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3月22日06:02，某電廠加負(fù)荷過(guò)程中，主值看到各參數(shù)都在超調(diào)，不免有些憂(yōu)慮。突然間，爐膛負(fù)壓劇烈波動(dòng)，光字報(bào)警一片閃爍?！?B引風(fēng)機(jī)失速了！”旁邊副值告警。

只見(jiàn)2B引風(fēng)機(jī)靜葉跳出自動(dòng)，爐膛負(fù)壓劇烈波動(dòng)、1B引風(fēng)機(jī)電流飛漲，各項(xiàng)參數(shù)都在急劇惡化，若不及時(shí)處理，隨時(shí)產(chǎn)生機(jī)組跳閘的風(fēng)險(xiǎn)。隨著值長(zhǎng)、主值一道道指令發(fā)出，當(dāng)班人員逐一執(zhí)行，爐膛負(fù)壓擺動(dòng)逐漸縮小，機(jī)組負(fù)荷逐漸穩(wěn)定在300MW。

“通知設(shè)備部到位，檢查2B引風(fēng)機(jī)情況，是否可以重新接帶負(fù)荷？”值長(zhǎng)說(shuō)完最后一道指令后，不禁陷入了沉思，“隨著脫硝改造，低低溫省煤器改造，以及公司配煤摻燒的常態(tài)化，煙道阻力越來(lái)越大，風(fēng)機(jī)失速裕量越來(lái)越小，下次一失速，將會(huì)是什么時(shí)候？”

軸流風(fēng)機(jī)失速事故，一直是困擾電廠安全運(yùn)行的潛在風(fēng)險(xiǎn)，小則降出力運(yùn)行，大則機(jī)組非停。

為有效解決這一問(wèn)題，朗坤智慧基于強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)，以風(fēng)機(jī)性能PQ線(xiàn)為判斷依據(jù)，將風(fēng)機(jī)特性、運(yùn)行數(shù)據(jù)、人工智能算法與電廠設(shè)備運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，構(gòu)建了基于“歷史數(shù)據(jù)+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”的故障概率預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集風(fēng)機(jī)的進(jìn)口風(fēng)壓、出口風(fēng)壓、風(fēng)機(jī)電流和動(dòng)葉開(kāi)度等關(guān)鍵參數(shù)，通過(guò)機(jī)理模型與AI模型的聯(lián)合判斷，能夠精確計(jì)算出當(dāng)前風(fēng)機(jī)失速的風(fēng)險(xiǎn)概率。

* 基于風(fēng)機(jī)P-Q圖的風(fēng)機(jī)性能實(shí)時(shí)監(jiān)視、接近失速區(qū)預(yù)警提醒

“一旦檢測(cè)到潛在風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)會(huì)立即向運(yùn)行人員發(fā)出失速預(yù)警，從而有效避免降出力運(yùn)行和非計(jì)劃停機(jī)事件的發(fā)生，提高機(jī)組和設(shè)備的可靠性?！迸c傳統(tǒng)的單PQ圖性能失速監(jiān)視預(yù)警相比，基于真實(shí)數(shù)據(jù)的AI失速概率模型彌補(bǔ)了風(fēng)機(jī)性能偏離出廠性能帶來(lái)的誤判，進(jìn)一步提升了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。

目前，朗坤智慧風(fēng)機(jī)失速預(yù)警模型已在國(guó)內(nèi)十余家燃煤電廠成功部署并穩(wěn)定運(yùn)行。

對(duì)此，客戶(hù)專(zhuān)家組評(píng)價(jià)道：“系統(tǒng)預(yù)警結(jié)果展示直觀，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用效果良好，為多家電廠挽回了千萬(wàn)級(jí)以上的經(jīng)濟(jì)損失，充分展現(xiàn)了朗坤強(qiáng)大的平臺(tái)建模能力、專(zhuān)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化能力以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施能力?！蓖瑫r(shí)，專(zhuān)家還指出，該風(fēng)機(jī)失速監(jiān)視系統(tǒng)超越了現(xiàn)有監(jiān)盤(pán)預(yù)警系統(tǒng)的性能，建議在發(fā)電行業(yè)廣泛推廣和應(yīng)用。