600MW 火力发电机组热工仪表故障诊断与检修策略研究

引言

600 MW 机组主蒸汽压力达 24.2MPa 、温度 566 C ，任何一次仪表误动或拒动都可能诱发 MFT（主燃料跳闸）甚至非停。据统计，国内同类型机组因热控原因导致的非停占比约 18%-22% ，其中仪表故障贡献度超过 60% 。传统检修存在两大痛点：

早期故障识别滞后：热电偶漂移、差压变送器膜盒渗油等软故障，往往在超差 30% 以上才被发现。

检修策略一刀切：无论关键还是非关键仪表，均采用“半年一校”或“一年一校”，造成过度检修与失修并存。

因此，研究精准、经济、可落地的故障诊断与检修策略具有现实紧迫性。

一、600MW 火力发电机组热工仪表故障诊断

（一）FMEA 深度表

FMEA 深度表是用于系统分析设备或者系统潜在的故障模式及该故障的影响的工具，它可以分析火力发电机组当中潜在的问题，比如它可以通过分析主汽的温度，其潜在的故障模式一般是热电偶漂移 >2%/ 月，这样就会导致其温度的示值偏高，这也就会导致保护误动和喷水减温水量的异常，这种异常情况一般在FMMA深度表中严重度等级评级为“5”，其产生的原因可能是套管的损坏或者氧化，这种失效发生的可能性评级为“3”，一般专家建议相关的工作人员对这种故障每半年进行校检一次，这种失效形式探测度一般是“5”，那么这种失效模式的风险优先数就是“75”，所以这种故障就是要优先处理的高风险点；它也可以分析信号传输的位置，这种位置一般的潜在故障模式主要是卡件通道噪声 >0.5%FS ，这种故障的主要影响就是会导致火力发电机的温度会出现随机跳变 ±2C ，其对系统的主要影响就是会导致控制回路的振荡，其严重的等级一般评级为“4”，这种故障产生的一般原因主要是接地不良，这种失效发生的可能性评级是“2”，一般的专家建议相关的工作人员对这种线路问题进行每半年一次的接地电阻测试，这种失效形式的探测度等级一般是“4”，那么这种失效形式的风险优先指数就是“32”，所以这种失效形式就不是高风险点。相关的工作人员可以将以上的数据分析结果导入到 Excel 当中自动的对风险优先指数进行计算，并将风险失效指数 >40 作为高风险点，这样就可以在系统触发提醒之后就可以及时的让相关人员进行故障的排除。

（二）数据驱动模型细化

1. 数据治理

相关的技术人员可以采用 1Hz 原始值 +1min 平均值双路存储进行采样，这样可以精准的将火力发电机的运行数据提取出来，然后可以利用 3σ 法 + 滑动中位数滤波对所提取出来的数据进行野值剔除，之后就可以利用线性插值 <5min ，>5 min 标记为 NAN 不参与训练，这样可以使得所提出来的数据更加精确，让之后的数据分析可以更快地定位到故障所出现的地方。

2. 特征工程

相关的工作人员可以以数据当中的均值 μ 、标准差 σ_σσσ 、峰度 K、峭度因子C 为时域，并将 FFT 前 5 个主频幅值作为频域，并利用以上的这些数据来计算温度变化速率 dT/dt、与相邻测点差 ΔT，工作人员还可以利用 Python 脚本自动计算并存入 InfluxDB，这样可以节省大量的人工费用，使得工作人员可以迅速分析到火力发电机的运行状态，并对可能会产生的故障进行预警。

3.PCA-SVM 模型参数

工程师可以将 PCA 模型的参数设立为 n_components ^-8 ，累计解释方差≥ 97%，可以将 SVM 模型的参数设立为 kernel='rbf'，C=10， γ=0.01 ，工程师可以采用 5 折交叉验证法进行相关的参数验证，并利用 GridSearchCV 对预设的参数进行调整，如果出现正负样本比例的失衡，工程师可以采用 SMOTE 对火力发电机组的数据进行采样，这种参数模型的评价指标是：Precision =94.1% ，Recall=89.7%， F1=91.8% ，AUC=0.96，工程师在部署上述模型的时候，在训练阶段应当使用离线的 GPU 服务器，在推理的阶段应当转化为 ONNX 模型，在 DCS上层服务器 CPU 运行，单次的推理应当 <15ms ，这样可以保证获得的参数更加的精确化。

4. 预警逻辑

如果上述模型的 SVM 参数大于 0.85. 系统就会自动的触发高危预警，并引发长达一分钟的警报，这样可以及时地通知维修人员对故障位置进行排除，从而保证了火力发电机工作的安全性。

（三）物理冗余模型细化

1. 软测量方程

工程师可以利用软测量方程来测量主汽温度，并利用所得来的数据来进行稳态能量平衡的计算，可以利用以下公式进行相应的计算： Tms=(hms^Δ- hfw ×(1-y)) / c_p，在这个公式当中 Tms 是发电器运行之前的蒸汽焓，它的大小由Pms、Tms 软测量初值迭代计算，hfw 是给水焓，它的数据来源来自于省煤器入口测点，y则是高加抽汽率，它的数值由轴加功率反推，c_p是定压比热，它的值取1.996kJ/(kg⋅K) ，利用上述公式可以将火力发电机组的主汽温度测量出来，从而可以根据计算的数据将其还存在的故障分析出来，从而可以及时的进行检修工作。

2. 误差分配

这种方程式的计算方式会存在着一定的误差，传感器上的误差大概是 ±0.5%FS ；软测量上的误差大概是 ±1.8 ℃（3σ）；总不确定度是 ，这也就满足了ASME PTC6.0 对于主汽温度的要求（ ±2.8^∘C ）。

二、600MW 火力发电机组热工仪表的检修策略

（一）风险矩阵操作手册

风险矩阵的操作手册的使用工具是 Excel 模板 +Power BI 可视化，这种工具可以精准的将风险分析出来从而达到预警的目的，这种操作手册的更新周期应当是每月自动的滚动刷新故障库，其主要的运行流程是：运行部会事先的将当月的故障清单导出，并让热控队对这些故障的 S、O、D 进行相应的评分，然后他们讲这些数据上传到系统上，系统就会自动的计算风险优先指数并生成相应的热力图，领导层可以针对这些数据召开月度的风险评审大会，并在会议上确立Ⅰ / Ⅱ / Ⅲ类检修任务，从而使得工程师可以根据仪表故障的优先级进行相应的故障排查与检修。

（二）威布尔参数计算模板

工程是可以利用威布尔参数计算末班来对计算机化维修管理系统中过去 5年关键仪表更换记录，其使用的工具可以是 Python lifelines 库，这样对过往维修数据的分析可以更加地确认故障发生的情况，并及时的进行检修，其主要的实施步骤是：工程师先对“服役时间 - 失效状态”数据进行整理工作，并利用fitter=WeibullFitter.fit(T, event_observed) 这种代码的形式对相应的数据进行输出，这样可以将所需要的 β、η 及 95% 置信区间这些关键的数据计算出来，并利用Matplotlib 来回之这些火力发电机组热工仪表的可靠性曲线，并将这个曲线嵌入至PowerPoint 当中并在生产报告会上进行相应的汇报。

（三）检修工单模板

工程师可以设计相应的检修工单，并将维修工人检修之后所写的工单保存下来，这种工单的主要内容包括了工单号、测点KKS、风险等级、计划开始、计划结束、所需备件、人力工时、质检点 (H 点 /W 点 )、完工验收等，这样可以将维修工人的工作记录下来，这样可以在下次故障发生的时候及时地进行校对，并进行针对性的解决。

（四）数字孪生闭环

工程师可以采用数字孪生的闭环处理，其架构的边缘是 DCS OPC UAServer $$ Kafka → Flink CEP， 它 的 架 构 的 云 端 是 Python 微 服 务（FastAPI）+PostgreSQL，并设立相应的反馈线路，比如当维修工人在现场检修完成之后，相应的试验数据就会通过平板 APP 进行上传工作，云端则对模型进行重新的训练，并利用参数回写 DCS 诊断模块，并且还会每月一次的将试验数据进行灰度发布，从而可以让数据更加的透明化。

（五）实施案例

本研究针对某电厂的 600 MW 火力发电机组热工仪表进行了相应的实践分析，本次投入的高风险探测点高达 187 个，通过实践的结果显示，仪表的故障停运次数从 5 次 / 年降至 2 次 / 年，维修工人校检的工时也从 640 h 降至 432 h，平均的预警时间在 4.3 分钟左右，同时也产生了更多的经济利益，按边际利润 0.12元/kWh，年增发电量收益约 110 万元，校验人工成本节约12 万元。

（六）策略总结

600 MW 机组主蒸汽压力达 24.2MPa 、温度 566‰ ，任何一次仪表误动或拒动都可能诱发 MFT（主燃料跳闸）甚至非停。据统计，国内同类型机组因热控原因导致的非停占比约 18%-22% ，其中仪表故障贡献度超过 60% 。传统检修存在两大痛点：

① 早期故障识别滞后。热电偶漂移、差压变送器膜盒渗油等软故障，往往在超差 30% 以上才被发现。

②检修策略一刀切。无论关键还是非关键仪表，均采用“半年一校”或“一年一校”，造成过度检修与失修并存。

因此，研究精准、经济、可落地的故障诊断与检修策略具有现实紧迫性。

结语：

本文提出的“FMEA- 数据驱动 - 风险矩阵 - 寿命曲线”一体化方法，突破了传统热工仪表管理的两大瓶颈： ① 变“事后抢修”为“事前预警”，故障识别时间由小时级缩短至分钟级； ②变“周期检修”为“状态检修”，检修费用下降近三成而可靠性不降反升，希望未来可以研究 5G+ 边缘计算在分布式 I/O 层面的实时诊断，并探索AI 与TSN（时间敏感网络）融合，为更大容量机组（1000 MW及以上）提供可复制的解决方案。

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