基于全生命周期理念的流域梯级电站机电设备智能管控体系与工程应用

发布时间：2022-01-03 12:37

　　针对传统流域梯级水电开发公司在机电设备管控方面存在的不足,结合国家能源集团大渡河流域水电开发有限公司机电设备数据管控中心建设经验,开展基于全生命周期理念的流域电站机电设备智能管控体系研究。从机电设备选型釆购、安装验收、运维监测、检修技改、报废,进行全过程控制。运用互联网技术,引入大数据分析方法,对各管控要素趋势性、系统性问题进行统计分析、预判预警、决策支持和综合管理,建立了由执行层、专业技术层、管理决策层3个层次构成的流域梯级电站设备智能管控组织体系,根据"数据集成—高效管控—智能预警—自主决策"的基本思路,搭建了机电设备智能管控系统技术支持平台,通过大数据感知,获得机电设备运行状况的数据,对设备全生命周期适时进行分析,开展设备"健康体检"活动,通过大数据挖掘分析制定相应策略,用以指导流域机电设备管控。大渡河流域机电设备管控数据中心倡导"设备全生命过程管控"的理念,构建了一整套科学完备的管控体系,全面提升了流域电站机电设备管理水平。 

【文章来源】：中国电机工程学报. 2020,40(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

流域机电设备管控中心平台结构拓扑图Fig.4Topologydiagramofplatformstructureofriver

2282中国电机工程学报第40卷图5流域机电设备管控中心平台架构图Fig.5Platformstructureofriverbasinelectromechanicalequipmentcontrolcenter析，对设备的故障及缺陷进行精准定位。通过机器学习，实现关键设备在线感知和状态预测，掌握设备健康度变化，进行设备健康度曲线追踪，当设备状态持续劣化并与“健康度曲线”的差值增大到一定程度时，可以自动发布设备状态潜在故障的早期预警。如图6所示，为流域电站某一机组整体健康度预测及实际分布情况。图6流域某电站机组健康度感知及预测Fig.6Diagramofhealthperceptionandpredictionofapowerstationunitinariverbasin2）通过设备异常状态诊断，结合设备缺陷，自动生成设备检修策略，策略数据驱动检修管理系统自动生成工作票、检修方案、检修工序卡、标准文件、质量控制文件及检修报告。大渡河流域公司瀑布沟水电站依据管控中心平台检修策略情况，在2018-2019年度实施了2台机组的状态检修，既节约了工期，又降低了成本。3）管控平台根据设备运行状态及检修策略情况，驱动机电物资管理模块，对重要机电物资、备品备件库存变化情况实时跟踪预警，对重要工器具的使用情况进行跟踪，并对全流域机电物资进行智能统一调配。大渡河流域公司根据电站分布情况，设立上游、中游、下游3个机电物资仓库，3个仓库物资信息互通，有效减少备品备件、重要工器具的重复购买、存储，降低物资管理成本。4）3D仿真模块对流域电站典型机电设备建立仿真模型，并与现场设备控制逻辑一致、与现场运行参数实时交互，完成重要机电设备的数字孪生，实现设备结构培训学习、故障分析、处理过程全动态仿真。5）通过体系建设，智能监测装置对设备形成强有?

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3566288