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    14亿全民通电背后,科远的身影……
    发布时间: 2019-09-20
    访问量:7816

    不知从什么时候开始,我们需要电,就跟人需要呼吸一样,无时无刻。


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    小时候,印象最深刻的就是烈夏停电的夜,闷热难耐,即使今天待在24小时的恒温房依然忘不了那种感觉。


    今天,放眼全球233个国家和地区,中国是第一个,也是唯一的一个拥有近14亿的超庞大人口,却做到全民通电的国家。


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    这是所有中国电力行业从业者们数十年艰苦奋斗和执着付出的结果。而作为生产端的发电企业更是做出了巨大的贡献。


    发电企业亲密无间的小伙伴——188亚洲体育登录入口,深耕电力领域已二十余载,从早期通过智能仪表帮助用户建设模拟电厂;到以自主研发的NT6000智能分散控制系统、SIS/MIS等自动化、信息化产品帮助用户实现数字化电厂;到如今,融合

    大数据、人工智能等前沿技术,共同建设基于工业互联网的智慧电厂。


    合作无间 共同成长


    科远,不断以领先技术、产品、服务帮助电力企业实现更加智慧高效的运营,为中国电力事业发展贡献力量。


    前进的脚步,从未停止……

    最近,小科针对电力企业又推出一款新利器!

    火力发电智能预警系统IPAS

    来看看吧↓↓↓



    现代化火电厂是一个庞大而又复杂的、集成多种关键设备的工厂。其设备及工艺系统之间的强耦合性、系统的复杂性,以及设备工作环境(高温、高压、高速旋转)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,

    任何因故障而酿成的停机事故都会造成重大的经济损失和社会后果。


    此外,发电厂主辅机检修和维护还遵循多年以来的“大小修”传统,存在“欠修”、“过修”,设备检修成本高、不精确,检修工作效率低下。


    如果有一套可靠的智能预警系统

    二十四小时不间断地监视机组的运行状态

    该有多好!


    188亚洲体育登录入口 基于大数据、人工智能、机器学习等前沿技术,打造火力发电智能预警系统IPAS,全面提升火电机组的安全性、可靠性,为电站可靠运行保驾护航!


    火力发电智能预警系统IPAS能够在全负荷段动态监测重要设备、工艺系统状态,在设备及工艺系统发生异常还未恶化为严重故障时即可预警,为运行人员留有足够的时间处理异常,避免事故的发生,使处理风险的模式从传统的被动反应

    到主动规避、提前规划和准备,开创故障诊断发展的新方向。


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    IPAS凭什么这么强?


    高精度人工智能算法


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    灵活的部署方式


    系统采用B/S结构,既可作为独立系统运行,也可集成在控制层,或集成在SIS/MIS中,还可集成在区域或集团级的远程监控平台。


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    厉害了,我的IPAS~

    到底行不行,实例来说话



    01


    某9E燃机电厂高压给水泵驱动端轴承损坏案例


    该厂运行人员于2018年2月3日17时30分发现2号炉2号高压给水泵电流突发波动、驱动端发生异响、驱动端轴承温度上升,立即手动切换至备用泵运行。经检查发现2号高压给水泵驱动端轴承损坏。


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    智能预警系统IPAS监测结果


    智能预警IPAS监测结果如上图所示,在2018年2月3日13:50-15:00时间段,表征该泵健康度的数值在10左右,与正常运行工况值类似;在2018年2月3日15:00-15:30时间段,有明显的上升趋势,且大于10,表明该泵目前已偏离正常

    工况,呈异常状态;15:30-16:10时间段,该泵保持在非正常的稳定状态;16:10后,曲线变化较为剧烈,泵已经严重偏离正常运行状态。


    可见,智能预警系统IPAS能敏锐地捕捉到该高压给水泵的异常变化,且早于运行人员约3小时发现,实现异常状态早期预警,从而达到降低检修成本、提高设备可靠性的目的。


    02


    某660MW超超临界燃煤电厂末级过热器泄露案例


    该厂运行人员于2018年8月10日18时20分发现#1锅炉四管存在泄漏现象,随后停机检查。经检查,发现该锅炉末级过热器部分受热面已破损失效。


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    某660MW超超临界燃煤电厂末级过热器爆管前后智能预警监测曲线


    智能预警系统IPAS监测结果如上图所示,从图中可以看出:2018年8月9日0:00—23:59:59时间段,表征设备健康度的数值均在10以内,末级过热器尚未发生泄漏;在2018年8月10日0:00后,曲线呈上升趋势,表明末级过热器已发生轻微泄漏现象,此时数值为20左右;随着末级过热器破口面积的增加,泄漏越来越严重,末级过热器已严重偏离正常运行状态,此时数值高达100以上,远大于正常状态时的数值。


    因此,该末级过热器智能预警算法能快速捕捉到泄漏后的异常信息,早于运行人员近8小时发现,真正实现故障的早期预警。


    03


    某三菱M701DA燃机IGV门杆断裂案例


    该厂运行人员于3月10日深夜发现机组运行参数与往常不一致,遂检查发现IGV连杆断裂。


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    利用历史正常数据,运用特定智能算法建立模型,通过回放技术检测故障时段数据,发现3月10日17:30表征异常的红色曲线出现明显异常,比运行人员至少提前6个半小时发现,且能检测到3月11日04:00左右恢复正常。


    投入运行不久

    IPAS就凭借强大的预警能力崭露头角


    未来,科远将以不断完善的产品和解决方案,积极助力传统电厂转型升级,实现由智能向智慧的不断跨越,为中国电力事业发展贡献更大力量。

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