隨著電力行業的快速發展，對電廠設備運行的安全性和可靠性提出了更高的要求。冀北電力科學研究院積極響應這一需求，針對煤電機組設備智能預警和監測技術開展深入研究，成功研發出一種能夠自動監測、提前預警煤電機組運行問題的智能預警監測系統。
系統研發背景
常規大型煤電機組由鍋爐、汽輪機等構成，其設備復雜、參數眾多，依賴人工判斷測點參數是否異常來識別機組安全隱患，不僅效率低下，而且難以保證判斷的準確性。冀北電力科學研究院針對這一問題，組建了智能發電質量管理小組，致力于研發一種能夠自動監測、提前預警煤電機組運行問題的系統。
系統核心技術
智能發電質量管理小組采用基于非線性狀態估計技術的殘差判斷方法，構建了煤電機組設備記憶矩陣。當煤電機組設備測點的參數出現異常時，記憶矩陣能夠立即捕捉并自動判斷異常參數及對應的設備，判斷準確率達100%。此外，為了提升系統判斷的準確性，小組還構建了煤電機組設備在多維參數空間的相似度模型，并計算出設備當前狀態與理想狀態的相似度。當相似度低于設定閾值時，系統自動診斷設備故障。為解決偶然因素導致的設備參數突變問題，小組采用滑動窗口方法對輸入模型前的參數進行處理，將相似度模型準確率提高到98.61%。
系統應用效果
自2023年6月成功研發以來，煤電機組智能預警監測系統已在冀北電科院服務的一家發電廠首次使用，并取得了顯著成效。該系統將煤電機組設備安全隱患排查時間由使用分布式控制系統（DCS）的19.7分鐘縮短至6.3分鐘，為后續隱患處置爭取了更多時間，提高了煤電機組運行的可靠性。同時，該系統在研發過程中獲得了國家發明專利授權1項、軟件著作權2項，并在2024年獲得了河北省質量管理小組活動成果一等獎。
系統未來展望
目前，冀北電力科學研究院的智能發電質量管理小組正采用模糊綜合評價方法繼續改進該系統，以進一步提高設備健康評價的準確率，讓隱患預警更精準。未來，該系統有望在更廣泛的電廠中得到應用，為電力行業的安全穩定運行提供更加有力的技術支持。
總之，冀北電力科學研究院研發的煤電機組智能預警監測系統以其預警快、判斷準的特點，為電廠的安全運行提供了有力保障。該系統的成功應用不僅提升了電廠的技術監督和技術服務能力，也為電力行業的智能化轉型和升級注入了新的活力。
