基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统

水轮发电机组是水电站的关键设备,它的运行状况直接关系到水电站的安全生产。目前对水轮发电机组运行状况的掌握大都通过装设的状态监测系统运行数据的分析比对和计划检修相结合的方式,但往往都是故障已经发生后才能予以发现,不能提前对设备运行工况进行预判。本文详细介绍了一种基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统,该系统主要由数据处理平台、模型算法平台、可视化展示平台三部分组成,是一种基于大数据平台和互联网技术的典型应用。其主要通过挖掘水电厂现有计算机监控系统、状态监测系统等信息系统的实时及历史数据,再经过一系列关联算法提取这些数据中蕴含的丰富的价值信息来实现对机组的运行状况监视、健康评价、趋势预警、故障诊断、检修指导等。     

连铸主机在线设备故障诊断计算机系统

连铸过程中的生产稳定性与设备的工作状态有着密切的关系。为了保证连铸生产的正常进行,必须对在线设备的运行状态进行实时监视。并通过历史和实时数据给出设备的综合性能指标,进而判定设备的运行可靠性,为设备点检、维护提供科学依据。系统投入运行以来,检测、预报出多起设备故障,为连铸的安全生产和提高铸坯质量起到了重要作用。     

基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断系统研究

大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展,推动风电设备状态监测技术进步。文章通过风电设备远程监测与故障诊断平台建设实践,从系统功能、平台建设、故障分析等层面,论述了如何基于大数据实现对风机故障预诊断,提升风力发电机组监控与管理水平。通过对机组运行状态的实时在线监测,利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常,借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价,滚动预测故障未来的发展趋势,帮助用户优化风机维护检修工作,减少停机损失,降低维护成本,提高风机利用率。在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器,收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合,建立各种类型风机故障模型,集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律,对实时数据经诊断分析后提出整改措施,提前预防风机故障的扩大,开发相关监视及报警系统,联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力。     

温度传感器智能故障诊断和容错估计

针对控制系统中经常用到的温度传感器故障检测问题,提出了一种智能故障诊断和容错估计方法。首先,通过充分挖掘其历史故障数据样本及运行过程中的正常历史数据的数据变化规律,建立故障诊断规则库。其次,实时采样相关传感器数据,基于故障样本规则库实现各种故障工况的自动识别,并在故障工况下重构或估计出传感器真实测量值,使系统能够在传感器故障工况下正常运行。最后,通过现场试验验证了所提算法的有效性。     

基于在线监测与大数据分析的设备管理信息系统开发及应用

以某铝电解公司设备管理信息化项目建设的应用实践为基础，通过在线监测所获取的设备运行状态和数据，采用大数据技术进行分析，研究和开发了新一代的设备管理信息系统。实践表明设备管理信息系统的应用可减少设备故障发生的频次，降低处理设备故障的所产生的费用，取得了良好的社会效益和经济效果。     

设备动态台账管理系统研究和设计

研究电厂建设期和生产期设备的设计技术参数、安装调试记录、实验数据、运行日志、缺陷故障情况、巡检记录、部件情况、图纸技术资料等技术大数据,并对这些数据进行专业化的提取、统计、分析、共享、加工、关联、整合等,通过集成各个分生产管理信息系统的设备大数据,生成一套设备管理的专业综合数据信息系统,以便快速、有效、准确、系统地掌握各电厂设备运行情况,实现企业设备系统全生命运行状态的动态管理,提高企业生产运营的数字化管理水平及管理的时效性。     

大数据技术信通资产精益化管控的研究与应用

因新疆独特的地理、环境、温度等条件,信息、通信设备分布广,距离远,运行的稳定性与可靠性差。在供电行业信息通信作为智能电网框架的重要一环,在其中发挥着关键性的技术支撑作用,如何最大程度发挥信息通信领域的专业优势,需要创新思维,改变固有的模式。利用大数据对信通设备进行精益化管控,可以实时掌握信通设备运行的状态,及时解决设备运行中存在的隐患,消除设备存在重大缺陷,最大程度的保障智能电网的可靠运行。本文提出了利用大数据平台质量评价的方法。依托一体化信息大数据平台强化全过程管理,突破了全寿命周期资产管理的技术难点,通过全面科学的数据治理,最终使信通业务数据的标准化程度、共享化程度大大提高,达到产权、设备、资产一体化管理的目标。     

企业离散式智能设备预测性维护综述

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式.提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法.指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备.在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用.     

基于模糊控制和大数据算法模型的电力运维故障诊断设备方法

针对现有技术中对电力运维故障检测灵敏度低、诊断误差大等问题,设计了一种新型故障诊断方案。该方案将PID模糊控制计算器与大数据算法模型相结合,并采用实时布线的方法减少诊断面积,基于改进型大数据算法模型提取电力运维设备故障数据特征,对电力运维设备运行工况构建诊断网络,通过分析电力运维设备工况的功能系统完成数据诊断。为了减少诊断误差,该研究设计了一种故障诊断设备,采用集成芯片化设计和算法程序,减小体积的同时保证检测结果的准确性。实验结果表明,该研究方法故障诊断误差小,准确率最高达到98.6%。     

基于大数据平台的电力设备运作状态监测系统研究

针对目前电力设备运作状态监测系统焦点都在集群的硬件索引上,对电力设备的线状、性能、节点状况和指令反馈等数据层的监控不足,本文采用大数据技术对电力设备运作状态的显著性及统计因子变量进行相应的决策分析,建成一套通过主动监测设备潜在的运行状态变化的多元回归系统模型。从而有效解决了电力设备运行过程实时监控,潜在故障预警、评估、回溯管理等问题。通过宁夏电力公司的试运行结果表明该模型平台能预期捕获电力设备运作状态下的各项影响变量因素,对这些因素进行掌控将广泛应用于电力设备运作部署与运维。据此结论为该大数据平台的电力设备运作状态监测系统,可自定义设备运行分析报表,实现数据分析结果的随需展现,起到保障电力设备安全、可靠运作,具有一定的推广意义。     

基于数字孪生的变电设备运维系统及其构建

针对变电设备周期状态管控难、运检效率低等问题,基于数字孪生理论,构建基于真实变电设备运维的数字化模型及系统。首先,在信息层建立能反映变电设备换流变、调相机、GIS（Gas Insulated Substation）这3类设备真实状态的数字孪生体;其次,基于换流变、调相机、GIS历史大数据,通过数字孪生体的变电站设备进行统计分析,并根据采集的实时数据、运维数据来预测变电站设备下一时刻的状态,使变电设备实现实际变电站内物理层与信息层数据的融合;最后,以变电站设备运维为对象,采用信息物理融合系统进行运维数据的集成和同步,形成最终变电设备运维数字孪生框架系统。相关研究表明,运用数字孪生技术可以对变电设备运维系统运行效率的提升和对变电站整体智能化提供强有力的技术支撑。     

基于全息时标量测数据挖掘的配电网设备健康状态诊断分析

大数据、数据挖掘等新技术的出现和进步,为建设智能配电网提供了新的技术手段。为实现对配电网运行状态的真实还原、精细分析和精准预测,详实有效的配电网设备运行数据记录和支撑是关键,研究了配电网全息时标量测数据的变化即存储技术,基于全息时标量测数据研究了配电网设备健康状态诊断的方法,对配电网历史数据以及模型信息等进行了深入的数据挖掘,通过聚类分析、线性回归算法、熵权法等建立了设备状态诊断模型和评价体系,实现了对设备故障评估和预警分析等,为及时发现配电网的薄弱环节,保障配电网设备的安全稳定运行提供了有效手段。系统已在地市供电公司的配电网诊断方法研究与实现项目中得到实际应用,很好地满足了地市供电公司的配电网精益化管理需求。     

基于电力大数据的3D智能运检平台的应用与研究

电力大数据时代下,电力设备状态监测、运检管理、调度运行、环境气象等数据逐步实现互通共享,大数据技术为电力设备状态评估和智能运检方面提供了全新的解决思路和技术手段,如何尽可能的收集电力运行大数据,如何充分利用起电力运行数据,无疑具有十分重大的意义。本文结合当下大数据技术及数据挖掘分析方法在电力设备状态评估中应用的现状,重点介绍了一款已投入实际应用的基于电力运行大数据的3D智能运检平台的基本构成原理、电力运行大数据分析的内涵和3D智能运检平台的一些实际典型应用案例,探讨了大数据技术在电力设备状态监测、异常分析、故障预测、智能诊断等典型运检场景中应用的方法和效果,并展望了电力运行大数据应用需要克服的几个难题和面对的发展机遇。     

火电厂智慧水务关键技术及信息平台建设研究

针对火电厂耗水量大、能耗物耗高、水复用率低、智能化水平低等关键科学技术难题,基于智慧水务研究成果,提出火电厂智慧水务关键技术及信息平台建设的研究方法。根据火电厂水务信息化面临的现状及形势,确立研究的总体、具体目标。融合现场监测资料和智能分析理论和方法,提出水量平衡智能测算方法,建立火电厂污水处理主要设备的故障诊断及寿命预测智能方法,构建火电厂水处理系统历史和实时成本测算模型。提出了信息平台的网络架构、体系架构和逻辑架构设计方案,信息平台融合火电厂水务管理专家辅助决策系统、火电厂系统运行关键设备及构筑物可靠性分析与评价模型等。为实现集节水型、节能型、环保型、安全型、经济型为一体化的智能火电厂水务管理提供技术支撑。     

基于移动终端的通信设备和线路巡检系统设计

为便于电力通信设备和线路运行的维护管理与规范化作业,开发了基于移动终端的巡检系统。构建了包括外网移动端、客户端、内网数据库的三层架构体系,在Web服务器的顶端采用MyBatis持久层框架,提出了HTML5技术的移动Web App开发模式,利用Eclipse集成开发环境和ORACLE关系型数据库构建内外网移动交互平台,并在移动终端、网络层、应用层、数据库等四个层次进行安全防护。巡检系统的应用情况表明,该移动终端巡检系统实现了巡检任务的自动分派以及检修任务的跟踪处理,并能对通信设备的台账及线路运行资料进行现场核对和更新,能够根据巡检与检修的次数以及隐患点自动完成对通信设备运行状况的等级评价,提高了现场操作的规范性和时效性以及运维人员的工作效率,确保了通信设备和线路安全稳定运行。     

基于层次分析法的电力通信传输设备在线监测

基于状态感知综合考虑通信设备各动、静态数据,结合运维管理经验,利用历史缺陷和检修、当前性能值和状态值等历史和实时数据,重点开展运行环境和设备状态关键参数对传输设备寿命影响的研究。构建传输设备健康状态评价模型及算法,感知通信传输设备当前状态,实现通信传输设备健康状态评价及各参数对寿命影响研究。研究成果能指导设备运行、检修和技改工作,合理建设和调整通信网络,为电力通信传输设备全寿命周期管理提供支撑,提升通信运行管理水平。     

基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践

本文将人工智能算法引入电网调度业务,结合调度规程和指令规范,通过语音识别平台实时转化调度电话为文本信息,对于识别的文字通过语义理解、深度学习提取关键词,识别和探测业务场景。利用提取的关键信息在电网操作平台基于电网实时状态校核、调度业务场景规则进行校核和防误。通过语音平台对于不规范和不正确的调度指令进行告警和提示。通过运行操作历史大数据不断学习发现规律,建立完善的调度业务知识图谱,不断提高语音识别的准确率和场景探测的准确度,进而实现调度电话业务24小时安监的功能。本系统实现了操作全过程状态、潮流等全链条智能防误管控,可解决电话下令时由于监护不到位、下令不规范、调度指令理解错误等情况发生时,调度误下令、误操作问题。     

基于大数据统计分析的变电站巡视质量控制策略

变电站内的各类巡视记录数据具备大数据的5V特性,数量大、高速传输、类型多样、合理范围内的数据低价值密度、具备时刻相关的设备真实反应等特点。而且,对变电站管理而言,巡视、排查工作的重要性不言而喻。全面巡视记录大量数据,这些数据包括外观、位置指示等大量无法精确量化的巡视数据,也包括刻度、计数、表计、遥测等能反映设备实时状态的精确的数据,应用这些数据必须先设置统一的分类分析原则,便于自动进行数据分析,同时使分析结果更具有倾向性,准确表达设备状态。本文通过合理利用变电站巡视大数据,以加强巡视过程中的质量控制为目的,提出了“三最法”巡视数据分析策略。并以此为基础,分析大数据统计结果,预判设备状态,建立了体验化巡视复询制度。该方法的应用为变电站的可靠、安全、稳定经济运行提供了有力的保障。