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2018-07-26 11:19来源:电力头条APP关键词:智慧电厂2018年智慧电厂论坛核能行业收藏点赞
我要投稿
运用APR技术之后,应用到所有的对象几乎可以监控我们整个中广核所有设备,目前我们这样做的,当然附加一些简单的分析,等一下也给大家介绍一下。我们的对象分解,我们整个核电站,常规的大家也差不多,我们在做项目过程中分析过,整个核电分成几大类设备,所以我们在分析模型建设的时候大部分都是有借鉴意义的,你动起来的那些转的设备,另外一个是热交换器、冷凝器,另外一大类就是电器设备。我们分析这三类设备之后进行建模。
给大家举个简单的例子,这个模型怎么分,我们的系统你是大可以想可以把一个电站放在一个上面,只是运算会变、边界条件会多、预测出来的参数会大,后续可能更麻烦,所以我们目前的经验,我们会细分到一个比较合适的程度。我举一个简单的例子,一台泵,我们会把它的电机部分建一个模型,把它的齿轮箱建立一个模型,泵这块是一个模型,我们还会建一个过程模型。这个模型,在运行的时候会跑起来,哪部分有问题,或者主体有问题,对我们一个提示。
我刚刚讲的就是一些模型的分类,这台泵启动之后,我们可以把这些设备全部建模型,一般启动过程中实际上它的参数是很不一样的,我们这台泵启动过程中的参数会单独建一个模型,这个瞬态的模型是非常非常麻烦的应用,这次启动那次启动在什么情况下启动,是很复杂的。稳态模型,整个中广核我们的集团已经把我们目前商用的机组结合起来建模。
大家讲了,我给大家看这个数据,为什么说我们整个发电站至少核电方面数据是很规整的,这是两个月的、两年的也是这样运行的,数据聚类的时候不会天马行空,不像真正的大数据那个边界,我们数据是非常有边界的,我估计常规电厂应该也类似,因为我看过我们风电大概也是可以这样的类型,这样很容易可以看出来最后几百类、几十类这个设备可能参数的区间我们可以聚类,再多可能几百类。
这个就是我们用刚才,用这套数据建的模型,我是特意摘的最近一个月的数据,这是跑起来的一个数据,这个红色的是我们在现场取过来的实际数据,蓝色是这个值的预测上限,大家可以看我们实际上预测序列大概在一个单位左右,这是一个温度,就是我刚刚说的那台泵的温度。实际上我这个参数告诉你的预测需求只有一度,我们做常规预测的报警可能100度,不可能夏天、冬天在100度,我夏天的情况预测出来在100度,这台泵所有的参数、所有的累计偏差的情况,各个点代表累计偏差,我们的单位偏差至少在10以上。
运用一致的规则,实际上就是我已经曾经运行过的数据,就是我的先验数据,让机器来学习,形成我的监测矩阵,再用这个矩阵来监测我实施数据,这就是我们的特点。
优点就是发现缺陷,偏离正常情况我就告诉你,对核电或者某些重大设备的潜在问题是很重要的,一旦发展到主动报警也是很严重的故障。避免状态物报警,因为我是多参数综合考虑的,我这个模型运行不运行是有设计条件的,泵没启动的时候我是可以设一个参数过滤掉,或者泵做实验的时候过滤掉的。甚至可以单独设一个泵的实验模型。
我是考虑了各种外部环境因素还有自动检测,我这台系统是自动监测,另外兜底性监测,这是很重要的问题,刚才咱们前面也讲了监测策略是远远不足的,我们这个不足之后怎么办?要不就分析之后另加设备,所有的故障都是能监测起来的。另外,我们已有的就是我们当前测点进行监测,我们这个恰好是这样,兜底性的,因为我兜底是告诉你,任何参数偏离我的正常区间就告诉你,至于故障原因我可能不知道,但是你参数报警可以分析。
给大家举一个例子,现在我们实际应用的例子,这是我们常规搞的输水系统,这个设备刚大修起来一天,我们专门做了一个实验,对我们输水的这台泵进行离心检测,在线做一些检测,包括振动等等都检测完没有问题,运行一天之后我们的模型报警,第一个,这个泵电流略有增大,增大很小可能1安以内,另外,阀门的开度也增大,这里面大家应该很清楚,实际上是调节阀,增大到60%几、增大到70%几,调节门本身开大没有任何影响的,理论上监测是发现不了问题的,但是我整个模型应用我曾经的情况和现在的情况不一样,不应该开那么大,所以我一个模型报警。报警之后电站检查,开始也以为是阀门,把正常调节关掉,判断阀门调节系统没问题,因为泵刚检修过觉得没有问题,最后发现泵本身机械故障。
再给大家介绍一个例子,这也是今年,这个泵,振动的正常报警值是100,当时实际上运行值是40左右,从这里开始往上,这个电站的主动设备当时还认为炉内报警他看根本看不出来,因为我们是几个放在一块,实际上看不出任何问题来,实际上没问题。过了一天到这里大概50几,有一部分到60,开始去检查,检查之后有问题,就是当时把那个禁固,紧固之后这个振动值到10几,但是还是回不到当时的值,召集专家研究分析,认为这台泵肯定有问题,只是问题在哪里,通过目前简单的监测发现不了。因为现在设备厂家的要求,本身的功能是可以满足的,说这台泵不继续运行肯定是没有问题,他们当时决定停下来,我们常规的三台泵,两台泵运行,备一台,当时把这台泵停下来,一直到现在,从4月份开始到现在。
我介绍这两个例子意思是什么,就是一个兜底,就是我们智能监测的兜底项目,所以我不能完全定位故障点在哪里,但是我会告诉你参数偏了,离开了正常运行的位置,而且你所属的位置我是考虑了所有边界条件的,春夏秋冬或者高负载、低负载都考虑到了,所以只要真是跑偏一定是哪里有问题的,这也同时正面一点,我们的诊断是很难做的,目前为止这台没有诊断出来,通过实时数据,现在做很多分析没有诊断出来,所以诊断不是那么容易的,特别是测点监测手段不够的时候。
这里简单介绍一下我们整个中广核的监测过程。这是我们早期我刚刚说的一个传统的监测,因为当时中广核是五六十年代的技术,参数很少,后来为了上我们的管理网做了一个系统,早期还不能用,就是在我们监测在办公室里看,所有手段跟常规的应用一样。
这个就是目前中广核所有电站的工业网实时数据,这个是把每台站的DCS数据全部的KNS,把所有这些数据集中在中广核的信息平台,我们的智能监测搭载这个云平台上。这个平台实际上已经比较好用,但是还是传统的。
这个是我们自己开发的一个产品。
这是整个智能监测的发展过程,这是2014年我们开始调研的,为了整个项目建立了一个群厂的监测体系,专项监测组就是为了我们整个中广核集团的设备监测,这里我们还建立了一个实验室,这个实验室是和其他公司一起建立的。数据平台还是2017年,因为我们整个项目是依托云平台,我们数据要用这个索引。2018年我们1月份试点应用,2018年5月份我们所有的电站都已经开始应用了。而且现在我们集团重大设备的模型全部建立了。
这个是我们中广核集团监测诊断中心,就是我所在的部门,我们的定位,智能定位不是像前面的反馈电站实时系统进行实时操作,我们只是做离线的辅助性,我们第一道还是电站,实时看结果,包括到现场的数据。
这是我们整个中广核的做事流程,任何事情先会文件体系先行。
这页图是我们整个智能模型或者项目标准化的过程,我们模型建立,模型建立是整个项目的基础,就是我刚才前面介绍的,我们的设备分什么对象,采用这种建模我们整个中广核数字院的一些专家,研讨了一段时间。
这是我们的推送,可以通过我们内部邮件推送,还会马上开发出APP出来。
简单介绍一下我们后续的工作。大家应该很清楚,刚才也有人讲过测点,虚假信号怎么办,我们会开发单测点技术、多测点技术,需要单测点我们单测点,需要屏蔽虚假信号我们屏蔽。这是基于全面分析,我们重大设备管理,也是主要的精力投入到我们重要设备商进行监测。这个是将来我们整个智能监测在电站具体落地应用,我们也在开发这个平台,我估计各大集团差不多,前期开发了很多系统,这是我们将来做的系统,整个中广核整个集团的平台全部应用在这上面。
非常感谢,我的报告就到这里。
(发言为电力头条App根据速记整理,未经本人审核)
直播地址:2018年智慧电厂(第二期)
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