1、项目背

随着基于计算机技术、大数据技术、物联网技术、可视化技术、云计算与服务等技术的可视化智能电厂的建设和应用，以及先进多种信息技术的应用使得发电设备监测、分析、诊断工具手段日渐成熟,这些都为开展基于数据融合的优化检修提供了非常好的条件，同时为开展以安全性为中心的设备状态检修提供了可能

目前发电企业设备检修体制普遍采用计划性检修和定期预防性检修，随着机组不断向高参数、大容量、高度自动化发展，现在发电企业所面临的问题是

（1）设备状态监测和诊断手段单一，效率低下。设备监测数据的采集仍主要依靠点检员现场手工监测记录，状态监测的软、硬件水平亟待提高

（2）没有稳定的专家团队作为技术支撑；对转机设备故障机理，缺乏系统的根源性分析。随着电厂人员结构的转变，设备管理人员日趋减少，年轻的职工占比越来越多，面对疑难杂症，经验不足，师傅的经验难以量化和传承

（3）没有专业分析诊断软件平台作为手段，脑袋跟不上脚步。点检人员与维修人员不能协同，不能在故障的萌芽阶段采取有效措施，难以实施精细化检修和优化检修，维修费用下降不明显

（4）现有的振动测试仪只具备普通的采集仪功能，不具备现场自动传输，智能诊断功能；设备诊断的智能化、准确度不高。自然，救火式的维修方式，也就在所难免

同时，对于重要设备，如锅炉、汽机、辅机等，缺乏智能化、规范化的管理、诊断系统，对于设备故障没有很好的分析手段，在各大集团争相建设智能电厂，提升设备管理水平的时期，设备管理系统无法满足新形势的要求

因此，引进并应用先进的设备管理体系，进一步提升设备状态检修水平,降低设备维护成本，是提高电厂设备管理水平最有效的途径

2、内

可视化五检合一决策体系，以“上医医未病”为理念，以提高设备可靠性为目标，以一码二级三可视为贯穿，以设备全寿命周期管理为核心，以数据驱动，从跨组织、业务、应用的视角对数据进行组织和管理，包括对整个数据生命周期中数据的处理、存储、转换、整合、分布制定相应的策略、模型、流程，建立以“状态驱动工作模式为主，计划驱动工作模式为辅”的管理模式”，利用各系统的在线与离线数据进行汇聚整合，经过大数据分析、专家知识库、人工智能诊断，形成以可靠性、安全性、可用性、经济性和环保性五个维度的状态检修评价体系，达到故障部位确定、故障原因确定、故障严重等级确定、故障解决方案确定、故障消缺成本确定，合理优化设备检修项目、级别、周期、策略、费用

3、主要做

（1）数据采集：数据采集解决数据怎么获取的问题，大数据分析解决数据清洗、提炼分析预测预警的问题，专家知识库解决数据诊断及五个维度评估标准数据的问题，五维度评估解决决策体系评估建立的问题，五定五优化解决输出使用的问题，三维可视化解决全寿命周期的可视化问题

（2）大数据分析：通过多方法的智能感知数据采集得到的数据包含了有效数据和无效数据，只有有效的数据对于决策体系才是可用的，针对于有效数据的提取采用大数据清洗、提炼的方法进行分类、标注、使用

（3）建立专家诊断知识库：在以在线数据、离线数据、工艺参数、监测软件数据及大数据分析的前提下，采用与各专家经验相结合的方法，形成各主要设备的知识库，用于解决数据使用和评估维度标准建立的问题

（4）五维度评价：以设备的健康状态为评价依据的可靠性、以设备风险状态为评价依据的安全性、以设备的寿命状态为评价依据的可用性、以设备的能效指标为评价依据的经济性、以设备的排放指标为评价依据的环保性。五个维度的评估从各方面对决策体系的建立进行了统筹，解决了决策评估体系的建立

（5）五定五优化：故障部位确定、故障原因确定、故障等级确定、处理方案确定、工时费用确定；五大优化，即：优化检修周期、优化检修项目、优化检修级别、优化检修费用、优化检修策略

4、创新亮点和值得学习借鉴之

（1）“运检一体化”的信息共享平台建

统一各专业数据，巡检、点检、精密点检、在线监测与检修触发管理共用同一个设备台账，所有的管理行为都从这个平台触发，打破信息孤岛现象

（2）专家诊断系统的大数据管

采用纯B/S架构（浏览器/服务器），各级人员及技术专家团队可直接通过各自局域网、外网掌握设备状态，远程技精确诊断设备故障，为机组的长周期安全运行提供专业的技术支撑

（3）五维度评价体系的建

以大数据分析为手段，在海量数据支撑下，通过专家知识库，建立可靠性、安全性、可用性、经济性和环保性五个维度的评价体系

（4）达到五个确

系统自动关联台账信息、备品备件信息、专家知识库诊断，达到五个确定：故障部位确定、故障原因确定、故障严重等级确定、故障解决方案确定、故障消缺成本确定

5、实施应用前后效果（益

系统实施应用后可实现以下经济效益

（1）比前三年因设备故障引发的“非计划停机”事件的平均数，降低90%

（2）设备劳动生产率提升20%-40%

（3）设备寿命延长，寿命可控

（4）应急检修量减少40%，检修人员的无效工作量减少45%

（5）比前三年平均每年的运维费用降低30%以上

（6）能有效提高工作效率，减少管理流程内耗，大幅减少管理费用

（7）备件备件周转率提升，库存降低20%-50%

6、可推广应用范

主要针对电力行业发电企业的推广应用

可推广应用于发电企业智能化建设、设备运维及设备可靠性智能提升、智能控制运行优化高级应用、设备优化检修领域