【導讀】

　　我國經濟結構轉型和電力體制的改革在不斷深化。電力行業正處于穩健發展的狀態下，然而，近兩年來發電行業出現發電量過剩、年利用率大幅降低的現象。在當前“同網、同質、同價”的市場競爭環境下，發電廠作為推動發電行業的根本，需要不斷提高自己的內部管理水平，加強運營計劃、生產經營以及財務等各個專業的管理。提升在市場環境下的響應速度和準確度，從而更好地降低生產和管理成本、降低能耗，為電廠贏得利潤的同時實現智能電廠的轉型升級。

　　在2016年美國ASME電力會議上，杜克能源(Duke Energy)發表了“應用智能聯網電廠資產加強狀態監測并提高設備可靠性”的研究。近年來傳感器技術、數據采集和存儲技術以及軟件和分析技術等的快速發展，蒸汽輪機、燃氣輪機、變壓器等關鍵電廠設備可以變得更加智能化，杜克能源公司通過綜合性的狀態監測解決方案，獲取高效的業務洞察，實現了早期設備故障診斷，提高了設備整體的可靠性。本文中杜克能源公司還分享了高效維護策略的關鍵要素，以及如何尋求故障維修、定期維護、預測性維護以及前瞻性維護之間的最佳組合，來實現最優的運營和維護成本控制。借此文希望對我國電廠從運營與維護當中獲得高效的經濟效益，將設備數據轉化為更高的價值，早日實現智能電廠提供有益借鑒。

報告原文鏈接：http://proceedings.asmedigitalcollection.asme.org/proceeding.aspx?articleid=2579450

摘 要

　　受行業發展趨勢及長期不確定性的影響，美國電力行業一直在發生著劇烈變化。這些發展趨勢包括：

• 不斷增加的環境法規不確定性

• 天然氣供應的不確定性及價格

• 經濟/電力需求的增長與GDP脫鉤

• 燃煤/核能發電設施老化/燃煤發電退役

• 勞動力老齡化

• 分布式能源(DER)日益增加

• 客戶預期日益提高

　　這些趨勢迫使電廠要大力提高發電運營能力（如靈活性、運行范圍、機組爬坡率、降壓比等），提高設備可靠性，同時降低運營維護及資金預算。要在預算緊縮和資源限制下實現設備高可靠性和靈活性，就需要采用嚴謹的維護方法，并對以下維護策略進行優化組合：

• 被動性維護（運行到出現故障時維護）

• 預防性維護（定期維護）

• 預測性維護（視情維護）

• 前瞻性維護（綜合1、2和3以及故障的根本原因進行分析）

　　許多采用化石燃料發電的美國電力企業已選用并實現了符合核電運行研究所(INPO)AP-913規定的設備可靠性工藝所要求的各個要素。在AP-913的基礎上，電力研究所制定了一套由六個關鍵子進程組成的指導原則[1]：

1. 關鍵部件的范圍確定與識別（識別系統和部件的重要性）

2. 持續改進設備的可靠性（建立系統及零部件維護數據庫并不斷改進）

3. 開展預防性維護(PM)（有效實施預防性維護計劃）

4. 性能監測（監測系統和零部件的性能）

5. 采取糾正措施

6. 生命周期管理（長期資產管理）

　　杜克能源公司的燃煤發電設備大多都快到了使用年限，各個零部件已達到設計壽命末期，所以更加需要性能監測。目前這項工作還在由維護技術人員采用手持設備來進行。這種方法無法定期采集數據，因此也更難以開展發電設備維護趨勢分析與維護優化工作。

　　隨著近年來傳感器技術、微處理器技術、數據采集技術、數據存儲技術、通信技術及軟件的重大進步，蒸汽輪機、燃氣輪機、變壓器及大型電廠平衡設備等關鍵性電廠資產已能夠向智能型聯網電廠資產轉化。這些智能的資產通過軟件可視化，提供一種綜合性的狀態監測解決方案，可連續采集傳感數據并進行實時分析，提供有效信息并給出業務洞察。這一先進的狀態監測功能已成功用于早期設備故障診斷，是提高設備整體可靠性的關鍵所在。

　　本文闡述杜克能源公司創造及應用智能型聯網電廠資產，增強其對化石燃料發電設備狀態進行連續監測的能力。本文將討論當前已經實現的價值，并展望利用大數據及分析方法加強信息有效性、提升洞察力和可執行智能化的未來發展。

導 言

　　杜克能源公司化石燃料及水力發電業務的“真正目的”是實現無事件、可靠性、低成本、高效益的電廠運營。隨著電力行業的轉型，這一目標正日益變得更具挑戰性[2]，近期《Utility Dive》網站將原因總結如下：

1. 電力的商業模式不斷發生改變

2. 電力企業日益注重以客戶為中心

3. 電力企業采購入庫

4. 電力企業正在實現電網現代化

5. 有關產能設計改革及分布式能源DER價值的討論日漸升溫

6. 電力企業采用更多的太陽能

7. 電力企業面臨負荷增長的挑戰

8. 可再生能源力爭平價上網

9. 天然氣正快速增長

10. 燃煤發電業不斷下滑

　　化石燃料及水力發電業務(FHO)發展受很多方面的影響，有些影響甚至可能是目前尚無法完全理解的。一批化石燃料發電設施會出現老齡化問題（如圖1），也會有大量燃煤電廠退役（如圖2）。最為突出的問題是，勞動力老齡化和運營維護、資金與人力資源的緊缺。

圖1: 杜克能源公司化石燃料發電設施的投產／退役歷程

圖2: 杜克能源公司燃電設施的退役情況

　　因天然氣儲量豐富而價廉、間歇性分布式能源增加等原因，FHO在營運方面也將遇到越來越嚴峻的挑戰。當前，燃煤發電設施正采用不同的方式進行優化轉型，許多機組的循環再利用率需要提升、自身利用率的問題需要解決，還有的需要更靈活的運營方式。

　　在各個行業中，技術均已有相當大的進步。其中包括九大基本技術[3]：自動機器人、仿真、橫向及縱向系統集成、工業物聯網、網絡安全、云、增材制造、增強現實、大數據及分析技術。

　　技術領域內的這種根本性變化為應對現有及未來行業挑戰、保持能源領域相關性創造了機會。本文所討論的這些機會包括在資產狀況監測（高效維護策略和設備可靠性計劃的基本要素之一）等領域的應用。

維護策略和設備可靠性計劃

　　杜克能源公司選用了一種綜合性的高效資產管理方法，該方法注重三大核心要素：人員、工藝和技術（如圖3）。杜克能源公司的FHO維護策略，即高效資產管理的一個關鍵要素，旨在尋求電廠資產欠維護和過度維護之間的最佳平衡，以期實現最低運營和維護成本。視情維護法（如圖4）旨在尋求基于故障維護、預防性維護、預測性維護和前瞻性維護之間的最優組合。

圖3: 綜合性資產改良法

圖4: 視情維護法

　　FHO設備可靠性計劃用于執行維護策略，它基于EPRI規程指導方針[1]，該指導方針是與化石燃料發電行業多年合作而獲得的開發成果。

此類計劃有6個關鍵性的子進程（如圖5）：

圖5：EPRI設備可靠性法

1. 關鍵部件的范圍確定與識別（識別系統和部件的重要性）

2. 持續改進設備的可靠性（建立系統及零部件維護數據庫并不斷改進）

3. 開展預防性維護（PM）（有效實施預防性維護計劃）

4. 性能監測（監測系統和零部件的性能）

5. 采取糾正措施

6. 生命周期管理（長期資產管理）

　　維護策略的基礎是用于界定系統與零部件重要性的，它把每個系統或零部件的重要性分為三個等級：

　　維護策略的另一關鍵要素是監測系統和零件的健康狀況。可采用以下各種步驟和技術監測系統和零件健康狀況：

• 設備評估（采集并分析振動、油樣化驗、流量、壓力等數據）

• 設備檢查（鍋爐、渦輪機、大型電站平衡裝置等主要電廠設備）

• 采用狀態監測技術直接測定機械參數、電氣參數或熱動力參數

• 在線狀態監測（通過傳感器數據連續監測資產的性能）

　　采用在線狀態監測技術的開發成本遠低于其他技術，因而更加實用、易用。此項技術可替代手動數據收集，繼而把更多注意力放在數據分析上（如圖6）。

圖6: 監測系統和零部件健康狀況

增強狀態監測

　　如前文所述，當前是技術重大進步的時代。一些人將此稱為工業4.0 [4、5]，亦被描述為第四次技術革命，實際上就是第四次工業革命（如圖7）。

圖7: 從工業1.0到工業4.0的發展演變

　　工業4.0可概括為材料（包括納米技術）、先進制造（包括增材制造）和學習能力（歸功于計算及通信技術進步）的技術進步。因此，Schwab將其描述為：“其特征是，更加無所不在、更具移動性的因特網，更加便宜、更小巧而功能更強大的傳感器，人工智能和機器學習”[6]。

　　至此，發電行業獲得了在電廠關鍵設備（如鍋爐、蒸汽輪機、燃氣輪機發電機、變壓器）和關鍵電廠平衡設備中集成傳感器、先進計算技術、數據采集系統、數據存儲系統和軟件的機會。最終獲得具有智能化和連通性、能實現全套新功能與性能的“智能化聯網電廠資產”（如圖8）[7]。

圖8:智能型聯網電廠資產

　　因為上文所討論的技術進步，人們創造出了微電子機械系統(MEMS)，該系統通?？捎糜讷@得成本更低、可靠性更高且具有高級功能的傳感器設計。這種傳感器設計的功能可擴展為具備在線監測功能，從而使系統能夠支持視情維護、提高安全性和可靠性、提高資產的性能和可用性。適用于FHO資產的在線狀態監測技術匯總情況（如圖9）。

圖9: 在線狀態監測技術

　　當前，FHO正倡議與EPRI和美國國家儀器公司合作創建一個智能型聯網電站關鍵資產平臺。該平臺的架構（如圖10）。平臺的關鍵之處是利用無線通信技術使成本降至最低。

圖10: 智能型聯網電廠資產平臺

監測與診斷（M&D）中心的性能

　　FHO監測與診斷(M&D)中心是設備可靠性計劃的核心部分。幾乎所有設備都在故障發生前發出預警信號?？刹捎脿顟B監測技術偵測到這些報警信號，從而為修理工作的規劃、計劃和實施預留時間。這樣大大降低了嚴重故障發生的可能性，也極大降低了設備故障成本。

　　FHO監測與診斷中心接收有關資產性能及健康狀況的連續信號，每天一次。有成千上萬個高級模式識別(APR)模塊對數據進行掃描，一旦資產狀態偏離預期，就發出報警通知(Notification)- 監測與診斷中心負責初步調查，一旦檢出報警條件，就向電站發出通知，通知將闡明何處檢出異常情況，電站則與監測與診斷中心交互，以進一步調查。調查后的通知（通過調查，識別需要采取糾正措施的設備問題）亦稱判定結果(Find)。

　　通過對設備故障早期特征的偵測，預先發出通報特別有效，能夠避免設備在無法實現規定功能時造成完全或部分功能失效。還可能有助于維修排程的優化，并可將運營影響和維修成本降至最低。

　　智能型在線電廠平臺首創于2012年，于2013年初開始具備在線狀態監測功能。通知和判定結果的數量及相關趨勢的概括說明（如圖11）。

圖11: 監測診斷通知與判定結果

　　在過去的三年時間內，由于智能型在線電廠平臺中安裝了更多的傳感器，使得判定結果的數量呈現穩定的指數級增長（如圖12）。

圖12: 監測與診斷結果的歷史趨勢

　　通過設備故障早期診斷、規避突發故障（普遍導致維修成本增加、發電能力下降，且可能導致發生安全和/或環保事件的故障），能夠時成本大幅降低。

　　假設在發生于P-F曲線F點之前的P點發現設備故障（如圖13），可以通過更好的風險管理措施來評估故障成本的節省情況。示例中，如果故障發現于P2點，就會發現，同允許零部件運行至出現故障的情況相比較而言，早期故障檢測和糾正措施之間可能存在顯著的成本差異（Δ$）。

圖13: P-F曲線：潛在故障發展為功能故障的間隔時間

　　在更精確地估算成本節約量時，還考慮選用風險網格（如圖14）來分析潛在故障風險和影響。所選方法采用了Cook和Muiter[8]及EPRI[9]所述方法的要素。

圖14: 風險網絡圖

　　根據故障所影響的范圍來估算成本節約，可以分為三種情況：最小故障、嚴重故障和災難性故障。這三種故障情況的考量是發生的可能性，以監測及診斷中心未能檢出問題所導致的后果為前提。選用特定設備的歷史信息、故障的影響和維修成本，為系統和成本影響分析提供依據。一旦掌握了這些信息，就從三種“最可能”情形中減去糾正措施所花費的實際成本。

　　在下文給出的示例（如圖15）中，于低壓蒸汽輪機的兩個軸承上檢測出了高頻振動。發生災難性故障的風險非常低，這是因為操作期間，一旦振動水平達到報警閾值極限，就會發出存在高振動問題的警告。本例中可能情形的范圍從輕微軸承損壞到低壓轉子徹底毀壞。早期檢測最終獲得一個平衡點，用以在下一次停機時將實際成本降至最低。

圖15:蒸汽輪機成本節約示例的判定結果

結 論

　　杜克能源公司化石燃料及水力發電站通過安裝了智能型聯網電廠平臺，已經開始展現出更高的價值實現能力（如圖16）已有大量的“通知”和“判定結果”經證實顯著節約了成本（如圖17）。

圖16: 智能型聯網電廠資產的價值

圖17: 成本節約的歷史數據

　　這是非常令人振奮的成果，雖然還有許多愿景（如圖18）尚有待實現。未來將有比以往多更多的數據會被產生、被采集。手工數據采集量將大大減少，取而代之的是自動采集與分析。

圖18: 數據-信息-洞察-可執行情報

　　能夠非常清楚地看到，整合關鍵性電廠設備、數據、工藝和人員，會使得系統不再像以往那樣無法理解，而是能夠幫助知情決策、提高決策能力。然而，在現階段獲得信息和洞察力（事后認識）的途徑比獲得可執行情報（預見）的路徑清晰得多，后者涉及預測未來結果的可能性和根據預測結果采取措施[10]。

參考文獻

[1]EPRI, “Developing an Equipment Reliability Program Model”, EPRI 3002001348, February 2015.

[2]G. Bade, “The Top 10 Trends Transformingthe Electric Power Sector”, Utility Dive, September 17, 2015.

[3]M. Ruhmann, M. Lorenz, P. Gerbert, M.Waldner, J. Justus, P. Engel, M. Harnisch, “Industry 4.0 The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries’’, The Boston Consulting Group, April 2015.

[4]M. Hermann, T. Pentek, B. Otto, “DesignPrinciples for Industrie 4.0 Scenarios: A Literature Review”, Working Paper No.01 / 2015.

[5]M Krueger, R. Drath, H. Koziolek, Z.Ouertani, “A New Era”, ABB Review 4|14, pp. 70-75, 2015.

[6]K Schwab, "The 4th Industrial Revolution", January 2016.

[7]M. Porter, J. Heppelmann, “How Smart,Connected Products Are Transforming Competition”, Harvard Business Review,November 2014.

[8]M. Cook, M. Muiter, “Estimating Failure Avoidance Costs”, uptime oct/nov 11, 2011.

[9]EPRI, "Predictive Maintenance Program Development and Implementation", EPRI TR-108936, January 1998.

[10]J. Cutts, “Ghost in the Machine: The Predictive Power of Big Data Analytics”, Technology Trends to Watch 2015, pp.5-10, Consumer Electronics Association, 2015.

致 謝

　　杜克能源公司維護與故障診斷團隊成員對本文作出了貢獻并提供了相關技術專業知識，筆者特此深表感謝。也真誠感謝Charlie Gates（資深副總裁兼首席首席化石燃料及水力發電官員）的幫助。SmartGen遠景（智能型聯網電廠資產）之所以能夠成為現實，皆與他們的支持和幫助密切相關。

　　杜克能源公司誠摯感謝電力研究所(EPRI)和其他行業合作伙伴，感謝他們在公司大宗發電資產中智能型聯網資產必需工藝及技術的開發和應用方面所作出的貢獻。在行業協會定義和開發本文所述設備可靠性規程期間，EPRI給予積極指導，并為設備可靠性規程在杜克能源公司現有FHO設施內的應用提供了積極支持。此外，在杜克源公司的現有戰略性企業平臺開發項目中，EPRI也為項目的聯機實時狀態監測提供了指導和監督。其中包括新傳感器需求識別、信號處理與評估指導、監測與報警策略指導、網絡安全影響、數據管理和其他相關工作 – 詳見旨在未來發電規劃與實現的EPRI發電前景與情報信息集成倡議(I4GEN)。

　　最后，特別感謝作為我們整個SmartGen歷程中理想技術合作伙伴的美國國家儀器公司。早在該項目中，杜克能源公司就認識到，企業狀態監測軟件雖然基于公認行業標準，且具有開放性和可擴展性，但仍與市場上的產品存在巨大差距。國家儀器公司勇敢面對挑戰，并把InsightCM?帶入市場，解決了杜克能源公司所面臨的挑戰。像這樣的創新對國家儀器公司而言并非是新鮮事物（40年前就已存在），科學家、工程師和公司（如杜克能源公司）已在國家儀器公司的幫助下對其所屬領域有了深刻的認識，并借助定量分析作出了更好的業務決策。智能型聯網電站資產所依賴的國家儀器公司技術平臺，是工業物聯網(IIoT)通過傳感器數據、邊緣處理、分析論和企業軟件提高運營效率的典范。在開放式現成平臺上開發的此類解決方案，有助于使技術與不斷變化的挑戰保持同步，有助于促進相關領域內的專家創新。開放平臺有利于使成本與廠區設施相適應，在未來，開放平臺必將隨著各個行業推出IIoT解決方案而變得越來越重要。