊断专家系统等设备维护管理系统的需要的是设备的动态性能数据，目前，火电厂的设备数据采集和设备状态性能分析处理之间还缺少一个统一的设备性能管理平台，导致厂级设备的在线故障诊断就变得非常困难。火电厂设备的连续高效运转是火电厂安全高效生产的关键，目前，火电厂设备检修体制为计划检修，即按照全年的生产计划安排检修计划，计划检修的模式可以有效的降低设备的非计划停机时间，但也存在着不能完全避免非计划停机事故的发生以及存在资源浪费等缺点，计划检修是适合目前管理体制的被动检修方式，但不是经济性最高的设备维护管理方式。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化方法及系统，能够解决设备原始运行数据和设备性能管理之间的鸿沟，进而大大提高了设备的可靠性和利用率。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化方法，包括:根据设备的历史运行数据及实时运行数据生成设备动态模型；通过所述设备动态模型对预设监测点的实时运行数据进行分析生成动态性能预测值，并将所述动态性能预测值和现场性能实测值进行分析比较，诊断设备性能，并对设备的潜在故障进行预警；根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。可选地，所述根据设备的历史运行数据及实时运行数据生成设备动态模型包括:获取设备的历史运行数据，并根据所述历史运行数据生成设备动态模型；当设备运行时，获取设备的每一预设监测点的实时运行数据，并根据所述实时运行数据对所述设备动态模型进行实时修正。可选地，所述通过所述设备动态模型对预设监测点的实时运行数据进行分析生成动态性能预测值，并将所述动态性能预测值和现场性能实测值进行分析比较，诊断设备性能，并对设备的潜在故障进行预警包括:通过所述设备动态模型对获取的每一预设监测点的实时运行数据进行分析，生成针对每一预设监测点的动态性能预测值；获取设备的每一预设监测点的现场性能实测值；将所述动态性能预测值和与所述动态性能预测值对应的所述现场性能实测值进行统计学分析，诊断设备性能；根据性能诊断结果，对设备的潜在故障进行预警。可选地，所述根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划包括:根据设备的潜在故障预警信息分析设备中潜在故障的关联参数，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。可选地，所述根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划包括:将针对设备的潜在故障预警信息的早期处理方法进行存储，生成设备性能的动态维护专家知识库；通过所述动态维护专家知识库对当前设备的潜在故障预警信息进行分析，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划及相应的处理方法。另一方面，本专利技术实施例还提供一种基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化系统，包括:生成动态模型单元:用于根据设备的历史运行数据及实时运行数据生成设备动态丰旲型；潜在故障预警单元:用于通过所述设备动态模型对预设监测点的实时运行数据进行分析生成动态性能预测值，并将所述动态性能预测值和现场性能实测值进行分析比较，诊断设备性能，并对设备的潜在故障进行预警；生成主动检修单元:用于根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。可选地，所述生成动态模型单元包括:生成动态模型模块:用于获取设备的历史运行数据，并根据所述历史运行数据生成设备动态模型；修正动态模型模块:用于当设备运行时，获取设备的每一预设监测点的实时运行数据，并根据所述实时运行数据对所述设备动态模型进行实时修正。可选地，所述潜在故障预警单元包括:生成预测值模块:用于通过所述设备动态模型对获取的每一预设监测点的实时运行数据进行分析，生成针对每一预设监测点的动态性能预测值；获取实测值模块:用于获取设备的每一预设监测点的现场性能实测值；诊断性能模块:用于将所述动态性能预测值和与所述动态性能预测值对应的所述现场性能实测值进行统计学分析，诊断设备性能；潜在故障预警模块:用于根据性能诊断结果，对设备的潜在故障进行预警。可选地，所述生成主动检修单元:还用于根据设备的潜在故障预警信息分析设备中潜在故障的关联参数，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。可选地，所述生成主动检修单元包括:生成专家知识库模块:用于将针对设备的潜在故障预警信息的早期处理方法进行存储，生成设备性能的动态维护专家知识库；生成主动检修模块:用于通过所述动态维护专家知识库对当前设备的潜在故障预警信息进行分析，确定引发设备潜在故障的原因本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于工业互联网的火电厂设备故障诊断与检修优化方法，其特征在于，包括：根据设备的历史运行数据及实时运行数据生成设备动态模型；通过所述设备动态模型对预设监测点的实时运行数据进行分析生成动态性能预测值，并将所述动态性能预测值和现场性能实测值进行分析比较，诊断设备性能，并对设备的潜在故障进行预警；根据设备的潜在故障预警信息，确定引发设备潜在故障的原因，并生成设备主动检修维护作业计划。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋维，刘冰，刘海军，罗少春，颜舒淮，陈多习，
申请(专利权)人：大唐淮南洛河发电厂，
类型：发明
国别省市：安徽;34
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。