DQZHAN技術訊：電廠設備在線監測與故障預警系統的設計與實現
隨著電廠自動化程度的增加，提高關鍵設備的有效性運行和可維護性也變得非常重要。傳統的設備檢修方式日益暴露出其局限性，設備故障帶來的經濟損失也日益受到發電企業的重視和關注。文章通過對發電機組設備**現狀的分析，基于專家案例庫豐富的故障和預警模型，結合 IO 組態、高速數據通信等信息化技術，詳細闡述了電廠設備在線監測與故障預警系統的設計與實現。 系統的應用能夠對設備故障提前告警，確保設備**穩定運行，有效降低設備故障發生率，大大提高了機組設備的管理效率。
0、引言
電廠生產過程的任何故障不僅直接影響電能產量和電能質量，而且還可能造成設備損毀和人身事故。要使發電機組設備能夠**、可靠、有效的運行，使其充分發揮作用，發展設備狀態監控和故障預警技術是必經之路。 故障預警技術的基本思想是實時監測設備的運行狀態，在設備故障產生初期，即設備當前運行狀態與正常狀態偏差較小時，給出準確的、快速的診斷結果，為檢修和運行人員爭取更多的故障處理時間與主動性，提高機組設備的可靠性，降低維修成本，減少經濟損失。 電廠設備在線監測與故障預警系統，針對電力行業發電機組中重要的設備設計并研發的一款智能分析系統，為發電機組的設備監控、預警、檢修、輔助決策等提供整體的解決方案。
1、系統架構設計
1.1、物理架構
電廠設備狀態監測與故障預警系統的物理架構如圖 1 所示。 系統的物理架構構建了從生產數據實時采集到應用層數據處理，再到多平臺信息展示的應用架構，形成完善、高速、**的環境體系，以實現電廠設備的實時監測和預警。
1) 生產層： 包含分布式控制系統(Distributed Control System， DCS)、 可 編 程 邏 輯 控 制 器(Programmable Logical Controller， PLC)等 多 個 系 統，通過分布式采集器，從這些系統中采集數據，并將數據發送到應用層。 生產層和應用層兩者之間通過物理隔離裝置進行連接，使得采集的數據只能單向地從生產層流向應用層，保證了實時數據的高效**穩定傳輸。
2) 應用層： 包括實時庫服務器、 Web 服務器、數據庫服務器、文件服務器、接口服務器等一系列設備，實時庫服務器獲取從生產層面傳來的實時數據，對這些數據進行統一劃分、歸檔，再將處理過后的數據經由內部網絡傳輸到 Web 服務器，由 Web 服務器發送給多平臺的信息展示層。
3) 多平臺信息展示層： 在該層系統通過 Web 服務器，向 PC 端、手機端等多個平臺推送*新設備運行信息，用戶可以隨時掌握設備運行狀態并對可能發生的故障進行排查，保證了電廠**、高效、穩定的生產，減少經濟損失。
1.2、數據架構
系統按照數據類型可分為從設備上實時采集的原始數據、 Web 系統中維護的設備測點信息和配置的指標工況故障信息以及實時庫內的信息，通過對數據進行處理后就可得到監測預警數據。 實時庫作為重要的一環，支撐起系統狀態監測和故障預警這2 個主要功能。 系統的數據架構如圖 2 所示，通過IO 模塊，獲取原始數據，經由內部網絡傳輸到實時模塊。 在這一過程中，實時數據庫保留原始數據的實時快照，以備 Web 系統所用。 實時模塊分為 3 個子功能模塊，分別是歷史模塊、報警模塊和計算模塊。
1) 系統通過歷史模塊，記錄實時數據并實例化，用于系統學習和分析各設備的歷史運行規則。
2) 報警模塊根據獲取 Web 系統中維護的設備測點參數，通過算法獲得各設備對應工況等信息，再通過對實時數據的計算分析比較生成報警記錄。
3) 計算模塊通過系統的 WebSocket 服務，獲取實時數據庫提供的實時快照、歷史數據和報警數據，并經過 Web 系統的再處理，以報表、表單、圖形、消息提醒等方式展現給用戶。
1.3、技術架構
系統的技術架構如圖 3 所示，自下而上的將系統分為采集層、存儲層、應用層、服務層和展示層。各個層面分工明確，相互之間由內外網混合模式進行數據傳輸。
1)采集層： 負責系統的數據采集，是系統的數據源頭。
2)存儲層： 負責數據的壓縮、存儲、檢索及查詢，為核心功能層提供數據支撐。
3)應用層： 用于搭建軟件應用環境，負責底層技術支撐，并與硬件服務層緊密關聯，使得各子系統服務能正常運行。
4)服務層： 給客戶端或者第三方系統提供數據或者信息推送，是系統中的關鍵一環，從存儲層獲取數據，通過系統中算法、公式等一系列操作，將匯總的數據轉換成可視化信息推送給各平臺展示。
5)展示層： 提供了系統信息的多種展示方式，包括 PC 端和移動端數據的展示。
2、系統關鍵技術
設備在線監測與故障預警系統分為在線監測和故障預警 2 部分。 在線監測*重要的就是數據的實時性，即用戶能在**時間了解生產實時情況，實現對實時數據流的高速處理。 故障預警*重要的是預警的準確性，準確的故障預警能減少事故的發生，減少機組停機時間。 預警的準確性依賴于專家庫和計算過程的準確性。 整個系統的設計開發都是圍繞著在線監測和故障預警 2 部分展開。
信息化系統的核心是數據，對本系統來說，所有的功能都是以實時數據為核心展開的。 其中系統的主要數據處理部分由科大國創自主研發的 Iplant實時數據庫完成。 Iplant 實時數據庫主要負責數據的采集、存儲、分析、計算、報警以及向客戶端以及第三方系統的數據推送。 實時數據庫為各種上層應用提供數據支撐，是系統運行的基礎。
2.1、IO 組態
IO 組態模塊是實時數據庫的采集模塊，是整個系統的數據源頭。 IO 組態模塊采用分布式數據采集，可以在不同的網絡節點、不同的物理位置甚至可以穿過物理隔離裝置部署 IO 采集器。 IO 組態模塊根據已經配置好的通信裝置和對應的通信參數，從不同系統和裝置中采集數據并上傳給實時數據庫。不同的通信協議和不同的通信設備向上采用統一的數據上送接口，完全實現通信協議的透明化。 采集器和實時數據庫采用松耦合設計，既可以部署在同一臺機器上，也可以部署在不同機器上以增強系統部署靈活性。 系統已經實現的通信協議有： OPC，Modbus， IEC102，IEC104 等多種標準通信協議以及PI， pSpace， EDNA 等各實時數據庫廠家 API，支持被動接收和主動采集 2 種采集模式。
2.2、歷史數據管理
歷史數據處理模塊負責整個系統的數據存儲、檢索，歷史數據的壓縮效率直接影響著文件的存儲時間。 歷史文件管理以測點為核心，圍繞著測點來組織歷史數據，數據類型分為 Float， Digital， Int4，Int2， byte 等多種類型，存儲的測點信息包括時間戳、測點值、質量戳。 歷史文件存儲采用三級索引、時間戳差分存儲等技術手段來提高檢索效率和存儲容量，并通過*近內存訪問機制優化數據訪問，縮短數據的訪問時間，提高在系統中查詢、比較、計算歷史數據的效率。
2.3、數據壓縮及擬合
在實時數據庫中，通常具有數據采集量大及數據臨近度高的特點。 如果不對這些數據進行壓縮，將對系統資源造成巨大的浪費，因此，為了節省磁盤空間，系統在歷史數據存儲時，會根據設定，采用旋轉門壓縮、死區壓縮或哈夫曼壓縮算法進行數據壓縮。
2.4、高速數據通信技術
由于系統有數據采集、實時數據處理、歷史數據、計算以及報警等多個模塊，所以模塊間的數據通信速度直接影響了系統的實時性以及數據的正確性。為了保證系統的實時性以及正確性，模塊間的通信采用了持久化內存映射方式，這種方式的優點是通信效率高，在異常斷電或者程序異常的情況下能保證數據不丟失。 在服務器端和瀏覽器端傳輸實時數據時采用了 WebSocket 技術，由于傳輸采用了二進制數據塊通信并保持常連接的方式，其通信效率比傳統的 http 輪詢有數十倍的提高，這樣才能確保系統中的頁面在瀏覽器中運行流暢，無遲延，告警信息能夠實時迅速地推送給用戶。
2.5、分布式技術
由于系統特點或者硬件條件限制，不同的功能模塊可能要在不同的服務器上或者不同的物理位 置 部 署， 系 統 采 用 了 互 聯 網 通 信 引 擎(Internet Communications Engine， ICE)技術來解決模塊之間的通信問題。 ICE 是一款高性能、跨平臺、跨語言的中間件，支持分布式部署管理、消息中間件以及網格計算等。
本系統利用了 ICE 框架技術來實現各個模塊的分布式功能。 當測點多、數據量非常龐大或者服務器處理能力不足時，可以將實時數據庫的各個功能模塊分布到不同的服務器上。
2.6、實時數據計算
系統監控和預警依賴于對實時數據準確、及時、靈活的統計計算處理。 計算模塊將公式腳本經過詞法分析、語法分析等過程，可以實現簡單公式、腳本段以及復雜腳本的運算。
簡單公式包括運算符、表達式、函數、測點、公式以及括號等，函數包括常用數學函數、 IF97 水蒸氣函數以及自定義函數、測點間橫向計算函數以及縱向統計函數。 簡單公式可以綜合運用測點編碼信息、表達式、二級公式、四則運算、邏輯關系、預定義數學公式、自定義函數等多種參數，組合形成所需的計算規則。
腳本段包括變量定義、表達式語句、 if 分支、switch 分支、 for 循環、 while 循環等。
復雜腳本除了包括表達式、腳本段外，還包括函數調用，每個腳本都有個 main 函數作為運行入口。復雜腳本可以滿足更靈活、更強大的實時計算需求。
系統中的計算引擎載入上述計算規則，當接收到實時數據時，則立即自動觸發計算，并根據計算結果和預先設定的規則決定是否報警。 計算結果也可以被當作實時數據存儲到實時庫中，從而在歷史數據回放時避免再次計算，降低了系統負荷。
2.7、故障信息推送
故障預警依賴實時數據計算來實現故障預警信息推送功能。 故障預警觸發方式分為周期性觸發和新數據觸發模式，可直接針對測點報警，也可以針對計算公式(腳本)的計算結果報警。 系統還考慮到了測點在不同工況下的報警情形，可針對不同工況分別設定報警觸發條件。 報警觸發方式有閾值報警、設計值報警以及上下限報警等多種方式。 為防止偶發性的數據異常，系統通過設置持續時間、死區等方式排除數據擾動，減少誤報、重復報的現象。
報警產生以及結束后會將相關報警信息在實時數據庫模塊本地緩存后再發送到 Web 服務器，由Web 服務器進行面向用戶的報警通知、展示等。
3、系統主要功能
3.1、設備信息管理功能
設備信息管理功能主要用于維護發電機組設備的主要物理信息，包含機組設備的位置信息、設備相關技術規范維護信息(包括設備編碼、廠家等)、設備測點等基礎信息。 除此之外，還要構建指標體系，將設備上的所有測點進行提取和篩選，選取與設備運行狀況密切相關的有用測點(如設備的性能參數、主要指標等)，抽象成多個采集點指標。 根據專家案例庫挖掘的測點間的計算或邏輯關系維護成虛擬測點，這些虛擬測點稱為計算點指標，可作為設備運行健康狀況的標志值，也可成為對管理人員而言容易理解、直觀化的某些運行參考數據。這些采集點和計算點指標形成整體的指標體系，設備監控和故障預警都要圍繞它們來實現。
3.2、模型管理功能
模型管理功能主要用于維護設備的一系列性能參數(如設計參數、特征參數和相關參數等)以及參數報警的上下限值，根據這些參數和限值，通過實時監測參數指標值，系統實現了傳統的故障閾值報警。
模型管理模塊還有一個主要功能就是關聯相似相關設備，建立設備間關系。相似設備是指運行環境、模式相似的平行設備;相關設備是指機組運行過程中，設備健康狀況會相互影響的設備。 相似、相關設備的關聯，有利于實時監測過程中用戶對設備間運行狀況的比較，以及故障報警后設備異常數據間的比較和分析。 因為本系統故障預警不是僅僅針對單個測點，而是可以根據專家庫的知識，組合多個測點的實時數據來綜合判斷某設備是否有故障，因此當用戶發現某個設備出現告警時，可以通過一層層展開，查看多個相關測點的實時數據，從而判斷問題的根源所在。
設備信息和模型管理模塊維護的指標信息、性能參數、設備間關系，都會展示在設備指標關系頁面(見圖 4)，便于監控設備運行狀況。
3.3、提供專家案例庫功能
專家案例庫是業務專家通過知識和經驗的積累，針對設備形成的故障和預警模型。 系統開發前期大量收集電廠故障方面的資料，并根據專家的專業知識、事故案例分析和專業工程師、檢修人員在日常工作實踐中積累的經驗，把理論和經驗相結合分析總結出一套典型故障模型(包括故障征兆、分析、解決方案等)。 通過對典型故障模型的分析和公式量化，把專家的知識、事故案例分析結論和專業工程師、檢修人員的故障判斷量化為數據、計算公式等一系列明確的預警準則(如橫向多個指標間的相互關系、時間縱向的指標變遷等)，建立起一套完整的預警機制，并且在電廠設備運行中進行反復的驗證，不斷汲取經驗進行優化完善。 由典型故障模型及其對應的預警準則所構成的專家案例庫(見圖5)，是系統成功預警的基石。
3.4、設備監測功能
系統除了提供電廠傳統的組態圖監測畫面，還提供更為直觀明了的設備狀態監測畫面(見圖 6)。狀態監測頁面以 SVG 圖形技術展示了發電機組的工藝流程，并且可以為發電機組主要設備定制監測頁面，所有設備都可以點擊設備圖標彈出其實時監控頁面查看運行狀況，圖 7、圖 8 分別為水冷壁實時監測頁面和水冷壁測點監測頁面。
3.5、故障預警功能
系統通過使用企業自主研發的實時數據技術，對自動采集的實時數據進行存儲，再根據前期在系統的知識庫模塊中建立維護的故障預警準則進行計算和分析，用以判斷預警準則是否成立，并將結果快速高效**地發送到系統 Web 服務器， Web 服務器再將各預警信息實時推送到系統前臺的狀態監測頁面和相關檢修人員的手機客戶端。
當預警系統發出警示時，用戶不僅可以看到發出警示的設備對應的信息，還可以通過關系樹查看是該設備的哪些測點可能發生故障，并通過相關相似設備查看發生警示的設備是否會影響到其下游設備的運行或者警示是否是其上游設備的某些異常導致，以便更加直觀、快速地找出問題來源。
當某一設備發出告警信息時，系統將其可能影響到的設備問題的相關指標參數，通過趨勢圖組的形式在同一界面上顯示，以及對該設備的相關相似設備運行狀況進行分析比較，為相關技術人員查看、分析和判斷等工作提供了便利，不僅有利于**分析問題，還可以極大地提升工作效率減少經濟損失。同時系統會將設備可能發生的故障發出處理請求，生成缺陷處理單，并對處理過程、響應時間和處理結果進行跟蹤統計。
3.6、檢修決策功能
故障和預警發生后，在保障設備**運行的前提下，對設備進行壽命分析，融合維修成本、節能效益等管理信息，為廠領導提供設備維修和更換方案進行技術經濟分析，提供維修輔助決策，并且根據專家案例庫里的典型故障模型，提供具體對策和處理建議，指導運行人員進行運行調整和處理，從而有效地消除故障，保證機組設備經濟、**運行。
4、結語
適應國內電力行業的發展需求，實現設備預知性維修，是電力設備檢修改革發展的必然趨勢。 本系統對機組設備的性能參數進行實時狀態監測，自動提取反映設備故障特征的信息，利用故障診斷模型識別設備的健康狀態，給出設備*有可能發生故障原因的建議，對解決發電機組設備問題具有很好的指導意義，為機組設備狀態檢修的優化提供有力支持。
本系統的研究主要集中在設備運行狀態預測部分。 目前由于實現故障預警的預警準則是人為分析總結制定的規則，其準確性還需要在實踐中反復不斷的驗證和優化。 不斷的完善、優化、充實專家案例庫，是本系統未來發展的方向。 由于發電設備的故障預警系統研究是國內外研究的新興課題，在應用推廣上還有漫長的道路要走.
