一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法技术

一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，属于火电机组故障诊断技术领域。该方法包含了两部分，第一部分是建立火电机组关键部件的全工况模型，计算监测变量偏差；第二部分是研究分析监测偏差的统计数字特性，建立依据监测变量偏差统计数字特征的火电机组关键部件特性的可控状态判据，并完成统计控制图的设计，实现部件性能突变和渐变故障的识别。比起传统火电机组性能监测及故障诊断技术，这种故障判别方法能够定位到部件，并提供精确的定量判据，能够有效提高故障判别的准确度，降低误、虚报警率。

【技术实现步骤摘要】

一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，属于火电机组故障诊断

技术介绍
目前我国火电机组仍在我国的电力生产中占据主导地位，火电机组的在线性能监测技术作为一种能够有效提高机组运行效率、保证机组安全运行的手段被广泛研究与应用。目前国内对火电机组系统和设备进行在线的性能监测手段主要运用两种方法：第一种方法为基于数据驱动的方法，利用大量过程数据，建立设备、系统的模型进行性能监测及诊断；第二种方法是依据物理机理建立模型，从而计算监测变量的应达值，并将其与实测数据对比，实现对部件和系统的性能监测。一方面，基于数据驱动的方法对热力系统设备进行性能监测的思路是通过测量变量直接构造统计监控指标，并给定对应监控指标的正常变化范围，实现性能变化的监控，但该方法存在的不足之处在于由于不考虑设备的运行机理，单从海量的测量变量着手，因此所构造的统计监控指标往往并不能够很好地表征设备的性能变化情况，更进一步建立起的监控指标正常波动范围也存在着较大的不确定度，由此将带来目前该领域普遍存在着的较高的故障误、虚报警率。另一方面，通过建立物理模型来计算监测变量应达值并与实测数据对比的性能监测方法，缺少有效的故障识别手段。因此，能够有效识别火电机组部件在实际运行中的突变性故障及渐变性性能劣变且降低误、虚报警率的方法显得尤为重要。统计过程控制利用数理统计方法对过程进行统计控制，通过运用统计数学理论分析给定样本的统计数字特征，得到反映过程特性的样本信息，从而判断过程所处的状态，常用于制造过程质量控制。将统计控制的方法用于电厂领域，由于电站系统中需要监控的变量很多，变量之间存在着很高的相关性，因此需要针对火电机组特点，结合火电机组关键部件物理模型，进一步研究提高故障判别准确性的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，将之运用于火电机组关键部件的在线性能监测中，解决火电机组关键部件性能变化判别不准确的问题，提高关键部件在线性能监测的效果。本专利技术的技术方案是：一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，其特征是该方法包括如下步骤：1)建立火电机组关键部件的全工况模型，计算监测变量偏差：a.利用主导因素方法得到火电机组各个关键部件的特性参数及其主导因素，利用数据协调后的电厂数据计算拟合得到各个关键部件特性参数的特性曲线，建立关键部件主导因素模型如下式所示；k＝f(D1，D2，…Di，…Dm)其中，k为关键部件的特性参数，Di为该特性参数的主导因素，m为主导因素的个数；b.从火电机组实时信息监控与管理系统中获取关键部件的监测变量实际测量值；c.在相同边界条件下，由关键部件的全工况模型计算得到监测变量健康应达值，监测变量健康应达值与监测变量实际测量值之间的差值为监测变量偏差；2)突变性故障和渐变性性能劣化统计控制图设计及故障判别：采用一段时间的监测变量偏差组成的偏差序列，利用时间序列分解的方法将偏差序列分解为各个组成部分，挑选适合用于制作统计控制图的偏差序列；计算得到用于制作统计控制图的偏差序列均值，即并根据公式计算偏差序列的标准差；其中为偏差序列的均值，xi为偏差序列中各个监测变量偏差，N为偏差序列的监测变量偏差的总个数，σ为偏差序列的标准差；火电机组发生突变性故障和渐变性性能劣化分别设计统计控制图，实施方法如下：i.当火电机组性能变化为突变性故障时，统计控制图设计的实施办法为：利用下式计算统计控制图的初始控制线：UCL0=x‾0+3σ,CL0=x‾0,LCL0=x‾0-3σ]]>其中，为0时刻的监测变量偏差序列的均值，UCL0为初始上控制线，CL0为初始中心线，LCL0为初始下控制线；将实时测量变量偏差在统计控制图上进行打点，一段时间之后，按下式实时更新统计控制图的上下控制线：其中，下标t表示时刻；xt为t时刻的监测变量实际测量值；为t时刻的监测变量偏差序列的均值；为权重因子，取值范围是0-1；CLt为t时刻的中心线，UCLt为t时刻的上控制线，LCLt为t时刻的下控制线；若实时监测变量偏差超出了统计控制图的上、下控制线，则发出故障报警，认为该关键部件可能发生了突变性故障；若实时监测变量偏差未超出统计控制图的上、下控制线，则认为该关键部件运行正常；ii.当火电机组性能变化为渐变性性能劣化时，统计控制图设计的实施办法为：计算统计控制图的控制线，其中UCL为上控制线，CL中心线，LCL为下控制线；计算历史数据监测变量偏差的加权平均值其中，zt为t时刻计算得到的历史数据监测偏差变量的加权平均值；将实时监测变量偏差的加权平均值在统计控制图上进行打点，并实时更新该加权平均值；若实时监测变量偏差的加权平均值超出了统计控制图的上、下控制线，则发出故障报警，认为该关键部件可能发生了渐变性性能劣化故障；若实时监测变量偏差的加权平均值未超出统计控制图的上、下控制线，则认为该关键部件运行正常。统计控制图的上、下控制线，则认为该关键部件运行正常。上述技术方案中，其特征在于：所述的火电机组包含汽轮机子系统和锅炉子系统；汽轮机子系统包括汽轮机本体系统、加热器回热系统、给水泵组和凝结水泵组；锅炉子系统包括汽水系统、空气预热器、风烟系统和炉膛燃烧系统。本专利技术所述的火电机组关键部件包含汽轮机级组、给水泵、回热系统设备、空冷岛、抽汽管道、过热器、再热器、空气预热器、省煤器、旋风分离器、一次风机和二次风本专利技术具有以下优点及突出性效果：本专利技术将统计过程控制技术与建立火电机组关键部件全工况模型计算监测变量健康应达值的方法结合起来，能够有效的解决基于数据驱动的方法由于脱离实际物理过程无法准确反映部件实际性能变化情况的问题，并且给出了定量的判据能够准确地判别突变性故障和渐变性性能劣化，能够有效降低误、虚报警率。本方法简单便捷，成本低，效果好。附图说明图1是本专利技术提供的基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法的流程图。图2是实施例中火电机组关键部件高压加热器特性曲线。图3是实施例中验证加热器给水出口温度偏差中存在长期趋势项的分析结果。图4是实施例中验证加热器给水出口温度偏差中存在周期项所采取的给水流量。图5是实施例中验证加热器给水出口温度偏差中存在周期项的分析结果。图6是实施例中用鲁棒局部加权回归方法对给水出口温度偏差进行时序分解所得结果。图7是实施例中基于统计控制技术绘制的突变性故障控制图。图8是实施例中基于统计控制技术绘制的渐变性性能劣化控制图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，该方法包括如下步骤：1)建立火电机组关键部件的全工况模型，利用主导因素建模方法得到2#高温加热器部件全工况模型，加热器特性参数的特性曲线如图2所示；从火电机组实时信息监控与管理系统中获取关键部件的监测变量加热器出口给水温度实际测量值，在相同边界条件下，由模型计算得到加热器出口给水温度健康应达值，加热器出口给水温度健康应达值与加热器出口给水温度实际测量值之间的差值为加热器出口给水温度偏差；2)分析加热器出口给水温度的偏差结构组成特征，对其组成特征进行验证，图3所示为验证加热器出口给水温度偏本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，其特征是该方法包括如下步骤：1)建立火电机组关键部件的全工况模型，计算监测变量偏差：a.利用主导因素方法得到火电机组各个关键部件的特性参数及其主导因素，利用数据协调后的电厂数据计算拟合得到各个关键部件特性参数的特性曲线，建立关键部件的全工况模型如下式所示；k＝f(D1，D2，…Di，…Dm)其中，k为关键部件的特性参数，Di为该特性参数的主导因素，m为主导因素的个数；b.从火电机组实时信息监控与管理系统中获取关键部件的监测变量实际测量值；c.在相同边界条件下，由关键部件的全工况模型计算得到监测变量健康应达值，监测变量健康应达值与监测变量实际测量值之间的差值为监测变量偏差；2)突变性故障和渐变性性能劣化统计控制图设计及故障判别：采用一段时间的监测变量偏差组成的偏差序列，利用时间序列分解的方法将偏差序列分解为各个组成部分，挑选适合用于制作统计控制图的偏差序列；计算得到用于制作统计控制图的偏差序列均值，即并根据公式计算偏差序列的标准差；其中为偏差序列的均值，xi为偏差序列中各个监测变量偏差，N为偏差序列的监测变量偏差的总个数，σ为偏差序列的标准差；火电机组发生突变性故障和渐变性性能劣化分别设计统计控制图，实施方法如下：i.当火电机组性能变化为突变性故障时，统计控制图设计的实施办法为：利用下式计算统计控制图的初始控制线：UCL0=x‾0+3σ,CL0=x‾0,LCL0=x‾0-3σ]]>其中，为0时刻的监测变量偏差序列的均值，UCL0为初始上控制线，CL0为初始中心线，LCL0为初始下控制线；将实时测量变量偏差在统计控制图上进行打点，一段时间之后，按下式实时更新统计控制图的上下控制线：其中，下标t表示时刻；xt为t时刻的监测变量实际测量值；为t时刻的监测变量偏差序列的均值；为权重因子，取值范围是0‑1；CLt为t时刻的中心线，UCLt为t时刻的上控制线，LCLt为t时刻的下控制线；若实时监测变量偏差超出了统计控制图的上、下控制线，则发出故障报警，认为该关键部件可能发生了突变性故障；若实时监测变量偏差未超出统计控制图的上、下控制线，则认为该关键部件运行正常；ii.当火电机组性能变化为渐变性性能劣化时，统计控制图设计的实施办法为：计算统计控制图的控制线，其中UCL为上控制线，CL中心线，LCL为下控制线；计算历史数据监测变量偏差的加权平均值其中zt为t时刻计算得到的历史数据监测偏差变量的加权平均值；将实时监测变量偏差的加权平均值在统计控制图上进行打点，并实时更新该加权平均值；若实时监测变量偏差的加权平均值超出了统计控制图的上、下控制线，则发出故障报警，认为该关键部件可能发生了渐变性性能劣化故障；若实时监测变量偏差的加权平均值未超出统计控制图的上、下控制线，则认为该关键部件运行正常。...

【技术特征摘要】
1.一种基于统计控制技术的火电机组部件性能变化判定方法，其特征是该方法包括如下步骤：1)建立火电机组关键部件的全工况模型，计算监测变量偏差：a.利用主导因素方法得到火电机组各个关键部件的特性参数及其主导因素，利用数据协调后的电厂数据计算拟合得到各个关键部件特性参数的特性曲线，建立关键部件的全工况模型如下式所示；k＝f(D1，D2，…Di，…Dm)其中，k为关键部件的特性参数，Di为该特性参数的主导因素，m为主导因素的个数；b.从火电机组实时信息监控与管理系统中获取关键部件的监测变量实际测量值；c.在相同边界条件下，由关键部件的全工况模型计算得到监测变量健康应达值，监测变量健康应达值与监测变量实际测量值之间的差值为监测变量偏差；2)突变性故障和渐变性性能劣化统计控制图设计及故障判别：采用一段时间的监测变量偏差组成的偏差序列，利用时间序列分解的方法将偏差序列分解为各个组成部分，挑选适合用于制作统计控制图的偏差序列；计算得到用于制作统计控制图的偏差序列均值，即并根据公式计算偏差序列的标准差；其中为偏差序列的均值，xi为偏差序列中各个监测变量偏差，N为偏差序列的监测变量偏差的总个数，σ为偏差序列的标准差；火电机组发生突变性故障和渐变性性能劣化分别设计统计控制图，实施方法如下：i.当火电机组性能变化为突变性故障时，统计控制图设计的实施办法为：利用下式计算统计控制图的初始控制线：UCL0=x‾0+3σ,CL0=x‾0,LCL0=x‾0-3σ]]>其中，为0时刻的监测变量偏差序列的均值，UCL0为初始上控制线，CL0为初始中心线，LCL0为初始下控制线；将实时测量变量偏差在统计控制图上...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘培，李政，肖辉，刘永鹏，余孟亮，郭思思，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11