基于大数据分析的火电机组引风机故障预警研究

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.21111

发电技术 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (4): 557-564.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.21111

基于大数据分析的火电机组引风机故障预警研究

安吉振, 郑福豪, 刘一帆, 陈衡, 徐钢

华北电力大学热电生产过程污染物监测与控制北京市重点实验室，北京市昌平区 102206

收稿日期:2022-01-01 出版日期:2023-08-31 发布日期:2023-08-29
通讯作者: 徐钢
作者简介:安吉振(1997)，男，硕士研究生，研究方向为电站空冷系统优化与大数据分析， 120202202033@ncepu.edu.cn；
郑福豪(1993)，男，硕士，研究方向为电站空冷系统优化与大数据分析，zfh19930401@163.com
刘一帆(1998)，男，硕士研究生，研究方向为热力系统优化与电站大数据分析， 120202202073@ncepu.edu.cn
陈衡(1989)，男，博士，副教授，研究方向为热力系统优化、固体废弃物能质梯级利用，heng@ncepu.edu.cn
徐钢(1978)，男，博士，教授，研究方向为能源动力系统优化与节能、污染物控制及温室气体减排，xgncepu@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(51806062);中央高校基本科研业务费(2020MS006)

Study on Induced Draft Fan Fault Warning of Thermal Power Unit Based on Big Data Analysis

Jizhen AN, Fuhao ZHENG, Yifan LIU, Heng CHEN, Gang XU

Beijing Key Laboratory of Pollutant Monitoring and Control in Thermoelectric Production, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China

Received:2022-01-01 Published:2023-08-31 Online:2023-08-29
Contact: Gang XU
Supported by:
National Nature Science Foundation of China(51806062);Fundamental Research Funds for the Central Universities(2020MS006)

摘要/Abstract

摘要：

针对火电机组引风机故障频发的问题，提出了一种基于大数据分析的引风机故障预警方法。以某330 MW火电机组引风机为研究对象，提取了与其工作状态密切关联的11种特征信息，进行数据预处理后，结合BP神经网络建立了引风机状态预测模型，其误差满足工程要求。引入分布式控制系统(distributed control system，DCS)和安全仪表系统(safety instrumentation system，SIS)，设计了一套引风机状态预警系统，并开发了此预警系统的可视化界面，当某一特征信息的实测值超过模型预测值的安全阈值后，系统会提醒运行人员进行检修和故障排查，实现对引风机故障的有效预警。

关键词: 火力发电, 火电机组, 引风机, BP神经网络, 故障预警, 大数据

Abstract:

Aiming at the frequent occurrence of induced draft fan faults in thermal power units, a kind of induced draft fan fault warning method based on big data analysis was proposed.Taking the induced draft fan of a 330 MW thermal power unit as the research object, 11 kinds of characteristic information closely related to its working state were extracted. After data pretreatment, a state prediction model of the induced draft fan was established based on BP neural network, and its error met the requirements of engineering. Using distributed control system (DCS) and safety instrumentation system (SIS), a set of induced draft fan state warning system was designed, and the visual interface of this warning system was developed. When the measured value of a certain feature information exceeds the safety threshold of the predicted value of the model, the system will remind the operator to carry out maintenance and troubleshooting, so as to realize an effective early warning of the induced draft fan fault.

Key words: thermal power generation, thermal power unit, induced draft fan, BP neural network, fault warning, big data

中图分类号:

TK 261

安吉振, 郑福豪, 刘一帆, 陈衡, 徐钢. 基于大数据分析的火电机组引风机故障预警研究[J]. 发电技术, 2023, 44(4): 557-564.

Jizhen AN, Fuhao ZHENG, Yifan LIU, Heng CHEN, Gang XU. Study on Induced Draft Fan Fault Warning of Thermal Power Unit Based on Big Data Analysis[J]. Power Generation Technology, 2023, 44(4): 557-564.

图/表 12

图1 燃煤电站引风机轴系示意图

Fig. 1 Schematic diagram of induced draft fan shafting in coal-fired power station

表1 引风机的特征信息集

Tab. 1 Characteristic information set of induced draft fan

序号	特征信息
1	引风机前轴承温度
2	引风机入口烟气温度
3	引风机出口烟气温度
4	引风机电机绕组温度
5	引风机水平振动
6	引风机电机前轴承温度
7	引风机电机后轴承温度
8	引风机入口烟气压力
9	引风机中轴承温度
10	引风机后轴承温度
11	引风机进出口烟气压差

图2 引风机入口烟气压力原始数据

Fig. 2 Original data of flue gas pressure at inlet of induced draft fan

图3 数据处理后的引风机入口烟气压力曲线

Fig. 3 Inlet pressure curve of induced draft fan after data processing

图4 BP神经网络结构原理示意图

Fig. 4 Schematic diagram of BP neural network structure principle

图5 BP神经网络的训练过程

Fig. 5 Training process of BP neural network

图6 引风机入口烟气压力的预测值与实测值

Fig. 6 Predicted and measured values of flue gas pressure at inlet of induced draft fan

图7 引风机入口烟气温度模型预测值与实测值

Fig. 7 Predicted and measured values of flue gas temperature at inlet of induced draft fan

表2 引风机特征信息预测模型的相对误差

Tab. 2 Relative error of characteristic information prediction model of induced draft fan

参数	平均相对误差/%
引风机入口烟气压力	1.72
引风机入口烟气温度	2.02
引风机出口烟气温度	1.31
引风机电机绕组温度	0.42
引风机垂直振动量	0.75
引风机电机前轴承温度	0.32
引风机电机后轴承温度	0.3
引风机前轴承温度	0.35
引风机中轴承温度	1.04
引风机后轴承温度	2.21
引风机进出口烟气压差	1.81

图8 引风机状态预警系统

Fig. 8 Pre-warning system of induced draft fan status

图9 引风机前轴承温度预警界面

Fig. 9 Pre-warning interface of front bearing temperature of induced draft fan

图10 引风机前轴承温度异常历史查询界面

Fig. 10 History query interface of induced draft fan front bearing temperature anomaly

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