改革開放以來，隨著工業、商業、服務業等行業的快速發展，對電力的需求急劇增長，火電裝機容量較改革開放前增長約 27 倍，由于對污染問題重視不夠及技術限制，伴隨的空氣污染問題逐漸顯現。2014 年，國jia出臺了史上zui嚴格的污染排放標準 , 即電廠污染物的chao低排放。目前，電廠的chao低排放改造工作已進入尾聲。在新時代下，國jia層面提出建設互聯網、大數據、人工智能與實體經濟的深度融合的發展戰略，并在一些行業得到了空前發展。對火電行業而言，火電廠的設備數字化、智能化，已成為火電行業發展的新趨勢。電廠設備的健康狀態評估，成為火電發電集團的重要研究方向。電廠設備長期運行引發的設備故障是一個緩慢過程。傳統監測手段無法做到實時監測和提前預警。通過對設備進行預警建模，將實時數據與歸檔數據進行對比分析，經分析計算后的當前值chao出與期望值預設的偏差時，發出設備故障預警，并以短信或微信等移動方式推送預警信息，備件庫可根據接收到的信息及時備件，確保設備正常運轉。這種將大數據、互聯網＋、物聯網與在線監測及故障診斷技術相結合的方式，能夠為電廠設備健康運行與及時維護提供技術支撐。

1 除塵設備現狀

      目前電廠除塵設備運行主要依據運營人員的經驗進行調節控制，電除塵器經過長期運行受工況、煤種、操作等因素影響，除塵效率會出現下降，需要定期安排檢修維護才能bao證電除塵長期穩定運行。

2 國內發展現狀

      從維修制度的改革以及設備綜合工程學的觀點，探求降低壽命周期費用的診斷措施，是從 20 世紀 80 年代開始的。與此同時，不少企業開始研究先jin工業國jia的各種維修體制，逐步加深對視情維修的認識，在故障診斷和狀態監測技術上也有了較大的發展。近些年，智能制造在流程工業生產中得到了較多的示范應用。在國內，華北電力大學研究人員采用數據分類、核ji限學習機、群體多維相似性、多時間尺度等人工智能和基于規則的專jia系統等混合智能診斷方法，應用于大型風電機組和電力熱力系統的設備故障診斷。阿爾斯通創為實公司則針對集團公司、機組制造企業用戶研制了 RMD8000 遠程監測診斷中心系統，被華能國ji、東方汽輪機集團、沈陽鼓風機集團等大型企業所應用。經過近幾年的努力，可以說我國設備狀態監測與故障診斷技術正在快速發展和不斷完善中。

      火電廠系統是多個系統的組合，其中，煙氣凈化系統又包含除塵、脫硝、脫硫等多個系統。目前電廠對于關鍵設備在線監測與故障診斷系統仍停留在對發電側設備的監測，煙氣凈化系統關鍵設備研究開發較少。因此研究開發除塵設備預測性維護系統，能夠使電廠粉塵排放達標并且穩定，具有較好的市場前景。

3 除塵設備預測性維護系統

3.1 系統功能構成

（1）數據采集。通過 SIS PI 實時數據獲取電廠鍋爐側工況數據，通過 OPC 獲取靜電除塵器上位機的數據，這兩路數據以機組 DCS 時鐘或者以 GPS 時鐘為基準，將采集的數據通過物聯網 VPDN 遠程傳輸至分析平臺，按照時間序列存儲。

（2）數據分析。通過除塵設備運行的歷史數據，對關鍵零部件如高壓變壓器、加熱器、振打器、灰斗等利用機械劣化模型、過負載模型計算模型對單設備的負荷能力分析、壽命分析、老化分析，通流能力分析等。

（3）檢修維護策略。根據不同場景設備異常狀態，定制相應的維護策略、設置檢修專jia知識庫，使運行檢修人員能夠及早進行設備異常排查，及時采取行動措施，避免因設備故障而停爐檢修，使得除塵設備運行在zui佳狀態，并建立除塵設備備品備件生命周期管理。

3.2 系統關鍵技術

（1）除塵設備及工藝。電除塵器結構包括電氣和機械兩大部分，其中電氣部分由高壓直流電源裝置（包括控制系統）和低壓控制系統組成。其原理是利用高電壓使極間的氣體發生電離，氣體電離產生的離子和粉塵在運動過程中相碰撞使粉塵帶上電荷，帶電的粉塵在電場力作用下移動至收塵極被收集，從而實現氣體的除塵。

（2）預測性維護模型。靜電除塵設備常見的故障為陰極線斷線，振打失靈，絕緣子破裂、灰斗堵灰形成電場短路。以電場短路為例，其判斷邏輯及維護操作如圖 1 所示。


除塵設備預測性維護模型算法構建綜合考慮故障信息、檢修時間、運行時長、預警閾值、環比分析、同比分析、關聯分析從而提高模型的準確性，實現設備在線預警及狀態檢修輔助決策功能。利用專jia知識庫，構建了靜電除塵設備狀態等級評價體系，擬定評判標準，對設備運行狀態進行健康分級。

4 系統功能及應用

基于國投云頂湄洲灣電廠 3#、4#機組的環保島除塵設備運行歷史數據，搭建了除塵設備預測性維護系統平臺，對電除塵設備的堵灰、短路故障預警及運維策略進行展示并提供操作建議。以堵灰故障的預測性模型為例，其特征曲線如圖 2 所示。隨著時間的增加，對應輸灰管道某一電場出現火花率并逐步增加，二次電流、電壓逐步下降，并出現二次電壓、二次電流為零，電場發出短路報警。


系統主頁顯示的是當前電廠的所有預警設備的基本信息，包括設備名稱、報警時間、機組編號、報警類別、故障原因、狀態等。電廠運行人員根據預警信提供的故障原因和方案及時采取預警措施，防止設備出現故障。具體的展示頁面如圖 3 所示。


5 結論與應用前景

系統對電廠電除塵設備進行精細化管理，集成電廠設備運行數據，分析和定制相關維護管理控制策略和預警策略，實現電廠設備的集中控制和zui優化運行，提高系統運行穩定性，科學指導設備維護及備件更換，實現污染排放管控的集成化、穩定化、智能化，同時也提高了電廠的整體設備管理水平。