基于相似性原理的电厂设备故障预警系统研究
基于人工智能的电力故障监控预警系统设计
基于人工智能的电力故障监控预警系统设计一、引言随着电力工业的发展，电力系统的规模与复杂性不断提升，电力故障的发生频率和影响范围也逐渐加大，对于电力故障的及时监测和预警显得尤为重要。
传统的电力故障监测方法主要依靠人工巡检、设备参数检测等方式，存在监测难度大、监测覆盖范围受限、实时性差等缺点。
基于人工智能的电力故障监控预警系统能够有效地解决上述问题，提高电力系统的稳定性和可靠性。
本文将以电力故障检测为例，介绍基于人工智能的电力故障监控预警系统的设计。
二、基于人工智能的电力故障监控预警系统设计1. 数据采集基于人工智能的电力故障监控预警系统的第一步是数据采集。
数据采集包括实时收集电力系统的各种数据，如电压、电流、电容等参数，与传统的电力检测仪器相比，现代电力系统需要更加全面、实时、可靠的数据来源。
数据来源分为多种方式，包括传感器、智能电表、监测系统等，目前智能电表是最主流的数据采集方式之一。
其主要的原因是智能电表安装简单、使用方便、通信方式多样、数据可靠性高，能够满足复杂电力系统的监控需求。
2. 数据预处理采集到的数据存在噪声和非稳态的因素，需要进行数据预处理，以保证后续的数据分析和处理的准确性和可靠性。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据转换、数据归一化、数据降维等，对于电力系统而言，需要考虑数据的实时性和处理效率。
3. 特征提取在数据预处理完成之后，需要通过特征提取，将数据转化为更易于识别和分析的数据特征。
特征提取在电力故障监测预警中占有比较重要的地位，它能够有效地降低数据处理的复杂度，提高电力故障检测的灵敏度和准确度。
常见的特征提取算法包括小波变换、离散频域交流成分分析、小波包能量特征等。
通过特征提取，可以将大量原始数据转化为少量有效特征，为后续的数据分析和处理提供基础。
4. 模型构建构建模型是基于人工智能的电力故障监测预警系统的一个关键环节。
在此环节中，需要根据前期所提取的数据特征，构建相应的模型，包括分类模型、聚类模型、回归模型等。
电厂“双预警”机制(定稿)
电厂“双预警”机制(定稿)背景：随着能源需求的增长和能源供应链的复杂性，保证电厂运行的安全和稳定变得愈加重要。
为了切实加强电厂的安全管理和风险控制，引入“双预警”机制是一种有效的举措。
“双预警”机制是指基于数据分析和智能监测技术，建立全天候、全方位的监测系统，从而实现对电厂运营和环境影响的实时预警。
目标：本文档旨在介绍电厂“双预警”机制的重要性、功能和实施步骤，以帮助电厂管理部门和相关人员建立并完善这一机制。
重要性：1. 提升电厂安全性：通过监测设备和数据分析，实现迅速识别潜在风险和问题，从而及时采取措施避免事故发生。
2. 减少生产中断：预警系统能够提前发现可能导致设备故障或供电中断的情况，促使及时检修和维护，保证电厂的可靠供电。
3. 强化环境保护：监测系统可以实时监控电厂排放情况，发现异常情况并及时采取控制措施，降低对环境的负面影响。
功能：1. 数据采集和监测：通过传感器和监测设备实时采集电厂运行数据，对关键指标进行监测，如温度、压力、电流等。
2. 风险分析和预警：利用数据分析算法对采集的数据进行处理和分析，预测潜在风险或异常情况，并发出相应预警信号。
3. 智能决策支持：预警系统将提供决策支持工具，帮助电厂管理人员制定科学的风险管控措施，避免潜在风险的发生。
实施步骤：1. 系统设计和建设：根据电厂特点和需求，设计“双预警”系统架构，选用合适的监测设备和数据采集方案。
2. 数据采集和处理：安装传感器和监测设备，建立数据采集通道，确保数据的实时传输和处理。
3. 预警模型开发：基于电厂历史数据和风险评估，开发合适的预警模型和算法，用于预测潜在风险和异常情况。
4. 系统集成和测试：将各个模块进行集成，测试系统的整体功能和性能，确保预警系统的稳定可靠。
5. 运维和持续改进：对预警系统进行定期维护和监督，及时修复故障，同时根据实际情况进行系统优化和改进。
结论：电厂“双预警”机制的实施可以提升电厂管理的科学性和安全性，减少运营风险，保证电力供应的稳定和可靠性。
电力系统中的智能监测与故障诊断技术研究
电力系统中的智能监测与故障诊断技术研究摘要：本文旨在研究电力系统中的智能监测与故障诊断技术。
首先介绍了智能监测与故障诊断在电力系统中的重要性和应用前景，然后分析了传统监测与诊断方法存在的局限性和挑战。
接着探讨了智能监测与故障诊断技术的原理和特点，以及其在电力系统中的应用案例。
关键词：电力系统；智能监测；故障诊断；人工智能；数据分析引言随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，保障电力系统的安全稳定运行成为一项重要任务。
在这样的背景下，智能监测与故障诊断技术应运而生，成为提高电力系统运行效率和可靠性的关键手段之一。
因此，深入研究电力系统中的智能监测与故障诊断技术具有重要的理论和实践意义。
一、智能监测与故障诊断在电力系统中的重要性（一）技术的作用与意义1.提高电力系统的安全性和稳定性智能监测与故障诊断技术通过持续监控电力系统的运行状态，可以实时捕捉并分析系统中的异常情况，从而预防潜在的故障或及时处理已发生的故障。
这种实时监控确保了电力供应的连续性和质量，减少了大规模停电事故的风险，保障了社会经济活动的正常进行和人们的日常生活。
2.实现及时故障预警和准确诊断利用先进的数据分析技术和模式识别算法，智能监测系统能够对即将发生的故障提供早期预警，并对故障原因进行精确定位。
这不仅缩短了故障修复时间，降低了维修成本，还提高了电力系统的整体效率和可靠性。
（二）传统方法存在的挑战与问题：1.依赖人工干预和经验判断传统的电力系统监测和故障诊断往往依赖于运维人员的经验和专业知识，需要人工定期检查设备和系统的工作状态。
这种方法不仅劳动强度大，而且容易受到人为因素的影响，导致故障检测的准确性和及时性不足。
2.故障诊断精度和速度有限传统故障诊断技术受限于监测设备的精度和数据处理能力，难以实现复杂电力系统故障的快速和精准定位。
在复杂电网中，故障波及范围广，影响因子多，传统方法往往无法迅速准确地识别故障类型和位置，从而影响了故障处理的效率和效果。
基于深度学习的电力系统故障预测与诊断
基于深度学习的电力系统故障预测与诊断电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，它为我们提供了稳定可靠的电力供应。
然而，由于各种原因，电力系统故障时有发生，给人们的生活和工作带来了很大的困扰。
因此，电力系统故障预测与诊断成为了一个重要的研究方向。
本文将探讨基于深度学习的电力系统故障预测与诊断的方法和应用。
首先，深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了重要的突破。
通过深度学习模型，可以从大量的数据中学习到复杂的模式和特征，并作出准确的预测。
对于电力系统故障预测与诊断而言，深度学习能够利用电力系统历史数据中的隐藏模式和规律，来预测电力系统的故障和异常情况。
然而，要实现基于深度学习的电力系统故障预测与诊断，并不是一件容易的事情。
首先，电力系统数据通常具有高维和复杂性的特点。
其次，电力系统故障样本相对较少，很难构建一个足够大的训练数据集。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的方法和技术。
一种常用的方法是使用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来处理电力系统的时序数据。
RNN能够有效地捕捉时间序列中的时序依赖关系，并对之前的状态进行记忆。
通过RNN的学习，可以对电力系统历史数据进行建模和预测。
此外，也有研究者采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为RNN的变体，进一步改进了对电力系统数据的建模效果。
另一种方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来处理电力系统的空间数据。
电力系统中的传感器分布在不同的地理位置，每个位置上的数据都带有一定的空间相关性。
通过CNN可以捕捉到空间数据中的模式和特征，进而实现故障的预测和诊断。
除了以上两种方法，还有一些基于深度学习的故障预测与诊断方法值得关注。
例如，基于变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）的方法可以对电力系统的潜在特征进行学习和提取，从而实现故障的预测。
基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究
基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究摘要：本文旨在探讨基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究。
首先，介绍了电力系统故障对供电可靠性和稳定性的重要影响，以及传统方法在故障诊断和预测中的局限性；其次，分析了人工智能技术在电力系统故障诊断与预测中的应用现状和潜在优势；最后，提出了未来基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究的发展方向和建议。
关键词：人工智能；电力系统；故障诊断；预测；可靠性引言电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其可靠性和稳定性对社会生活和经济发展至关重要。
然而，电力系统故障的发生往往会导致供电中断、设备损坏等严重后果，因此及时准确地进行故障诊断和预测显得尤为重要。
传统的基于规则和统计方法的故障诊断技术存在诸多局限性，难以满足电力系统复杂性和实时性的要求。
随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，基于人工智能的电力系统故障诊断与预测成为了一种具有巨大潜力的解决方案。
本文将对基于人工智能的电力系统故障诊断与预测进行研究和探讨，旨在为提升电力系统可靠性和稳定性提供新的思路和方法。
一、电力系统故障诊断与预测的重要性-（一）电力系统故障对供电可靠性和稳定性的影响1.故障对供电系统的直接影响电力系统故障会导致供电中断、电压波动等问题，严重影响供电的可靠性和稳定性。
例如，某地区发生大规模停电，将导致工厂停产、交通瘫痪、通信中断等严重后果，给社会生活带来极大不便。
同时，故障还可能导致设备损坏、火灾事故等安全风险，进一步加大了经济损失和社会负担。
2.故障对社会生活和经济发展的潜在影响电力系统故障对社会生活和经济发展的影响是多方面的。
首先，停电会导致居民生活受到严重影响，如照明、烹饪、取暖等方面的问题。
其次，工业生产过程中的电力需求无法得到满足，可能导致生产停滞，影响经济增长。
此外，交通、通信等领域也会受到影响，进一步加剧社会运行的困难。
因此，及时准确地诊断和预测电力系统故障，对于保障供电可靠性和稳定性具有重要意义。
基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法研究
基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法研究摘要：随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加，电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。
本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法，通过分析电力系统中的数据，利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。
通过实验证明，该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性，为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。
关键词：电力系统，故障诊断，预测，深度学习，数据分析引言：电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施，其安全稳定运行对于保障国家经济发展和人民生活的正常进行至关重要。
然而，由于电力系统的复杂性和规模的扩大，故障的发生和影响也日益显著。
因此，如何提高电力系统故障的诊断和预测能力，成为了当前电力系统研究的热点之一。
1.电力系统故障的重要性和挑战首先，电力系统故障的发生可能导致供电中断，给社会经济活动带来严重影响。
例如，工业生产中断会导致生产线停产，影响企业的经济效益；商业服务中断会导致交易中断，影响金融行业的正常运行；居民生活中断会导致生活设施无法正常运行，影响人们的日常生活。
其次，电力系统故障可能引发火灾、电击等安全事故，对人身安全构成威胁。
例如，电力线路短路或电器设备故障可能引发火灾，给人们的生命和财产安全带来严重危害；电线漏电或设备绝缘故障可能导致电击事故，威胁人们的生命安全。
此外，电力系统故障的诊断和修复也是一项复杂而耗时的任务。
电力系统由许多复杂的设备和网络组成，故障的诊断和定位需要专业的技术和设备，以及耗费大量的人力和物力资源。
尤其是在大规模的电力系统中，故障的发现和修复更加困难，可能需要长时间的停电和维修，给用户和企业带来不便和损失。
2.相关工作综述2.1 电力系统故障诊断与预测的传统方法传统的电力系统故障诊断与预测方法主要基于经验规则和专家知识，依赖于人工分析和判断。
例如，故障诊断常通过观察电力系统的异常现象，如电压异常、电流波动等来判断故障类型和位置。
基于AI的电力设备故障预测
基于AI的电力设备故障预测在当今这个高度依赖电力的时代，电力设备的稳定运行至关重要。
一旦电力设备出现故障，不仅会影响正常的生产生活，还可能带来严重的经济损失甚至安全隐患。
因此，如何有效地预测电力设备的故障，成为了电力行业亟待解决的重要问题。
而随着人工智能（AI）技术的快速发展，为电力设备故障预测带来了新的思路和方法。
电力设备的种类繁多，包括变压器、开关柜、输电线路等。
这些设备在长期运行过程中，由于受到各种因素的影响，如电应力、热应力、机械应力、环境因素等，可能会出现绝缘老化、部件磨损、接触不良等故障。
传统的电力设备故障检测方法主要依赖定期检修和人工巡检，但这种方式存在着诸多局限性。
定期检修往往是按照固定的时间间隔进行，可能会造成过度维修或维修不足的情况；而人工巡检则存在效率低下、准确性不高、难以发现潜在故障等问题。
AI 技术的出现为解决这些问题提供了可能。
AI 具有强大的数据分析和模式识别能力，能够从海量的电力设备运行数据中挖掘出潜在的故障特征和规律。
通过对历史数据的学习，AI 模型可以预测设备未来可能出现的故障，从而提前采取措施进行维护和修复，降低故障发生的概率和损失。
那么，AI 是如何实现电力设备故障预测的呢？首先，需要收集大量的电力设备运行数据，包括电压、电流、功率、温度、湿度等参数。
这些数据可以通过传感器实时采集，也可以从电力系统的数据库中获取。
然后，对这些数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据标注等。
数据清洗是为了去除噪声和异常值，保证数据的质量；特征提取则是从原始数据中提取出能够反映设备状态的关键特征；数据标注则是为了给数据打上标签，以便模型能够学习到故障和正常状态的差异。
接下来，就是选择合适的 AI 模型进行训练。
常见的 AI 模型包括神经网络、决策树、支持向量机等。
这些模型各有特点，适用于不同的场景。
例如，神经网络具有强大的拟合能力，能够处理复杂的非线性关系；决策树则易于理解和解释，适合处理具有明确规则的问题；支持向量机在处理小样本数据时具有较好的性能。
基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究
基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究随着工业化和城市化的快速发展，电力设备在社会经济发展中起着至关重要的作用。
然而，电力设备故障的发生不仅会导致电力供应中断，还可能引发严重的安全事故和经济损失。
因此，准确地预测和诊断电力设备的故障具有重要意义。
近年来，深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在众多领域展现出了出色的表现，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。
基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究也逐渐成为研究的热点。
其中，采用深度学习模型对电力设备进行预测和诊断，成为了一种既高效又准确的方法。
首先，基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究需要构建合适的数据集。
该数据集应该包含大量的电力设备运行数据，包括设备的各种工作状态、设备故障数据以及设备运行环境数据等。
同时，为了提高模型的预测与诊断效果，还需要对数据进行预处理和特征提取，以便更好地反映设备的运行状态和潜在故障。
其次，基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究需要选择适当的深度学习模型。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型具有良好的特征提取和序列建模能力，可以有效地对电力设备的故障进行预测和诊断。
第三，基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究需要进行模型训练和优化。
在模型训练过程中，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，并利用训练集来训练深度学习模型。
在训练过程中，我们可以采用梯度下降算法等优化方法来最小化损失函数，以提高模型的准确性和泛化能力。
此外，还可以通过调整模型的超参数、增加数据集的规模以及引入正则化技术等方法来进一步提高模型性能。
最后，基于深度学习的电力设备故障预测与诊断研究需要对模型进行评估和验证。
我们可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能，并通过交叉验证和实际测试来验证模型的有效性和泛化能力。
同时，还可以与传统的预测和诊断方法进行比较，以进一步验证基于深度学习的方法的优越性。
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电气殁圩 基于相似性原理的电厂设 备故障预警系统研究 陈统钱 ，朱继峰 ，范海东。，胡伯勇 ，戴敏敏 ，黄佳林。 （１．浙江浙能中煤舟山煤电有限责任公司，浙江舟山 ３１６０００；２．浙江能源集团有限公司，杭州 ３１０００６； ３．上海长庚信息技术有限公司，上海２０１２０９）
［摘要］ 为了避免由于发电机组故障而引起的非计划停机带来的不必要的经济损失，研究故障预警系统变得十分必要。 通过分析故障预警系统的建模方法，提出了利用相似性方法实现设备状态估计，通过比较设备实时数据与历史 正常数据之间的相似关系估计设备可能达到的状态，并显示故障关联信息，为分析故障原因提供参考。 关键词 相似性原理故障预警电厂设备建模 中图分类号ＴＫ３９
０引言 随着大型发电厂的发电机组单机容量不断增大，电力 系统正朝着超高压、大容量的多机互联系统方向发展，如 何保证系统安全并降低发电成本是目前亟待解决的一个重 要问题。故障预警技术使维修从被动反应到主动预防，再 到事先预测和规划管理，在一定程度上代表了设备故障诊 断方法和维修体系的发展方向［】］。 现有研究和系统，大多借助回转设备的振动信号分 析，针对单一设备进行故障预警。文献［２］针对发电机出 现的故障，采用自适应遗传与蚁群算法融合的方法进行诊 断。文献［３］通过对故障的振动信号进行小波分解，对故 障进行诊断。文献［４］利用小波分析的方法对系统的状态 信息进行消噪预处理与信号特征提取，并采用经典的ＢＰ 神经网络的方法实现智能诊断。目前，已有的故障预警方 法在性能和准确性方面很难满足火电机组发电设备的故障 预警要求，难以得到大范围应用。为此，基于运行参数的 发电设备状态观测及故障预警方法亟需进一步深入研究。 通过机组ＤＣＳ或ＳＩＳ系统提供的机组运行参数，针对整个 系统及辅助设备进行故障预警。本文利用相似性原理对电 厂相关设备进行建模，利用电厂历史数据建立模型与实时 数据进行比对，以准确对设备故障实现预警。
１相似性原理建模 １．１理论介绍 在进行数据分析时，常需要通过样本间差异的程度来 评判样本的相似性、给样本分类，并通过绘制向量问的相 似度曲线从而更直观地分析向量间的相近程度［５ｊ。 设有向量Ｘ一｛．ｒ Ｔ：…．，＿１， ｝和向量Ｙ：｛Ｙ ， …．，Ｙ ），构造函数ｓｉｒｅ（Ｘ，ｙ）满足：正定性ｓｉｒｅ（Ｘ， ｙ）≥Ｏ，当且仅当．Ｔ—Ｙ时，ｓｉｒｅ（Ｘ，Ｙ）一０；对称性ｓｉｒｅ （Ｘ，ｙ）一ｓｉｒｅ（Ｙ，Ｘ）；满足三角不等式ｓｉｍ（ａ，ｃ）≤ｓｉｍ（ａ，６） ＋ｓｉｍ（ｂ，ｃ）。当其相似性函数ｓｉｒｅ（Ｘ，ｙ）＜￡时（Ｅ为给定的 收稿日期：２０１６—１１—１９ ２２ ｌ ＷＷＷ．ｃｈｉｎａｅｔ．ｎｅｔ ｌ中国电工网 相似性阈值），称向量Ｘ、ｙ在以￡为界的情况下相似，记 为ｘ≈ｙ。相似性函数ｓｉｍ（Ｘ，ｙ）为欧氏距离 （ｘ，ｙ），即 ｓｉｍ（Ｘ，ｙ）一ｄ（Ｘ，ｙ），当ｄ（Ｘ，ｙ）＜￡时，称向量ｙ在欧 氏距离下以ｅ为界相似。通过该方法找出当前状态与模型 状态中的最近距离来完成设备测点的状态估计，即Ｓ（Ｘ， ｙ）为序列Ｘ与ｙ的相似度。 １．２建模分析 １．２．１建模流程说明 基于相似性原理的非线性状态估计方法（ＮＳＥＴ）是应 用较为广泛的一种建模方法。通过对比当前数据与存储的 系统运行过程状态的相似程度，即监测这些多维信号之间 的相似度进行系统运行状态估计。通过对系统状态的正常 模式提取，从历史数据中挖掘出系统各观测变量之间的关 系，以建立非参数定性模型，属于高级模式识别技术中的 一种。然后通过模型中系统状态的正常模式加权组合计算 出系统的状态估计，权重一般通过模式间的相似度来确 定［６］。状态估计建模原理如图ｌ所示。 选娶 Ｈ获取观测矩阵ｘｏｈ 謦翟 Ｈ计巢际 选取训练 数据：Ｋ 形成剩余训练 矩阵ｌｌ 计 鸯训箩数据Ｉ＿一计算健康 的估计矩阵： Ｉ Ｉ残差 图１ 状态估计建模原理图 首先需要进行的就是对训练数据Ｋ进行筛选。选择训 练数据Ｋ的基本原则是： （１）￣ＪＩＩ练数据Ｋ中所覆盖的状态必须包含系统正常运 行状态下所有监测参数动态变化过程，如机组启动和停机 全程负荷状态下的监测参数变化过程。 （２）训练数据Ｋ中的状态不能包含故障状态，必须全 部为能表征系统正常运行状态的参数。 基于上述两项原则，对历史数据进行人工筛选，即可 得到系统的训练数据矩阵Ｋ。 过程存储矩阵Ｄ的构造是本方法最为父键的部分．其 构造的成功与否直接与琏于相似性的状态估计精度密切相 关。从数据挖掘角度分析，过程存储矩阵Ｉ）的构造属于聚 类问题，所以本文引入聚类分析的概念．通过改进“峰” 方法，实现过程存储矩阵Ｄ的构造，埘过程存储矩阵的构 造进行优化。改进“峰”的聚类分析方法．认为所有样本 都为潜在ｆｌ＇，ｊ聚类中心，一定程度上避免 传统“峰”方法 在求解时的汁箅复杂性及划定每个网｛＝｝｝时需权衡准确性的 问题．然后通过计算密度 数．选取样本密度较大的作为 聚类巾心 。 最后还芟选取相似性算子．对模型进行去相天性处 理。由于仆线性箅子埘于模 估计效果影响 大，【ｌ夫ｌ此选 取了物理意义较为直观的欧式距离作 相似性箅子．许引 入岭优化的概念对模 进行了去相关性处理．给 了最优 化的岭参数。至此就完成＿ｒ整个建模的过程。 利川ｔ 述理论基础．在实际系统叶１就可为不同设备建 立不同模型，ｆＪ『归纳为以Ｆ儿个主要步骤。 （１）先埘设备过去一年的历史数据进行分析．建 一 个能反映多种Ｉ 况和环境变化正常运行状况的矩阵。这 矩阵就构成了设备模 的媾础。 （２）每台没备都有自 的矩阵，鄙使』＿｝ｊ自己的』 『殳数 据建立。即使是型号完令一样的一台机组上的两台 ．南 于运行情况不同．它 的模型也会不同，这些差异鄙呵通 过历史数据反映Ｈ｛来。 （３）根据每台设备的状念矩阵，漠取当前的Ｊ 况信 息．模 可给出特征＿｝ｌ｛＝实时的模型值。以模型值为琏准． 设定合理的上下偏差．就会产牛一个动念的报警带。这个 状态矩阵通常包括了 设备状态或性能相芙的大量参数， 可将这个带设得比较窄，从Ｉ 能监测到细微但有重要意义 的变化，动态报警带都 传统报警的界限之内，因此可合 理避免 撤警．而义／ｆ 会漏掉设备的异常变化。 １．２．２建模方法优势分析 相似理论模型最大的优点在于它提供ｊ 能很容易Ｊｉ：日． 很迅速实施的ｎ１靠的故障预警系统。Ｉ Ｊ Ｊ】练相似理论模＿｝ＩＩ』只 涉及简 的决定性矩阵汁算．没有对川米建模的数 的分 布和线性度进行任何假设．它是一种无参数的建模方法． 此没彳『为模 假设任何 数。如果一个同其它变鲢没有 天联的变 包含存相似 沦模型中，那么通常不会对其它 相关变世的故障检测能 产生 利影响。相似理论模型的 同标是从多变量数据巾排除正常变量．是通过产生模 变 最估计ｆｆ｛．Ｊｔ把估汁值¨实际值相比较术实时完成的。ｆ占 计值和实际值的差异形成一个偏差，偏差为０及在允｝，１：偏 差内的数据代表运彳亍赴ＪＩ：常的。当异常情况发生｝】ｌ『．一个 或多个偏差信号会偏离０俯。这些偏差偏离产乍的模式与 特定的故障相关，凶此提供了一个隔离币１Ｊ诊断故障的方 法。随着时间的推移，维护模型仅需要增加数据并重新执 行决定性砸阵汁算。卡Ｈ似 论模型十分灵敏， 为每个ｌ卡Ｈ 似理论模 仅是基于为每个具体监视没备收集的历哑数据 电气设计 委 ｉ 建立的 。 罔２展示的是相似性原理建模技术使用前后的一个实 际埘比．两边模型卜分相似。Ｆ扫此可知基于相似性原理得 出的系统估计值具有很高的还原度，显示这种建模方法有 很高的精确性。
图２模型对比图 ２故障预警系统总体架构 ２．１系统介绍 没备故障预警系统可作为一个引擎，使点检系统、资 产管 系统、ＳＩＳ系统等有机结合起来，共同组成设备的 模型体系。如图３所永，本系统可利Ｈ】现有ＳＩＳ系统积累 的历史数据．对每台天键设备建 模 ，然后凄取ＳＩＳ系 统的实时数据。对每台机组的数百个模型、数千个变量进 行实时 线计算．许与模 结果进行比较和逻辑判断，从 而准确发现位于常规的报警系统界限内的设备异常，便于 及时制定和执行设备管理决策”Ｊ。设备检修的结果反馈到 系统巾义可不断积累故障知识。提高预见性分析干¨诊断的 效率。
设备 故障 预警 系统 设备 故障
点梭／巡捡Ｌ一根据系统提供傅息优化 系统 ｌ 点检／巡检工作安排
Ｅ＾Ｍ资产Ｌ 合理制定检修策略， ｉ 管理系统 ’｛ 有针对性安排检修 Ｉ
恶Ｈ提 见｝
图３故障预警系统结构图 ２．２系统组成 ２．２．１系统硬件组成 系统硬件主要｝＿｝１计箅服务器、Ｓｅｒｖｉｃｅ服务器、诊断知 识库服务器和客户机等组成。设备状念监测与分析服务器 从Ｐ１数据库渎取需要的实时数据（过程数据、振动监测数 据、电 数据）并送刮汁算服务器进行分析。分析结果通 过预警信息Ｓｅｒｖｉｃｅ服务器发布。设备模型的建赢和维护 具安装住客户机 。计算服务器负责连接实时数据 库．将数据送入计饽引擎进行计算．输出计算结果并保存 在数据库中。预警信息Ｓｅｒｖｉｃｅ服务器负责从实时数据库 读取分析结果，并通过客户端软件展示给用户，能有重点 地显尔｝｛Ｊ现异常的设备列表，快速访问诊断需要的数据， 以事件驱动方式进行管理并可快速浏览历史数据 。诊断
２０１７ ｒ ３（Ａ）期｛２３ 鬯之 知识库服务器可触发对故障的初步诊断，给出部分典型的 可能故障和处理措施，起到辅助诊断和分析的作用。 ２．２．２系统软件组成 安装在客户机上的模型生成与配置工具是用来对模型 进行开发和配置的应用服务器，可配置系统运行参数。模 型生成与配置工具能建立设备的关系结构开发模型和初步 诊断规则、模型的学习训练、数据显示和分析及离线进行 模型的测试。使用者可根据需要进行自行开发相关设备的 模型＿９］。为了便于实施，系统还提供了典型设备的模型 库，根据模型库可在同类设备的故障分析经验基础上结合 自身经验产生自己的设备模型，使得项目实施速度快、效 果好。经过相关的培训后，电厂可自行分析和维护系统， 也可根据自身经验建立新的模型，对于原有模型也可进行 修改和优化。
３应用实例 下面通过空压机电机故障案例来说明故障预警系统的 实际工作过程。将设备出现异常的具体时间、相关测点描 述等详细信息整理成表１所示的预警点详情表。工作人员 可按照相关流程，并根据相关设备的实际预警信息对设备 可能出现的故障进行分析判断，从而提前排除设备故障。 图４中，温度异常值标记为叉。由此可知，自２０１６ 表１预警点详情
年９月１０日起，＃Ｏ１Ｂ仪用空压机电机前轴承温度发出高 偏差预警，轴承实际温度已高达８５ＩＣ，导致设备故障预警 及状态监测系统高频预警。 ｔ，ｔｌ￣ｌＪＩ，ａ，ａ 图４测点趋势图 判断异常后停运该台空压机，对其电机轴承油脂进行 少量加注、主机温度检查（刚性联轴器主机温度高有可能 传导至电机轴承）、油分离芯取出检查清洁度、超级冷却 剂油位检查等，在确认无异常后再次投运空压机。２０１６年 ９月１２ Ｅｌ电机轴承再次发生温度高报警，在排除导致电机 轴承温度高的因素后怀疑是轴承内部润滑出现问题。于是 在就地监控空压机电机前轴承振动、温度、异音等情况下 对该轴承进行连续缓慢加注置换油脂，温度下降明显，在 温度低于６０Ｃ时停止注油并卸载运行２ｈ后加载正常投 运，温度得到控制，报警消除，＃Ｏ１Ｂ仪用空压机至今未 发生报警。实际案例显示，由于系统产生了相关设备的预 警信息，机组运行与检修人员才能对相关设备做出及时的 故障排除与诊断，从而可进行早期的维修，避免了设备状 态的进一步恶化。 从历史预警信息可看出，＃Ｏ１Ｂ仪用空压机在２０１６ 年５月１２日发生数次预警（运行４，ｕ，ｔ数为ＩＯ ９０７ｈ），进行 了８ Ｏ００ｈ保养，包含空气过滤器、油过滤器、油分离芯及 超级冷却剂更换，电机轴承油脂加注保养。保养后运行至 ２０１６年７月２０日进行了２ ＯＯＯｈ例行检查（运行小时数为 １２ １０５ｈ），空压机状态及运行参数均正常。为平衡各空压 机运行小时数，２０１６年７月２０ Ｅｌ～９月ＩＯ Ｅｌ停用＃０１Ｂ 仪用空压机约５Ｏ天，再次开启后发生了空压机电机轴承 温度高现象。结合空压机《电机轴承润滑指导手册》，电机 ２４ ｌ ＷＷＷ．ｃｈｉｎａｅｔ．ｎｅｔ ｌ中国电工网 运行时温度较高，较干燥，如果停运时间较长，慢慢冷却 后电机会变潮，就会导致轴承内部油脂硬化变质，引起轴 承温度升高。 综上所述，由相关预警信息可判断此台空压机长时间 未运行致使轴承内部油脂硬化变质是本次预警出现的主要 原因。这次预警信息出现也为今后检修运行提供了宝贵的 相关经验，即在机组运行期间必须定期切换空压机，尽量 避免空压机连续停运超过３Ｏ天，并严格参照《电机轴承润滑 指导手册》，做好加油脂台账，切勿过多或过少加注油脂。