故障诊断在火电厂热力系统中的应用及存在问题

王宇

大唐七台河发电有限责任公司

故障诊断在火电厂热力系统中的应用及存在问题

王宇

大唐七台河发电有限责任公司

电力作为当今运用最广的能源之一，已经进入了千家万户，与人们的生产生活可以说息息相关。而在我国的能源构架之中，火力发电厂就占据了发电厂事业的半壁江山，本文首先介绍了火电厂故障诊断的基本方法，其次阐述了当前故障诊断在火电厂热力系统中的使用状况，从而对其存在的问题进行了分析，最后给出了一定的解决方案，希望对火电厂的发展有所帮助。

故障诊断；火电厂；热力系统

随着人类文明的进步以及科学技术的发展，人们对电力的依赖越来越大。这使得所有的电厂为了快速的发展，为了满足市场的需求，对大型机组的采购与使用越来越多，其中主力机组的容量不断的增大，如今最常见的为300MW以及600MW两种。这些大型机组给我们提供电力的同时，也应该想到：一旦机组损坏或者故障停机，除了给火电厂本身带来巨大的经济损失外，还会对整个电网产生很大的冲击，带来很严重的社会影响。为此，在使用机组时必须对其进行故障诊断，如此能做到早发现、早处理，使经济损失和恶劣影响降到最小。

1　故障诊断在火电厂热力系统中的使用

对于故障诊断在火电厂热力系统中的应用可以说十分广泛，在下表1中，笔者列举了几种主要的应用。在表1中，首先，最值得关注的是最后3个，它们属于集成诊断系统，其中不仅包括对诊断方法的集成，还包括有对诊断对象的集成。其次，对于下表列举出的几种应用，其中除了汽轮发电机组故障诊断的研究较多，使用技术较为成熟外，其余的应用设备或对于使用系统的故障诊断，大多依然停留在理论研究的阶段，像汽轮发电机组故障诊断这样已经投入使用的并不多。

表1　故障诊断方法在火电厂热力系统中的应用

通过表1，我们发现，如今火电厂热力系统所使用的故障诊断系统一般为以下几种：

1.1模糊判别

所谓的模糊判别，就是采用数学理论基础，依据模糊关系矩阵R建立特征集上的模糊矢量A，并且使其与故障状态集上的模糊矢量B形成一定的映射关系，即：

B=R*A（其中*表示为一种模糊的运算）

通过映射关系与模糊运算，最后在通过与判断准则进行对比，大致确定其有无故障。这种应用方法当前存在有一个难点，即对于新出现的故障问题无能为力，无法做出有效判断。

1.2故障树分析

故障树分析法是一种推理演算的方法，目的是为了推理出最不希望发生的事件。这种发展主要的做法是：首先将系统故障形成的原因进行总括，然后由整体变部分，按照树状的形式进行逐层细化分析，从最顶层事件逐步向最底层事件延伸，由果寻因。

这种应用方法的好处就是对研究对象的运行特性及其设计结构可以做到清楚明了的掌握，但缺点就是通用性较差，成本较高，结构复杂。

1.3人工神经网络

人工神经网络的基础是现代心理学和神经生理学，其根本是模拟人体的大脑神经元结构，最终建立起的一种非线性的动态网络系统。当前常用的神经网络有两种，分别为RBF网络以及BP网络，它们具有任意精度的泛函逼近能力，可以逼近故障分类的边界，完成特征空间到故障空间的非线性映射，最终实现目标，即完成对故障的诊断。

由于人工神经网络的模仿对象是人的大脑，所以具有极强的学习理解能力，也因此得到了众多火电厂的青睐。但是该系统诊断的精确性一定条件下受到了样本多寡的限制，而火电厂中的机组和设备很难提供充足的样本，而且由于参数等的不同，使得安装、制造、改造等都存在差异，所以当前人工神经网络方法的使用还受到很大的限制。

1.4专家系统

所谓的专家系统，即是一种人工智能诊断的系统，是使用人类专家的知识以及推理方法的一种人工智能计算机程序，它可以解决较为复杂的实际问题，如下图1所示。对于专家系统，它可在推理过程中将已有的知识分离出来，然后在推理体制不改变的情况下，通过改变不同的知识元，最终使得系统适应最新的使用环境。因此，该方法的特性十分明显，即具有很强的灵活性以及适应能力。

图1　实用专家系统框图

2　对于火电厂热力系统故障诊断中存在的问题以及解决的方法

就目前来看，火电厂热力系统故障诊断中存在的问题依然很多，其中在实际应用时，存在的主要问题包括有：

2.1测点优化现代电站为了保证系统运行安全以及设备使用正确，基本都设有专门的监测系统。那么，如何科学、有效、全面的利用监测系统，如何正确的使用监测系统中传输的信号以及信息是摆在人们面前的一个重要的课题。在进行研究时，研究人员比较要具有熟练的专业知识，还有具有足够耐力，对历史数据进行充分的分析研究。此外，在热力系统中，一般还存在有辅助系统，比如管路系统等，它们具有一定的不可视性。如果要对其增加设测点，那么如何加设，如何时测点就有容错能力等，这些都涉及到测点的优化意见设置问题，当前还没有相关的文献，还需要有关人员进行努力。

2.2故障定位

当前出现的故障诊断系统，基本是判断故障出现的原因，并没有涉及到机组以及设备的具体部位，这样就不能完全的反映出是设备的故障还是由某一系统出错所引起的故障，尤其对于继承诊断系统，如果系统给出故障原因，电厂需要使用较大的人力和物力进行研究和排查。所以笔者认为可以将热力系统精细分层管理，从而确定其参数传递间的关系，然后通过寻找各个子程序的综合特性，从而确定其故障的原因，明确是系统原因还是设备故障，可以减轻工人的劳动强度，节约时间。

2.3多故障诊断

在实际是生产当中，系统运行不正常往往是由多种原因引起的，但是当前的参考文献以及故障诊断系统，都是建立在单个的故障样本之上，对于多故障诊断还缺乏分解能力，因而今后的发展应该重点放到多故障的辨识之上。这不仅是热力系统故障诊断的需求，也是故障诊断学中一个较为热门的话题。

2.4故障预测

解决系统和设备故障并不是故障诊断的最终目标，做到防止故障发生才是故障诊断的最终目的。通过故障预测，可以及时有效的对失效部件进行维修更换，可以将其成本，防止其损失扩大。但就目前发展而言，做好预测工作，实现早期预警还是一个较为漫长的过程。但通过大量的数据表明，造成热力系统故障的一个重要原因是设备的老化、使用寿命的损耗过大。因此，笔者建议火电厂在对热力系统进行故障诊断时，应该将故障诊断系统与设备寿命评估系统结合使用，通过对设备寿命的预测以及诊断系统对设备仪器的监测，双管齐下，从而有效的解决故障预测的问题。

2.5建立故障诊断模型，实现诊断对象有效集成

通过对数据的分析和研究，可以了解到故障诊断的研究重点集中在子系统或旋转机械之上，集成的诊断系统多是将各诊断子系统并列组合，对于整体的故障诊断很少研究。但就实际而言，各子系统间都具有耦合性，某一个子程序出现问题，必然会对其余系统和整体设备有所影响，使其偏离原有的正常轨道。所以在进行故障诊断时，应该考虑到系统间的关系，由此建立一个整体的故障诊断系统，为各个子系统的研究工作奠定较为重要的基础。

［1］郑莆燕，蔡宁生，沈坤全，刘海晏.故障诊断在火电厂热力系统中的应用及存在问题［J］.汽轮机技术，2001，06：321-323+327.

［2］韩晓娟.多源信息融合技术在火电厂热力系统故障诊断中的应用研究［D］.华北电力大学（北京），2008.

［3］李玉荣.模糊专家系统在火电厂故障诊断中的应用研究［D］.华北电力大学（河北），2007.

［4］刘建民，陈宝林，杨自强，郭勇，李政.火电机组状态及性能全息诊断系统技术及应用［J］.电力科技与环保，2010年03期

［5］杨波，郭勇.电厂SIS系统的功能设置及其实现问题研究［J］.电站系统工程，2005年04期

［6］曹顺安，王露，胡家元.基于改进型可信度理论的凝汽器故障诊断模型研究［J］.工业仪表与自动化装置，2010年02期

［7］崔大龙，李政.基于全工况数学模型诊断核电汽轮机热力系统故障的新思路［J］.核动力工程，2004年01期

［8］王清照，肖卫杰，王加璇.运用热经济学结构理论进行故障诊断的探讨［J］.中国电机工程学报，2003年09期