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隨著電廠規(guī)模的擴大，設(shè)備數(shù)量不斷增加，對運行標準的要求也日趨嚴格，提高設(shè)備的健康水平和使用壽命，對于保證電廠安全、降低運維成本具有重要作用。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能信息處理技術(shù)的發(fā)展，電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)的支撐下實現(xiàn)了設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測和設(shè)備故障報警，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設(shè)備運行狀態(tài)，保證設(shè)備安全穩(wěn)定運行。

電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)簡介

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過聲音傳感器采集設(shè)備的聲音數(shù)據(jù)，利用信號分析及AI技術(shù)，從中提取聲音特征值，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測和設(shè)備故障報警。電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)原理框圖如圖所示。

電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能

1、綜合展現(xiàn)

通過3D模式直觀展現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括無異常運行天數(shù)、異常未處理事件、月度告警及高發(fā)異常項。

2、設(shè)備監(jiān)控

遠程監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，集中展現(xiàn)聲音、振動及溫度等遙測數(shù)據(jù)，對設(shè)備異常信息給予告警提示。

3、運行參數(shù)監(jiān)控

對設(shè)備所關(guān)聯(lián)的運行參數(shù)進行集中展現(xiàn)，包括測點編碼、測點描述、關(guān)聯(lián)設(shè)備、測點值等信息。

4、特征管理

利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據(jù)設(shè)備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結(jié)果，輔助巡檢人員進行故障處理。

5、數(shù)據(jù)分析

對單設(shè)備的遙測數(shù)據(jù)及多設(shè)備間的遙測數(shù)據(jù)進行對比分析，提供設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)參考。

6、監(jiān)測月報

根據(jù)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及傳感器告警數(shù)據(jù)，定期自動生成設(shè)備運行記錄及報告。

電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)特點

1、利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測

基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，通過加裝傳感器實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，提高設(shè)備運行的可靠性。

2、以聲音傳感器為核心的設(shè)備狀態(tài)持續(xù)監(jiān)測

到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設(shè)備故障預警與診斷基本上以振動監(jiān)測為主。本項目利用聲音唯一性、入微性的特點，將設(shè)備聲音作為設(shè)備故障預警與診斷的核心，將振動和溫度作為輔助手段，實現(xiàn)設(shè)備的持續(xù)監(jiān)測。

3、利用信號分析及深度學習技術(shù)進行故障預警

目前已有的設(shè)備故障預警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，適應(yīng)性不強。本項目采用信號分析及深度學習技術(shù)，通自學習、自優(yōu)化適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境，實現(xiàn)設(shè)備的故障預警與診斷。