燃气轮机状态维修决策系统技术方案

本发明专利技术公开了一种燃气轮机状态维修决策系统，包括：基础数据层、后台应用层、综合数据层、应用层、用户交互层。所述的基础数据层用于收集燃气轮机的运行基础参数，并存储到实时数据库中；后台应用层通过实时数据库访问接口，读取燃气轮机的实时基础运行参数，调用部件寿命预测方法库，进行计算、分析；综合数据层，包括应用程序服务器和WEB程序服务器传来的两类数据。应用层通过安装在WEB程序服务器端的计算程序，控制系统模块之间的信息交流。燃气轮机维修时机决策是由WEB程序通过协调和调动人机交互系统和维修决策模型库来完成。本发明专利技术通过对运行参数或其他参数进行监测和分析实现燃气轮机按需维修的目的。

Gas turbine condition maintenance decision system

The invention discloses a gas turbine condition maintenance decision system, which comprises a basic data layer, a backstage application layer, an integrated data layer, an application layer and a user interaction layer. The basic data of the layer used to run the basic parameters collection of gas turbine, and stored in real-time database; the backstage application layer access interface through real-time database, real-time operating parameters to read the gas turbine component life prediction method, the library calls, are calculated and analyzed; the comprehensive data layer, including two types of data and application server the WEB program from the server. The application layer controls the communication between the system modules by installing a computing program on the WEB program server. The timing decision of gas turbine maintenance is completed by WEB program through coordination and mobilization of human-computer interaction system and maintenance decision model library. The invention monitors and analyzes the operation parameters or other parameters so as to realize the on demand maintenance of the gas turbine.

【技术实现步骤摘要】
燃气轮机状态维修决策系统
本专利技术涉及高能耗装备的部件维修决策，特别涉及燃气轮机关键部件的状态维修决策系统。
技术介绍
燃气轮机根据用途可以分为重型燃气轮机、航空发动机、舰船燃气轮机、工业燃气轮机、小型燃气轮机和微型燃气轮机等。重型燃气轮机由于具有占地面积少、建设周期短、清洁环保、投资少、启停快速灵活、紧急备用和调峰效果好等优势，日益得到广泛的应用。据统计全球以天然气和燃油为燃料的重型燃气轮机发电量占总发电量的五分之一，是继煤电和核电之后的第三大发电方式，目前基于燃气轮机及联合循环电站的发电量约占全球发电总量的22%，且还在稳步增加。电站燃气轮机的巨大需求带动了重型燃气轮机的快速发展，据估计在未来十年内发电用重型燃气轮机机组将新增12591台，制造成本超过1529亿美元。燃气轮机快速发展的同时，其维修成本也在不断增加。以一台西门子V94.3A燃气轮机为例来说，其初始购买费用286.7万欧元，但是其全生命周期维修费用是5134万欧元，是其购买费用的17.8倍。随着发电机组的容量的不断增大，有的联合循环机组额定功率已达到390MW，从而对机组和设备的可靠性提出了越来越严格的要求，因为大容量机组因事故跳闸会对电网产生很大的冲击。而对机组和设备的维修正是保证机组可靠运行的一个重要手段。判断机组是否应该维修存在两种方法，一种是按时维修即“几年一小修，几年一大修”，将机组的维修时间固定起来，到了预定的时间，无论机组运行情况如何，机组是否应该维修都要进行维修，而对于未达到预订时间却真正应该维修的机组没有维修而继续运行，从而带来了安全隐患。正是因为这种按时维修存在这样的不可靠性，越来越多的电厂将按时维修改为了按需维修，按需维修即通过对运行参数或者其他参数进行监测和分析来评定机组是否需要维修。这样一种方式让机组在具备安全保证的情况下具有最大的可用率，从而使效益最大化。状态维修（ConditionbasedMaintenance，CBM）利用成熟的状态监测技术，实时监测设备运行状态，并据此来执行相应的维修决策。状态维修可减少维修过剩以及停电时间，保障设备运行的安全性和经济性。Volk等（MechanicalSystemsandSignalProcessing,2004,18:833-847）利用比例强度模型对轴承剩余寿命作出估计，并评估了预防维修对系统产生的影响；David等（ImaJournalofManagementMathematics,2005,7:1-15）提出了考虑同时具有比例协变量模型和比例强度模型效应的广义比例强度模型，应用于可修复性系统的可靠性和维修决策的建模；Devarajan等（CommunicationsinStatistics-TheoryandMethods,2009,38(14):2333-2347）利用模糊技术，建立了在不同气候区下线路的故障率模型，并应用于输电系统的可靠性评估和维修决策之中；Marshall等（BmcMedicalResearchMethodology,2010,10(112)）采用比例强度模型，探讨了预防性维修情况下维修间隔的优化求解问题；李方吉等（热力发电,2009,(09):89-91）提出了以可靠性为中心的维修管理模式，适应大型燃气轮机检修维护的检修模式和检修策略。然而，这些学者的研究仅停留在理论研究的状态，还未将这些研究成果运用到实际操作中，形成维修决策系统，解决燃气轮机按需维修的需求。目前燃气轮机维修所需的各项状态数据一般是采用人工统计计算的方法来得到，耗时费力且准确性不高，只能大致预测维修周期的，不能得到精确的预测结果，不相适用于高度自动化运行的电力系统。
技术实现思路
本专利技术克服了现有按时维修的不足，提供一种燃气轮机状态维修决策系统，能够通过对燃气轮机的部件运行参数或者其他参数进行监测和分析，而且可使电厂实现按需维修的状态维修决策。本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种燃气轮机状态维修决策系统，所述系统包括：基础数据层、后台应用层、综合数据层、应用层、用户交互层，其中：基础数据层用于收集燃气轮机的运行参数，存储到实时数据库中。后台应用层通过实时数据库访问接口，读取燃气轮机的实时基础运行参数，调用部件寿命预测方法库，进行计算、分析。综合数据层，包括应用程序服务器和WEB程序服务器传来的两类数据。应用层通过安装在WEB程序服务器端的计算程序，控制系统模块之间的信息交流。燃气轮机维修时机决策是由WEB程序通过协调和调动人机交互系统和维修决策模型库来完成。用户交互层为用户提供了一个对话的环境，按照用户要求输出图形、表格以及运算结果。本专利技术的燃气轮机状态维修决策系统结构示意图如图1所示。所述的基础数据层包括监控燃气轮机运行参数的分布式控制系统DCS、与分布式控制系统DCS相连的接口机、实时数据库、实时数据库管理系统。所述的后台应用层的实时数据库访问接口，通过API、OLEDB或SDK中的其中一种来实现；后台计算程序通过自主开发的API、OLEDB或SDK中的其中一种实时数据库访问接口，读取燃气轮机的实时基础运行参数，调用相关的模型库和方法库，进行计算、分析。然后，将结果由自主开发的iBatis.NET数据库访问接口存入SQL数据库中。所述的后台应用层的部件寿命预测方法库包括燃烧系统部件剩余寿命预测方法、热通道部件剩余寿命预测方法、转子系统部件剩余寿命预测方法。所述的不同部件剩余寿命预测方法，由因素运行小时数和因素启动次数组成预测部件的剩余寿命。所述的燃烧系统部件因素运行小时数计算方法：式中i为第i种运行模式；K为水/蒸汽注入系数；Af为燃料系数；Ap为运行负荷系数；H第i种运行模式下的运行小时数。所述的燃烧系统部件因素启动次数计算方法：式中i为第i次启动；K为水/蒸汽注入系数；Af为燃料系数；Ap为运行负荷系数；At为跳闸系数；As为启动类型系数。所述的综合数据层的应用程序服务器传来的数据是经过方法库计算后获得的数据，包括燃烧系统部件剩余寿命预测结果数据、热通道部件剩余寿命预测结果数据、转子系统部件剩余寿命预测结果数据。所述的综合数据层的WEB程序服务器传来的数据有燃烧系统部件维修决策数据、热通道部件维修决策数据、转子系统部件维修决策数据；所述的应用层的维修决策模型库，包括燃烧系统部件维修决策模型、热通道部件维修决策模型、转子系统部件维修决策模型。根据所述的燃气轮机燃烧系统、热通道和转子部件的寿命预测方法，编制相应程序，预测燃气轮机关键部件的剩余寿命。由于待预测时间段的实际运行情况不同，具体的维修时机还无法给定，因此需要建立燃气轮机部件的具体维修时机决策模型。所述的具体维修时机决策模型，基于服务系数和维修系数的乘积，本文提出燃气轮机状态维修的关键参数——因素服务系数FSF（FactoredServiceFactor），对燃气轮机的具体维修时机进行决策。即所述的燃烧系统部件维修决策模型、热通道部件维修决策模型、转子系统部件维修决策模型中的维修决策数据由燃气轮机状态维修的因素服务系数决定。由于待预测时段和已运行时段的实际运行情况的不同，会导致两个时段的因素服务系数也不相同，基于两个时段的服务系数和维修系数是否相等，可以建立4类状态维修决策模型。所述的4类状态维修决本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种燃气轮机状态维修决策系统，其特征在于，所述系统包括：基础数据层、后台应用层、综合数据层、应用层、用户交互层，其中：所述的基础数据层用于收集燃气轮机的运行参数，存储到实时数据库中；所述的后台应用层通过实时数据库访问接口，读取燃气轮机的实时基础运行参数，调用部件寿命预测方法库，进行计算、分析；所述的综合数据层包括应用程序服务器和WEB程序服务器传来的两类数据；所述的应用层通过安装在WEB程序服务器端的计算程序，控制所述基础数据层、后台应用层、综合数据层、用户交互层之间的信息交流；燃气轮机维修时机决策是由WEB程序通过协调和调动人机交互系统和维修决策模型库来完成；所述的用户交互层为用户提供了交互的环境，按照用户要求输出图形、表格以及运算结果。

【技术特征摘要】
2016.03.04 CN 201610124727X1.一种燃气轮机状态维修决策系统，其特征在于，所述系统包括：基础数据层、后台应用层、综合数据层、应用层、用户交互层，其中：所述的基础数据层用于收集燃气轮机的运行参数，存储到实时数据库中；所述的后台应用层通过实时数据库访问接口，读取燃气轮机的实时基础运行参数，调用部件寿命预测方法库，进行计算、分析；所述的综合数据层包括应用程序服务器和WEB程序服务器传来的两类数据；所述的应用层通过安装在WEB程序服务器端的计算程序，控制所述基础数据层、后台应用层、综合数据层、用户交互层之间的信息交流；燃气轮机维修时机决策是由WEB程序通过协调和调动人机交互系统和维修决策模型库来完成；所述的用户交互层为用户提供了交互的环境，按照用户要求输出图形、表格以及运算结果。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的基础数据层包括监控燃气轮机运行参数的分布式控制系统、与分布式控制系统相连的接口机、实时数据库、实时数据库管理系统。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的后台应用层的实时数据库访问接口，通过API、OLEDB或SDK来实现。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的后台应用层的部件寿命预测方法库包括燃烧系统部件剩余寿命预测方法库、热通道部件剩余寿命预测方法库、转子系统部件剩余寿命预测方法库。5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述预测方法库的剩余寿命由因素运行小时数和因素启动次数决定。6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的综合数据层的应用程序服务器传来的数据包括燃烧系统部件剩余寿命预测结果数据、热通道部件剩余寿命预...

【专利技术属性】
技术研发人员：万安平，陈坚红，刘琼，盛德仁，顾新建，纪杨建，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33