发电机组嵌入式远程状态监测与诊断分析系统
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统研究
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统研究随着能源需求的不断增长，风电发电已成为可再生能源的重要组成部分之一。
然而，由于风电机组的特殊性和复杂性，其运行状态的监测和故障诊断一直是一个关键问题。
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究，为实现风电机组的可靠性和经济性提供了新的解决方案。
一、背景介绍风电机组是将风能转化为电能的设备。
然而，由于风能的不可控性和不稳定性，风电机组的可靠性和安全性一直是一个重要问题。
传统的风电机组监测方法主要依靠人工巡检和传感器检测，但这种方法效率低、成本高，并且无法全面监测和诊断风电机组的故障。
因此，基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究迫在眉睫。
二、研究目标通过基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究，旨在实现以下目标：1. 提高风电机组的可靠性和安全性；2. 实现对风电机组全面、实时的监测与诊断；3. 提高故障诊断的准确性和效率；4. 降低风电机组的运维成本。
三、研究方法1. 数据采集与存储：通过传感器和监测设备采集风电机组的运行数据，包括温度、振动、电流等参数，并将数据进行实时存储。
2. 数据预处理：对采集的原始数据进行去噪、滤波和归一化处理，提高数据的准确性和可用性。
3. 特征提取与选择：根据风电机组的工作原理和故障模式，提取与故障诊断相关的特征，并通过特征选择方法选取最具区分性的特征。
4. 模型建立与训练：基于机器学习和深度学习算法，建立风电机组故障诊断模型，并通过训练模型来提高故障诊断的准确性和效率。
5. 系统开发与应用：基于上述研究成果，开发基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统，并将其应用于实际风电场进行系统测试和验证。
四、研究意义基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究具有以下意义：1. 提高风电机组的可靠性和安全性，减少停机时间和损失；2. 实现对风电机组全面、实时的监测与诊断，及早发现和解决问题；3. 提高故障诊断的准确性和效率，降低误报率和漏报率；4. 降低风电机组的运维成本，节省人力和物力资源。
机组状态监测与故障诊断系统在永泰抽水蓄能电站的应用
90 EPEM 2021.4发电运维Power Operation机组状态监测与故障诊断系统在永泰抽水蓄能电站的应用福建永泰闽投抽水蓄能有限公司 杨文平摘要：介绍基于VRS8000的机组状态监测与故障诊断系统，包括该系统的组成与各部分功能，详述了该系统在永泰抽水蓄能电站的应用，该系统对于机组实现自动化管理和预防性检修提供了技术依据。
关键词：永泰抽水蓄能电站；状态监测；故障诊断；预防性检修随着科学技术与水电事业的快速发展，抽水蓄能发电技术得到迅猛发展。
抽水蓄能电站在电力系统中具有削峰填谷、调频调相、启动迅速、运行灵活、可靠等特点，所承担的机组任务较多，在电力系统中所做出的贡献也越来越大[1]。
为增加机组正常运行和减少设备检修的时间，当前国内大中型水电站正朝向“无人值守”或“少人值守”，设备实现从“定期检修”到“预防性检修”的方向发展。
因此，在抽水蓄能电站建立一套能够实现机组的振动、摆度、压力脉动以及发电电动机空气间隙、局部放电等参数的监测与故障诊断系统，对电站的安全稳定运行和预防性检修是具有重要指导作用的。
1 系统组成永泰抽水蓄能电站机组的状态监测与故障诊断系统网络结构如图1所示，主要组成设备有传感器、数据采集单元、网络设备、服务器、系统软件等。
系统构成主要分为三层：现地层。
数据采集单元、数据采集保护单元等；电站层。
数据服务器、工程师站、网络设备等；集控层。
前端设备、监控平台、监控客户端、网络传输、监控中心等部分组成。
系统中4台机组各自配备了数据采集站，数据采集站主要有振动、摆度、压力脉动数据采集箱VRS8000V、发电电动机的气隙磁通局放数据采集箱VRS8000G、机组振摆保护监测装置PMS-300以及传感器电源等辅助设备。
传感器将物理信号（如振动、摆度、压力脉动、工况参数等）转化为电信号，上传至数据采集系统，对原始数据进行特征量提取，将能够反映机组运行的特征参数、曲线和图表，通过在线监测网络（TCP/IP 协议）存放至状态数据服务器中。
发电机组嵌入式远程状态监测与诊断分析系统
本 文针对 大型 发 电机组 ， 计 了具有 多种 通信 设
方式 的嵌 入式 数据采 集 与监测 平 台 ， 并在 此基 础上 设计 和 实现 了基 于实 时 数 据库 的大 型 发 电机 组 远 程状 态监 测与 诊断分 析 系统 。 系统可有 效提 高大 该 型发 电机 组运 行 的经济 性 、 可靠 性 和运 行 效率 ， 提
Ｅｍ ｂ ｄ ｅ ｍ ｏ ｅ Ｃｏ ｄ ｔｏ ｏ ｔ ｒ ｎ ｎ ａ ｎ ｓｓ Ａｎ ｌ ｓ ｓ ｅ ｄ ｄ Ｒｅ ｔ ｎ ｉｉ ｎ Ｍ ｎｉｏ ｉ ｇ ａ ｄ Ｄｉ ｇ ｏ ｉ ａ ｙ ｉ
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电机 组 远 程 状 态 监 测 与 诊 断 分 析 系 统 的 总 体方 案 ， 发 了具 有 多 种 通 信 协 议 的 嵌 入 式 数 据 采 集 与 监 测 平 台 ， 开
并 针 对 典 型 ３０Ｍｗ 发 电机 组 ， 用 ｐ ｐ ｃ 企 业 级 实时 历 史 数 据 库 和 Ｃ＃语 言 进 行 系 统 高 级 应 用 功 能 的 二 ０ 采 Ｓ ａｅ
高 电力企 业现 代化科 学 管理水 平 。
设备 不够 完善 ， 场 领域 专 家 不 足 ， 息不 能共 享 现 信
收稿 日期 ： ０ ９ ０ — ４ 修 回 日期 ： ０ ９ １ ２ ２ ０— ７ １ ； ２ ０ 卜１
基 金 项 目 ： 海 市优 秀学 科 带 头 人 计划 项 目（ ９ １ ０ ９ ０ ； 海 市 青 年 科 技 启 明 星 计划 项 目 （０ 上 ０ ＸＤ ４ １０ ）上 １ＱＡ１ ０ ９ ０ ； 海 市 自然科 学 基 ４２０）上
SD2100系统介绍
全面开展故 障诊断及检 修培训
为设备状态 检修服务奠 定基础
SD2100 系 统 概 述
八、SD2100系统将显著降低风电厂运营成本
根据机组“健康”状态，合理安排上网发电排队顺序， 根据机组“健康”状态，合理安排上网发电排队顺序， 避免“带伤”机组过劳损坏。 避免“带伤”机组过劳损坏。 对受制于电网输电瓶颈限制的风力发电厂， 对受制于电网输电瓶颈限制的风力发电厂，将显著提 高风电机组的平均服役时间。 高风电机组的平均服役时间。 分析机组故障程度，确定更换寿命， 分析机组故障程度，确定更换寿命，避免部件过早更 换。 制定合理的批次更换检修计划， 制定合理的批次更换检修计划，减少单个更换带来的 重复成本。 重复成本。 防范机组出现超过临界点不平衡发生， 防范机组出现超过临界点不平衡发生，是延长风机寿 命重要防范措施。 命重要防范措施。
INTERNET
无线信号发送
塔基通讯柜（内装CDMA路由器） 塔基通讯柜（内装 路由器） 路由器
风电场、 风电场、发电集团等主管部门 以国旋新力公司授权用户， 以国旋新力公司授权用户 ， 可登陆 诊断中心网络服务器获取各项数据
局域无线网通讯方式
机组3 机组2
... ...
机组1
...
通 讯 柜
通 讯 柜
SD2100 系 统 概 述
五、SD2100系统主要功能
基本功能一：风力发电机组网路化专家在线监测及故 障诊断 基本功能二：围绕风力发电机组动平衡监测及现场技 术服务 辅助功能一：低电压穿越事故记录 辅助功能二：局部优化调度配置 扩展功能：发电机故障监测诊断
SD2100 系 统 概 述
六、SD2100系统的显著优越性
SD2100 系 统 概 述
中国机车远程监测与诊断系统（C M D系统）后台数据处理技术
0 引言随着计算机与网络通信技术的快速发展及全球定位系统定位准确性的提高，使得铁路交通运输领域的监控、定位、展示逐步走向电子化、数字化和可视化。
为适应我国铁路机务管理实际业务需要，中国铁路总公司（简称总公司）于2015年立项开展机车车辆安全运用技术研究——机车远程监测与诊断信息地面综合应用研究。
机车数据通过铁路统一传输平台进入铁路内网，经过解析处理后存入地面综合应用子系统的数据库服务器中。
在中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）运行过程中，后台数据解析与存储是整个系统的核心环节，设计人员通过对数据解析与存储处理技术进行优化，解决了数据实时性、系统稳定性及安全存储方面的问题[1-2]。
1 数据处理关键技术1.1 MQ消息队列技术MQ消息队列技术是应用程序之间交换信息的一种技术，消息队列可驻留在内存或磁盘上，队列存储消息直到它们被应用程序读走。
通过消息队列，应用程序可独立执行，在继续执行前也不需等待接收程序接收此消息。
此技术具有可靠传输、不重复传输、异步传输、消息驱动与支持事务等优点。
1.2 Oracle海量存储技术Oracle数据库系统是目前最流行的关系数据库管理系统之一，拥有可移植性好、功能强等优点，是一种中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）后台数据处理技术容长生1，刘波2（1. 中国铁路总公司 运输局，北京 100844；2. 株洲中车时代电气股份有限公司，湖南 株洲 412001）摘 要：中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）后台处理系统接收机车数据，通过转储与解析程序将处理后的数据存储至数据库服务器，并对数据和故障进行分析，是CMD系统不可或缺的部分，为整个系统提供强有力的数据支撑。
结合CMD系统，从实践使用角度出发，对其后台数据处理技术的应用进行探讨。
关键词：机车；远程监测；诊断；CMD系统；数据解析；MQ消息队列技术；Oracle数据库存储技术；Mongo数据库分片集群技术中图分类号：U26；TP277 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2017）03-0028-07ＤＯＩ：10.19549/j.issn.1001-683x.2017.03.028第一作者：容长生（1975—），男，高级工程师。
火电机组设备远程监控诊断平台设计方案
火电机组设备远程监控诊断平台设计方案摘要：研发火电机组设备远程监控诊断平台，实现电力设备的数字化、可视化、智能化远程监控诊断，实现电力设备性能指标进行优化分析、设备故障及异常进行预警和诊断，指导企业开展设备状态检修。
关键词：远程监控诊断平台设计方案1.前言随着信息化、数字化、可视化、云计算、物联网、大数据、智能化等技术的发展研究开发远程监控诊断平台，将电厂各类发电设备的大量分散数据进行集中采集、存储和监测、挖掘，提前发现设备故障预兆，集中进行专项故障诊断分析，并将故障消除在萌芽状态。
2.平台建设目标通过项目建设，研发火电机组设备远程监控诊断平台，实现电力设备的数字化、可视化、智能化远程监控诊断，基于历史测点数据和故障案例等数据的一体化管理以及深度分析和挖掘，发现故障发生原因和规律，提高诊断和预测的准确性、及时性，指导工况调优，实现电厂运行更加安全、经济、环保。
3.平台建设技术方案火电机组设备远程监控诊断平台集成大数据挖掘分析模块、数据协调管理、精密诊断模块、电气设备在线监测模块、锅炉防磨防爆监测诊断模块，具有三维可视化展示功能，可实现满足电力设备远程诊断功能的直观、准确、高效、美观的展示支持。
设备包括主要转动设备、电气设备、锅炉受热面以及具备大数据分析条件、可以得出诊断结论的必要设备。
3.1网络和硬件设施建设完善网络及计算、存储、显示设施，包括服务器、存储设备、网络设备、安全设备、监控大屏幕、监控室等设施建设。
硬件设施要注意电厂侧和远程监控室的不同要求。
3.2数据资源建设建立和完善平台正常运行所需的模型库、资料库、基础数据库、设备资产库、特征测点库、故障库、诊断知识库等，这些数据资源是平台运行的基础资源。
模型库：包括火电机组设备的三维模型，设备模型根据设备详图和设备装配图使用机械设计软件建模。
资料库：包括机组设备的电子版资料，包括图纸、文档和记录。
如果只有纸质的资料，需要通过扫描、拍照等电子化手段将其转化为PDF文件。
中国机车远程监测与诊断系统（C M D系统）车载子系统
0 引言中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）是铁路机务信息系统的核心子系统，其整合机车LKJ、TCMS、6A等运行记录信息及故障信息，实现车对地、地对车的数据采集处理传输，为中国铁路总公司（简称总公司）、铁路局、机务段/检修段、机车制造及修理厂提供机车定位、实时状态数据监测、实时故障报警、远程诊断、视频点播、统计分析、机车车载电子履历管理、专家支持系统、信息共享和功能接口等功能。
CMD系统由车载子系统、数据传输子系统和地面综合应用子系统组成，其采用先进的车载信息技术、通信技术和计算机技术，将实时和历史车载信息数据传至地面，并对这些数据进行综合处理应用[1]。
其中，车载子系统担负着对包括机车车载信息数据、地面控制命令等各类数据的采集、处理、记录、传输与转储，对机车统一授时，提供精确的机车定位信息，存储机车电子履历等重要功能，是CMD系统不可缺少的一部分。
1 设计目标1.1 需求分析从满足用户实际应用需求角度出发，考虑车载子系统在CMD系统中所担负的重要功能及机车在途运行会遇到的恶劣环境，对车载子系统的设计提出了以下需求。
（1）用户对车载子系统的应用需求包括：统一平台的综合信息监测装置开发，能满足对机车状态、监测、安全信息采集、处理、记录与传输的要求；故中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）车载子系统张大勇1，熊昱凯2（1. 中国铁路总公司 运输局，北京 100844；2. 株洲中车时代电气股份有限公司，湖南 株洲 412001）摘 要：中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）车载子系统是CMD系统的重要组成部分，担负着对机车车载应用数据进行采集、处理和传输的功能，是未来构建机车大数据不可或缺的一个环节。
对CMD系统车载子系统的系统构成、设计原理、功能实现、关键技术、应用状况等进行阐述，并对其应用前景进行展望。
关键词：机车；CMD系统；远程监测；诊断；数据采集中图分类号：U26；TP277 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2017）03-0016-07ＤＯＩ：10.19549/j.issn.1001-683x.2017.03.016第一作者：张大勇（1966—），男，中国铁路总公司运输局机务部副主任。
发电机组综合在线监测处理方案
发电机组综合在线监测处理方案监测方案远程监测系统建立一个远程监测系统，通过互联网连接发电机组，实现实时数据采集和监测。
该系统可以采集以下数据：1. 发电机组的运行状态，包括负载情况、电压、电流、功率因数等。
2. 发电机组的温度，包括冷却水温度、机油温度等。
3. 发电机组的噪音水平。
4. 发电机组的振动情况。
数据分析与报警建立一个数据分析与报警系统，对采集到的数据进行实时分析，并根据设定的参数和规则判断是否出现异常情况。
如果发现异常情况，系统将及时发送报警信息给相关人员。
故障诊断与预测基于历史监测数据和机器研究算法，建立一个故障诊断与预测模型。
该模型可以分析发电机组的数据，识别出潜在的故障原因，并预测未来可能发生的故障情况。
这将帮助我们提前采取相应的维修措施，避免发生意外停机或更大的故障。
处理方案远程干预与控制通过远程监测系统，可以实现对发电机组的远程干预与控制。
当监测系统发现异常情况时，相关人员可以远程操作发电机组，进行一些简单的调整或关闭发电机组，以避免更严重的问题发生。
维修与保养计划根据故障诊断与预测模型的结果，制定定期的维修与保养计划。
定期对发电机组进行检查、清洁和维护，及时更换磨损的零部件，以确保发电机组的正常运行和延长使用寿命。
数据分析与优化对采集到的发电机组数据进行定期的分析和优化。
通过分析数据，我们可以了解发电机组的性能和效率，识别出存在的问题并提出改进措施，以提高发电机组的运行效率和降低故障率。
总结发电机组综合在线监测处理方案是一个综合性的方案，旨在提高发电机组的运行安全性和效率。
通过远程监测、数据分析、故障诊断和预测等手段，我们可以实现发电机组的实时监测和及时处理潜在问题，从而确保发电机组的稳定运行和长期使用。
同时，定期的维修与保养、数据分析与优化等措施可以延长发电机组的使用寿命，降低故障率。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统
风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组是一种利用风能产生电能的设备，近年来得到了广泛的应用和发展。
然而，由于长时间的运行和恶劣的环境条件，风力发电机组容易出现各种故障和损坏。
为了有效监测风力发电机组的运行状态，并及时发现和诊断潜在的故障问题，研发风力发电机组状态监测与故障诊断系统变得尤为重要。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统是一种利用传感器、数据采集和分析等技术手段，对风力发电机组的各种参数进行实时监测和分析，以实现对风力发电机组运行状态和故障情况的诊断与预测。
下面将从系统概述、监测参数和故障诊断方法几个方面来介绍该系统。
一、系统概述风力发电机组状态监测与故障诊断系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括传感器、数据采集模块、数据传输模块和数据存储模块等。
传感器用于实时采集风力发电机组的运行参数，如转速、温度、振动等。
数据采集模块将传感器采集到的数据进行处理和转换，然后通过数据传输模块将数据传输给软件部分。
软件部分包括数据分析和故障诊断模块。
数据分析模块对传感器采集到的数据进行处理和分析，生成相关的运行状态指标和故障诊断依据。
故障诊断模块根据数据分析模块生成的指标和依据，对风力发电机组的故障进行诊断和预测。
二、监测参数风力发电机组的状态监测需要采集多个参数进行分析。
首先是转速参数，通过监测风力发电机组的转速变化，可以判断转子的运行情况和负荷情况。
其次是温度参数，通过监测风力发电机组的温度变化，可以判断发电机组内部的温度是否正常，是否存在过热现象。
再次是振动参数，通过监测风力发电机组的振动情况，可以判断是否存在机械故障和失衡情况。
此外，还可以采集电流、电压等参数进行分析。
三、故障诊断方法针对风力发电机组可能出现的故障情况，可以采用多种方法进行诊断。
首先是基于规则的方法，该方法通过事先设定一系列规则和阈值，当监测到的参数超出规定范围时，系统会发出警报，提示可能存在故障。
中国机车远程监测与诊断系统（C M D系统）总体方案研究
特别策划1 研究背景1.1 CMD系统研究必要性目前我国铁路里程的增长、轨道车辆的增多、运行速度的提升对轨道车辆和车载设备的可靠性、可用性、可维护性、安全性的要求也越来越高。
铁路机车及其系统和设备的复杂性、综合化、智能化程度不断提高，其生命周期成本特别是维护和保障成本越来越高[1-2]。
在信息化、科技化日益发展的今天，促进大数据、云计算、物联网的广泛应用成为引领行业创新发展的重要途径。
铁路可以运用大数据、云计算等技术手段，通过可靠的数据和精准的决策方法，提高运营和管理水平；利用互联网技术和平台，可以创造新的价值、体现新的发展生态。
为了对机车的运行状态进行实时监控、远程诊断设备故障，国外机车上大多配备机车运行安全和设备质量监测系统，如西门子EFLEET系统、阿尔斯通ETRAIN系统、GE的RM&D系统、庞巴迪CC REMOTE 系统等。
通过综合考虑国家安全因素和国外系统应用车型单一等问题，国外系统不具备全路统一推广条件。
中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）作为铁路机务信息系统的四大核心子系统之一，适应我国铁路机务管理实际业务需要，可实现对各车载系统的数据监视、地面实时故障报警、专家诊断分析、数据统计分析等功能，有利于提高列车的安全性能并指导列车运行，对铁路信息化建设具有重要意义。
中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）总体方案研究申瑞源1，龚利2（1. 中国铁路总公司 运输局，北京 100844；2. 中国铁路信息技术中心，北京 100844）摘 要：中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）的设计遵循工业互联网理念，牢牢把握住工业互联网的三要素——智能装备、互联网络、大数据应用，打造出一个智能化机车铁路行业应用。
通过车载LDP设备获取机车各设备信息，并通过多种传输手段将机车数据源源不断传到地面系统，实现车地一体化。
地面系统通过大数据分析手段为机车的质量安全保驾护航。
关键词：机车；CMD；实时信息；LDP；远程监测；在线诊断中图分类号：U26；TP277 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2017）03-0009-07ＤＯＩ：10.19549/j.issn.1001-683x.2017.03.009第一作者：申瑞源（1964—），男，中国铁路总公司运输局副局长兼机务部主任。
电厂发电机组远程在线监测诊断系统设计与应用研究的开题报告
电厂发电机组远程在线监测诊断系统设计与应用研究的开题报告一、选题背景与意义电力行业是国民经济的重要组成部分，电厂作为电力生产的重要基础设施，其发电机组是其核心部件。
发电机组的性能稳定性、可靠性和运行寿命对电力系统的正常运行起着至关重要的作用。
但是，随着电力系统规模的不断扩大和变化，发电机组的使用寿命也在逐渐缩短，尤其是部分老旧发电机组的使用时间已经超过了生产厂家设计的寿命，存在着严重的安全隐患。
因此，对发电机组进行远程在线监测诊断和预测分析，及时发现故障，预防故障的发生，提高设备的可靠性和运行效率，具有重要的现实意义。
二、选题内容本文将围绕电厂发电机组远程在线监测诊断系统的设计与应用，构建数据采集、数据传输、数据处理和故障预测分析四个主要模块，对电厂发电机组的运行状态进行实时监测，预测比较明显的故障，通过远程在线诊断和处理，实现对设备的有效管理和优化控制。
具体研究内容包括：1. 分析电厂发电机组在线监测诊断的技术现状和应用需求。
2. 设计基于嵌入式系统的发电机组远程在线监测和控制系统，采用传感器技术实现对发电机组的实时监测和数据采集。
3. 建立基于机器学习和深度学习的故障诊断模型，及时预测电厂发电机组的故障，提高设备的可靠性和运行效率。
4. 设计合理的异常报警机制，及时监测设备运行状态，对异常情况进行预警和及时处理。
三、研究方法本文将使用如下研究方法：1. 资料收集法。
在研究前期，对电厂发电机组在线监测诊断技术进行广泛调研和资料收集。
2. 系统设计法。
根据实际需求，设计基于嵌入式系统的发电机组远程在线监测和控制系统，并建立故障预测模型，实现对设备的实时监控和异常预警。
3. 实验法。
通过实验对所设计的系统和模型进行验证和优化。
四、预期结果通过本研究，预期可以实现以下技术和应用成果：1. 提出一种基于嵌入式系统的电厂发电机组远程在线监测诊断方案，能够有效地实现设备监测和故障预测分析等功能。
2. 构建机器学习和深度学习模型，能够提高设备故障预测准确度和可靠性，并为后续电厂发电机组在线监测诊断系统的研究提供实践基础。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析1. 引言1.1 电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的重要性电力系统设备状态监测与故障诊断技术在电力系统运行中起着至关重要的作用。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，设备状态监测与故障诊断技术的重要性也日益凸显。
通过实时监测电力系统设备的状态，可以及时发现设备的异常情况，提前预警可能的故障发生，避免因设备故障导致的停电事故，保障电力系统的稳定运行。
设备状态监测与故障诊断技术可以帮助电力系统运维人员对设备进行有效管理和维护，延长设备的使用寿命，提高电力系统的可靠性和安全性。
通过分析设备状态监测数据，可以为电力系统运行和维护决策提供科学依据，提升运行效率和降低运维成本。
深入研究和应用电力系统设备状态监测与故障诊断技术，对于确保电力系统的正常运行，提高能源利用效率，保障电力供应的持续稳定具有重要意义。
1.2 研究背景电力系统设备状态监测与故障诊断技术一直是电力系统领域的重要研究方向。
随着电力系统的发展和电力设备的增多，保障电力系统设备的正常运行和及时发现故障已成为亟待解决的问题。
研究背景包括电力系统设备涉及的电力设备种类繁多，设备的运行状态与安全性直接关系到电力系统运行的可靠性和稳定性；电力系统设备故障会给生产生活带来严重影响。
通过引入先进的监测与诊断技术，可以实现对电力系统设备状态的实时监测和故障的及时诊断，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。
为此，本论文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入分析与探讨，以期为电力系统设备状态监测与故障诊断技术的研究与应用提供有益的借鉴和指导。
1.3 研究目的电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的研究目的是为了提高电力系统的可靠性和安全性，降低设备故障所带来的损失，优化设备运行维护策略，提高设备利用率和能源利用效率。
通过对各种监测技术和故障诊断技术的研究，可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在问题并进行预测性维护，确保设备运行在最佳状态。
浅析柴油发电机的现场维修与远程故障诊断系统
Internal Combustion Engine &Parts———————————————————————作者简介:包小平（1970-），男，重庆长寿人，本科，工程师，研究方向为设备管理。
0引言柴油发电机作为企业面临电力不足、电力紧缺等情况的首要选择，其的地位和重要性不言而喻。
因此，为了保障相关企业在特殊电力条件下，电源的正常运行，企业的相关管理人员要组织好柴油发电机的运行维修工作，通过确保柴油发电机的正常运行来确保特殊情况下企业的正常运作。
本篇文章将关于柴油发电机的现场维修工作与远程故障诊断系统的开展问题展开相关的探讨。
1柴油发电机概述1.1柴油发电机的含义柴油发电机，顾名思义，是指以柴油为燃料，并在原动机的运作下带动发电机发电的电力装置。
柴油发电机的使用便利，因此，其的用途也极为广泛。
其不仅可以用于家庭的日常供电和发电，还可以服务于各类型企业的日常用电或者承担为各类企业紧急发电的重要任务。
1.2柴油发电机的结构组成笼统而言，柴油发电机是由柴油机和发电机构成的。
柴油机主要由气缸、活塞、气缸盖、进气门、排气门等组件构成。
由于柴油发电机的发电，主要是靠柴油机带动发电机的运作而完成的，因此柴油发电机的机组在柴油发电机运行的过程中就显得十分重要。
其不仅可以检测柴油发电机的整体运行情况，还可以在柴油发电机运行异常的情况下，限制其运行，以达到保护柴油机的目的。
2柴油发电机的工作原理柴油发电机的正常工作是通过柴油机组带动发电机的运转而实现的。
而柴油机组带动发电机运转又需要四个流程。
最初，活塞在密闭的气缸中做重复的上下往返工作，然后，当活塞由上向下运动时，进气门打开，新鲜的空气进入了气缸之中，完成了进气工作。
之后，活塞由下向上运动，进气门和出气门都处于关闭状态，气缸内的温度和压力上升，完成了空气的压缩工作。
当活塞快要到达顶端时，喷油器把相关的燃料传入气缸之中，在这种压力下，活塞向下运行，推动机器的运转。
15电厂Advanced TDM(旋转机械远程监测和诊断管理系统)的实施技术与展望
电厂Advanced TDM（旋转机械远程监测和诊断管理系统）的实施技术与展望摘要本文中，笔者结合国内电力行业旋转机械状态监测和诊断技术发展，概要介绍了基于B/S技术的Advanced TDM 系统的结构及实施技术，并展望了其实施的前景。
在本文中，推荐了一种目前得到广泛应用的Advanced TDM系统—S8000汽轮发电机组和辅助机泵远程在线状态监测和分析系统。
关键词Advanced TDM，远程监测诊断，汽轮发电机组，S8000，B/S1前言随着电力系统“厂网分开、竞价上网”改革的深入，提高设备的可靠性和降低维修成本将是发电企业不断追求的目标。
在发电厂实施设备状态监测是必然的发展趋势，只有在对设备的状态信息充分掌握的基础上，才能提高设备的可靠性、科学合理地安排检修、降低维修成本、提高企业综合实力。
在这里，笔者概述了电厂旋转机械状态监测和诊断系统的发展及现状，最新的电厂旋转机械远程监测诊断系统Advanced TDM的结构、功能、实施的关键技术、并展望了其实施后给电力企业带来的前景。
2旋转机械在线状态监测和故障诊断技术的发展状态监测和故障诊断技术，抽象地讲包括两个方面的内容，一是如何获取和分析处理信息（动设备的运行数据），这主要涉及到状态监测技术以及故障诊断理论；二是如何将信息传播和共享，这主要涉及到网络通讯技术以及数据库技术。
前者是动设备状态监测和故障诊断的基础；而后者则是对设备的故障诊断能否有效实施的关键因素。
2.1旋转机械轴系保护系统（TSI，Turbine Supervisory Instrumentation）TSI系统包括传感器系统和二次仪表（振动保护表），可以对机组的运行起到基本的监测和安全保护作用；但TSI系统缺少对机组振动数据的深入挖掘，如振动波形、频谱、倍频的幅值和相位等故障特征数据，不能提供用于机组故障分析的专业图谱工具；因此TSI系统相当于给机组“看病”的“体温计”。
2.2旋转机械监测诊断管理系统（TDM，Turbine Diagnosis Management）TDM系统主要作用在于对机组运行过程中的振动数据进行深入分析，获取包括转速、振动波形、频谱、倍频的幅值和相位等故障特征数据；从而为专业的机组故障诊断人员提供诊断数据及专业的图谱工具，协助机组诊断维护专家深入分析机组运行状态和诊断机组运行故障。
火电厂远程监控与故障诊断系统研究
火电厂远程监控与故障诊断系统研究火电厂是生产电能的重要场所，设备与设备之间的紧耦合性，系统的复杂性，以及设备工作环境的特殊性，决定了火电厂是一个高故障率和故障危害性大的生产场所。
发电设备状态维修的关键是利用设备监测信息，及时，有效地进行故障诊断。
通过广泛查阅国内外有关故障诊断理论、技术和方法的资料后，根据故障诊断技术的基本理论和方法，结合一般专家系统，利用模糊推理机制，提出了火电厂故障诊断系统总体框架和主要功能。
标签：数据监测；故障诊断；知识库1 引言随着国民经济的不断发展，人们生活水平的不断提高，对电力需求的日益增长。
现阶段大型火力发电机组己成为我国电力生产的主力军，它们为国民经济的快速发展奠定了基础。
但是，它们在提高生产率、降低劳动成本、节约能源和劳动力的同时，供电可靠性的高要求与不尽人意的设备故障率之间的矛盾愈加突出。
因此，人们对电厂中各设备的工作可靠性、安全性都提出了极高的要求，而且越来越意识到对电厂中各设备故障的早期诊断和预防等工作的重要性，电力部门期盼实施状态监测及故障诊断，以便及时发现设备的隐患，从而事先有所防范。
2 火电厂设备故障诊断的目的（1）通过各种检测，分析和判别手段，结合系统或设备的历史、现状、环境等因素，及时地对设备状态进行检测；对各种异常状态或故障状态作出正确诊断；对设备的运行进行必要的指导，预防或消除故障。
提高设备运行的安全性、可靠性和经济性，或者把故障引起的损失降到最低水平。
（2）保证设备发挥最大设计能力。
根据可能发生的故障预测，制订合理的检查维修制度，以便确保在不发生故障的允许条件下，充分挖掘设备潜力，延长机组使用寿命，降低设备全寿命的使用费用。
（3）通过参数检测、故障分析、性能评估等，为设备的结构改进、优化设计与制造提供信息。
显然，火电厂设备故障诊断既能保证设备的安全、可靠运行，又能获得更大的经济效益与社会效益。
据美国Pekrul电站的资料，效益与投入比可以达到36。
风电机组在线监测与故障诊断系统的数据采集与处理方法分析
风电机组在线监测与故障诊断系统的数据采集与处理方法分析风电机组是一种重要的可再生能源发电设备，为了保证其安全性、可靠性和有效性，需要使用在线监测与故障诊断系统对其进行监测和诊断。
数据采集与处理是整个系统的核心环节，本文将对风电机组在线监测与故障诊断系统的数据采集与处理方法进行分析。
一、数据采集方法分析1. 传感器数据采集风电机组在线监测与故障诊断系统通常使用各种传感器来获取风机的运行数据。
传感器可以测量风机的转速、温度、振动、电流等参数。
这些传感器可以安装在风机的各个关键部位，比如轴承、齿轮箱和发电机等，以获取全面的运行数据。
传感器数据采集的准确性和稳定性对于系统的性能和可靠性至关重要。
2. 远程监测数据采集风电机组通常分布在广阔的地域范围内，传统的现场数据采集方式不太实用。
因此，使用远程监测数据采集技术可以有效地获取远程风机的数据。
远程监测系统通过网络实时传输风机的运行数据，可以随时随地对风机进行监测与诊断。
这种技术可以大幅提高数据采集的效率和准确性。
3. 数据采集频率为了充分了解风机的运行状况，数据采集的频率非常重要。
对于需要准确监测风机运行状态的任务，应该选择较高的数据采集频率。
通常，数据采集频率应根据风机运行速度和重要参数的变化来确定。
二、数据处理方法分析1. 数据预处理由于风电机组在线监测与故障诊断系统监测的数据量大且复杂，需要进行数据预处理。
数据预处理的目的是清除无效数据和噪声，提高数据质量，并对数据进行合理的缺失值处理。
数据预处理可以采用滤波、归一化、插值等方法，以达到更好的数据分析结果。
2. 特征提取特征提取是指从大量的原始数据中提取出有用的特征来表示风机的运行状态。
这些特征可以是统计特征，如均值、方差等，也可以是频域特征或时域特征。
特征提取的目的是降低数据的维度并准确地描述风机的状态。
3. 数据建模数据建模是根据提取的特征建立风机的运行模型。
常用的数据建模方法包括统计分析、回归分析、神经网络等。
火电厂发电机状态监测和故障诊断专家系统
火电厂发电机状态监测和故障诊断专家系统本文介绍了“火电厂发电机状态监测和故障诊断专家系统”的应用情况。
重点介绍了发电机故障的特点、故障诊断物理模型及其实现；软件功能、结构和专家系统的应用情况；关键词：状态检测、故障诊断、专家系统一、概述随着当代发电设备向高参数、大容量、超高压远距离输电的发展，其对安全性的要求越来越高。
同时，随着电力体制改革的进行，发电厂将实行竞价上网。
在发电厂的生产运营上，如何保证安全并降低发电成本，对设备实行更加先进、更加科学的管理、运行和检修体制，无论从发电厂的自身利益还是从社会的要求出发，都势在必行。
发电机是发电厂的重要设备之一，对电力系统的安全生产起着至关重要的作用。
多年来的事故统计结果表明，发电机事故的发生往往是由于对故障的早期先兆缺乏认识或没有给予足够的重视，未能及时处理，消灭故障于萌芽阶段；有时甚至会因故障的发展而导致恶性事故的发生，给电力生产乃至国民经济带来巨大的损失。
因此，提高发电机的安全运行水平、实现发电机的状态检修、优化检修具有十分重要的意义。
二、发电机故障诊断专家系统的作用和优点㈠专家系统的主要作用发电机故障诊断专家系统根据对发电机的各种监测数据和其它试验、检查等诊断信息，来识别发电机的状态，早期发现故障并及时采取有效的技术、组织预防和处理措施，做到防患于未然，在保证发电机可靠运行的基础上实现合理检修。
㈡专家系统的优点与人工方式相比，基于计算机技术的发电机故障诊断专家系统具有如下优势：1.可诊断故障的范围广，种类多。
2.可以做到集中多名一流专家的经验，避免局限性，考虑问题更周密、准确。
3.分析问题全面、客观、逻辑清楚，能迅速提出故障处理和预防措施的专家建议。
⒋实时监测发电机状态和参数的变化，能发现运行中每一个异常现象和故障先兆，及时提出处理意见和预防措施建议，快速形成故障诊断意见和处理方案。
三、发电机故障诊断专家系统的物理模型及其实现㈠发电机故障的特点发电机故障具有如下特点：⒈隐蔽性。
DCS系统的远程监测与诊断技术
DCS系统的远程监测与诊断技术随着工业自动化的发展，分散控制系统（DCS）在工业领域扮演越来越重要的角色。
DCS系统的远程监测与诊断技术，作为一种在工业过程中实现远程实时监测和故障诊断的重要手段，正受到越来越多企业的关注和应用。
一、DCS系统的远程监测技术DCS系统的远程监测技术旨在实现对工业生产过程的实时监测和远程操作。
通过这项技术，工程师可以在不同的地点对工业过程进行监测和控制，而无需亲自到现场。
这对于那些分布广泛的工业设施而言，尤为重要。
1. 远程实时监测DCS系统的远程实时监测技术通过传感器、数据采集设备和远程通信模块等组成的系统，实现对各种物理参数（如温度、压力、流量等）进行实时监测。
监测数据可以通过网络传输到远程操作站点，工程师可以通过远程界面实时查看各项指标，并实时掌握生产过程的运行情况。
2. 故障报警DCS系统的远程监测技术还可以通过自动故障检测算法，实现对设备故障的实时监测和报警。
一旦系统检测到设备异常或故障，将通过短信、邮件等形式发送给相关工作人员，以便及时采取措施，避免设备故障对生产造成更大的影响。
二、DCS系统的远程诊断技术除了远程监测技术，DCS系统的远程诊断技术也是一项关键的技术手段。
远程诊断技术可以通过分析监测数据，识别设备故障的原因，帮助工程师进行故障诊断和维修决策。
1. 数据分析远程诊断技术通过对监测数据的分析，可以提取出有关设备状态、性能和运行状况的信息。
这些信息可以帮助工程师了解设备故障的根本原因，从而针对性地进行故障诊断和维修。
2. 故障诊断远程诊断技术可以根据监测数据的变化趋势和规律，结合设备型号、工作环境等因素，利用故障诊断算法进行故障诊断。
通过诊断结果，工程师可以了解设备故障的类型和位置，从而进行有效的维修决策和措施。
三、DCS系统的远程监测与诊断技术的优势DCS系统的远程监测与诊断技术的应用，带来了许多优势和好处。
1. 提高工作效率远程监测与诊断技术允许工程师远程实时监测设备状态和运行情况，避免了频繁进出现场的不便。
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力 控 公 司 的 pSpace、 浙 江 中 控 软 件 公 司 的 ESP iSYS 、 中科院软件所的 Ag ilor 、 紫金桥实时数 据库等。
。
Fig. 3
图 3 系统功能架构 Functional structure of the system
系统采用 C/ S 和 B/ S 结构 , 机组生产过程实 时监测、 实时趋势、 数据报表、 报警等基础功能都可 以由实时数据库的功能模块实现 , 高级应用功能如
测与诊断分析系统总体架构如图 1 所示。 系统包括 两个部分 : 本地监测与诊断中心和远程监测与诊断 中心。 两者通过 Int ernet 网络连接各自实时数据库 和 Web 服务器。 为了保护远程监测与诊断系统的 安全 , 在本地网关上架设防火墙, 以阻止有攻击意 图的网络包发往远程监测与诊断中心的服务器 。 本地监测与诊断中心主要建设在发电企业, 企 业领导、 机组运行与检修人员等可通过企业内部高 速局域网直接访问应用服务器 , 这种连接方式最快 捷, 主要可用于机组状态的实时监测和诊断。 本地 监测与诊断中心主要由嵌入式数据采集与监测平 台、 实时数据库服务器、 Web 服务器、 监测工作站、 诊断工作站等部分组成。 嵌入式数据采集与监测平 台可通过串口、 工业以太网、 现场总线及无线传输
当前全国供电紧长期处于超负荷运行状态 , 设备的安 全性随之下降, 这就要求对发电机组及生产过程的 各种参数进行实时监测与诊断分析 , 以保证锅炉、 汽轮机、 发电机等主机设备和其他主要辅机设备的 正常运行以及电厂的正常发电 [ 1] 。 大型发电机组的 远程状态监测与诊断分析技术是一门多学科交叉 渗透的综合性研究课题 , 但是, 由于现场状态监测 设备不够完善, 现场领域专家不足, 信息不能共享
第 22 卷 第 5 期 2010 年 10 月
电力系统及其自动化学报 P ro ceedings of the CSU EPSA
V o l. 22 N o . 5 Oct. 2010
发电机组嵌入式远程状态监测与诊断分析系统
彭道刚, 张 浩, 李 辉, 夏 飞
( 上海电力学院电力与自动化工程学院 , 上海 200090)
[ 4]
Fig. 1
图 1 系统总体架构设计 Overall architecture design of system
远程监测与诊断中心主要建设在机组设备制 造商、 发电企业集团公司和研究院所等单位 , 主要 由实时数据库服务器、 W eb 服务器、 故障诊断案例 库、 专家知识库、 远程管理中心等部分组成。 设备制 造商或发电集团公司根据自己对机组监测和诊断 工作的需要, 通过实时数据在线监视与远程传输系 统软件从本地监测与诊断中心的实时数据库服务 器获取所要监测和诊断分析的机组相关运行数据 , 然后存入远程监测与诊断中心的实时数据库服务 器, 用于设计和制造新型发电机组, 或者研究机组 各种故障机理等 , 通过故障诊断案例库、 专家知识
等原因, 严重制约了发电机组故障的早期预见和及 时、 准确的诊断分析 [ 2] 。 本文针对大型发电机组 , 设计了具有多种通信 方式的嵌入式数据采集与监测平台, 并在此基础上 设计和实现了基于实时数据库的大型发电机组远 程状态监测与诊断分析系统。 该系统可有效提高大 型发电机组运行的经济性、 可靠性和运行效率 , 提 高电力企业现代化科学管理水平。
3
3. 1
发电机组远程状态监测与诊断分析系统 设计与实现
系统设计
针对 大 型 发 电 机 组, 通 过 现 有 DCS 、 SIS 、 DEH 、 T SI 等系统中 , 在实时数据库平台上实现大 型发电机组远程状态监测与诊断分析系统。 主要功 能包括机组生产过 程实时监测、 过 程信息统计分 析、 机组运行优化与操作指导、 机组性能计算与优 化、 设备状态监测与故障诊断、 设备寿命评价与管 理和远程监测与诊断服务等内容。 系统架构如图 3 所示。 实时数据库是数据库系统发展的一个分支 , 它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有 时间限制的事务处理。 目前市场上实时数据库产品 国外主要有美国 OSIsof t 公司的 PI 、 美国 InStep 公 司的 eDNA 、 美国 GE Int ellution 公司 iH ist or ian 、 美国 Wo nderw are 公司的 InSQL 、 美国 H o neyw ell 公司的 PH D 、 美国 AspenT ech 公司的 Inf oPlus 等 , 国内主要有上海麦杰公司的 openP lant 、 北京三维
Embedded Remote Condition Monitoring and Diagnosis Analysis System for Turbine Generator Units
P ENG Dao gang , Z H ANG H ao, L I H ui, XIA Fei ( Co lleg e of Electric P ow er and Aut omat ion Engineering , Shanghai U niversity of Electr ic P ow er, Shang hai 200090, China)
库等实现对机组的故障诊断和分析 。 同时 , 可以 集中各个方面的专家, 通过远程监测与诊断分析系 统观察机组的运行情况 , 综合计算机故障诊断专家 系统和人类专家的诊断结论 , 通过中心服务器发布 的诊断分析结果, 为机组的运行和实施状态检修计 划提供指导性意见。
[ 5]
2
嵌入式数据采集与监测平台设计
图 2 嵌入式数据采集与监测平台设计 Fig. 2 Design of the embedded data acquisition and monitoring platform
机组运行优化与操作指导、 机组性能计算与优化、 设备状态监测与故障诊断、 设备寿命评价与管理、 远程监测与诊断服务等需要由实时数据库提供的 二次开发接口进行设计开发 , 支 持 V S. Net , 采用 C# 作为开发语言进行功能模块的设计与开发。 3. 2 系统实现 以某电厂 300 MW 机组为例来说明本文基于
摘要 : 为实现对发电机组 及生产过程的各种参数进行实时监测与诊断分析 , 设 计了基于嵌入式平台的 大型发 电机组远程状态监测与诊断分析系统的总体方案 , 开发了具有 多种通信协 议的嵌入 式数据采集 与监测平台 , 并针对典型 300 M W 发电机组 , 采用 pSpace 企业级实时历史 数据库和 C# 语言进 行系统 高级应 用功能 的二 次开发 , 实现了 B/ S 模式的大型发电机组远程状态监测与诊断分析系统 , 为机组 的优化运行 和实施状 态检修 计划提供指导性意见。 关键词 : 嵌入式平台 ; 远程状态监测 ; 故障诊断 ; 实时数据库 ; 发电机组 中图分类号 : T P277 文献标志码 : A 文章编号 : 1003 8930( 2010) 05 0066 05
Abstract: In or der to r ealize the real t ime monito ring and diagnosis analy sis for tur bine g ener ator unit s and its product ion process, a scheme of r emote condit ion monito ring and diagnosis analy sis sy st em based on embedded flatfo rm fo r larg e scale t ur bine g ener ator units has been pr oposed in this paper . T he embedded data acquisition and monito ring platfo rm wit h many kinds of co mmunication pro toco ls hav e been dev elo ped. A nd aiming at a typical 300M W turbine generato r unit, the pSpace enterpr ise real time database and the C# language ca rr ies on the system high level applicatio n functions w ere employ ed to realize the B/ S mo de remo te conditio n monit or ing and diag nosis analysis sy stem fo r larg e sca le tur bine g ener ator units. T he sy stem can pro vide the g uidance o pin ions for the o per ation o ptimizat ion and conditio n maintenance plan for the turbine g enerator units. Key words: embedded platfo rm; remo te conditio n monito ring ; fault diag nosis; real time database; tur bine g en er ator unit s
收稿日期 : 2009 07 14; 修回日期 : 2009 11 12 基金项目 : 上海市优秀学科带头人计划项目 ( 09XD1401900) ; 上海市青年科技启明星计划项目 ( 10Q A 1402900) ; 上海市自然科学基金 项目 ( 09ZR1413300)
第5期
彭道刚等 : 发电机组嵌入式远程状态监测与诊断分析系统
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1
系统总体设计
基于嵌入式平台的大型发电机组远程状态监
等通 信 方 式 从 发 电 机 组 的 分 散 控 制 系 统 DCS( dist ribut ed co nt ro l syst em) 、 厂级 监控信 息 系统 SIS( super visory inf ormat ion system in plant level) 、 数字 电 液 控 制 系统 DEH ( digit al elect ric hydr aulic co nt ro l system) 、 汽轮 机监测 仪表系 统 T SI( t urbine supervisor y inst rum ent ation) 等系统 或者通过嵌入式数据采集器从传感器中实时采集 机组各种工艺参数的运行数据, 采集数据经过多种 信号分析处理技术进行预处理后通过局域网发送 到本地监测与诊断中心的实时数据库服务器, 通过 故障诊断专家系统平台分析处理后形成各种监测 画面 , 如棒图、 趋势、 报表、 特征图谱等 , 以供本地监 测和诊断工作站对机组进行实时状态监测和诊断 分析 [ 4] 。 同时将监测与诊断分析结果通过 Web 服 务器向远程监测与诊断平台发布 , 供出差在外的企 业领导、 远程监测用户和诊断专家等进行远程监测 和分析使用。