[发明专利]发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置在审
申请号: | 202010738086.3 | 申请日: | 2020-07-28 |
公开(公告)号: | CN112016806A | 公开(公告)日: | 2020-12-01 |
发明(设计)人: | 郭荣;孙猛;汪勇;邓志成;杨凯镟;方超;陈荣泽;丁刚;程卫国;臧剑南;张强;沈铭科;李治 | 申请(专利权)人: | 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 邬嫡波 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 发电站 设备 状态 检修 方法 系统 介质 装置 | ||
1.一种发电站设备状态检修方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过数据中心平台获取设备数据,所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集;
通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测;所述多源数据包括:设备信息数据、检修数据和设备数据;
通过状态评价模块基于状态检修技术规范,对设备状态进行评价,获取设备健康状态;
通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
2.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法,其特征在于,所述状态监测终端包括:机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端;所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据;所述发电机局放数据采集终端采集局放数据;所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据;所述设备红外数据采集终端采集红外数据;所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据;所述设备数据包括:生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
3.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法,其特征在于,所述状态监测模块包括:多源数据融合单元、数据可视化单元和三大主机及关键设备状态检修监测单元;
通过所述多源数据融合单元进行生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的存储和分析;
通过数据可视化单元进行红外数据、局放数据、主辅机振动数据的展示;
通过三大主机及关键设备状态检修监测单元进行三大主机及关键设备的监测。
4.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法,其特征在于,所述状态评价模块包括:状态检修规则库单元;
所述状态检修规则库单元用于基于预设规则进行设备的健康状态的评价。
5.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法,其特征在于,所述检修管理优化模块包括:待检修项目建议单元、时间窗口检修计划建议单元和检修计划智能推送单元;
所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态给出设备检修项目建议和设备检修时间建议;
所述时间窗口检修计划建议单元用于根据设备检修项目建议和设备检修时间建议生成检修计划;
所述检修计划智能推送单元用于推送三大主机与关键设备的检修计划。
6.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法,其特征在于,还包括状态预警模块、状态诊断模块、远程专家诊断模块、离线数据监测、分析与辅助建模模块、外链模型融合模块和训练中心模块;
所述状态预警模块包括:组态化建模单元和状态预警单元,所述组态化建模单元用于建立状态预警模型,所述状态预警单元用于提前基于所述状态预警模型进行预警;
所述状态诊断模块包括:状态检修故障知识库单元和多状态耦合在线故障诊断单元,所述状态检修故障知识库单元用于提供设备故障信息,积累专家知识,所述多状态耦合在线故障诊断单元用于将所述设备故障信息和设备状态进行匹配耦合获取设备的健康状态,根据所述健康状态进行诊断;
所述远程专家诊断模块包括:远程诊断数据监测单元和远程专家会诊单元,所述远程诊断数据监测单元用于发送设备数据至远程专家端,所述远程专家会诊单元用于使所述远程专家端进行设备的远程诊断;
所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括:离线数据监测与分析单元和离线数据辅助建模单元,所述离线数据监测与分析单元用于对离线数据进行离线数据汇总,根据离线数据属性,定义监测条件,生成离线数据趋势,所述离线数据辅助建模单元用于利用所述离线数据进行辅助在线数据建模,完善在线数据模型的数据源,反向验证在线数据模型,增加在线数据模型准确性;
所述外链模型融合模块包括:外链模型融合接口单元和外链模型数据状态评价接口单元,所述外链模型融合接口单元用于提供对外链模型的接口标准,提供外部模型支持,所述外链模型数据状态评价接口单元用于利用外链模型的数据,进入状态评价模块进行设备状态评价;
所述训练中心模块包括:训练中心单元,所述训练中心单元用于对设备历史数据建模形成设备历史数据模型,并持续更新数据对所述设备历史数据模型进行训练。
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