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基于大数据和机器学习的设备智能检修与维护系统目前，火力发电依旧是中国的主要发电形式，占中国总发电量70%以上，而中国每年消费的 35 亿多吨煤炭中有近半数用于火力发电行业。火力发电机组系统及设备高度复杂，内部反应复杂多变，在火电机组的运行控制方面仍然严重依赖运行人员操作经验，系统仅能达到半自动化的调整，存在巨大的控制优化空间。基于大数据和机器学习的设备智能检修与维护系统通过打造智能化系统，整合数字化、信息化、可视化的设计数据和检修数据，利用成熟可靠的检修工艺包，并结合实时运行数据，做到真正意义上的状态检修。通过将锅炉三维可视化技术与火力发电厂锅炉设备技术管理工作相结合，对锅炉本体设备及外管道进行精细化建模，可实现锅炉内外部构造及外管道的网页端三维可视化展示。

一、案例简介

基于大数据和机器学习的设备智能检修与维护系统针对火电发电设备开展基于大数据及机器学习的设备状态评估及趋势预测研究，发展出具有创新性的智能运维技术，主要包括：

（1）构建了基于WIFI的设备状态监测网，便捷地实现分散机群的集中监测与诊断。

（2）研发了多视角特征的多源信息融合算法，解决了单一信息无法全面评估设备状态的问题。

（3）研发了基于聚类、boosting集成、自编码模型、多变量时序分析等多种算法进行设备状态评估；建立了基于关联规则、异常值检测、Word2Vec模型及Prophet模型的劣化趋势预测算法。

通过多种大数据挖掘与机器学习算法构建AI矩阵，综合评估设备的健康状态，避免了单一算法的局限性，并解决了缺乏故障样本情况下的状态识别与趋势预测问题。

二、案例背景介绍

目前，火力发电依旧是中国的主要发电形式，占中国总发电量70%以上，而中国每年消费的 35 亿多吨煤炭中有近半数用于火力发电行业。目前我国火电机组的运行控制方面仍然严重依赖运行人员操作经验，系统仅能达到半自动化的调整，存在巨大的控制优化空间。其主要表现在以下几方面：

1. 设备运行的安全预警，保证电力设备的安全运行

电力行业是资产密集型行业，其中，发电厂设备、电网设备的安全运行尤其重要，任何故障都可能造成重大事故，带来停电和巨大的经济损失，社会负面影响大，这在当前日趋激烈的竞争环境中尤为显著。因此，对运行设备进行实时监测，对设备运行数据进行挖掘，建立预警模型，实现设备的安全预警，对于保障发电、电网设备安全运行，避免恶性重大事故的发生有重要的意义。

2. 设备故障诊断，实现发电和电网设备检修、维护指导

发电机组等设备属于大型旋转机械，能够实现精确诊断的故障并不是很丰富，而且机组个性突出，采用传统故障机理建立起来的故障模型普适性并不是很好，因此，运用机器学习、大数据分析结合传统故障机理模型，实现故障预警和故障诊断，从而为发电设备的检修决策和检修实施提供依据。

三、案例应用详情

本项目在国华太仓发电有限公司针对三大风机、凝泵、浆液泵、磨煤机等12台辅机，开展基于大数据及机器学习的设备状态评估及趋势预测研究，发展出具有创新性的智能运维技术。

1、总体应用框架

基于大数据和机器学习的设备智能检修与维护系统通过打造智能化系统，整合数字化、信息化、可视化的设计数据和检修数据，利用成熟可靠的检修工艺包，并结合实时运行数据，做到真正意义上的状态检修。通过将锅炉三维可视化技术与火力发电厂锅炉设备技术管理工作相结合，对锅炉本体设备及外管道进行精细化建模，可实现锅炉内外部构造及外管道的网页端三维可视化展示。采用自主研发的热力计算内核，基于历史运行数据，建立电厂热力系统的镜像仿真模型，可实现热力系统的在线&离线计算分析，并可以获得机组全面详细的运行参数和特性参数，实时地对各个设备性能状态进行评估；通过数据的积累，对全年机组变工况的性能变化情况以及各个设备的贡献情况进行全面分析，从而为设备性能异常诊断、运行优化和技改决策等提供核心数据支持。

2、关键技术应用详情

（1）运行参数智能监视预警系统

系统能够提供差异化的三级预警服务。已完成7、8号机组主机、重要辅机589个参数报警模型开发。

（2）设备状态智能评估系统

系统通过无线通信方式，对设备振动状态进行实时监测，联接SIS系统获取设备的温度、开度、电流等常规运行状态数据，对设备的运行状态进行分析与劣化趋势预测，实现设备状态智能评估。已完成7号机组风机（送风机、引风机、一次风机）、磨煤机、浆液循环泵、凝结水泵的数据采集及分析，系统试运行。正在进行汽轮机监视系统（TSI）数据采集。

（3）锅炉防磨防爆管理及预警系统

系统将原有的碎片化，零散化的检修信息统一管理，实现设计信息，改造信息，检修信息，分析预警服务信息实时展示，让数据实时发挥作用。已实现防磨防爆管理的可视化、信息化，对受热面氧化皮、爆管进行预警分析。

（4）智能巡点检

系统采用了先进的软、硬件技术，将设备的点检管理、状态管理、监测参数管理等有效地集成在一个管理平台。通过现场工业wifi与维护人员手机端的钉钉系统实现互联，可以通过登录手机上的钉钉“设备管理”平台，就能实时查看现场设备的运行状态，实现设备的无线监测管理。

四、创新性与优势

（1） 采用高新技术如大数据、人工智能等对设备及生产运行状况进行建模、分析。

（2）实现智能检修与维护。应用智能点/巡检管理、智能缺陷管理、智能两票管理等功能，与设备、管道状态智能监测功能模块联动，实现设备检修、缺陷处理过程的管理、统计分析及其处理方法的归纳总结，为设备预防性检修提供依据。

五、案例应用效益分析

现场设备远程操作覆盖率达100%、机组全过程一键启停无断点、工厂无线覆盖率100%。同时使得用工负荷明显降低，生产效率明显提升；能源利用效率明显提升，万元产值综合能耗显著降低，从2016年底297.36g/kWh,降低到293.14g/kW，2台机组每年节约成本约1772.4万元；资源利用效率明显提升。

同时结合工业大数据，使得核心业务智能化决策覆盖率达90%，大数据智能分析覆盖率达90%，设备远程分析诊断准确率达80%以上，将产生一定的经济效益。