一种部件寿命管理方法技术

本发明专利技术公开了一种部件寿命管理方法，涉及电力工业领域。本发明专利技术的实施，通过剩余寿命的计算实现了对受热面金属全生命周期的监督；能够提醒运行人员加强对容易超温的受热面壁温监视、做好燃烧调整；指导检修人员在机组检修期间重点关注及合理跟换管道，保障机组平稳运行；解决了负荷增长的不确定性、迅速上涨的设备建造费用、建设用地困难和不断严格的环保法规约束等问题，使得机组使用的年限更长，节约了资源，且设备的占地面积得到了改善，还对环境进行了一定程度的保护；通过将设备性能、故障概率可视化、数字化的呈现，为设备检修提供数据支撑，推进运行精益管理；实现设备状态可知、可视、可控和可溯源，使设备管理工作更加透明化、数字化。数字化。数字化。

【技术实现步骤摘要】
一种部件寿命管理方法


[0001]本专利技术涉及电力工业
，尤其涉及一种部件寿命管理方法。

技术介绍

[0002]电力工业是将煤炭、石油、天然气、核燃料、水能、海洋能、风能、太阳能、生物质能等一次能源经发电设施转换成电能,再通过输电、变电与配电系统供给用户作为能源的工业部门。生产、输送和分配电能的工业部门。包括发电、输电、变电、配电等环节。电能的生产过程和消费过程是同时进行的，既不能中断，又不能储存，需要统一调度和分配。电力工业为工业和国民经济其他部门提供基本动力，随后在条件具备的地区建设了一批大、中型水电站，是国民经济发展的先行部门。随着现代化进程的加快，电力工业迅速发展，中国电力发展已步入了大电网、大机组、高参数、超高压和自动化、信息化的新阶段，电力已成为经济发展和人民生活不可缺少的生产资料和生活资料。
[0003]现有电厂，由于老龄化机组的不断增多，高参数新建机组的增加，电力工业管理体制的改革，电厂维修体制的改变和寿命评估技术的发展，急需对机组部件的寿命进行管理，以便于解决负荷增长的不确定性、迅速上涨的设备建造费用、建设用地困难和不断严格的环保法规约束等问题，为此我们提出一种部件寿命管理方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中由于老龄化机组的不断增多，高参数新建机组的增加，电力工业管理体制的改革，电厂维修体制的改变和寿命评估技术的发展，使得负荷增长的不确定性、迅速上涨的设备建造费用、建设用地困难和不断严格的环保法规约束等问题，而提出的一种部件寿命管理方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种部件寿命管理方法，其步骤如下所述：
[0007]提取机组历史故障数据，进行故障征兆分析，并实时的分析计算设备故障概率；
[0008]分别构造神经网络模型输出误差向量与热力学模型输出误差向量，应用相似性原理求取误差向量的“超平面”余弦夹角，作为故障预警的置信度判据；
[0009]根据旋转设备的转速与流量成正比关系、效率计算公式、轴功率计算公式拟合出重要辅机在不同转速下理论的扬程、效率、轴功率曲线；
[0010]根据辅机当前转速与额定转速的比值计算出流量
‑
扬程曲线、流量
‑
效率曲线、流量
‑
轴功率曲线得到该辅机的综合性能指标；
[0011]根据锅炉不同受热面不同材质的温度与使用寿命曲线，通过公式计算出各受热面的剩余使用寿命；
[0012]根据设备故障概率、锅炉寿命状态信息和重要辅机的综合性能指标，运行人员调整锅炉和重要辅机的运行方式，提高机组运行安全性。
[0013]优选地，提取机组历史故障数据，进行故障征兆分析，应用BP神经网络分类、热力
学建模计算及相似性原理实时的分析计算设备故障概率。
[0014]优选地，由于神经网络模型精确度较高，但其泛化能力及抗干扰能力较差：热力学建模局限于现场测点的准确性以及现场测点的数量，其准确性较神经网络有差距，但其泛化能力及抗干扰能力较强；结合二者优势，分别构造神经网络模型输出误差向量与热力学模型输出误差向量，应用相似性原理求取误差向量的“超平面”余弦夹角，作为故障预警的置信度判据，其公式如下：
[0015][0016]ΔΑ＝Α
‑
C
‑
神经网络输出误差向量；
[0017]ΔΒ＝Β
‑
C
‑
热力学建模输出误差向量；
[0018]A
‑
神经网络输出向量；B
‑
热力学建模输出向量；C
‑
系统实际向量。
[0019]优选地，根据旋转设备的转速与流量成正比关系、效率计算公式、轴功率计算公式将重要辅机性能试验得到的流量
‑
扬程曲线、流量
‑
效率曲线、流量
‑
轴功率曲线拟合出该辅机在不同转速下理论的扬程、效率、轴功率曲线。
[0020]优选地，根据辅机当前转速与额定转速的比值计算出流量
‑
扬程曲线、流量
‑
效率曲线、流量
‑
轴功率曲线并绘制在一个平面中，同时将辅机当前状态点投影到该平面中，比较该点与对应曲线纵坐标距离，结合三个距离得到该辅机的综合性能指标。
[0021]优选地，根据锅炉不同受热面不同材质的温度与使用寿命曲线，通过公式计算出各受热面的剩余使用寿命，公式如下：
[0022][0023]W
i
代表各受热面不同超温幅度下的超温可透支时间，n代表现场不同受热面对应的温度测点，m表示不同超温区间；w
i
为系统统计机组运行期间各受热面在不同超温幅度下的累计超温时间；Q
n
结合受热面管道设计使用寿命。
[0024]优选地，所述效率计算公式如下：
[0025]η＝ρgQH/P；
[0026]式中：ρ
‑
输送液体的密度；g
‑
重力加速度；Q
‑
流量；H
‑
扬程；P
‑
轴功率；
[0027]所述轴功率计算公式如下：
[0028]N＝ρgQH/η；
[0029]式中：ρ
‑
输送液体的密度；g
‑
重力加速度；Q
‑
流量；H
‑
扬程；η
‑
效率；N
‑
轴功率。
[0030]优选地，所述当前转速与额定转速的比值计算公式如下：
[0031]ns＝3.65n(Q)^(1/2)/(H)^(3/4)；
[0032]式中：ns
‑
转速比；n
‑
转速；Q
‑
流量；H
‑
扬程。
[0033]相比现有技术，本专利技术的有益效果为：
[0034]1、本专利技术的实施，通过剩余寿命的计算实现了对受热面金属全生命周期的监督；能够提醒运行人员加强对容易超温的受热面壁温监视、做好燃烧调整；指导检修人员在机
组检修期间重点关注及合理跟换管道，保障机组平稳运行
[0035]2、本专利技术还解决了，负荷增长的不确定性、迅速上涨的设备建造费用、建设用地困难和不断严格的环保法规约束等问题，使得机组使用的年限更长，使得电厂的资金得到了一定的节约，且设备的占地面积得到了改善，还对环境进行了一定程度的保护。
[0036]3、本专利技术通过将设备性能、故障概率可视化、数字化的呈现，为设备检修提供数据支撑，推进运行精益管理；实现设备状态可知、可视、可控和可溯源，使设备管理工作更加透明化、数字化。
附图说明
[0037]图1为本专利技术提出的一种部件寿命管理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种部件寿命管理方法，其特征在于，其步骤如下所述：提取机组历史故障数据，进行故障征兆分析，并实时的分析计算设备故障概率；分别构造神经网络模型输出误差向量与热力学模型输出误差向量，应用相似性原理求取误差向量的“超平面”余弦夹角，作为故障预警的置信度判据；根据旋转设备的转速与流量成正比关系、效率计算公式、轴功率计算公式拟合出重要辅机在不同转速下理论的扬程、效率、轴功率曲线；根据辅机当前转速与额定转速的比值计算出流量
‑
扬程曲线、流量
‑
效率曲线、流量
‑
轴功率曲线得到该辅机的综合性能指标；根据锅炉不同受热面不同材质的温度与使用寿命曲线，通过公式计算出各受热面的剩余使用寿命；根据设备故障概率、锅炉寿命状态信息和重要辅机的综合性能指标，运行人员调整锅炉和重要辅机的运行方式，提高机组运行安全性。2.根据权利要求1所述的一种部件寿命管理方法，其特征在于，提取机组历史故障数据，进行故障征兆分析，应用BP神经网络分类、热力学建模计算及相似性原理实时的分析计算设备故障概率。3.根据权利要求1所述的一种部件寿命管理方法，其特征在于，由于神经网络模型精确度较高，但其泛化能力及抗干扰能力较差：热力学建模局限于现场测点的准确性以及现场测点的数量，其准确性较神经网络有差距，但其泛化能力及抗干扰能力较强；结合二者优势，分别构造神经网络模型输出误差向量与热力学模型输出误差向量，应用相似性原理求取误差向量的“超平面”余弦夹角，作为故障预警的置信度判据，其公式如下：ΔΑ＝Α
‑
C
‑
神经网络输出误差向量；ΔΒ＝Β
‑
C
‑
热力学建模输出误差向量；A
‑
神经网络输出向量；B
‑
热力学建模输出向量；C
‑
系统实际向量。4.根据权利要求1所述的一种部件寿命管理方法，其特征在于，根据旋转设备的转速与流量成正比关系、效率计算公式、轴功率计算公式将重要辅机性能试验得到的流量
‑
扬程曲线、流量
‑
效率曲线...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈筑，沈照亮，郭轶祎，徐仁博，李前胜，韩旭，王志浩，张庆冠，滕达，姜鹏，王添巍，杨澜，邓洪浩，谷博，丁克勤，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司大连电厂，
类型：发明
国别省市：