设备健康指数评价在电厂中的应用
电厂设备的健康与可用性评估
电厂设备的健康与可用性评估电厂是现代工业中非常重要的能源供应单位之一，其设备的健康与可用性评估对于电力生产的稳定运行至关重要。
通过对电厂设备进行全面、准确的评估，可以及时发现设备的故障和脆弱性，提前采取维护和修复措施，以确保电厂的正常运行和延长设备的使用寿命。
一、设备健康评估设备健康评估是对电厂设备进行系统性的检测和分析，以判断设备的工作状态和可靠性。
常见的设备健康评估方法包括：1.1 检查设备检查是对电厂设备进行外观、结构、连接等方面的检查。
通过仔细观察和检查设备的表面是否有损坏、锈蚀、变形等情况，可以初步判断设备的健康状况。
1.2 检测设备检测包括使用各种检测设备和技术对设备的关键参数进行测试和分析。
常见的检测方法包括振动分析、红外热成像、声音分析等。
通过这些测试手段可以获取设备的振动、温度、声音等关键参数，进而判断设备是否存在异常情况。
1.3 试验设备试验是利用模拟工作负荷条件对设备进行实际运行测试。
通过对设备进行试验，可以验证设备在正常工作负荷下的性能和可靠性，发现潜在的故障和问题。
二、设备可用性评估设备可用性评估是指对电厂设备的可用性进行评估和分析，以确定设备能够按照预定要求正常运行的能力。
常见的设备可用性评估方法包括：2.1 可用性分析可用性分析是通过对设备的历史数据和运行记录进行统计和分析，计算设备的运行时间、故障时间、维修时间等，并根据统计结果评估设备的可用性。
这可以帮助电厂了解设备的故障率、修复时间等关键指标，进而确定设备的可用性。
2.2 故障模式与影响分析故障模式与影响分析是对设备故障的模式和影响进行分析，以确定故障的频率和对电厂运行的影响程度。
通过分析设备的故障模式和影响，可以制定相应的维护策略和计划，以减少设备故障的发生和对电厂运行的影响。
2.3 可维修性评估可维修性评估是对设备进行维修操作的可行性和便利性进行评估。
通过评估设备的可维修性，可以确定设备的维修难易程度和时间成本，进而对设备的可用性进行评估。
核电厂重大设备健康状态的模糊综合评价方法
核电厂重大设备健康状态的模糊综合评价方法核电厂重大设备健康状态的模糊综合评价方法是一种用于评估核电厂重要设备运行情况的方法。
该方法采用了模糊综合评价的技术，旨在对核电厂重要设备的健康状况进行准确评估，确保核电厂的安全和稳定运行。
模糊综合评价是基于模糊数学理论的一种评估方法，它可以处理信息不确定的问题。
在核电厂重大设备健康状态评价中，该方法将多个评价指标综合考虑，形成综合评价结果，为运行人员提供准确的健康状态信息。
在应用模糊综合评价方法进行核电厂重大设备健康状态评估时，首先需要确定评价指标。
这些指标可以包括设备运行时间、工作温度、振动状况、噪音水平等。
每个指标都具有一定的隶属函数，用以描述指标的模糊程度，进而建立模糊评估矩阵。
接下来，需要对指标进行量化，将其转化为数值表示。
这一过程可以通过模糊隶属度函数对指标进行数学映射来实现。
通过将指标与对应的模糊隶属度函数相乘，可以得到每个指标的权重值，用以确定各个指标在评价中的重要程度。
在建立了评价指标和权重后，利用模糊综合评价算法，将各个指标的权重与模糊评估矩阵相乘，得到各个评价指标的模糊评价值。
最后，通过对各个指标评价值的加权平均，得到核电厂重大设备的健康状态评估值。
该模糊综合评价方法具有较强的灵活性和适应性，能够较好地应对核电厂环境变化和设备状况变化。
通过该方法评估设备的健康状态，可以及时发现异常情况并采取相应的措施，保障核电厂的安全运行。
总之，核电厂重大设备健康状态的模糊综合评价方法是一种可靠的评估手段。
通过该方法的应用，能够提高核电厂设备健康状态评估的准确性和可靠性，为核电厂的安全运行提供有力的支持。
电力设备状态评估与健康管理
电力设备状态评估与健康管理随着现代电力系统的发展，电力设备的状态评估与健康管理变得越来越重要。
传统的故障检测与维修方法已经不能满足实际的需求。
状态评估和健康管理的方法可以提前发现问题，避免不必要的停机时间和维修费用。
本文将介绍电力设备状态评估与健康管理的概念和方法。
一、状态评估的概念状态评估是指对电力设备的现有状态进行分析和评估，以确定设备的健康状况、可靠性和维护需求。
状态评估需要对设备的实时数据进行分析和诊断。
通过分析数据来检测设备的问题，可以帮助企业及时采取措施，确保设备的正常运行。
为了实现状态评估，需要掌握一些关键技术。
首先，需要采集设备的实时运行数据，包括温度、压力、电流、电压等信息。
其次，需要将这些数据进行存储和分析。
最后，需要运用数据分析技术，识别任何异常情况。
二、健康管理的概念健康管理是通过对电力设备状态的全面评估，制定合适的维护计划，以确保设备的可靠性和安全性。
该方法可帮助企业降低维护成本和操作风险，提高设备的整体效率。
为了实现健康管理，需要掌握一些关键技术。
首先，需要采集设备的实时运行数据。
其次，需要将这些数据进行存储和分析。
最后，需要利用数据分析技术预测设备未来的使用寿命和维护周期。
三、电力设备状态评估的挑战传统的故障检测和排除方法效率低下，需要停机时间较长，增加了企业的成本。
电力设备的运行环境复杂多变，故障模式复杂，如何从海量的设备数据中准确地分析和评估设备状态是电力设备状态评估中的一个主要挑战。
为了解决这些挑战，需要运用更为先进的技术。
例如，机器学习和人工智能技术可以在识别异常情况方面比传统方法更为准确。
此外，设备的实时健康监测和全面评估需要使用更好的传感器和监测设备，以便更好地收集实时设备数据。
四、电力设备健康管理的挑战电力设备健康管理中的一个主要挑战是确定最佳维护策略。
确定最佳维护策略需要考虑设备的使用寿命、性能特征和设备的使用环境等因素。
此外，需要考虑实际的维修成本和停机时间等因素。
可靠性管理指标在电厂中应用分析
可靠性管理指标在电厂中的应用分析摘要：文章通过对北海热电厂的两台炉的设备可靠性统计指标和图表的分析，对暴露出的问题提出相应的措施和决策依据，为提高设备健康水平安全运行提供了保障。
关键词：设备可靠性指标；措施；设备健康与运行保障中图分类号：f279.23 文献标识码：a 文章编号：1001-828x （2013）06-0-01为了更好地适应电力及供热市场化进程，提高我公司对市场的应变能力，在加强设备管理的同时，设备的可靠性管理成为保障电厂生产安全经济运行的一项重要的基础工作，是现代化设备管理的重要组成部分。
随着国家《电力可靠性监督管理办法》的实施，电力可靠性工作正式纳入我国电力监管体系。
可靠性管理是对设备和系统全过程的质量管理，它揭示出影响电厂生产安全工作质量链条上任何一个环节的缺陷，并通过缺陷提出措施提供决策依据。
设备的可靠性管理量化指标也反映了发电企业设备状况以及电厂管理运行维护水平。
一、常用可靠性技术指标为了客观地评价设备可靠性，准确地统计设备可靠性指标，国家颁布的《发电设备可靠性评价规程》和《火力发电机组可靠性评价施办法》中规定：主要可靠性指标1）可用系数（af）2）运行系数（sf）3）等效强迫停运率（efor）二、可靠性指标的应用（一）我公司下属北海热电厂投产于1987年，现有4台高压煤粉锅炉，均为脱硫锅炉，是集供热发电，循环经济和节能减排的热电联产企业。
随着电力技术的不断发展，从历年的统计分析来看，公司在加强全过程的可靠性管理工作方面利用科技进步、设备管理和运行管理等方面加大投入，在提高电厂设备的可靠性方面取得了较好的效果。
（二）北海电厂2#炉、3#炉设备可靠性统计指标。
下面就北海热电厂#2炉和#3炉为例，参照2010年到2012年的设备可靠性指标进行具体分析。
2#炉2010年的运行系数为65.63，等效可用系数77.24，等效强迫停用率是3.71，等效降低出力小时数221.5小时，非计划停运次数达4次； 2011年运行系数为59.37，等效可用系数96.15，等效强迫停用率1.08，等效降低出力小时数57小时，非计划停运次数降低到2次； 2012年运行系数为52.55，等效可用系数99.52，等效强迫停用率0.45，等效降低出力小时数21小时，非计划停运次数为1次。
基于综合评价法的火电厂设备健康状态的研究
Zhao Haiyi (School of electrical and new energy engineering, China Three Gorges University, Yichang Hubei,443002)
本文从海量数据中筛选和提取设备健康样本库，对电厂 设备数据进行处理，去除冗余或异常数据，建立设备当前运 行状态的动态综合评价模型 [2]，预测未来一段时间的数据， 对设备实现跟踪预警，通过对比实时数据和预测数据，分析 当前设备与健康设备的相似度进而对设备进行实时监控。对 于火电厂发电系统而言，由若干发电机组构成，发电机组由 若干系统模块构成，各系统由设备群构成，分为四个层级，针 对每一层级建立多层级实时监控模型 [3]，以实现各层级的在 线状态评估和诊断，同时从该实时监控系统内离线点检查数 据，提供相应阶段的状态分析报告。
2(xi − X mi ) X Mi − X mi
2( X mi − xi ) X Mi − X mi
, ,
X mi X Mi
≤
+ 2
xj X
≤
mi
X Mi ≤ xj
+ 2
≤
X mi X Mi
(1)
{ } 其 中，X mi
=
min
1≤ i ≤ n
xij
表 示 第 i 项 特 征 指 标 的 最 小 值，
2019.08
理论算法
基于综合评价法的火电厂设备健康状态的研究
赵海颐 （三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌，443002）
风电场有功与无功功率控制系统的设备健康监测与分析
风电场有功与无功功率控制系统的设备健康监测与分析随着可再生能源的快速发展，风能作为一种广泛利用的可再生能源形式，正逐渐成为全球能源结构的重要组成部分。
而风电场作为利用风能发电的关键设施，其稳定运行对可再生能源的有效利用至关重要。
风电场的有功与无功功率控制系统是风电场运行中至关重要的部分，其设备健康监测与分析的重要性不可忽视。
设备健康监测与分析是指通过对风电场有功与无功功率控制系统中各个设备的参数、状态和运行情况进行实时监测和分析，以发现和预测设备的异常和故障，及时采取维修措施，确保风电场的稳定运行。
具体来说，设备健康监测与分析主要涉及以下几个方面。
首先，对风电场有功与无功功率控制系统的主要设备进行全面监测。
主要设备包括变压器、发电机、电力电子设备等，这些设备的状态和运行情况直接影响着风电场的发电能力和稳定性。
通过使用各种健康监测设备和技术手段，如振动传感器、温度传感器、红外热像仪等，可以实时监测设备的温度、振动、电流、电压等参数，并及时发现设备的异常状况。
同时，利用先进的数据采集系统和智能分析算法，对设备监测数据进行实时分析和处理，以判断设备是否正常运行或存在故障。
其次，进行设备健康状态的评估与预测。
通过对设备的健康监测数据进行综合分析和处理，可以评估设备的健康状态，包括设备的寿命、剩余寿命等指标。
同时，利用历史数据和模型分析，可以预测设备的未来健康状况，进一步优化维护策略和计划，提前安排维修，避免设备故障对风电场运行造成的影响。
在评估和预测过程中，还可以参考其他风电场设备的运行数据进行对比分析，识别出设备的异常和特殊情况，从而提高风电场运行的可靠性和安全性。
此外，在设备健康监测与分析过程中，应重点关注故障诊断与根本原因分析。
当设备出现异常或故障时，及时对其进行诊断，确定故障的具体位置和原因，是设备健康监测与分析的重要环节。
通过对设备故障的诊断分析，可以及时采取维修措施，避免故障的扩大和延伸。
在诊断过程中，可以利用先进的故障诊断工具和方法，如故障模式识别、故障树分析等，对设备的故障模式和根本原因进行准确分析，为设备的修复和维护提供科学依据。
电厂设备可靠性评估与提升
电厂设备可靠性评估与提升在电力工业中，电厂设备的可靠性评估与提升是一个至关重要的环节。
电厂设备的可靠性直接关系到电网运行的稳定性和供电的可靠性。
本文将探讨电厂设备可靠性的评估方法以及提升可靠性所需要的措施。
一、电厂设备可靠性评估方法电厂设备的可靠性评估是通过对设备的运行数据进行分析和综合评估来完成的。
以下是一些常用的评估方法：1.故障统计法：通过对设备故障数据的收集和统计，分析故障的发生规律和原因，评估设备的可靠性水平。
2.可用性评估法：通过计算设备的可用时间和停机时间，评估设备在规定时间内的可用性水平。
3.失效模式与影响分析（FMEA）：通过分析设备失效的可能性、失效模式以及失效对系统和运行的影响，评估设备的可靠性。
以上方法各有其优缺点，可以根据具体情况选择合适的方法进行评估。
二、提升电厂设备可靠性的措施在评估的基础上，我们可以采取一些措施来提升电厂设备的可靠性：1.定期检修和维护：定期对设备进行检修和维护，及时排除潜在故障，确保设备的正常运行。
2.改进设备设计：通过改进设备的设计，提高其耐用性和抗干扰能力，减少设备的故障率。
3.加强设备培训与管理：加强对设备操作人员的培训，提高其设备操作技能和意识，同时加强设备的管理，规范设备的使用和维护流程。
4.引入新技术和设备：随着科技的进步，新技术和设备的引入可以提升电厂设备的可靠性和效率。
5.备品备件管理：建立完善的备品备件管理体系，确保备品备件的有效供应，减少因备件不足而引起的停机时间。
总结：电厂设备可靠性评估与提升是保障电力供应稳定性的重要环节。
通过合理的评估方法和采取相应的措施，可以提升电厂设备的可靠性水平，保障电网的正常运行。
火电厂设备的健康状态监测评估和诊断
目录一、问题重述 (1)1.1 问题背景 (1)1.2 问题提出 (1)二、问题分析 (1)三、问题假设 (2)四、模型建立及求解 (2)5.1 问题一 (2)5.1.1 模型建立及求解 (2)5.1.2 模型检验 (3)5.2 问题二 (4)5.2.1 模型建立 (4)5.2.2 模型求解 (4)5.3 问题三 (5)5.3.1 模型建立 (5)5.3.2 模型求解 (8)5.4 问题四 (8)5.4.1 模型建立 (8)五、模型检验 (9)误差分析 (9)模型推广 (9)六、模型评价 (9)模型优点 (9)模型缺点 (9)参考文献 (10)附录 (11)1.1问题背景电与大众生活息息相关，保证电力持续稳定的供应是维持国民生活幸福指数的一大关键，其中简易快捷的火力发电占据了很大一部分。
火电厂设备作为火电厂电力系统的核心部分，对其进行故障的检测、预警以及隐患的及时排除，对于维持供电的稳定畅通具有重要意义。
为实现这一目标，人们往往在火电厂中设置对实时电力监测数据进行勘察分析的智能系统。
1.2问题提出针对以上背景，提出了以下问题：（1）基于火电厂设备（汽泵前置泵、汽轮机本体、一次风机）正常工作时采集的大量数据，提出筛选过滤异常及冗余值的算法，建立具有典型性的健康样本数据库。
（2）基于第一问得出的健康样本数据，建立算法分析多个监测特征的关联性，由此判别其中可能存在的冗余特征，对原监测特征进行精简后，提出各设备的优化监测特征。
（3）根据所给数据，分别对三个设备建立运行状态的动态综合评价模型，实现基于健康样本库的正常值输出以及设备状态的实时监测评估。
（4）根据设备相关标准与各指标正常值，建立模型来监测评估由多设备群组成的整个火电厂的运行状态，实现各层设备的实时监控、预警。
二、问题分析●问题一对于题干中的“异常数据”，我们考虑到包括两个方面：一是进行数据采集时存在异常，二是设备本身运行时存在隐患导致的异常。
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设备健康指数评价在电厂中的应用
任子明（河北邯郸热电股份有限公司）
摘要：通过建立设备健康指数评价体系，每月对各子系统设备健康水平进行量化评价和趋势对比分析，及时发出预警信息，在实际应用中为提高设备健康水平起到了积极作用。
关键词：设备健康指数
1 建立设备健康指数评价体系的原因和目的
目前，在对电厂设备健康水平评价时有两种手段，一是设备可靠性，二是设备评级计算出设备完好率，但在实际应用中，均存在不同的缺憾。
设备可靠性过于宏观，评价对象为单台机组，不能对各分系统、子系统的设备健康水平进行具体的、量化的评价；设备完好率计算过于繁琐，各电厂一般是每年对各设备进行一次集中评级，无法体现出每个月的变化情况。
通常各电厂也会参照缺陷发生数量进行对比分析，判定设备检修质量和维护水平，但是不同级别的缺陷对设备健康水平的影响程度不同。
例如对于某一台水泵，盘根泄漏量超标和轴承响声异常同样是一项缺陷，但威胁设备健康水平的程度不同，需要投入的人力物力财力也不尽相同。
因此，单纯分析缺陷发生数量并不能真正反映出某一个子系统的设备健康水平变化趋势。
同时由于技术能力受限，除缺陷之外往往还存在着一些短时间难以彻底消除的疑难杂症。
另外，检修人员对设备系统进行标项检修或实施技术改造，也可以相应的提高设备健康水平。
综合考虑上述因素，为加强设备检修管理，河北邯郸热电股份有限公司借鉴物价指数（CPI）评价体系，于2008年开创性的提出了建立设备健康指数评价体系的管理思路。
其核心目的是通过对设备健康水平的量化评价和趋势对比分析，消除疑难杂症和重复缺陷，避免缺陷遗留，控制大、中型缺陷数量，减少一般性缺陷数量，最终真正确保发电设备处于健康的良好状态。
2 设备健康指数定义
设备健康指数（Equipment Health Index，以下简称EHI）是反映每个月某一系统（或某一部门、某一班组）设备健康水平变动情况的指数。
EHI评价时包括设备缺陷情况、疑难杂症、检修技改等因素。
3 设备健康指数评价细则
3.1 各子系统设备健康指数加减分细则
3.1.1 基准分
每个子系统每月EHI基准分为100分。
3.1.2 缺陷减分细则
3.1.2.1A类缺陷：指一般性对设备健康危害程度很小的缺陷，每发生一项次减0.5分。
3.1.2.2 B类缺陷：指工作量相对较大对设备健康危害程度较轻且当日可以消除的缺陷，每发生一项次减1分。
3.1.2.3 C类缺陷：指工作量大、消缺时间长、难度系数高或需要对设备解体检修、更换主要零部件或需要从运行方式上进行重大操作才可以消除的严重影响安全生产的缺陷，每发生一项次减2分。
3.1.2.4 重复缺陷：每发生一项次减2分（在A、B、C类缺陷中仍需统计该缺陷数量）。
3.1.2.5 遗留缺陷：因运行方式不具备条件或备品配件不能满足需求，不能及时消除的缺陷，每发生一项次减2分（在A、B、C类缺陷中不计该缺陷数量），直至该缺陷消除。
3.1.3 疑难杂症减分细则
疑难杂症指当月频繁发生对安全生产构成威胁，且短时间内难以解决的生产难题。
根据该问题的严重程度分为一般、重大两类，分别减5分、10分。
3.1.4 检修技改加分细则
3.1.
4.1 一般：指优质完成常性计划检修，提高设备健康水平，每台次加1分。
3.1.
4.2 重大：指通过检修人员实施五定检查、超前检修避免非计划停用；或通过技改攻关，提高设备健康水平，每项次加3分。
3.1.5 子系统设备健康指数计算方法（见式1）
子系统EHI＝100－缺陷扣分－疑难杂症扣分＋检修技改加分……式1 3.2 设备健康指数计算及评价等级
3.2.1 部门（班组）设备健康指数计算方法
根据该部门（班组）所辖各子系统设备数量和重要程度，并综合考虑其他因素，确定各子系统比例系数，按加权平均法进行计算总设备健康指数，见式2。
部门（班组）EHI＝∑（子系统EHI×比例系数）……式2 3.2.2 评价等级
根据每月EHI情况，将评价等级分为四级，并设定三个预警等级：
A级：EHI≥90分，说明某系统设备基本处于健康状态。
B级：EHI为75～90分，发出黄色预警信息，说明某系统设备处于亚健康状态，需要有针对性的进行分析讨论。
C级：EHI为60～75分，发出橙色预警信息，说明某系统设备处于非健康状态，需要召开专题分析会，成立专项攻关小组，制定整改方案和纠正预防措施并付诸实施。
D级：EHI＜60分，发出红色预警信息，说明某系统设备处于“病态”，存在多项影响安全生产的异常情况，应立即召开专题分析会，制定整改计划，根据具体情况按照轻重缓急的原则，限期整改。
4 应用效果
邯电公司化学部最早于2008年9月开始试行设备健康指数评价，根据其所辖的11个子系统加权计算出该部门每月EHI，并于月度例会上进行分析。
对于EHI降低的子系统详细查找原因，对于评价为B级及以下的子系统发出预警信息。
图1 邯电公司化学部设备健康指数趋势图（2008年9月～2009年12月）
该评价体系应用一年多以来，收到了良好效果。
该部门EHI由2008年9月的89.7分上升到2009年12月的96.4分（各月指数趋势见图1）。
同时该部门缺陷数量由2008年的825项次下降至2009年的737项次，同比减少了88项次，降幅达到了10.7%，真正提高了设备健康水平。
5 结束语
设备健康指数评价体系实现了各子系统设备健康水平的量化评价和纵向对比，同时也实现了部门与部门、班组与班组、子系统与子系统之间的横向对比，从而使得设备检修管理更加有针对性。
同时，部门对班组、班组对员工在专项奖金分配时与EHI得分情况挂钩，从而促进全体检修员工提高检修消缺质量和巡检维护设备的主动性，实现企业与个人的双赢。