火电机组典型设备智能运维关键技术研究及应用

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成果单位：华北电力大学

合作方式：技术转让技术许可技术入股合作开发

所处阶段：其他

关键词：火电机组DCS系统送风机引风机一次风机空预器发电机变压器状态监测智能预警

成果评价

总得分（满分100）

资本强度（满分0）

该成果得分：0

小果解读

核心问题

在火电机组的运营过程中，典型设备如送风机、引风机、一次风机、空预器、发电机、变压器等，由于其工作环境恶劣且状态监测理论尚不完备，运行状态往往存在较大的不确定性。这种不确定性导致设备故障频发，且难以提前预警和快速定位，给火电机组的安全可靠运行带来严重威胁，同时也增加了运维成本和难度。因此，如何有效监测这些设备的运行状态，实现故障的早期预警和快速定位，成为火电机组运维领域亟待解决的核心问题。

解决方案

本团队针对上述核心问题，开展了基于人工智能的火电机组典型设备智能运维关键技术研究及应用。通过自主研发火电机组典型设备运行状态监测智能预警系统，实现了实时数据驱动的设备运行状态在线监测和智能预警。该系统利用先进的人工智能算法，对设备运行数据进行深度挖掘和分析，从而准确判断设备的运行状态，并在故障发生前及时发出预警信号，帮助运行人员快速定位故障点并进行排查。此外，该系统还具备自我学习和优化的能力，能够根据设备运行数据的不断变化，自动调整监测和预警策略，确保监测结果的准确性和预警的及时性。技术架构方面，该系统主要包括数据采集层、数据处理层、智能分析层和用户交互层。数据采集层负责收集火电机组典型设备的实时运行数据；数据处理层对收集到的数据进行预处理和特征提取；智能分析层利用人工智能算法对数据进行深度分析，实现设备运行状态的监测和预警；用户交互层则为用户提供直观的操作界面和丰富的监测结果展示。关键技术点包括：基于人工智能的设备运行状态监测算法、实时数据处理技术、故障预警模型构建与优化等。

竞争优势

本成果以行业需求为导向，解决了火电机组典型设备运维领域的技术难题，具有显著的竞争优势和创新性。首先，通过自主研发的智能预警系统，实现了设备运行状态的实时监测和故障的早期预警，大大提高了设备运维的效率和准确性。其次，该系统具备自我学习和优化的能力，能够不断适应设备运行数据的变化，确保监测和预警结果的准确性。此外，该成果还降低了发电机组运维成本，提升了发电公司的经济效益，对于保障火电机组的安全可靠运行具有重要意义。与现有技术相比，本成果在监测准确性、预警及时性、自我学习能力等方面均表现出色，具有广泛的应用前景和推广价值。同时，作为原始创新成果，该技术在电力、热力、燃气及水生产和供应业等领域具有显著的竞争优势和市场潜力。

成果描述

成果公开日期

20250721

所属产业领域

电力、热力、燃气及水生产和供应业

转化现有基础

基于设备运行的海量历史数据，通过多维数据特征提取与多源信息融合，揭示故障模态与关键特征之间的映射关系；提出数据/模型/知识协同驱动的发电机组典型设备运行状态监测与智能预警方法，采用深度学习、神经网络、知识图谱等人工智能算法建立设备运维智能模型，挖掘典型设备运维历史数据中蕴含的状态信息，融合现场运维专家丰富的经验和专家知识；提出了设备健康运行状态的定量评估方法-健康度，实现了实时数据驱动的发电机组典型设备智能在线体检，将传统的设备定时维修方式转变为预测性维护、状态维修，降低了运维成本，提高了机组设备运行的可靠性。

转化合作需求

寻找应用场景和示范项目

转化意向范围

仅限国内转让

转化预期效益

自主研发的典型设备运行状态监测智能预警系统能够有效提升火电机组设备运行安全稳定性，保障火电机组生产安全，对于降低发电厂设备运维成本、减少非计划停机、提升发电设备运行可靠性、提升发电厂的运维智能化水平都具有极其重要的研究意义。项目成果的应用和推广还可以促进智能预警、深度学习技术在电厂DCS侧、SIS侧的实施与应用，促进新技术、新成果和新产品在智慧电厂领域的转化。预期系统对典型设备故障进行有效的早期智能预警，有效减少发电机组非计划停机5次/年，电厂效益考核约20万元/次，共计减少因非计划停机造成的考核100万元/年；典型设备运行状态的实时监测和故障智能预警的有效实施，将显著降低设备故障检查与维修次数5次/年，30万元/次，产生直接经济效益150万元/年。累计每年可为电厂产生直接经济效益250万元。

项目课题来源

北京市昌平区人民政府

摘要

本团队主要从事基于人工智能的发电机组智能运维研究及应用，包括火电机组典型设备状态监测、智能预警和智能运维等技术开发，实现实时数据驱动的火电机组典型设备运行状态在线监测、智能预警。由于典型设备恶劣的工作环境且相关状态监测理论发展不完备，其运行状态往往具有较大的不确定性，因而借助人工智能算法，自主研发火电机组典型设备运行状态监测智能预警系统，对设备的运行状态进行有效监测,实现故障早期预警和快速定位，帮助运行人员及时进行故障排查，对于保障火电机组安全可靠运行、降低发电机组运维成本、提升发电公司经济效益具有重要意义。该成果以行业需求为导向，解决火电机组典型设备为保证机组安全可靠运行所面临的技术难题。应用场景该成果主要应用于火电机组DCS系统典型设备，包括送风机、引风机、一次风机、空预器、发电机、变压器、给水泵、凝结水泵、给煤机、磨煤机等主要典型设备，用于典型设备的状态监测及智能预警技术开发。