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数据挖掘技术在设备状态监测系统中的应用


数据挖掘技术在设备状态监测系统中的应用 摘要 介绍数据挖掘技术在设备状态监测系统中的应用原理 ,分析有数据挖 掘技术的设备状态监测系统在 SIS 系统中的应用,以及设备状态监测系统构建企 业级的设备性能管理平台,通过对 SIS 系统中的实时/历史数据的挖掘,将传统的发 生故障之后的报警转变成更加先进的在故障发生之前进行预警,进而提高电厂设 备的可靠性、安全性和可利用率,减少非计划

停机等故障。 关键词 数据挖掘;设备状态监测系统;预警 目前的 SIS(Supervisory Information System 火电厂厂级监控系统)应用的发展 和实践主要分为两个方向:一是以机组的经济性生产为目标,如机组级和厂级的性 能计算及耗差分析,机组之间的负荷分配等 SIS 应用模块;另一个是以机组和设备 的安全稳定生产为目标机组,如设备的故障分析及诊断等 SIS 应用模块。从电力 生产角度来看,SIS 系统作为电厂的生产管理基础,其应用的好坏往往决定了一套 SIS 系统的投运成功与否。 现在各个电厂的 SIS 中都存有海量的历史数据,如何把这些历史数据使用起 来对电厂来说一件非常重要的事情,而带有数据挖掘技术的设备状态监测系统正 好填补了此需求。从 SIS 平台扩展性和 SIS 应用的实用性两个方面入手,其中在 机组和设备的安全性应用方面,采用设备状态监测系统,通过对 SIS 数据库实时/历 史数据的挖掘 , 将传统的系统设备故障事后预警转变成更加先进的故障事前预 警。此外通过 SIS 系统中设备状态监测系统的实现,构建起厂级的系统设备性能 管理平台,为系统和设备的故障分析和将来更加先进的检修作业模式打下基础。 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的大 量的数据中获取有效的、 新颖的、 潜在有用的、 最终可理解的数据的非平凡过程。 数据挖掘的步骤包括:①数据收集;②数据清理和转换;③模型构建;④模型评 估;⑤报告;⑥预测;⑦应用集成;⑧模型管理。通过这些步骤,以及在这些步骤中所 用到的一些统计学等方法,即可形成数据挖掘的引擎,形成了设备状态监测系统的 核心,如图 1: 图 1 典型的数据挖掘系统 2 用带有数据挖掘技术的设备状态监测系统的监测步骤 在实际电厂应用中,设备状态监测系统一般部署于 SIS 系统平台中,整个系统 结构拓扑图如图 2 所示,其中厂级实时/历史数据库系统包括机组所有控制系统测 点,通过以下步骤实现系统、设备和参数的监测及预警。 图2 1)在已有大量历史数据的数据库的基础上建立模型。 在数据挖掘技术中,首先 要针对机组的各个子系统和现场运行的主辅机设备建立模型。也就是说,在已经 有海量数据的 SIS 系统的数据库中,把需要建立模型的数据进行清理及转换成该 设备状态监测系统能识别的数据,然后根据模型的需求,来建立数据模型。 由于 SIS 数据库中保存着大量的设备原始数据,而这些原始数据之中有反映设备运行规律 和设备参数之间藕合关系的大量信息,通过对 SIS 数据库中海量历史数据的分析 处理得到的设备动态数据模型可以最真实的反应现场设备的运行规律和设备各 参数之间的耦合关系。 由于利用数据挖掘技术对历史数据的分析创建模型的方法可以采用非参数 建模方式,因此可以避免传统的约束参数型静态建模,避免了无法精确反应现场设 备实际情况和需要大量专家人工干预的弊端,可以极大地提高设备动态模型创建 的效率和精度。 数据挖掘的此种建模方式几乎可以解决所有机械或流程设备的建 模, 无需传统监测方法中新

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