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電站設(shè)備溫度數(shù)據(jù)分析探索實踐

來源:北極星電力網(wǎng)

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:智慧電廠 火力發(fā)電

    ?工業(yè)設(shè)備的溫度預(yù)警技術(shù)方法嚴(yán)重滯后,所以要研究電站設(shè)備的鍋爐、齒輪箱、軸承溫度等部件運行參數(shù)的變化過程,分析關(guān)鍵部件溫度運行數(shù)據(jù)復(fù)雜性、多樣性、不確定性等重要問題,基于不同的溫度異常檢測方法,利用大規(guī)模的運行數(shù)據(jù),探索并研究基于異常檢測的溫度預(yù)警方法。


    2019年8月22日,由中國能源研究會節(jié)能減排中心聯(lián)合華北電力大學(xué)國家大學(xué)科技園共同舉辦的“2019年智慧電廠論壇(第二期)”在北京召開。主旨報告環(huán)節(jié),華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院副教授 宋光雄作了題為“電站設(shè)備溫度數(shù)據(jù)分析探索實踐”的報告。


    我是2005年到北電力大學(xué)教書,一直做電站設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究工作。我今天到會場之后真是大開眼界,看到了智慧電廠的建設(shè)真是很厲害,終于發(fā)現(xiàn)有這樣的市場空間。我的題目是《電站設(shè)備溫度數(shù)據(jù)分析探索與實踐》。


    溫度能干什么事情呢?我想溫度至少可以做這兩件事情,可以對軸承狀態(tài)進行預(yù)警和評價,第二件事情,可以對鍋爐的溫度進行檢測,我就想說一下,有關(guān)于鍋爐的溫度我們能不能做一些溫度異常檢測。


    首先介紹一下軸承狀態(tài)的預(yù)警評價。軸承狀態(tài)的預(yù)警評價的本質(zhì)就是劣化過程的評價。劣化過程什么意思?前面很多人說過故障診斷,我是來自于故障診斷領(lǐng)域的,故障的發(fā)生往往就是劣化過程的一個階段,我們說任何事物人有生老病死,我們說事物的發(fā)生發(fā)展,比如產(chǎn)生了、形成了,會發(fā)生發(fā)展,可能有前期、中期、后期、晚期的階段,這些階段過程中肯定會有劣化,這是毋庸置疑的。這個劣化過程,比方我們說我們今天的主題是討論軸承的劣化,軸承是很關(guān)鍵很關(guān)鍵的,我們工業(yè)運行如果沒有軸承是根本轉(zhuǎn)不動的。


    軸承的劣化怎么去評價?現(xiàn)在工業(yè)界軸承評價有四種方式,第一種油力檢測,測潤滑油狀態(tài)。第二種用工業(yè)內(nèi)窺鏡,觀察軸承內(nèi)部摩擦面的摩擦情況。但是這兩種狀況,人員成本、設(shè)備停機成本是很高的。第三種,通過劣化數(shù)據(jù)能不能對軸承進行評價呢?可以。我們可以比較一下,利用溫度數(shù)據(jù)、利用振動數(shù)據(jù),溫度有什么優(yōu)勢呢?他的數(shù)據(jù)成本、檢測成本、采集成本上溫度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于振動的,比方說可能有的人很熟,我們的汽輪機振動,它的一個測點1秒鐘要采大概1000、2000、3000、4000個點,溫度數(shù)據(jù)用不用采這么多呢?溫度可能10秒鐘采一次或者20秒、1分鐘、3分鐘、5分鐘就則夠反映一些問題。這樣一個數(shù)據(jù)的采集成本、分析成本不是對等的,所以我們現(xiàn)在就談用溫度來做一件事情。


    軸承的監(jiān)測,實際是一個老話題,你不管滑動軸承也好、滾動軸承也好都有ISO的標(biāo)準(zhǔn),它的閾值到了80度或者85度,當(dāng)然國內(nèi)外的軸承情況不一樣,這個規(guī)程已經(jīng)用了10年、15年、20年了,到80、85度是一個報警,到了90、95度是要停機的。我們說已經(jīng)有了這樣的閾值判斷標(biāo)準(zhǔn),我們在這樣一個基礎(chǔ)上能不能做一些事情,有沒有改善的空間,能不能做的更好呢?我們現(xiàn)在想說這么一件事情。我們的目標(biāo),當(dāng)然也有一些問題,我們說在研發(fā)過程當(dāng)中是不是需要這樣新的觀測方式,我們能不能做一些定性及定量的分析呢,我們下面進一步介紹。


    我們說介紹任何一件研究言必之國外的,因為國外是我們的研究目標(biāo)或者趕超目標(biāo)。Vestas是供電巨頭,Vestas說他自己大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是這樣的,我們用5千臺的數(shù)據(jù),利用歷年來電機軸承的前換端溫度進行比較對比,這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模如果判斷有比較大的溫差可以進入評價環(huán)節(jié),看是不是要修,或者到下一個階段要集中關(guān)注它,Vestas是這樣做的。這里有一個問題,你做這樣一個事情需要什么樣的數(shù)據(jù)規(guī)模,還有就是我們需要有一個什么樣的基礎(chǔ)呢、還有什么樣的條件呢,我們需要不需要新的數(shù)據(jù)分析工具呢,需要不需要長期的工程驗證。比方很多技術(shù)說我很厲害,說怎么怎么樣,但是你一定要經(jīng)得起長期的工具鏈,尤其是在工程界,你技術(shù)再先進、再發(fā)展一定要經(jīng)得起各方的質(zhì)疑。


    我們這個探索用了什么樣的數(shù)據(jù)規(guī)模,我們用了100多個供電機組的軸承數(shù)據(jù),因為一個傳動鏈有一個關(guān)鍵點,軸承有兩個測溫點,一個在前、一個在后,我拿到的數(shù)據(jù)是這樣一個規(guī)模,有66臺的數(shù)據(jù),我們在清洗的過程中ETL的過程中清洗了6個T,這個數(shù)據(jù)如果跟大的企業(yè)相比不是很大、量不是很多,但是我對專業(yè)的做這方面的研究人來說,我也是在近三年看到這么大的數(shù)據(jù),以前我們做檢測最多看的就是幾十個K,或者再多一點就是幾十兆,或者再運氣好可能見到幾百兆的數(shù)據(jù),但是如果說你面臨幾百個G或者幾個T的數(shù)據(jù)的時候,你會發(fā)現(xiàn),我們都是從同樣一個理論背景下受的教育,我們發(fā)現(xiàn)很多問題、很多理解、很多解釋和我們的教材情況是不一樣的,我們回頭再來說這個事情。


    我們研發(fā)過程中發(fā)現(xiàn),就需要多維的面向溫度的工具,這個基礎(chǔ)上我們就可以建立個性化的異常定量分析數(shù)據(jù)模型,也需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上反復(fù)驗證、不斷優(yōu)化。我也會介紹驗證和優(yōu)化的過程,我這項工作是從2016年6月份開始的,現(xiàn)在已經(jīng)三年多了。最近三個月我又反過來看這些數(shù)據(jù)的時候,因為我是連續(xù)的做這樣的,我見到的數(shù)據(jù)越來越多,反過來看的時候,我們對它認(rèn)識會加深。這樣的數(shù)據(jù)是不是在試驗臺或者很局限的環(huán)境中?不是!所有的過程當(dāng)中我是在工業(yè)云上做過這樣的,比如說數(shù)據(jù)給我電廠或者大規(guī)模數(shù)據(jù)讓我采集、分析、整理一直到結(jié)果的輸出,我們整個流程是可以在工業(yè)云上完成閉環(huán)操作的。


    這是什么意思呢?一模一樣的數(shù)據(jù),我用不同的觀測方式得到的信息、得到的定制標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的,這是一個軸承的兩年數(shù)據(jù),我們觀測這個數(shù)據(jù),軸承的溫度數(shù)據(jù)得到的信息是不一樣的,無機分布,我們從很少到很集中,這個可以告訴大家,密度最強或者稍弱情況下的分布,這是一個散點分布,這個就是對溫度進行切片,在不同的條件下對溫度進行切片,我們進行更系統(tǒng)的觀察。


    定性觀察夠不夠呢?我們該需要定量的分析、定量的計算,這樣的分析過程是怎樣的結(jié)果?是好還是壞?好、壞我們是必須要通過數(shù)據(jù)來反映的,這樣一個計算過程不是那么一蹴而就的,這是一個艱苦的探索過程,這不是一年、不是幾個月,我的經(jīng)歷就是。我在一年前對它的了解和三年前對它的了解和現(xiàn)在對它的了解是不一樣的。這個就是一個評價的過程,這有一個問題,評價你用一個指標(biāo)夠不夠呢?它的一個基本的數(shù)據(jù)原理是什么呢?你不能憑空造一個原理說,這個是靠譜的,不能這么干,因為我說服不了自己、也說服不了大家,因為大家都是工科出身的,是不那么容易被說服的。


    這個就是我通過兩個指標(biāo),累積量,我們出現(xiàn)異常的累積的數(shù)量是多說,比方我們永遠(yuǎn)是的方式80度,超過80度的情況點有多少個呢,我們現(xiàn)在閾值的標(biāo)準(zhǔn)是動態(tài)的,隨著時間的退役是有動態(tài)變化的。我們超過閾值的一種方式,數(shù)量有一個累積量,但是還有一個程度的差異。比方有的軸承過了60度,有的機組超過70度、80度也有,也就是說你超過60度或者50度、70度、80度,程度是有差異的,一般我們說超過七八十度,嚴(yán)重程度就相對很嚴(yán)重了,劣化的程度上也有計量,一個是數(shù)量上、一個是質(zhì)量上要分別進行差異的計算。這是我們前面說10號機組相對好的兩年情況是這樣的。相對比較差的情況是什么樣的,無論在數(shù)量上、程度上有很大的不同。


    以上我簡單介紹了一下評價的過程,怎么預(yù)警呢?我總說預(yù)測,實際上是預(yù)警,預(yù)測是很難做到的,當(dāng)然每個人對預(yù)測的理解不一樣,我就是說嚴(yán)格的預(yù)測我們還是做不到的,比方說地震的預(yù)測就做不到,但是地震的預(yù)警我們可以做到。什么叫地震的預(yù)警,你發(fā)生了之后我能夠提前10秒、20秒、1分鐘、3分鐘可以做到,但是預(yù)測為什么做不到呢?因為我們對它的運行規(guī)律的理解是非常有限的,工藝設(shè)備就這樣了。


    我們說軸承溫度是不是也這樣,我們看怎么預(yù)警的呢?我們預(yù)警的結(jié)果是這樣的,我這個預(yù)警覆蓋了所有的極端情況,也覆蓋了我認(rèn)為它是一個不正常的情況,這是什么意思呢?比方說我今天從11點半下來到12點要下去的,這個過程我要在這里做一個介紹,如果這種場景下,大家可能監(jiān)測我的軌跡,我頂多就是在這個舞臺上來回走,但是如果說你一旦監(jiān)測到我的軌跡跑這兒去了或者跑那兒去了,這跟我的場景是不對稱的,溫度也是這個溫度,就是我在一段時間內(nèi)有一個確定的溫度范圍,這種確定的溫度范圍是誰定的呢?是數(shù)據(jù)給出來的,是100臺機組一年到兩年的數(shù)據(jù)確定了他能夠給出這樣的軌跡范圍,這是統(tǒng)計量,這不是人定的,這很難推翻。在這樣的一個范圍下我就能夠預(yù)警,你一旦超過了他的統(tǒng)計范圍的話肯定是異常。并且這種異常和80度、90度異常的特征是連貫的,就是他這個特征和極端的報警和停機閾值的特征是一致的。這樣我們說,我們報警是能夠提前到多少呢?原來是80度,我們至少能夠提前到60度,時間的提前量有多大呢?一般說兩個小時左右。


    這是剛剛介紹的單機的情況,我們說需要在一個大環(huán)境下進行橫向?qū)Ρ?、縱向?qū)Ρ?,我們總說沒有最壞的、也沒有最好的,但是我們通過橫向?qū)Ρ染湍軌蛑溃愫媚芎玫绞裁闯潭?、你壞能壞到什么程度,怎么做對比呢?下面這個圖就是兩個點它的異常量數(shù)量兩年情況下,當(dāng)然我們可以做某一段時間,三個月、半年或者一年情況的對比,我們發(fā)現(xiàn)好的是真好,壞的它的問題也是很嚴(yán)重的,這個東西有什么用呢?我們就能夠根據(jù)這個東西來判斷,或者延伸的話我們就能夠為維修決策提供依據(jù),你下次去的時候可以著重看一些高得多的技術(shù)。


    做一個總結(jié),分三點:


    第一點,什么是人工智能?人工智能我想至少是分成兩個部分,一個是人工部分、一個是智能部分。人工部分就是專業(yè)經(jīng)驗、就是專業(yè)角度出發(fā)的理解。什么是智能呢?就是算法。算法還不是那么準(zhǔn)確,實際上我們?nèi)斯ぶ悄茉诠I(yè)領(lǐng)域要做的就是,要有一定量的數(shù)據(jù)用一定的方法描述和理解一定的設(shè)備。這也比較抽象,我舉個故事,也是一個解讀。昨天我剛剛看的,《大數(shù)據(jù)文在》說AlphaGo是什么現(xiàn)象,說AlphaGo中日韓的圍棋高手正在華山論劍,突然上來一個端機關(guān)槍的把這些高手全都打敗了,你如果是那個端機關(guān)槍的你就是很厲害的。但是我們在工業(yè)領(lǐng)域所謂的人工智能機關(guān)槍是什么東西呢?是有明確的實務(wù)和軟的東西支撐的,一個是數(shù)據(jù),一個不一定是人工智能,你可能是很簡單的數(shù)據(jù)算法,也可能是很復(fù)雜的數(shù)據(jù)算法;還有一個是編程環(huán)境,因為我們現(xiàn)在沒有一個可靠的分析工具給你用,你肯定要自己摸索、自己探索。


    我們在工業(yè)領(lǐng)域面臨的情況,往往是我們可能要走到用更多的數(shù)據(jù)、用更好的方法在一個可編程的環(huán)境里去對工業(yè)設(shè)備進行探索或了解、理解,了解和理解是最重要的。


    第二點,下面還有鍋爐數(shù)據(jù)異?;蛘邷囟犬惓z測,我們說異常檢測是不是只限于溫度呢?不是,我只是把注意力集中在溫度而已。比方我們說過,前面有幾位老師也說過變壓器異常放電,比方說油溫、油壓,某一個KPI值,我們說能不能做到異常檢測,當(dāng)然可以,甚至電磁電壓,所有你可以見到的任何一種,只要參數(shù)是可測的,都肯定是有異常的,你只要給我數(shù)據(jù),我們就能做到異常檢測。并且我堅信,ABB也在做、霍尼韋爾也在做。


    第三點,我就想說數(shù)據(jù)是可以增值的,怎么個增值法呢?你交給的人,比方你把這個數(shù)據(jù)交給十個人,你就有十次增值的機會,為什么這么說呢?因為我的經(jīng)驗告訴我,我對數(shù)據(jù)的理解,三年前、一年前、現(xiàn)在我們對數(shù)據(jù)的理解是不一樣的,就是我們對算法的解釋或者算法的理解。所有這個情況在現(xiàn)在的背景下就可以得到一個倍增,什么樣的倍增?舉個例子,三年前、五年間我們計算機、我們工作站的內(nèi)存可能是幾個G,現(xiàn)在工作站的工作內(nèi)存是幾十個G的情況,或者再過一兩年可能幾百G的情況,這是一個單機版,這樣的情況下我們就可以對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行預(yù)算,就是現(xiàn)在是個計算時代。


    還有一個問題,我經(jīng)常說我們有一個模型,某些電廠有一萬個模型,你怎么去優(yōu)化?肯定是需要優(yōu)化的、肯定是需要管理的,你怎么去管理它呢?這是個問題。因為你在三年前、五年前對這段數(shù)據(jù)的理解和三年后對它的理解肯定是不一樣的,為什么?國際象棋上卡斯帕羅夫被擊敗過了若干年之后有AlphaGo把圍棋選手干掉了,現(xiàn)在也是這樣的,因為對事物的理解是越來越加深的,電廠數(shù)據(jù)是不是這樣呢?毋庸置疑肯定是,但是能不能改善、能不能優(yōu)化、能不能進步呢?這需要考慮。


    我們下面簡單說一下鍋爐。鍋爐這個數(shù)據(jù)我是7月份拿到的,現(xiàn)在是8月份,我們前后間隔一兩個月,如果時間再長我可能會做的稍微更好一些。


    這是一個機組,是2014年、2015年、2016年、2017年四年的數(shù)據(jù),92根,下面是機組的負(fù)荷,這么看是看不出來的。我們對它的趨勢進行了劣化處理,我們得到這樣的,是其中一組,因為92根分6種。我們看一下2017年的1月份,三根線三個測點,原理就是,我們?nèi)膫€人一起走,齊步走,在2014年、2015年、2016年的時候,他們是嚴(yán)格按照齊步走的順序一直在走,可是到了2017年1月份的時候出現(xiàn)了交叉,不齊步走了。如果說這一組數(shù)據(jù)是在一個月的時間跨度下觀察,半年或者一年的時間跨度,我們是得不到明確的結(jié)論的。大數(shù)據(jù)是什么呢?至少時間跨度會很大,這樣我們對事物的理解會更多。


    這個東西是不是偶然的呢?不是,我們?nèi)绻B續(xù)觀測92根輪流來一遍,有人會問我你為什么敢這么算呢?因為背景有算法。我們背后的算法什么意思呢?齊步走是什么意思?大白話簡單來講就是長的差不多,長的差不多是什么呢?再用學(xué)術(shù)點的意思說,持續(xù)數(shù)據(jù)保持同步變化。你在這樣的過程中,我用92根輪流來一遍,如果說1、3、5、2號數(shù)據(jù)點不做處理是這樣的情況,你根本不知道有這樣的趨勢變化。


    你把92根輪流來一遍之后會發(fā)現(xiàn),在1月份某一階段之前有一個集中的爆發(fā),就是說這一點肯定發(fā)生了一些事情,并且是我有非常確實的證據(jù)來證明這肯定是異常的。再看下一個算法,摘取其中兩個,這樣就會發(fā)現(xiàn),2017年1月份前后的確是有一個很異常的情況,但為什么我不知道,因為我只是拿數(shù)據(jù)說話。但是這里頭的問題是什么呢,恰恰是在4、5月份,我們知道2017年1月份到7月份有一個中間落差階段,正好那個機組爆管,是這么一個背景。


    以上是我最核心部分的講解,再補充講一些內(nèi)容。


    異常檢測,絕對有普適性。油壓有普適性,各種狀況有異常情況,所有的運行參數(shù)都可能出現(xiàn)異常,我們不一定要延用十年前、二十年前ISO的標(biāo)準(zhǔn),我們可以用數(shù)據(jù)做一些積極的開發(fā)。比方昨天有嘉賓就說數(shù)據(jù)打通,這個數(shù)據(jù)打通意義是很大的,我們經(jīng)常也跟電廠的人交流,我們設(shè)備不出毛病,可是你要保持現(xiàn)在狀態(tài)的時候要做很多工作,就是說設(shè)備要養(yǎng)生,怎么養(yǎng)呢?肯定需要有數(shù)據(jù)的支撐。還有,你數(shù)據(jù)打通有真正意義呢?可以對別的比你更好的或者比你更差的設(shè)備提供一個參照的可能。


    我想跟大家分享一下什么是工業(yè)大數(shù)據(jù),為什么我們總說現(xiàn)在到了第四次工業(yè)革命,因為我們對數(shù)據(jù)的理解進入了一個新的階段,就是大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)想干嗎呢?實際想說的是能夠理解多樣性是什么、能夠理解復(fù)雜性是什么、能夠理解不確定性是什么。這塊怎么說的呢?我們總說金無足赤,可是我們看到理工科所有教材的公式、定理、定律的時候,我們都說的是一種理想情況,但是這種理想情況存在不存在呢?毋庸置疑是不存在的,那你怎么辦?實際任何一種事物是有多樣性、復(fù)雜性的,就是你看到任何一種情況是理想情況的,但是每一個機組、每一個設(shè)備是變化的,你怎么去理解這種變化呢,教科書上沒有,現(xiàn)在這樣的技術(shù)、這樣的條件下能不能往前走呢?肯定,為什么?技術(shù)上已經(jīng)有一種積累,數(shù)據(jù)上有積累,我們也要這么去做。


    我今天的介紹就是這么多,謝謝大家!


    來源:北極星電力網(wǎng)


    (本文根據(jù)現(xiàn)場速記整理,未經(jīng)發(fā)言人審核。)


    (審核編輯: Doris)