基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别

闫修峰，王承亮，何修年，万松森，周东阳

（1.华电邹县发电有限公司，山东 邹城 273522； 2.华电国际技术服务分公司，山东 济南 250000；3.西安热工研究院有限公司，陕西 西安 710054）

电厂是为用户供电的重要场所，电厂设备运行状态对供电可靠性具有较高影响[1]。电厂设备出现故障时，可能发生停电等事故。电厂包含众多供配电设施[2-3]，电厂内设备具有数据量大、分布广以及种类多的特点，电厂设备状态的精准识别对于电厂稳定运行具有极高的重要性。

目前针对电厂设备状态识别研究较多，层次分析法、支持向量机以及贝叶斯识别方法等方法是应用于电厂设备状态识别中的常用方法，以上方法虽然可以实现电厂设备状态识别，但存在识别周期长以及数据采集成本过高的缺陷。以上方法需在设备离线状态下识别设备状态，无法体现电厂设备的实时运行状态。目前的研究通常利用卷积神经网络等分类算法分析振动信号，设备运行状态中的振动信号过于复杂[4]，对于识别结果存在一定的影响。电厂设备状态的智慧识别极为重要，电厂设备运行时，保障设备稳定以及安全运行是电力领域急需解决的重要问题。设备异常工作将造成严重的生产事故，设备状态精准识别有助于提前识别风险[5]，制定防治措施，避免设备运行过程中出现事故。周成以及王帅等人分别从递归特征以及全维度两个方面评估以及监测智能变电站设备状态[6-7]，以上2种方法均需采集设备运行过程中的振动信号，获取设备运行状态相关特征，通过人工智能技术实现设备状态的有效评估。热力镜像建模技术是新型建模技术，将该技术应用于电厂关键设备状态智慧识别中，研究基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别，利用热力镜像建模技术具有的高效建模性能，依据电厂设备状态的智慧识别结果，为电厂关键设备运维策略提供理论基础。

1 电厂关键设备状态智慧识别影响因素

电厂中包含众多的关键设备，明确电厂关键设备运行过程中状态变化的影响因素，依据影响电厂关键设备运行状态因素提升设备状态智慧识别性能。

1.1 变压器运行状态影响因素

变压器运行过程中受到电磁场、水分以及温度影响。变压器状态异常情况下，其绝缘性能存在较大差异。变压器的耐压强度以及机械强度可以体现其绝缘老化情况[8]，变压器出现局部放电以及绝缘电阻等情况同样可以造成变压器绝缘老化。通过油试验确定变压器绝缘状态，油试验情况下变压器状态变化见表1。

由表1可知，油中存在水分、导电介质等情况均对变压器运行状态具有较大影响。除以上因素外，变压器运行的温度、湿度等环境因素同样对变压器运行状态存在较大影响。

表1 油试验结果Tab.1 Oil test results

1.2 断路器运行状态影响因素

断路器长期运行过程中，容易存在机械磨损情况，断路器运行状态受电弧影响较大。断路器的电弧温度较高，电弧与触头接触时，容易出现变形以及损坏情况，即断路器的电弧磨损情况[9]。开断磨损是造成断路器状态异常的主要原因。断路器运行过程中的环境温度、环境湿度同样对运行状态存在较大影响。

1.3 隔离开关运行状态影响因素

隔离开关的瓷瓶断裂、导电回路过热等情况均可能造成隔离开关异常情况。影响隔离开关运行状况的主要因素为：导电回路过热、锈蚀、瓷瓶断裂以及操作失灵等情况。瓷瓶断裂是造成隔离开关异常运行的主要原因，隔离开关的瓷瓶断裂可能造成母线短路情况[10]，严重者可能造成停电情况。由于隔离开关长期在室外运行，因此，环境温度以及环境湿度对隔离开关运行状态具有较大影响。

1.4 互感器运行状态影响因素

互感器是电厂电力系统中的关键设备。互感器局部元器件温度升高、电容分压器短路等情况均可能影响互感器运行状态。互感器主要包括局部放电、电压下降以及中间变压器故障等情况[11]。互感器元器件中包含水分以及线圈引线接地等情况均可能造成变压器故障。环境过于潮湿可能影响互感器的绝缘性能，造成局部放电情况。

2 热力镜像建模技术

热力镜像建模技术是利用设备运行的热力数据实现镜像建模的重要技术。热力镜像建模技术可利用电厂关键设备的热力运行数据，明确镜像建模的规律，为电厂关键设备建模的一般规律建立完善的理论。热力镜像建模技术为电厂关键设备状态的智慧识别提供重要基础。热力镜像建模技术需依据电厂关键设备的理论模型进化以及确定设备的部分参数[12]。建模过程中需合理假设研究对象，避免建模失败。对于复杂的电厂关键设备，其物理结构变化存在较高的未知，设备内部作用规律以及连接方式存在极高的非线性、时变性以及复杂性，无法通过传统模型研究设备间的参数关系。热力镜像建模技术对于具有较高转速、高压、高温且具有复杂关联的电厂关键设备，可提升模型建立有效性。

热力镜像建模技术工作原理：采集电厂关键设备运行数据，依据所采集的数据采用遗传算法、支持向量机等人工智能技术建立电厂关键设备运行参数数学模型的过程。热力镜像建模技术可以解决采用热动力学原理建模无法解决非线性问题导致模型建立精度较差的缺陷。电厂关键设备中包含大量运行数据[13]，利用设备运行数据可以体现设备运行状态。目前数据挖掘技术以及人工智能技术高速发展，为热力镜像模型建立提供依据。热力镜像建模技术是包含机器学习、人工智能技术、模式识别技术、热能技术的众多学科的建模方法。

热力镜像建模技术优点如下：①热力镜像建模技术依据电厂关键设备的自然运行情况，形成模型的输入变量，无需人工方式设置输入变量[14]，对于电厂关键设备这一多变量、多回路耦合的复杂设备具有较高的建模有效性；②热力镜像建模技术无需假设系统结构，改善传统建模技术由于简化以及假设造成的误差，提升模型建立精度；③电厂关键设备为长期运行状态，形成大量的状态数据，采用热力镜像建模技术建立的数学模型可以有效体现电力关键设备运行过程中的动态特性[15]，提升所建立模型效率。将热力镜像建模技术应用于电厂关键设备状态智慧识别中，高效识别电厂关键设备状态，具有极强的实用性。

3 电厂关键设备状态智慧识别原理

采用热力镜像建模技术智慧识别电厂关键设备状态结构图如图1所示。

通过图1电厂关键设备状态智慧识别结构图可以看出，关键设备状态智慧识别主要包括明确数据源，确定建模目标、采集数据、镜像建模以及模型验证5部分。

（1）明确数据源。将来自电厂关键设备的实际运行数据作为热力镜像建模的数据来源。电厂关键设备运行数据具有监测点众多的特点，关键设备监测点可体现关键设备的全部参数以及设备状态[16]。测量的物理数据包括电流、电压、温度等众多物理量。所采集的数据具有时变以及非线性特点。

（2）确定建模目标。建模目标对于热力镜像建模技术的模型建立极为重要，确定建模目标可明确所建立模型的类型。采用热力镜像建模技术识别电厂关键设备状态的建模目标为输出关键设备状态识别结果。

图1 智慧识别结构Fig.1 Structure diagram of smart recognition

（3）采集数据。电厂关键设备数据采集包含众多监测点，模型建立前通过数据预处理、数据选择等方法获取目标数据集。热力镜像建模技术中关键设备的专业知识对于模型建立极为重要。热力镜像建模可以改善实验建模以及理论建模存在的局限性。热力镜像建模利用所采集的现场运行电厂关键设备数据建立模型，数据需具有较高的准确性以及可靠性[17]。关键设备运行历史数据的时效性决定了所建立模型的识别性能，所采集数据需具有较高的有效性提升建模效率。

（4）热力镜像建模。热力镜像建模即针对固定对象，基于完成处理的数据集，选取合适的算法建立目标识别数学模型的过程。关联分析、支持向量机等众多算法均为建立模型的重要算法，选取合适的算法是热力镜像建模技术的关键。

（5）模型验证。利用模型验证过程提升模型可靠性。将建模数据划分为模型训练部分以及验证部分，通过训练数据保障模型输出结果误差在固定范围内，此时所建立的热力镜像模型为正确模型。通过实际运行数据与模型输出数据的残差对比，验证模型有效性[18]，模型输出的残差序列为零均值白噪声时，表明所建立模型满足系统需求。通过完成验证的模型实现电厂关键设备状态智慧识别。

4 电厂关键设备状态识别方法

采用热力镜像建模技术实现电厂关键设备状态的智慧识别，将电厂关键设备的热力学参数作为输入量，将设备状态识别结果作为输出量。热力镜像建模技术将设备中间点温度作为关键参数。

4.1 建模目标

中间点温度在电厂关键设备运行过程中是极为重要的参数。中间点温度指在电厂关键设备的过热区域中选取某固定的温度测点，负荷变化情况下，将温度测点维持在与该负荷相对应的温度，维持电厂关键设备的温度为稳定状态。电厂关键设备的中间点温度测点存在异常情况或故障情况时，温度出现明显波动[19]，同时对设备机组负荷影响较大，将电厂关键设备的中间点温度作为热力镜像建模技术的输入变量，可以直观体现电厂关键设备状态变化情况。建立电厂关键设备中间点温度的数学模型，通过热力镜像建模技术实现电厂关键设备状态的智慧识别。

4.2 数据准备和变量选择

利用电厂关键设备的日常运行数据作为样本数据，电厂关键设备的日常运行数据具有较高的数据量。电厂关键设备状态的智慧识别属于非线性问题，其样本选取极为重要。所选取电厂关键设备的日常运行数据应具有较高的代表性，数据与数据之间应存在较高差异，所选取的样本数据应极简洁且样本间存在较高差异。依据电厂关键设备运行原理，选取设备电流、设备电压以及负荷作为模型建立的辅助变量。为了避免过多数据之间所存在的单位差异影响运算，需将所采集的数据标准化处理，完成标准化处理的原始电厂关键设备数据的平均值与方差应分别为0与1，提升热力镜像建模技术的运算稳定性以及运算精度。

4.3 选择建模算法

热力镜像建模技术的建模对象为电厂关键设备，热力镜像建模的关键技术是算法选取。选取最小二乘支持向量机算法建立输入变量为中间点温度的数学模型。最小二乘支持向量机算法仅需求解独立线性方程组即可完成训练，具有极高的快捷性[20]，应用于电厂关键设备智慧识别中的非线性建模，具有较高应用性。最小二乘支持向量机利用不同类别编码方式，构建一个目标函数优化体系，通过二分类器解决多类识别问题，通过二分类器将待分类样本所属类别直观输出。最小二乘支持向量机可以简化多分类问题，降低运算复杂性。采用最小二乘支持向量机算法构建热力镜像模型，具有更高的建模性能。

采用最小二乘支持向量机建立智慧识别电厂关键设备的热力镜像模型流程如图2所示。

图2 最小二乘支持向量机建模流程Fig.2 Least squares support vector machine modeling process

（1）获取模型样本。采集电厂关键设备的中间点温度样本，将所采集的样本通过小波变换处理，获取中间点温度样本的能量特征信息，将所获取的中间点温度能量特征信息作为采用最小二乘支持向量机建立热力镜像模型的训练以及测试样本。

（2）确定编码形式。选取最小二乘支持向量机分类识别模型的多类别编码方式，设置电厂关键设备的状态类别数量。充分考虑所建立热力镜像模型受最小二乘支持向量机编码方式的影响，选取最适合电厂关键设备状态识别问题的编码形式。

（3）选取核函数。采用最小二乘支持向量机建立热力镜像模型时，核函数的选取对于模型的识别性能影响极高。支持向量机常用的核函数有线性核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数等，依据电厂关键设备状态识别需求，选取合适的核函数建立热力镜像模型的电厂关键设备状态智慧识别模型。

（4）模型优化。确定核函数后，利用所设定的训练样本以及测试样本对采用最小二乘支持向量机建立的热力镜像模型参数进行优化，获取最佳的电厂关键设备状态智慧识别效果。

（5）模型测试。将待识别状态的电厂关键设备中间点温度输入所建立的热力镜像模型中，利用热力镜像模型具有的识别性能输出电厂关键设备状态识别结果，体现热力镜像模型识别过程中的泛化性能。

5 仿真实验

为了验证所研究基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别方法，识别电厂关键设备状态有效性，将该方法应用于某电厂中，选取电厂设备运行时采集的数据样本，将采集的80个样本作为测试集，使用测试集建立监测模型以划分设备的实际工作情况。

仿真模型与参数具体如下：额定容量158.8 MVA；有功功率135 MW；额定功率因数0.85；额定转速3 000 r/min；爬坡率3 MW/h；放电功率17 MW；放电效率为90%；锅炉额定蒸发量为480；给水温度250 ℃。

并将电厂关键设备状态划分为正常、警告、异常以及严重异常4种状态。分析本文方法识别电厂关键设备状态，识别对比结果见表2。

表2 电厂关键设备状态识别结果Tab.2 State recognition results of key equipment in power plants

由表3实验结果可以看出，本文方法可以实现电厂关键设备状态的智慧识别。采用本文方法智慧识别电厂关键设备状态的识别结果与电厂关键设备状态实际结果极为接近。电厂关键设备运行状态较好时，本文方法可精准识别关键设备运行状态；变压器等关键设备状态为警告以及异常时，本文方法仍然可以精准识别设备运行状态。本文方法在电厂关键设备状态为正常、警告、异常以及严重异常情况下，均可以实现设备状态的精准识别，验证本文方法具有较高的设备运行状态智慧识别性能，有利于电厂运维人员依据设备状态制定差异化的运维策略。

统计采用本文方法识别电厂关键设备，识别前后过程的拟合曲线，统计结果如图3所示。

图3 本文方法识别前后拟合曲线对比Fig.3 compares the fitting curves before and after identification

图3实验结果可以看出，本文方法识别后在15次迭代次数内即可实现运算稳定，获取电厂关键设备状态智慧识别的最佳适应度；本文方法识别前均在高于20次后最佳适应度为稳定状态，图3结果有效验证本文方法具有较高的运算性能，具有较快的识别速度，有利于电厂关键设备状态的高效识别。

本文方法采用最小二乘支持向量机建立热力镜像模型。统计不同样本点情况下，所建立模型的中间点温度输出结果与实际结果，对比结果见表3。实验结果可以看出，本文方法采用最小二乘支持向量机建立热力镜像模型，所建立热力镜像模型的中间点温度输出结果与实际中间点温度结果极为接近。中间点温度输出误差低于1 ℃，验证本文方法所建立的热力镜像模型具有较高的识别性能。

选取均方根误差、最大绝对误差以及平均相对误差作为评价本文方法智慧识别电厂关键设备状态的评价指标，本文方法识别不同类型电厂设备的均方根误差、最大绝对误差以及平均相对误差结果见表4。由表4可以看出，本文方法采用热力镜像建模技术实现电厂关键设备状态的智慧识别，智慧识别的均方根误差低于1，最大绝对误差低于2，平均相对误差低于0.5。实验结果再次验证本文方法具有较高的智慧识别性能，可以快速获取最佳的模型运行参数，性能指标优越，具有较高的泛化能力，验证本文方法具有较高的处理非线性问题的水平。

表3 中间点温度输出结果对比Tab.3 Comparison of intermediate point temperature output results ℃

表4 性能指标对比Tab.4 Comparison of performance indicators

6 结语

针对电厂关键设备状态智慧识别的模糊性以及复杂性，利用热力镜像建模技术实现电厂关键设备状态的智慧识别。通过仿真实验验证热力镜像建模技术具有较高的智慧识别性能，可以实现电厂关键设备状态的有效识别。采用方法识别电厂关键设备具有边界清晰的优势，识别结果与电厂关键设备实际状态吻合。模型具有较高的使用性能，识别结果具有较高准确性，可应用于电厂实际应用中。