田建文
（华能新疆吉木萨尔发电有限公司,新疆 昌吉市 831700）
火力发电设备在高速运行过程中，受到运行环境与条件等因素影响，存在一定的安全风险与隐患[1]。科学合理的火力发电设备故障诊断与维修技术至关重要。传统的火力发电设备维修技术在实际应用过程中仍然存在一定的不足，无法对设备失效模式作出准确分析，且维修周期较长，一定程度上增加了设备维修成本，降低了发电机组运行的综合效益[2]。基于此，本文以M火力发电厂为例，对火力发电设备的维修技术作出了优化设计，为促进火力发电厂的可持续发展作出贡献。
1.1 火力发电设备故障诊断
火力发电设备在高速运行过程中，运行状态信息存在不同程度的变化。为了更好地开展火力发电设备优化维修技术的研究，首先需要对火力发电设备的运行状态信息进行全方位的分析，诊断设备当前运行状态下，是否存在故障问题，为后续的优化维修提供基础保障。
本文采用时频分析方法，提取火力发电设备运行过程中产生的动态振动信号。由于火力发电设备动态振动信号一般属于非平稳信号，信号采集的难度较高。利用高精度的振动传感器，确定设备动态振动信号的集中区域，在该区域内采集信号[3]。基于时频分析与小波分解原理，对发电设备振动信号进行划分，根据信号振动频率的不同，划分为发电设备高频振动信号与低频振动信号[4]。火力发电设备振动信号分解结构，如图1所示。
图1 火力发电设备振动信号分解示意图
图1中M表示火力发电设备原始振动信号；
aR表示具有近似分量的低频振动信号；
aP表示具有细节分量的高频振动信号。受到火力发电设备运行环境的影响，其振动信号中存在部分多余的噪声，不利于设备的故障诊断。因此，本文采用小波降噪方法对振动信号进行预处理，通过频带相对较窄的低通滤波器，过滤火力发电设备振动信号中的噪声，提取纯净振动信号。在此基础上，对纯净振动信号的固定阈值进行计算，进而获取火力发电设备振动信号的动态变化情况，计算公式为：
式中：δa表示火力发电设备纯净振动信号固定阈值；
φa表示具有细节分量的高频振动信号标准差；
Ra表示具有细节分量的高频振动信号与具有近似分量的低频振动信号的长度和。根据火力发电设备振动信号的动态变化、信号高、低频信息，结合多尺度小波分解算法，对发电设备振动信号进行重构，反映发电设备与风电机组的运行特征与运行细节。将重构信号与正常状态的振动信号进行对比，若两种信号之间差异较大且存在增大的趋势，则表明此时火力发电设备存在故障隐患，应当对其作出诊断并进行维修。
1.2 提取设备转子振动信号信息熵特征
在上述火力发电设备故障诊断完毕后，接下来，基于发电设备能量分布与设备故障之间的映射关系，提取火力发电设备转子振动信号信息熵特征，度量设备转子的振动状态，进而反映设备故障能量分布的特征。
建立火力发电设备故障可测集合，在集合中输入转子振动信号参数与信息熵特征指标，描述设备振动信号在不同区域中，转子振动信号的能量分布复杂性。划分故障可测集合的信息熵，其表达式为：
式中：W(B)表示故障可测集合的信息熵；
)表示故障可测集合测度。根据火力发电设备故障可测集合信息熵，获取发电设备离散的振动信号序列，将其分为含有不同模式窗口的模式数据，共同映射为火力发电设备运行模式矩阵。通过运行模式矩阵的动态变化，分解设备转子振动信号的奇异值，定义不同时域内，设备振动信号的奇异谱熵，反映火力发电设备振动能量的不确定性，奇异谱熵表达式为：
式中：qi表示火力发电设备运行模式矩阵中第i个奇异值占奇异谱熵的比重；
χi表示火力发电设备运行模式矩阵中第i个奇异值。奇异谱熵越小，表示火力发电设备转子振动信号信息熵特征越简单，设备故障能量分布越集中。
1.3 建立预知性维修方式优化模型
基于上述设备转子振动信号信息熵特征提取结束后，获取火力发电设备故障能量分布状况与特征。在此基础上，基于火力发电设备故障模式与影响类型，建立设备预知性维修方式优化模型，对传统的设备维修技术进行优化设计。
根据火力发电设备功能故障的原因，选取对应的故障检修工作类型，对设备运行能耗进行排序处理，按照运行能耗从小到大的顺序排列，得出故障检修工作的保守程度。将设备故障检修工作类型与检修保守程度输入到预知性维修方式优化模型中，基于火力发电设备运行效益与质量最大化的原则，对设备故障维修方式进行优化，火力发电设备维修方式优化流程，如图2所示。
图2 火力发电设备维修方式优化流程
如图1所示，火力发电设备故障维修方式包括定时维修与事后维修，根据设备故障对火力发电厂生产运营造成的影响程度，选取对应的优化维修方式。在此基础上，通过模型的预知性分析，得出火力发电设备故障维修次数与费用之间存在的关系，评价设备维修的经济性，进而计算设备维修的产出比，公式为：
其中：tM表示火力发电设备运行生命周期内产生的利润效益；
Rt表示火力发电设备维修产生的费用。设备维修产出比ζ值越大，表明其维修次数与费用越少越好，具有较高的经济性。将设备维修产出比值输入到预知性维修方式优化模型中，作为约束设备维修的定性条件。当设备出现故障时，将设备继续运行产生的利润效益分析结果以及继续运行产生的风险损失值分析结果输入到模型中，与设备维修产出比进行对比，进而获取设备维修的最佳次数与费用参数。基于火力发电设备维修的最佳次数，选择最佳维修时刻，表达式为：
其中：F(Ti,Δt) 表示从当前设备运行时刻到维修时刻的时间段Δt内，火力发电设备运行产生的利润效益；
Qa表示该时间段内火力发电设备的运行收入；
Qc表示该时间段内火力发电设备的运行成本。通过该表达式可知，火力发电设备运行利润效益达到最大的故障维修时刻，即为设备的最佳维修时刻。通过预知性维修方式优化模型，对火力发电设备停运损失、维修时刻以及维修费用作出全方位的分析，以实现设备运行利润效益与质量最大化为主要维修目标，对火力发电设备进行全面的维修。
综合上述内容，为本文设计的火力发电设备维修技术的整体流程。在此基础上，为了进一步验证上述维修技术的可行性，进行了如下文所示的试验。选取某地区M火力发电厂作为研究对象，该火电厂的装机容量高达275.4万KW，属于高效环保的热电联产机构，是该地区的主要热电中心。M火电厂中包含5台燃煤发电机组、2台蒸汽发电机组、燃气蒸汽联合循环机组、燃气蒸汽联合循环供热机组，实现了火电厂全面背压供热的目标。火电厂发电机组由汽轮机、循环水泵、空气压缩机、主变压器、高压给水泵、控制油泵、锅炉本体等发电设备共同组成。发电设备均具有转速快、生产自动化的特征。M火电厂整体生产运营规模庞大，火力发电设备的数量与种类较多，对于设备故障诊断与维修技术的要求较高。基于此，将上述本文设计的设备优化维修技术应用到该火电厂中。
首先，综合考虑火力发电设备运行过程中，外界约束条件与设备内部扰动因素对其运行稳定状态产生的影响。统计发电设备稳定运行状态下，运行参数波动与分布的规律，建立发电设备运行辨识模型，全面反映发电设备的运行性能。提取火力发电设备蒸汽压力稳态运行数据，与蒸汽压力参数阈值进行对比，判定火力发电设备蒸汽压力稳态运行数据与蒸汽压力参数阈值之间的关系，表达式为：
式中：δ表示火力发电设备蒸汽压力参数阈值；
m(i)表示火力发电设备运行至i时刻产生的蒸汽压力稳态数据；
表示一定时间段内火力发电设备所有蒸汽压力稳态数据的平均值。通过计算，获取火力发电设备的运行性能。在此基础上，在火力发电设备运行中随机选取300、600、900、1200、1500、1800个稳态数据点，通过计算获取各个稳态数据点对应的功率值。在稳态数据点数量不断增加的趋势下，绘制出稳态数据点对应功率值的曲线变化图，如图3所示。
图3 火力发电设备功率值与稳态数据点数量变化关系
如图3所示，在火力发电设备稳态数据点数量逐渐增加的趋势下，其数据点对应的功率值也随之增大，可知机组整体运行功率良好，机组中各单元设备及热力环节的质量惯性较高。为了更加直观地验证本文提出的维修技术的有效性，采用对比分析的实验方法，将本文设计的发电设备优化维修技术，与文献[1]、文献[4]提出的维修技术进行对比。设置火力发电设备运行的能耗率作为实验的评价指标，计算三种维修技术应用后，设备运行能耗率的动态变化，公式为：
式中：η表示火力发电设备运行能耗率；
r表示发电设备运行循环吸热量；
P 表示发电设备汽轮机组热耗率；
q 表示发电设备运行单机组能耗率；
φa表示发电设备管道运行效率；
φb表示发电设备锅炉运行效率。随机选取M 火电厂中6 组不同故障特征的发电设备，对其进行标号处理，分别标号为FDSB01、FDSB02、FDSB03、FDSB04 、FDSB05 、FDSB06。采用MATLAB 分析软件与有限元分析软件，测定三种维修技术应用后，发电设备故障平均修复时间。对比维修后设备故障平均修复时间与运行能耗率，结果如表1 所示。
表1 三种维修技术故障修复时间与能耗率对比
根据表1的对比结果可知，在三种火力发电设备维修技术中，本文设计的优化维修技术，对于不同故障特征的火力发电设备来说，故障平均修复时间较短，最长修复时间为8.13s，维修后设备运行能耗率最大为3.52%，较另外两种维修技术相比，优势显著，可行性较高。
通过上述研究，能够得出以下几个方面结论：
（1）通过图3火力发电设备功率值与稳态数据点数量关系图可知，发电设备稳态数据点对应的功率值随稳态数据点数量的增多而增大，火力发电机组整体运行功率良好，质量惯性较高。
（2）通过表1的火力发电设备故障修复时间与能耗率对比结果可知，本文提出技术进行发电设备维修，能够在较短时间内完成故障维修的目标，且故障设备修复后，其运行能耗率较低，运行质量与节能效果优势显著。
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