[01722235]电厂热工设备状态检修技术研究

随着中国电力工业的快速发展，沿用已久的传统周期性计划大修的弊端越来越明显，造成人力与材料的浪费。在当前电力市场转向买方市场时，如何在保障设备安全运行的基础上，降低供电成本，提高经济效益，已成为焦点问题。因而，对电气设备如何实施状态检修是电业部门必须探讨的问题。实施状态检修的关键问题是确定设备的“状态”，通过一系列诊断，获取能判定设备健康状况的物理量，根据分析，确定设备状态是实现状态检修的前提。利用DCS提供的各种热工设备信息，采用基于智能的状态诊断方法，对变送器和执行器等热工设备状态进行监测分析，提供设备运行状态，预测寿命和检修建议。热工设备主要指传感器、控制器和执行器。对于传感器已开发了基于神经网络的和基于模型观测器的两类诊断方法，对于执行器，以电动执行器为例，研究了基于自组织竞争神经网络和神经网络模糊评判法的两种诊断方法，并在实际的试验装置上验证了所设计方法的有效性。在国内外展开的电厂设备状态检修的研究工作主要集中在主设备如锅炉汽机和发电机上。对于热工设备的状态检修问题的研究成果很少。所以课题组在传感器和电动执行器上的状态诊断技术研究成果具有探索性意义。已公开发表相关论文10 篇；制作完成计算机实时监测试验台1个。正进一步开展设备状态检修新技术的应用和推广工作。