基于大数据分析的火电厂热控系统故障诊断与预防

基于大数据分析的火电厂热控系统故障诊断与预防

郭振龙

中国能源建设集团东北电力第三工程有限公司，天津市滨海新区 300480

摘要：随着火电厂自动化程度的不断提高,热控系统在确保燃煤电厂安全高效运行中发挥着越来越重要的作用，但热控系统由于长期运行在恶劣环境下,故障发生率较高,给电厂生产带来严重影响，本文提出了一种基于大数据分析的热控系统故障诊断与预防新方法，通过对海量运行数据进行采集和预处理,识别典型故障模式,分析故障根源,从而实现对热控系统故障的精准诊断，结合预防性维护、状态监控与预警、故障知识库构建等策略。

关键词: 火电厂、热控系统、故障诊断、大数据分

引言: 随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个领域得到了广泛应用。火电厂作为能源生产的重要基地，其热控系统的稳定运行对于保障能源供应和安全生产至关重要。然而，由于热控系统结构复杂、运行环境恶劣，故障频发且难以预测。传统的故障诊断方法往往依赖人工经验和定期维护，效率低下且难以应对复杂多变的故障情况。

一、火电厂热控系统概述

(一) 热控系统的作用

热控系统作为火电厂自动化控制系统的核心，关键在于精确监控及优化调节锅炉、汽轮机等热工主设备的运行状态，确保电厂生产达到高效、经济、安全、环保的目标，详细地说热控系统的职责涵盖以下几个方面：1）实时检测锅炉、汽机的运行参数如温度、压力、流量等；2）依据工艺标准，调整各项参数的设定值；3）实现锅炉、汽机 的正常自动启动以及节能优化运行等控制功能；4）锅炉、汽机的安全防护，阻止其运行超出许可范围；5）衔接电厂调度自动化系统，实现生产流程的自动化、智能化管理。

(二)热控系统的组成

现代化的热控系统由多个子系统组成,包括数据采集系统、工艺控制系统、安全保护系统、优化运行系统、操作监视系统等，其中数据采集系统负责从成千上万个检测点采集锅炉、汽轮机的各种运行参数，工艺控制系统根据工艺要求,对主设备的各种参数进行自动调节控制，安全保护系统在关键参数超出允许范围时能够及时切断系统,防止事故发生，优化运行系统通过建模分析和优化算法,实现主设备的节能、减排等优化控制目标，操作监视系统则为现场操作人员提供直观、友好的人机界面,方便对生产过程的监视和干预。

(三)热控系统故障的危害

热控系统是电厂运行的“神经中枢”，一旦出现故障，将对电厂产生严重影响，此故障可导致锅炉、汽轮机等主要设备超负荷运行，导致设备损坏及浪费能源，甚至引发安全事故，热控系统故障会迫使生产过程转为手动操作，大幅度降低了生产效率及自动化智能化水平，进而影响电厂的经济效益，热控系统的维修成本较高，若长期存在故障，电厂需要承受无法承受的检修与备件费用。

二、基于大数据分析的热控系统故障诊断方法

(一)大数据采集和预处理

准确高效的故障诊断依赖于对大量运行数据的分析，现代火电厂的热控系统通常配备有数以万计的传感器,能够采集到锅炉、汽轮机在各种工况下的海量运行数据,包括温度、压力、流量、振动、位移等参数，但这些原始数据通常存在噪声、缺失、异常等问题,不能直接用于分析，因此需要对原始数据进行预处理,包括数据去噪、插值、标准化等,以消除数据中的干扰因素,提高数据质量，同时,需要对海量时序数据进行有效存储、检索和分析,大数据技术如Hadoop、Spark等可以提供支持，对一些无法直接测量但对诊断至关重要的参数,可以基于已有数据通过建模、机器学习等方式进行软测量或预测。

(二)故障模式识别

经过预处理后的大数据为故障模式识别奠定了基础，故障模式识别可以从两个角度进行:一是对具有明显特征的已知类型故障进行模式识别,如雾液冲击事故、过热事故等;二是对新型、未见过的故障模式进行发现，已知故障可以基于监督学习的方法,从大量标注好的历史数据中训练出诊断模型,实现对新数据的故障模式识别与分类，而未知故障的发现则需要依赖无监督学习等技术,从大量正常和异常数据中自动挖掘出隐藏的故障模式，常见的故障模式识别方法有基于规则的专家系统、人工神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型等，同时结合大数据挖掘中的关联规则、聚类和异常检测等技术也可以发现新型故障模式。

(三)故障原因分析

确定故障模式后,还需要进一步分析故障发生的深层次原因，这通常需要对大量相关变量之间的复杂关系进行建模分析,发现影响故障的关键因素及其传播路径，比如通过贝叶斯网络、决策树等方法,可以挖掘出系统内部变量之间的因果关系,识别出导致故障模式的根本原因，一些基于机理模型的方法也可以应用,如将已有的物理化学模型与实测数据相结合,估算和追溯异常状况下各个环节的参数变化,从而定位故障源头，还可以利用大数据可视化和人机交互技术,方便诊断人员对故障原因进行交互式探索和分析，准确的故障原因分析为制定针对性的维护策略提供了依据。

三、基于大数据分析的火电厂热控系统故障预防与维护策略

(一) 预防性维护

预防性维护是避免热控系统故障发生的有力手段，传统的维护方式往往是在设备发生故障后进行被动维修,不但造成了生产损失,也加剧了设备老化，而预防性维护则通过对设备工作状态的实时监测和预测,结合运行经验,主动对可能出现故障的部件进行检修或更换,最大程度避免故障发生，预防性维护的实施离不开大数据分析技术的支持，利用机器学习等技术,可以基于历史运行数据,建立热控系统各部件的退化模型,预测剩余寿命和故障发生概率,通过对大量状态监测数据的挖掘分析,可以发现一些潜在的异常模式,作为预防维护的触发信号，借助关联规则、贝叶斯网络等技术,可以分析系统内在元器件之间的依赖关系,一旦某个部件可能故障,就及时对其影响的其他部件进行检修。

(二)状态监控与预警

持续不断的状态监控是发现热控系统异常、预防故障的前提，状态监控主要依赖于热控系统本身的海量检测点,对每一个关键测点的数据进行实时在线分析，在大数据时代,状态监控的内涵已不仅仅是简单的数据采集和存储,更重要的是通过挖掘分析发现系统的运行态势，对于已知的故障模式,可以通过机器学习和模式识别算法,快速锁定异常状态,并判断严重程度,发出相应的预警，对于新出现的异常情况,则需要借助聚类、异常检测等技术来识别新的故障模式并发出预警。

(三)故障知识库构建

基于大数据的故障诊断方法往往需要结合专家经验,尤其是在故障原因分析和诊断决策时，而故障知识库的构建就为有效整合专家知识与数据分析方法提供了平台，故障知识库记录了大量历史故障案例以及分类知识,包括故障模式、故障原因、故障影响、处理方法等,为诊断人员和系统提供宝贵的知识支持，故障知识库的构建过程实际上是知识发现的过程，需要梳理、标准化专家经验,形成规范的案例和知识库结构,并不断完善补充新发现的知识,借助数据分析技术从大量历史数据中发掘隐藏的知识,自动形成新的模式、规则,补充进知识库，知识库会不断受到诊断系统在线学习的反馈,通过机器学习等技术进行动态更新,确保知识的准确性。

结语

通过本文的研究，我们深入探讨了基于大数据分析的火电厂热控系统故障诊断与预防方法，大数据分析技术为故障诊断提供了新的思路和手段，可以实现对系统运行状态的实时监测和快速响应，预防性维护、状态监控与预警以及故障知识库构建等策略的提出，为火电厂热控系统的稳定运行提供了全方位的保障。

参考文献

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