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行業(yè)信息

電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)解決方案

發(fā)布時間 :

2021-07-20

點擊:289

隨著電廠規(guī)模的擴大,設備數(shù)量不斷增加,對運行標準的要求也日趨嚴格,提高設備的健康水平和使用壽命,對于保證電廠安全、降低運維成本具有重要作用。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術、智能信息處理技術的發(fā)展,電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)在網(wǎng)絡的支撐下實現(xiàn)了設備運行狀態(tài)監(jiān)測和設備故障報警,使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設備運行狀態(tài),保證設備安全穩(wěn)定運行。

電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)簡介

基于物聯(lián)網(wǎng)技術,通過聲音傳感器采集設備的聲音數(shù)據(jù),利用信號分析及AI技術,從中提取聲音特征值,實現(xiàn)設備運行狀態(tài)監(jiān)測和設備故障報警。電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)原理框圖如圖所示。

設備狀態(tài)監(jiān)測原理.png

電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能

1、綜合展現(xiàn)

通過3D模式直觀展現(xiàn)設備監(jiān)測數(shù)據(jù),包括無異常運行天數(shù)、異常未處理事件、月度告警及高發(fā)異常項。

2、設備監(jiān)控

遠程監(jiān)控設備運行狀態(tài),集中展現(xiàn)聲音、振動及溫度等遙測數(shù)據(jù),對設備異常信息給予告警提示。

3、運行參數(shù)監(jiān)控

對設備所關聯(lián)的運行參數(shù)進行集中展現(xiàn),包括測點編碼、測點描述、關聯(lián)設備、測點值等信息。

設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng).jpg

4、特征管理

利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型,根據(jù)設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結(jié)果,輔助巡檢人員進行故障處理。

5、數(shù)據(jù)分析

對單設備的遙測數(shù)據(jù)及多設備間的遙測數(shù)據(jù)進行對比分析,提供設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)參考。

6、監(jiān)測月報

根據(jù)設備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及傳感器告警數(shù)據(jù),定期自動生成設備運行記錄及報告。

電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)特點

1、利用物聯(lián)網(wǎng)技術進行設備狀態(tài)監(jiān)測

基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),通過加裝傳感器實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測,提高設備運行的可靠性。

2、以聲音傳感器為核心的設備狀態(tài)持續(xù)監(jiān)測

到目前為止,發(fā)電行業(yè)的設備故障預警與診斷基本上以振動監(jiān)測為主。本項目利用聲音唯一性、入微性的特點,將設備聲音作為設備故障預警與診斷的核心,將振動和溫度作為輔助手段,實現(xiàn)設備的持續(xù)監(jiān)測。

3、利用信號分析及深度學習技術進行故障預警

目前已有的設備故障預警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式,不能適應不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境,適應性不強。本項目采用信號分析及深度學習技術,通自學習、自優(yōu)化適應不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境,實現(xiàn)設備的故障預警與診斷。

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