火力发电厂设备精密点检体系及其应用

摘要/Abstract

摘要：

摘要: 国内火力发电厂一直存在设备检修过剩和检修不足的问题｡介绍了中国华电集团公司的精密点检体系, 结合振动分析､红外分析､超声分析､油液分析和电机电流分析 5 种技术手段, 全面､准确地掌握设备运行状态｡电厂应用结果表明, 精密点检发现并消除了大量的设备缺陷, 大幅减少了设备紧急抢修情况, 多次避免了机组降出力和非计划停运事件, 有效提升了火力发电厂的设备管理水平｡

关键词: 关键词: 火电厂, 状态检修, 故障诊断, 精密点检, 设备管理

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Abstract:In domestic thermal power plants, there always were problems of excessive equipment maintenance and insufficient equipment maintenance.The precision inspection system of China Huadian Corporation was introduced. In the system, five technologies, the vibration analysis, the infrared analysis,the ultrasound analysis, the oil analysis and the motor current analysis,were combined to grasp the equipment operation situation all sidedly and exactly.The application of the system in power plantsshows that large amount of equipment defects were found and eliminated by the precision inspection.The equipment emergency repair was reduced greatly, and the unit load reducing operation and unplanned shutdown incidents were avoided repeatedly.Theequipment management level of thermal power plant was raised effectively.

柯愈龙，陈光，吴峥峰，贺军. 火力发电厂设备精密点检体系及其应用[J]. 华电技术, 2015, 37(5): 21-23.

KE Yulong, CHEN Guang, WU Zhengfeng, et al. Precision inspection system of equipments of thermal power plant and its application[J]. Huadian Technology, 2015, 37(5): 21-23.

[1]	冯骥, 杨国华, 史磊, 潘欢, 陆宇翔, 张元曦, 李祯. 基于并行融合深度残差收缩网络的有源配电网故障诊断[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(6): 8-15.
[2]	任一鸣, 杜董生, 邓祥帅, 连贺, 赵哲敏. 基于GRU和GWO-KELM的电力线路故障诊断[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(3): 54-62.
[3]	汪李忠, 池建飞, 丁叶强, 姚海燕, 唐志鹏, 吴同宇. 基于NNTR-SMOTE与GA-XGBoost的变压器故障诊断方法研究[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(1): 84-93.
[4]	肖宏磊, 留毅, 夏红军, 缪宇峰, 俞啸玲, 杨海琦. 基于PCA与SSA-LightGBM的油浸式变压器故障诊断方法[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(3): 9-16.
[5]	杨晓燕, 谢满承, 郭小璇, 赵岩, 陈翀旻, 陈子民, 廖卓颖. 基于改进原子轨道搜索算法优化随机森林分类器的光伏系统故障诊断[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(10): 53-60.
[6]	龙思成, 黄志鸿. 基于多尺度极限融合网络的电力变压器故障诊断方法研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 78-83.
[7]	贾志军, 白德龙, 宋燕杰, 王剑飞, 李春新. 基于KPCA算法的电厂设备在线故障诊断研究[J]. 华电技术, 2021, 43(8): 48-53.
[8]	贾滨诚. 边缘计算在电力设备管理及运行维护中的应用[J]. 华电技术, 2021, 43(3): 14-19.
[9]	姜寅，任荭葳，陈凯，朱长江. 基于BP神经网络的风电系统控制器I/O硬件故障自诊断方法[J]. 华电技术, 2020, 42(5): 55-60.
[10]	胡杰，唐静，谢仕义，王云. 基于大数据技术的电厂设备状态评估和预警应用研究[J]. 华电技术, 2020, 42(2): 1-6.
[11]	黄绍伟. 自适应调频模式分解在轴承故障诊断中的应用[J]. 华电技术, 2020, 42(1): 54-57.
[12]	吴昌浩，曹景芳. 低速钢球磨煤机减速机齿轮断齿故障诊断及分析[J]. 华电技术, 2019, 41(5): 69-72.
[13]	冯坤. 1000 MW超超临界机组发电机调试期间振动问题的分析及处理[J]. 华电技术, 2019, 41(12): 41-45.
[14]	王佳梓1，王桂玲2. "云+端"大数据驱动的预见性电厂设备维护[J]. 华电技术, 2019, 41(11): 40-45.
[15]	倪新宇1，茅大钧2. 基于数据融合的超临界机组设备故障诊断研究[J]. 华电技术, 2018, 40(7): 5-9.

火力发电厂设备精密点检体系及其应用

Precision inspection system of equipments of thermal power plant and its application

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