Первый в России комплекс предиктивной аналитики для энергетического и промышленного оборудования Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

ПРОГНОСТИКА

Первый в России комплекс предиктивной аналитики для энергетического и промышленного оборудования

максим Липатов

Главный специалист по эксплуатации СУМиП Управления мониторинга и диагностики M.Lipatov@zaorotec.ru

АО «РОТЕК», Химки, Россия Ключевые слова

удаленный мониторинг, прогностика, предиктивная аналитика, энергетическое оборудование, промышленное оборудование

Нарушение штатного режима работы энергетического объекта зачастую вызвано аварийными ситуациями, связанными с отказом оборудования. Современным решением для прогнозирования и оптимизации технологических процессов, а также для предотвращения возникновения проблем в будущем, является интеграция системы удаленного мониторинга и прогностики. Это позволит повысить безотказность работы энергетических установок и обеспечить значительную экономическую выгоду за счет сокращения внеплановых простоев предприятия.

За рубежом для мониторинга состояния оборудования электростанций, прежде всего атомных, где проблема надежности ранней диагностики отказа оборудования имеет максимальный приоритет, разработана система, в основу которой положен метод подобия, сравнивающий текущее состояние оборудования с предыдущим, принятым за эталон. По отчетной информации, переход на систему предиктивной аналитики позволил зарубежным генерирующим предприятиям:

• значительно снизить стоимость обслуживания оборудования (более чем на 4,5 млн. долл.);

• избежать 90% внеплановых остановов и, соответственно, потерь выработки энергии;

• снизить удельный расход условного топлива за счет оптимизации режимов работы оборудования (на 0,5%);

• уменьшить размер страховой премии на 40%.

В настоящее время все газовые турбины большой мощности, поставленные в РФ зарубежными изготовителями, сопровождаются долгосрочным сервисным контрактом, в составе которого предусмотрена система удалённого мониторинга (СУМ) технического состояния. Держателем такого контракта чаще всего выступает фирма-производитель или иная зарубежная сервисная фирма. Сигналы в СУМ забираются от датчиков газотурбинной установки в закрытом режиме и направляются по интернету на сервер Экспертного центра, расположенного за рубежом.

Отечественное решение

Для поддержания стабильной работы энергетических установок компанией «РОТЕК» создан первый в РФ Центр удаленного мониторинга и прогностики (г. Химки) с собственным программным обеспечением и алгоритмами контроля. Программно-технический комплекс предиктивной аналитики «ПРАНА» осуществляет непрерывную диагностику, оценку ресурса узлов и деталей, анализ и прогнозирование изменения технического состояния объекта. Объектом мониторинга может быть любой промышленный агрегат — паровая или газовая турбина, котел, насос, нагнетатель, трансформатор или их совокупность — энергоблок, электростанция,

строительные конструкции — здания, мосты, эстакады, плотины, оснащённые необходимыми датчиками для контроля параметров состояния.

Для объекта мониторинга, оснащаемого системой, создается эмпирическая модель, которая строится с помощью специального статистического алгоритма по выборке векторов значений технологических параметров (векторов состояния) за период работы объекта, принимаемый за базовый период, с которым будет производиться сравнение поведения объекта для обнаружения отклонений технического состояния. Построенную модель можно представить в виде многомерной поверхности в пространстве технологических параметров, в окрестности которой могут располагаться векторы, соответствующие с достаточно высоким уровнем достоверности использованной для построения модели выборке. Параметры этой поверхности и ее окрестности определяются с помощью статистического алгоритма.

Изменение технического состояния, автоматически определяемое системой, вызывается зарождением и развитием дефекта деталей, узлов и систем объекта мониторинга из существующего множества (рис. 1). Система весьма чувствительна. Она обнаруживает отклонение на самых ранних стадиях

изменения технического состояния и при этом указывает также на ранжированный вклад каждого технологического параметра в наблюдаемые изменения технического состояния, что позволяет выбрать направление поиска источников возникающих проблем. При накоплении некоторой статистики обработки данных событий система позволяет создавать правила для автоматического определения проблемных узлов и деталей объекта мониторинга.

Архитектура системы

1. ПТК «ПРАНА» интегрируется в штатную АСУ ТП и не требует каких-либо изменений в конфигурации оборудования (рис. 2). Количество подключаемых энергоблоков не ограничено.

2. Сигналы данных с микроконтроллеров турбины поступают на сервер нижнего уровня, расположенный на территории ТЭС.

3. Данные транслируются на сервер верхнего уровня по защищенному каналу связи в Центр обработки данных АО «РОТЕК» (ЦОД). Этот сервер предназначен для обработки и хранения полученных данных в течение длительного периода времени.

4. Далее информация передается на мнемосхемы экспертно-аналитического отдела ЦОД для обработки.

Рис. 1 — Дефекты турбин, определяемые системой «ПРАНА»

82

Экспозиция НЕфть газ 3 (49) АпРЕЛь 2016

5. Экспертно-аналитический отдел формирует и передает рекомендации по устранению возникшего дефекта.

6. Рекомендации направляются на ТЭС представителю эксплуатирующей организации.

Функции системы

• Построение эталонных математических моделей различных режимов работы оборудования с учетом его индивидуальных особенностей.

• Автоматическая индикация и оповещение (sms, e-mail) о выходе значений параметров, характеризующих работу оборудования, за границу, заданную эталонными моделями режимов его работы.

• Автоматизированное аналитическое определение причин выхода значений параметров, характеризующих работу оборудования, за установленные пределы при помощи «матрицы дефектов».

• Прогнозирование вероятного срока безотказной работы оборудования.

• Сравнительный анализ различных режимов работы оборудования для однотипных объектов.

• Выделение опасных режимов работы оборудования.

• Прогноз ресурса узлов и деталей.

• Резервное хранение архивных данных.

• Безопасный удаленный доступ к данным о работе оборудования в реальном времени.

Превентивная диагностика

Раннее обнаружение возникающих дефектов и отказов в работе позволяет диагностировать проблемы до того, как они превратятся в аварии (рис. 3). Например, если отклонение зафиксировано за 3 месяца до выхода параметра на уровень предупредительной сигнализации, есть возможность оперативно локализовать дефект, осуществить логистику запчастей и провести плановый останов и ремонт.

Остаточный ресурс узлов и деталей рассчитывается по принципу «безопасной эксплуатации по техническому состоянию» на основе определяющих параметров, изменение которых приводит объект в неработоспособное или предельное состояние. Комплекс позволяет в любой момент оценить остаточный ресурс, причем у специалистов есть возможность оценить как краткосрочный (на ближайшие минуты-часы), так и долгосрочный прогноз (от 1 года до 5-7 лет).

Система автоматически в режиме онлайн определяет изменение технического состояния и сигнализирует об этом в журнале событий. Данные о работе оборудования хранятся в течение жизненного цикла. Имеется возможность определения изменения технического состояния при его анализе по архивным данным в режиме офлайн.

Опыт применения в России

К настоящему времени программно-техническим комплексом оснащены

четыре газотурбинные установки типа ГТЭ-

160 (У94.2) мощностью 160 МВт на электростанциях ПАО «Т Плюс»:

Пермская ТЭЦ-9 - с мая 2015 г. Кировская ТЭЦ-3 - с сентября 2015 г. Владимирская ТЭЦ-2 - с октября 2015 г. Ижевская ТЭЦ-1 - с февраля 2016 г.

Эффект от внедрения

• Снижение риска наступления аварийного случая, путем перевода большинства отказов из категории внезапных в разряд прогнозируемых.

• Увеличение межремонтного периода оборудования за счет раннего обнаружения и устранения неисправностей во время запланированных остановов.

• Сокращение продолжительности вынужденных простоев оборудования и сведение их к нулю.

• Снижение затрат (до 30%) на сервисное обслуживание оборудования. На основе информации о фактическом состоянии оборудования осуществляется переход к планированию ремонтов, оптимизируется логистика запчастей и сокращается время неплановых простоев и неготовности.

• Получение достоверной статистической информации о работе оборудования позволяет прогнозировать остаточный ресурс деталей и узлов (время наработки до наступления неработоспособного или предельного состояния).

| Аварийная сигнализация, останов j

п Л И о в ы й р е м

Предупредительная сигнализация 1 J

—рЩ

А Ж

т

! 1 I 1'

Рис. 2 — Архитектура системы

Рис. 3 — Преимущество раннего обнаружения отклонений

Выявление неполадок

Прогноз аварий и поломок

Определение причины

Расчет ресурса Планирование ремонтов

Онлайн/Оффлайн режим Локальное развертывание

Время выявления изменения контролируемой величины относительно модельного значения составляет не более 1 сек. Количество контролируемых величин для блока ПГУ мощностью 240 МВт (на базе ГТЭ-160) -порядка 500.

Прогнозирование с математически рассчитанной вероятностью 85% поведения систем, оценка степени деградации узлов по изменению контролируемых величин.

Диагностирование причины изменения измеряемой величины за 30^80 секунд с момента выхода измеряемой величины из границ модели.

Определение в любой момент времени остаточного ресурса узлов и деталей оборудования.

Формирование на любой момент времени номенклатуры заменяемых, ремонтируемых деталей и оптимального срока проведения ремонта с учётом состояния оборудования, диспетчерского графика его работы и логистики склада.

Онлайн режим обрабатывает данные с КИПиА в режиме реального времени.

Оффлайн режим позволяет обрабатывать архивные данные за выбранный промежуток времени.

Возможность создания локальной системы

Таб. 1 — Возможности комплекса предиктивной аналитики «ПРАНА»