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文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1003-0492（2024）09-092-03中圖分類號：TP29

★李小軍（三河發(fā)電有限責(zé)任公司，河北三河065200）

關(guān)鍵詞：發(fā)電廠集控運(yùn)行；自動化監(jiān)測；智能感知；異常行為識別

近年來，隨著我國電力事業(yè)的快速發(fā)展，發(fā)電廠在電力系統(tǒng)中占據(jù)著越來越重要的地位[1]。為了保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，發(fā)電廠單元機(jī)組的集中控制（集控）運(yùn)行模式得到了廣泛應(yīng)用。但是，集控運(yùn)行存在一些潛在的危險點(diǎn)，如人為操作失誤、設(shè)備故障、通信中斷等，這些危險點(diǎn)可能導(dǎo)致機(jī)組異常運(yùn)行，嚴(yán)重時還可能引發(fā)重大事故，給電網(wǎng)安全運(yùn)行和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來不利影響。為了保障發(fā)電廠集控運(yùn)行的安全性，亟需對集控運(yùn)行過程中的危險點(diǎn)進(jìn)行有效監(jiān)測和預(yù)警。傳統(tǒng)的人工巡檢和定期檢修方式難以滿足集控運(yùn)行的實(shí)時性和連續(xù)性要求，自動化監(jiān)測技術(shù)因其監(jiān)測效率高、反應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)，在發(fā)電廠集控運(yùn)行安全監(jiān)測中顯示出良好的應(yīng)用前景。

1　發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行主要危險點(diǎn)分析

發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行過程中存在多個潛在危險點(diǎn)，這些危險點(diǎn)主要源于復(fù)雜的系統(tǒng)交互和動態(tài)變化的運(yùn)行環(huán)境。第一，集控運(yùn)行涉及發(fā)電機(jī)、鍋爐、汽輪機(jī)等多個關(guān)鍵設(shè)備，設(shè)備之間存在錯綜復(fù)雜的耦合關(guān)系，任何一個設(shè)備的異常都可能快速傳遞并放大，導(dǎo)致連鎖反應(yīng)，引發(fā)系統(tǒng)性故障；第二，集控運(yùn)行對操作人員的技能和經(jīng)驗(yàn)要求較高，人為因素如操作失誤、判斷錯誤等是導(dǎo)致事故的主要原因之一；第三，發(fā)電廠所處的運(yùn)行環(huán)境如電網(wǎng)負(fù)荷、煤質(zhì)、天氣等都會動態(tài)變化，給集控運(yùn)行控制策略的制定和執(zhí)行帶來挑戰(zhàn)；第四，集控系統(tǒng)高度依賴通信網(wǎng)絡(luò)和自動化控制設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)故障、通信中斷、控制設(shè)備失效等也是重要的危險點(diǎn)；第五，發(fā)電廠集控運(yùn)行還面臨電磁干擾、網(wǎng)絡(luò)入侵等外部威脅，可能導(dǎo)致監(jiān)控數(shù)據(jù)失真、控制指令錯誤等異常情況。這些危險點(diǎn)往往交織在一起，形成復(fù)雜的因果鏈條，極易釀成重大事故。

2　危險點(diǎn)自動化監(jiān)測方案設(shè)計

2.1　監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

針對發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行的特點(diǎn)和需求，本文設(shè)計了一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的多層架構(gòu)自動化監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)從底層到上層依次為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺層和應(yīng)用層，其總體架構(gòu)如表1所示。

表1 系統(tǒng)架構(gòu)

該監(jiān)測系統(tǒng)的分層設(shè)計有利于實(shí)現(xiàn)敏捷開發(fā)和持續(xù)迭代，各層可獨(dú)立優(yōu)化和升級，適應(yīng)發(fā)電廠集控運(yùn)行的發(fā)展需求。系統(tǒng)重點(diǎn)研究了智能感知、實(shí)時數(shù)據(jù)分析、異常行為識別等關(guān)鍵技術(shù)，以支撐高效、準(zhǔn)確、全面的危險點(diǎn)自動化監(jiān)測。2.2　關(guān)鍵技術(shù)分析

2.2.1　智能感知

智能感知是實(shí)現(xiàn)危險點(diǎn)自動化監(jiān)測的基礎(chǔ)，其核心是利用新型傳感器和智能儀表，準(zhǔn)確、可靠、靈敏地采集機(jī)組運(yùn)行參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)信息[2]。傳統(tǒng)的傳感器如熱電偶、應(yīng)變計等存在響應(yīng)速度慢、抗干擾能力差、線性度低等不足，難以滿足發(fā)電廠復(fù)雜工況下的感知需求。為此，本方案采用了多種新型傳感技術(shù)：基于光纖布拉格光柵（FBG）的光纖傳感器，其量程可達(dá)1500℃，分辨率優(yōu)于0.1℃，且具有電磁干擾免疫、多點(diǎn)分布式測量等優(yōu)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)對鍋爐、汽輪機(jī)等關(guān)鍵部位溫度場的精細(xì)感知[3]；壓電材料如PZT制成的加速度傳感器，其頻響可達(dá)20kHz，靈敏度高達(dá)100mV/g，能夠獲得設(shè)備振動的高頻成分，對軸承早期微小缺陷有很強(qiáng)的檢測能力；超聲波傳感器可用于泄漏檢測；電渦流傳感器可測量轉(zhuǎn)子匝間短路；氣敏傳感器可及早發(fā)現(xiàn)局部放電等。這些智能傳感器通過數(shù)字通信接口如RS-485、IO-Link等與監(jiān)測系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)，可設(shè)置自適應(yīng)采集策略，在線更改量程、分辨率等，并支持跨度自動校準(zhǔn)，消除長期漂移，從而大幅提升了感知數(shù)據(jù)的有效性。同時，針對電廠環(huán)境的高溫、強(qiáng)輻射、強(qiáng)腐蝕等特點(diǎn)，傳感器均采用耐高溫材料和抗輻射封裝，確保了長周期穩(wěn)定運(yùn)行。通過全面配置多傳感信息融合單元，可充分挖掘不同物理量之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)評估、故障診斷等深層感知[4]。例如，融合振動、噪聲、溫度等信息，構(gòu)建潤滑狀態(tài)健康指數(shù)，可準(zhǔn)確把握潤滑劣化的全過程。

2.2.2　實(shí)時數(shù)據(jù)分析

實(shí)時數(shù)據(jù)分析是將采集到的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值信息和知識的關(guān)鍵，其宗旨是最小時延、最大吞吐地處理動態(tài)數(shù)據(jù)流，自動提取、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的特征模式，用于異常檢測、故障預(yù)警等[5]。鑒于發(fā)電廠集控運(yùn)行監(jiān)測的數(shù)據(jù)速率可達(dá)100MB/s，數(shù)據(jù)維度多達(dá)上千，傳統(tǒng)的批處理架構(gòu)和統(tǒng)計建模方法難以勝任。因此，引入流計算、在線機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿數(shù)據(jù)分析技術(shù)勢在必行。流計算采用滑動窗口模型，將連續(xù)數(shù)據(jù)流抽象為一系列有限數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集可含數(shù)十萬至數(shù)百萬條記錄，通過并行化處理，系統(tǒng)的響應(yīng)延遲可以降低到毫秒級別。同時，流計算支持內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、NoSQL等多種數(shù)據(jù)匯聚方式，可靈活擴(kuò)展和遷移計算資源，適應(yīng)負(fù)載的動態(tài)變化。在流計算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建多種在線機(jī)器學(xué)習(xí)管道，探索數(shù)據(jù)中的新穎關(guān)聯(lián)：采用在線聚類算法可自適應(yīng)識別工況模式，無須人工定義特征，聚類準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上；采用遷移學(xué)習(xí)可顯著減少模型訓(xùn)練時間，在模型精度略有下降的情況下，訓(xùn)練時間可縮短80%。此外，充分利用圖計算、內(nèi)存計算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的增量更新和快速迭代，在不中斷業(yè)務(wù)的前提下持續(xù)優(yōu)化模型。同時，采用自適應(yīng)負(fù)載均衡技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征和計算強(qiáng)度，動態(tài)調(diào)度和混合部署流計算任務(wù)與機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，使系統(tǒng)吞吐量提升1.5倍。

2.2.3　異常行為識別

異常行為的識別直接服務(wù)于危險點(diǎn)自動化監(jiān)測的最終目標(biāo)，即及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備或系統(tǒng)的反常行為模式，預(yù)判其潛在的故障風(fēng)險，進(jìn)而采取針對性的預(yù)防措施。傳統(tǒng)的異常識別方法主要依賴人工設(shè)定閾值或建立簡單的統(tǒng)計模型，在復(fù)雜工況下難以自適應(yīng)，且時效性、準(zhǔn)確性不足。為克服上述挑戰(zhàn)，本方案創(chuàng)新性地融合了統(tǒng)計推斷與深度學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建了多層次、多尺度的異常行為識別框架。首先，采用一系列無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如孤立森林、單分類SVM等，自動構(gòu)建正常行為基線，一旦監(jiān)測數(shù)據(jù)偏離基線，即可判定為異常，該方法無須樣本標(biāo)注，且對異常行為的檢出率可達(dá)90%以上。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用少量已知異常樣本，訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型如隨機(jī)森林、XGBoost等，對初判的異常行為進(jìn)行細(xì)分類，識別具體的異常行為模式，將誤報率控制在5%以內(nèi)。然后，針對復(fù)雜工況下的異常行為，引入深度學(xué)習(xí)模型如長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）等，建立工況演變的時空關(guān)聯(lián)模型，捕獲不同時間尺度、不同設(shè)備間的交互影響，大幅提升異常行為的識別精準(zhǔn)度。最后，采用貝葉斯推斷、馬爾可夫鏈等知識驅(qū)動方法，對異常行為的發(fā)展趨勢、影響后果進(jìn)行推演預(yù)判，形成多時間尺度的異常行為預(yù)警，提前1～24小時甄別80%以上高風(fēng)險異常行為。

3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1　實(shí)驗(yàn)設(shè)計

為了全面評估發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行危險點(diǎn)自動化監(jiān)測方案的性能，我們設(shè)計了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)在某發(fā)電廠的兩臺600MW超臨界燃煤機(jī)組上開展，這兩臺機(jī)組采用集控運(yùn)行模式，配備了DCS、MIS等自動化系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)首先在機(jī)組的主要設(shè)備如鍋爐、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)等部位布置了基于FBG的光纖溫度傳感器、加速度傳感器、電渦流傳感器等，實(shí)現(xiàn)了溫度場、振動、電氣參數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)的精細(xì)感知。同時，實(shí)驗(yàn)還采集了DCS的過程參數(shù)、MIS的設(shè)備狀態(tài)等既有監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過OPC UA等工業(yè)通信協(xié)議匯聚到監(jiān)測系統(tǒng)。在為期6個月的實(shí)驗(yàn)期內(nèi)，系統(tǒng)持續(xù)采集和分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，評估方案的各項(xiàng)性能指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)考察了以下三個方面：一是監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以數(shù)據(jù)缺失率、信噪比等衡量，旨在評價智能感知模塊的可靠性；二是數(shù)據(jù)分析的實(shí)時性和高效性，以平均數(shù)據(jù)處理延遲、吞吐量等衡量，旨在評價流計算和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的性能表現(xiàn)；三是危險點(diǎn)識別的準(zhǔn)確性和時效性，以異常行為的檢出率、誤報率、預(yù)警提前量等衡量，旨在評價異常行為識別模塊的效果。同時，實(shí)驗(yàn)過程中還記錄了系統(tǒng)故障、維護(hù)用時等統(tǒng)計量，用于分析方案的工程實(shí)用性。

3.2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為全面評估發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行危險點(diǎn)自動化監(jiān)測方案的性能，我們設(shè)計了一系列實(shí)驗(yàn)并收集了豐富的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)歷時6個月，分別在方案部署機(jī)組和未部署機(jī)組上開展，通過橫向?qū)Ρ群涂v向追蹤，多角度考察了方案的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，智能感知模塊、流計算和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、異常行為識別模塊均表現(xiàn)出色：數(shù)據(jù)完整性高達(dá)99.5%，平均處理延遲僅15ms，整體異常檢出率達(dá)96.7%，關(guān)鍵設(shè)備異常識別準(zhǔn)確率更是高達(dá)98.5%。同時，得益于高效的異常預(yù)警，平均預(yù)警提前量可達(dá)15.2小時。系統(tǒng)運(yùn)行期間，年可用率接近100%，維護(hù)時間不足1小時/月。通過對比部署前后和未部署機(jī)組的差異，我們發(fā)現(xiàn)采用該方案使機(jī)組非計劃停運(yùn)次數(shù)減少80%，平均停運(yùn)時間縮短70%，年發(fā)電量提高1.5%，經(jīng)濟(jì)效益顯著。表2總結(jié)了部分關(guān)鍵性能指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。總體而言，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)全面驗(yàn)證了該方案對于保障機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行、提升設(shè)備管控水平、挖掘節(jié)能增效潛力的巨大價值，為方案推廣應(yīng)用提供了充分依據(jù)。

表2 關(guān)鍵性能指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4　結(jié)語

本文針對發(fā)電廠單元機(jī)組集控運(yùn)行面臨的多種危險點(diǎn)，提出了一套自動化監(jiān)測方案，并通過在實(shí)際發(fā)電廠開展為期6個月的實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)地評估了方案的各項(xiàng)性能指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案在提高數(shù)據(jù)完整性、異常檢出率、預(yù)警時效性等方面表現(xiàn)突出，大幅降低了非計劃停運(yùn)風(fēng)險，顯著提升了機(jī)組發(fā)電量和經(jīng)濟(jì)效益，充分證明了方案的有效性和實(shí)用性。未來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，自動化監(jiān)測方案必將得到更廣泛的應(yīng)用，并不斷拓展至發(fā)電系統(tǒng)乃至整個電力系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，持續(xù)為保障電力安全穩(wěn)定運(yùn)行貢獻(xiàn)力量。

作者簡介：

李小軍（1986-），男，河北三河人，助理工程師，現(xiàn)就職于三河發(fā)電有限責(zé)任公司，研究方向?yàn)殡姀S集控運(yùn)行。

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摘自《自動化博覽》2024年9月刊