刘洋
华电国际宁夏新能源发电有限公司
摘要：设备智能诊断技术系统在智慧电厂中具有广泛的应用空间，故而需适当扩大应用范围，增强诊断效果。在此之上，本文简要分析了设备智能诊断技术系统的作用及应用现状，并通过充分应用文本提取技术、打造高端专业技术团队、规范设备智能诊断流程、有效引入电力专家系统等要点，以此实现电厂智能化发展。
关键词：智能诊断技术系统；智慧电厂；专家系统；文本提取技术
前言：智慧电厂将成为未来我国电厂建设的主流趋势。因此，应结合设备智能诊断技术系统的特征促使电厂实现高效绿色发电目标。智慧电厂的建设能在产业发展中形成循环式经济，以此降低我国电能损耗。早在2018年智慧电厂论坛中，我国能源研究会领导曾提出：未来发电方式的调整是为了更好的适应智能社会的发展。因此，借助设备智能诊断技术系统可进一步加快智慧电厂的建设速度。
一、设备智能诊断技术系统的作用
智慧电厂的建设目的是在优化现代化电厂发电结构的情况下实现高效绿色发展。而若在智慧电厂中应用设备智能诊断技术系统，可促使智慧电厂更快速的落实建设内容。以往智慧电厂项目主要是通过数据采集、诊断、处理等环节对电力设备故障加以检测。而智能诊断技术可在现有基础上进行自动化处理，并对异常故障的未来走势进行科学分析，从而掌握预测结果，可有助于电力企业降低投入成本、调整资源配置。尤其在大数据时代下，有利于电厂快速完成产业转型任务。因此，设备智能诊断技术系统在智慧电厂的建设项目中具有重大作用。
二、设备智能诊断技术系统应用现状
（一）基础研究较少
我国设备智能诊断技术系统的研究工作只集中于对先进诊断方法的深度研究，如神经网络算法、遗传算法等，而忽视了基础性研究的重要性，这样将直接影响其应用效果，甚至会导致后期研发工作缺乏重要的参考依据。因此，要想保证设备智能诊断技术系统在智慧电厂中体现出显著的实用价值，应增加对基础性研究数量[1]。
（二）信息了解不全
事实上，设备智能诊断技术系统在具体应用过程中要求对电力设备故障进行精准化诊断，并秉承着“全面性”诊断原则，对电力设备整体性能及结构进行深度分析。而今在设备故障诊断研究工作中，更侧重于对电力设备中单个部件的诊断，从而导致设备诊断工作达不到预期效果，并且造成疑难故障诊断受到阻碍。所以，在实际应用期间应从全局角度出发，加深对故障信息的理解。同时，还应提高技术人员科技应用水平，以此获得良好的应用成果。
（三）系统研发不到位
在设备智能诊断技术系统研究过程中主要是以振动信号采集为主。而针对电力负荷、温度流量、电流电压等动态数据的采集效果重视度不高，由此降低了对电力设备故障诊断的准确性，并且不利于对设备故障展开深度检测。故而需对诊断流程加以重调，确保智慧电厂项目拥有良好的发展前景。
（四）电网调度不完善
我国配电网在电能需求量日益增大的情况下出现了电网调度不完善的现象。一般而言，调度中心会在配电网出现故障时，将故障信息上传至调度中心。工作人员需从海量的故障数据中进行筛选，这不但会降低工作效率，而且还会影响数据处理精准度。因此，设备智能诊断系统技术在应用时可充分体现出它的智能数据筛选功能，以此为智慧电厂配电网调度工作提供重要保障。
三、设备智能诊断技术系统在智慧电厂中的应用要点
（一）充分应用文本提取技术
要想保证设备智能诊断技术系统在智慧电厂中发挥出真正作用，应当保证系统中具有良好的文本提取功能，从而为电力设备故障诊断提供重要的数据支持。
第一，在研究设备智能诊断技术系统时应当充分考虑到文本数据的提取效果，并根据历史数据快速找到故障点，以此提高故障诊断效率。
比如在湖南某电厂中，汽轮机组的额定功率为6000kW，且额定电压为6300kV。在其正常运转过程中转速可达到1710r/min。一直以来该汽轮机组都处于正常运行状态，但后期却发生了线圈烧坏现象。在具体诊断环节，常通过采集汽轮机组振动频率对其进行定性。而工作人员后期发现维修后的汽轮机组转速超过了3000r/min。常规诊断法是人工检测轴瓦位置及润滑油质量等，不但极度消耗时间，而且准确性还不高。所以，在研发设备智能诊断技术系统时应采用文本数据自动提取的方式，快速采集有关设备的所有信息，从而达到最佳诊断效果[2]。
第二，文本提取技术还能通过建立词库模型的方式，将电力设备相关的信号转化为数据语言，并参照词库模型中的信息快速查找与设备诊断工作相关的资料，从而实现分类检索，提高设备故障诊断效率。
（二）打造高端专业技术团队
设备智能诊断技术系统与人工智能技术相比有所差异，故而在实际设计环节需要积极打造高端专业技术团队，从而为智慧电厂的实现储备扎实的人才力量。
首先，设备智能诊断技术系统在智慧电厂中的应用需要技术人员具有统筹观念及较高的信息技术实践水平。由于设备智能诊断技术系统中有许多环节都需要人为进行设计，故而应适当提高技术人员能力，并从采集到的数据中快速找到与数据库中相似的匹配内容，从而提高电力设备故障智能诊断效率。
其次，要求设计人员具备良好的信息知识库构建能力。一般而言，设备智能诊断技术系统的应用效果与知识库构建质量有着重要关联。因此，设计人员应充分利用自身才能确保所建立的知识库足够先进且完善，以此为智慧电厂的建设提供重要助力。
最后，技术人员除了需要具有上述能力外，还需要拥有准确识别并处理各种故障案件的能力。同时，还应注重设计经验的积累。任何新技术系统的开发都离不开技术人员的支持。所以，电力企业在打造智慧电厂时应当结合自身经济条件适当增扩技术中心规模，必要时还应为技术人员提供充分的培训机会，使其在培训活动中强化自身技能，以此满足电厂转型需求。与此同时，技术人员还应针对设备智能诊断技术系统的应用技巧进行有效学习，保证它能为智慧电厂的发展提供重要保障[3]。
（三）规范设备智能诊断流程
1.信息采集
在智慧电厂中应用设备智能诊断技术系统时还应遵照一定的操作流程体现它的实用价值。其中最为关键的步骤是信息采集。只有所采集到的电力设备数据足够充分且可靠时，才能保证后期得出的诊断结果准确性更高。一方面，在信息采集阶段应当对电力设备各项参数进行有效获取。另一方面需重点采集设备振动数据。由于大多数电力设备运行故障都与振动因素有关。因此，应将其作为主要采集区域。
其一，在信息采集过程中还应针对电力设备特征功能进行细致分析，包括波形指数、变形度、信号强弱幅度等，这些都能成为故障诊断依据。同时，还应结合电力设备的结构得出设备参数与振动数据之间的关系，以此为智能诊断工作带来辅助作用[4]。
其二，在设备特征提取阶段还应采用多元化提取方式，以此满足不同电力设备的实际需求。目前常用的提取法包含频域综合分析法与机载激光点扫描法。不但能够准确提取设备故障信息，而且还能从全局角度对设备动态参数进行管控，以便智慧电厂能够实现精准诊断故障。
其三，在提取设备特征后还应进行科学分析，这也是设备智能诊断技术系统最重要的内容。同时，还需结合数据信号绘制信息采集图，比如轴心轨迹图，如（图一）所示、设备振动走势图等，它们都可成为数据设备智能诊断技术系统的应用依据，以此为智慧电厂的高效发展奠定基础。
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2.故障处理
在故障处理流程中主要分为推理与预警两部分内容。其中在推理阶段重点展现的是设备智能诊断技术系统的异常运行检测功能。在智能技术下无需进行建模即可具备自行计算能力。以往在故障诊断工作中，需要依靠多组对比实验结果反复对设备进行调试，最终可完成维修任务。但常规故障诊断法多半以靠人工进行排除，不利于智慧电厂的高效、绿色发展。因此，在设备智能诊断技术系统中可降低故障诊断工作的难度，按照逐层推理、综合解析的方式快速识别出故障起因。而在预警阶段，可在设备即将出现故障前就发出预警信号，由此可帮助电力企业节约维修成本，也能强化电能供应效果。
同时，在应用智能诊断预报系统时，还要求系统配备586机型CPU设备，且系统内存不宜低于16MB，硬盘空间至少应≥1G。由于该系统整体报价约为25万元，故而可根据智慧电厂的建设标准进行优选。
比如国网浙江电力科学研究院在2019年7月份确定了智慧电厂项目规划，并将建设目标设置为“研发清洁化、安全性、友好型智能发电技术”。为了尽快实现智慧电厂的发展目标，它专门引入远程诊断预警技术，并借助云平台对电力设备数据进行深度挖掘。同时，还建立了移动式互动共享平台，对设备进行实时监测预警，由此推动了智慧电厂的建设进程。基于此，设备智能诊断技术系统的应用也需借鉴相关经验进行全方位检测，从而提高电力设备诊断的智能化水平。
（四）有效引入电力专家系统
在智慧电厂中应用设备智能诊断技术系统时需有效引入专家系统，这样才能提高该系统的适应性。专家系统主要是指智能化推理程序，它能够仿照专家思维从知识库中对设备故障情况进行分析与推理，从而得出准确的诊断结果。专家系统一般包含人机接入端口、知识库与数据储备库、解释模块等。专家系统的引入能够为配电网调度工作提供辅助作用。用户可借助人机接入端口与专家系统之间建立联系，然后经由解释模块、推理程序、知识库，最后传递到专家模拟界面中，依据专家经验及专业知识对设备故障进行分析，由此可保证故障诊断信息的全面性。同时，在专家系统的支持下，还能加快设备智能诊断技术系统的诊断速度、增强容错性。专家系统可依靠模糊理论对设备故障信息进行有效筛选，避免因错漏而影响最终诊断水平。
在新时代背景下，计算机程序的信息处理要求日益增高。因此，智慧电厂的建设具有一定难度。所以，相关人员在应用设备智能诊断技术系统时应充分汲取成功的电厂智能化诊断经验，保证智慧电厂能够朝着良性发展的方向前进，从而为人们提高更优质的电能供应服务。
比如东胜热电企业曾推行了“可视化智能运行系统”，从燃料、发电机、热网运行等部分借助“5G网络技术”实现了“无人运煤”、“无人巡检”等目标，并且经由智能巡检机器人在智慧电厂中进行显示层与核心层的有效互动，为人们提供清晰的监控界面。
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结论：综上所述，设备智能诊断技术系统是智能电厂的重要组成部分。因此，研发人员应高度重视设备智能诊断技术系统的重要性，具体可从文本提取、技术团队、诊断流程、专家系统等方面着手，同时还需在建设智慧电厂时结合新时代发展特征引入先进的科学技术，进而发挥出设备智能诊断技术系统的真正作用。
参考文献：
[1]王同文,刘宏君,邵庆祝.智能变电站二次回路智能预警及故障诊断技术研究[J/OL].电测与仪表:1-6.
[2]龚陈龙.浅议智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术[J].电子测试,2020(02):102-103+90.