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电力企业全部工作必须以安全稳定环保生产为中心,向用户输送高质量电能。即使人力资源管理得再规范,财务管理得再规范,如果没管理好设备,发电机组、电网势必会经常停运,一切工作也都归于徒劳。
而要保证设备处于良好状态,设备检修势必要走状态检修之路。状态检修是根据设备性能和参数的监测结果及其处理措施进行的预防检修。在电力企业推行状态检修是电力生产技术发展的必然,也与“厂网分开,竞价上网”电力体制改革的环境和氛围相适应。状态检修的技术基础是设备状态的准确评价,根据各种状态参数信息,分析故障现象,总结故障特征和规律,评估故障发展的趋势,依据设备的重要程度采用不同的检修策略,并合理安排检修时间和检修项目,使设备处于“可控、在控” 状态。
所有脱离核心业务的工作,无论多么精细辛苦,都是搁靴挠痒;所有脱离核心业务的信息化系统,无论怎么华丽昂贵,都是空中楼阁。所以,信息化的终极目的是保证设备处于良好状态,保证安全稳定环保地生产。
施行状态检修应建立完善的技术档案,把好设备初始状态关,采用先进的在线监测手段 ,综合分析设备的技术状态。其中做好状态检测和分析,是施行状态检修的必要条件。在线状态检修软件,以软件人工智能算法和自学习为依托,以设备长期运行参数为基础,结合相应的管理制度,从技术本质上辅助状态检修。
众所周知,在一段时期内发电设备是24小时连续运行的。若靠人工进行检测和评价,很难保证其连续性,无论人怎么敬业也会疲劳,也肯定会发生检测不到位的情形,造成漏报。另外,设备状态需要及时作出评价和判断,而设备状态参数是多元的,仅凭人的脑力,既要参考当前的多元参数,又要对照知识库内判据,是很难胜任多元下设备状态的及时判断要求。人工智能算法和自学习功能,是状态检修软件走出实验室,迈向现场的必要条件。软件对海量参数检测数据进行分析,结合资产管理系统中的缺陷数据,作出设备状态的判断,提出报告,为制订检修计划提供决策依据。同时,自学习功能将获得的新知识,记录在知识库中,为后续的检测分析判断提供判据,保证系统内的判据自动更新。
状态检修软件功能取决于设备长期运行参数的积累。没有参数的积累,软件的算法就没有输入,再好的算法也无从运行。参数的积累,取决于完备的检测仪器和实时数据库的成熟应用。
现行的检修管理制度,多是计划检修的产物,带有很大的计划检修的色彩,不利于状态检修的开展。首先,要从思想上有所突破,为状态检修的施行作好思想准备。其次,从制度、规程、标准、检测设备等方面,为施行状态检修提供充分的支持。第三,在人力资源方面,给参与状态检修的人员提供良好的成长空间,让他们没有前途之忧,安心于状态检修工作。
只有从技术、管理两方面入手,才能把状态检修提上议事日程,才能实现电力信息化的终极目标。
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近日,云南电网公司昆明供电局以220千伏青山巡维中心为试点建成了云南首个状态检修示范区,设备问题发现及时率、状态评价准确率、问题跟踪处置率达到3个100%,实现了设备状态全感知、检修策略更精准。“通过深入调查研究,我们发现220千伏青山巡维中心超期未修设备占比高,设备问题数量和类型较有代表
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前言基于状态检修(CBM)对电力生产带来的经济效益,在我国加快这项技术推广符合市场经济条件下的客观形势要求,国内从90年代中期开始在数个电厂进行状态检修试点工作,建立了状态检修的初期组织机构和前期模式,目前,国内另有相当多的大型电厂也正在自行开始探索,启动实施状态检修计划。美国是开展状
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