发电设备可靠性的数据统计和评价指标

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【题目】我国火电厂发电设备可靠性探究 
【第一章】影响火电厂发电设备可靠性要素研究绪论 
【第二章】发电设备可靠性的数据统计和评价指标 
【第三章】发电设备可靠性指标分析 
【第四章】构建可靠性增长模型 
【第五章】提高发电设备可靠性的措施 
【结论/参考文献】火力发电设备可靠性相关因素研究结论与参考文献

　　第 2 章发电设备可靠性的数据统计和评价指标

　　2.1 发电设备可靠性理论

　　可靠性就是指一个系统或装置在一段给定的时间内，和给定的运行条件下处于正常运行的概率。在电力系统的可靠性研究中，为了方便起见，把电力系统分为电源，输电和配电三个系统，分别进行研究，然后再联系起来对整个电力系统进行可靠性分析。目前对电源系统的可靠性研究比较成熟，并应用于电力系统的规划设计、扩建和维修计划中。而对输配电系统的研究还有待继续深入。

　　现在人们的生活离不开电力，我们所用到的任何东西几乎都要用到电，各种工厂机械厂都依赖着电，所以这就对电力系统要求比较高，需要有较高的电力系统可靠性。那么，什么是电力系统可靠性，它是指在一定时间条件下和一定的质量标准范围内能够向电用户供应的电力量度，这个电力量度可以通过定量计算出来，发电设备的可靠性指标就是发电厂设备的运行状况，以及在运行过程中的管理水平的高低，这也直接影响到了发电企业的上网竞价。只有拥有较高的可靠性指标和良好的设备状况以及科学的管理方法再加上较低的发电成本，才能在上网竞价占有优势。所以，目前发电企业必须重视问题就是减少设备非计划停运和提高发电设备的可靠性，提高竞争能力，非计划降低出力次数，降低发电成本。很长时间历来，国内发电企业在设备可靠性管理研究方面一起存有误区，认为设备可靠性管理的研究并不能带来较高的经济效益，并且认为目前市场形势下对发电设备可靠性研究为企业赢利带来的作用是无关紧要的，从而忽略了这方面的研究。

　　2.2 发电设备可靠性数据统计

　　为了对一个随机变量进行全面的分析研究，一般必须对这个随机变量进行观察、取样，利用得到的原始数据再进行非参数估计，参数估计和置信区间估计等，得到了关于这个随机变量的概率分布和相应的数字特征，这样就可以掌握这个随机变量的全貌。对发电设备来说，其故障也是随机发生的，在进行可靠性统计时，基于前人的成就，一般不再对其进行统计假设检验，只作参数的统计计算。

　　可靠性统计的应用效果随着数据的积累逐渐地显示出来，客观地反映现状是统计工作的关键所在，要求统计人员坚持严谨细致的工作作风，各级领导大力支持。

　　2.2.1 原始数据统计

　　发电设备的停运和运行，在时间轴上是随机分布的，某个时刻所处的状态是不确定的，状态也是多种的，而且发电设备是可修复设备，有些状态之间是可以互相转移的。因此，在进行统计之前，必须对各种状态、统计范围，时间等作出规定。

　　根据统计范围及对象。对于一台发电机组，除了锅炉、汽机、发电机等主设备外，还必须有许多辅助系统和变电设备。为了全面地、客观地反映机组的状况，无遗漏地统计机组在统计周期内发生的每一个事件，对统计的范围、对象有必要作出明确的规定。对单元机组，规定为锅炉、汽机、发电机及其附属系统和配套的变电设备（包括高压开关）。

　　根据设备分层定义的统计。我们进行可靠统计的目的是为了改进企业管理，提高经济效益。通常须把从现场收集来的各种数据、经过处理，得到各种可靠性参数，然后反馈给不同的部门。由于各个部门的侧重点不同，所以对提供的参数要求也不同。如：在规划设计时，需要机组的各种可靠性参数；对运行管理部门，单有机组的参数显得有些太笼统，希望能反映设备的状况，而制造部门则注重将目标放在设备的内在质量。因此把机组分成不同的层次各种数据分门别类处理，以适应不同的要求。目前，将机组分为三层。第一层是机组，第二层是主设备，第三层是部件。在第二层中，其它设备包括变电、煤场、化学水处理、厂用电设备等。而部件就是组成主设备的部件及其附属系统，如：过热器、汽轮机叶片、励磁机、主变压器等。

　　什么叫故障停运？什么叫降出力运行？定义的状态必须是完备的，而且要考虑到技术管理水平，便于收集和区别。这样，实际碰到的每一个事件，才能确切符合所定义的状态中的某一个状态。以下是对一组状态的定义的介绍。

　　（1）运行机组并入电网，并完成规定的功能。

　　（2）备用由于调度要求或系统原因使机组解列，并处于停机待命状态。

　　（3）计划检修为了保证机组长期安全经济运行所必须进行的定期性的检查与修理。

　　（4）维修机组在运行中发现问题，需要进行某种额外的修理工作，但必须在向调度提出申请 72 小时后停机。

　　（5）强迫停运机组、主设备发生故障，迫使机组立即退出运行或在向调度部门提出申请 72 小时内停运。

　　（6）强迫部份停运由于部件故障或其它原因，机组须立即或在向调度部门提出申请 72 小时内降出力≧20%最大可靠出力，并持续时间 1 小时以上。

　　（7）预安排部份停运由于部件故障或其它原因，机组在向调度部门提出申请 72小时后降出力≧20%最大可靠出力、持续时间 1 小时以上。

　　在以上的几种状态中，只有运行和备用状态时发电设备可以正常运行，当处于其他五种状态时设备是处于不可用状态。

　　根据事件代码及数据汇总统计，主要关心的是机组处于停机和降出力的各个状态以及状态间的转移，都是从某个状态转变的时刻算起，作为下一个状态的开始，直至下一个状态转变为止，并作为一个事件。对状态转变的时间也要作出具体规定，比如：运行以并网时刻为准，停运以解列时刻为准等。而且非常关心产生这个事件的原因。把这些数据统统叫做原始数据，填写在统一的表格里定时汇总。

　　表格一般应包括厂名、机组编号、最大可靠出力、统计周期、发电量、事件的起迄时间，事件的起因、处理简介等。为了便于统一和用计算机处理数据，约定对每一事件都用 ABCD 四位数字的代码来表示，高位 A 代表机组所处的状态，后三位 BCD 代表产生这个事件的原因。原因代码统一编制，一般只编主要原因，并只编至部件一层。

　　这样，只要机组发生一个事件，就可以按照状态定义、产生事件的原因等选择合适的代码；再按照产生事件的时间规定，填报在统一的表格里汇总。汇总人员就以这些表格为依据，进行数据处理，计算出各种可靠性参数，供有关部门使用。

　　2.2.2 主要可靠性参数植态可用率 A,简称为可用率，又称有效度、可用度。在一定的维修条件下，机组经过长期运行后处于运行状态的概率，亦即机组的工作时间平均地占总时间（不包括计划检修和备用时间）的比例。

　　2.3 发电设备可靠性评价指标

　　发电设备的可靠性评价的指标和方法都是各不相同，主要是根据其在发电系统中的地位、作用及功能来进行判断分析，在发电设备中大多数都是可修复设备。

　　根据这些前提条件，为了能够准确评价设备的可靠性，必须提前做好以下准备工作，首先是明确定义与划分设备状态，根据设备状态的划分收集相应机组的可靠性数据，最终目的是构建出相应设备的可靠性评估模型。

　　这个主要是根据《发电设备可靠性评价规程》定义和划分的，在下图 2.1 中将机组和辅机的状态进行了划分。

　　2.4 可靠性增长性理论

　　2.4.1 可靠性试验

　　可靠性试验是通过发现问题、分析问题和纠正问题，提出纠正的措施，并加以实施验证以提高产品可靠性水平的试验。可靠性试验主要包括验证试验和测定试验两个试验。根据研究对象在生产的各个阶段的工作任务、设备研制不同，共包括四个步骤：a、环境应力筛选试验；b、可靠性增长试验；c、可靠性鉴定试验；d、可靠性验收试验。其中可靠性增长试验只有采取了有效的纠正措施来消除产品设计、制造缺陷，并不能提高产品的可靠性，只有在防止出现故障的重复发生之后，才能真正提高产品的可靠性。

　　2.4.2 可靠性增长过程

　　在可靠性试验之后，防止出现故障的重复发生之后，通过采取有效改进措施来消除产品设计、制造缺陷，提高产品的可靠性的过程称为可靠性增长过程。下图就是可靠性增长过程的三种不同形式，图中 R 表示可靠度，横坐标 t 表示可靠度达到所用的时间，图 a 是试验到发现问题到立即改进到再试验，可以看出产品可靠性呈现逐渐增长的状态。图 b 是图 a 和图 c 的综合，它是在 a、c 以后进行，是对实验过程中的问题进行解决，也存在共同解决的问题。图 c 是指设备可靠性不断增长的一个过程，显示的是一段试验发现问题结束，改进后继续进行试验。

　　从图 2.3 可以看出可靠性增长过程是从设备开始做试验最初的可靠性水平开始的。以火电厂为例，将可靠性增长试验开始定为是从机组满足整机启动条件并网开始，所以我们生产阶段的初始水平可以由设备的可靠性水平来设定，用 R0 表示。在试验的进行过程中，故障会不断的暴露出来，运行管理部门会针对故障不断的采取改进措施，从而使得设备的可靠度得到不断的提高。然而可靠性的增长一定不是无限递增的，并不是简单的时间递增函数，最终当试验达到了该设备所固有可靠度即设备本身结构所限定和产品规定的可靠性要求时，试验就会自动终止。

　　根据以上分析，可以得出三个基本要素会直接影响着可靠性增长，这三个基本要素的是：（l）故障暴露的充分与彻底程度；（2）故障的准确程度的分析与判断；（3）改正故障的有效程度。

　　2.4.3 可靠性指标的增长模型

　　着名的杜安（Duane）模型是世界上第一个可靠性增长模型，采取图 2.3a 中的试验和改进同时进行的方式是应用 Duane 模型的前提，最终使设备的固有可靠性得到逐步提高。Duane 模型假设采取边试验边改进的方式，设立当设备保持连续可靠性计划时，在双对数概率纸上试验时间与失效率曲线为直线关系，即

　　2.5 可靠性统计分析方法

　　2.5.1 设备的可靠性特征量

　　在对发电设备可靠性以往的研究中，会使用到 6 个可靠性特征量，在发电设备的主机和辅机的可靠性和状态检修的技术研究中评价设备的可靠性。

　　1.可靠度 R（t）

　　设备的可靠度是指机组在有限的时间范围内和所规定的条件下，能够完成工作任务的概率的大小。记为 R（t）。

　　2.5.2 在故障检修中可靠性分析技术的应用

　　状态检修 ConditionBasedMaintenance（CBM）狭义来讲是指根据根据设备的健康状态来安排检修计划，广义来讲是指通过检测和诊断设备得出目前设备实际相关信息，对设备的实际状况进行评估，判断出设备出现哪些状况，最后能够在故障发生前进行检修的方式。

　　状态检修是与传统的定期检修方式有着密切的联系，既有相同点也存在一定的区别：

　　定期检修是定期对发电设备进行检修，会根据设备的型号及材质不同检修的时间间断，检修的方法，检修的要求也各不相同，对设备发生故障的原因和损坏的规律进行总结检验，它是以固定的检修间隔期为基础，编制检修计划，对设备进行预防性修理，在我国发电设备的检修中定期检修方式得到广泛应用。在进行定期检修的过程中遵循以下两条原则：一、设备发生的故障时间和概率与其正常运行的时间成正比的关系；二，设备能够在故障发生前被修复或更换，因为可以依靠统计确定设备的故障率。

　　定时开展检查维修工作的时间由MTBF 进行明确，故障率数据只可以对普通机器或者拥有主导问题模式的繁琐性系统问题的平均故障时间进行明确，但是在实践运作中，机器的某些故障、问题是突发性的，比如由于人为操作不得当而导致的问题，此类问题的形成与平均故障时间之间没有任何联系。所以，只是在规划的时间段内对机器进行检查、维护，一般会出现过度维修或者未及时维修的问题，对于多出现突发性故障的机器而言，若未合理规划检修周期，那则需要对机器的运作状态进行高频率检修。

　　尽管在理论层面上，相对于定期检修而言，状态检修的效果更佳，不过要想使得我国所有发电厂的主机都能够实行预测检修（PDM ），这在技术层面来讲，实现难度非常大。电站实际运作表明：定期检修与预测检修联合应用的检修模式是一种比较科学、合理的检修模式。

　　可靠性研究技术是进行预测检修的重要方法，根据电站实际运作过程中所搜集的机器寿命数据信息，通过韦伯分布模型能够获取相应的可靠性特征量（比如问题率函数等），以此对辅助设备的离线监测间隔时间进行明确，能够辨识主体设备与辅助设备的问题故障种类，合理估算问题故障率。

　　2.5.3 预测故障率

　　发电机器的问题故障率指的是：当机器运行至时间点之后，于单位时间内出现问题的概率。问题故障率是评估可靠性的主要参考指标。问题故障率愈小，机器可靠性愈强。基于上节分析能够了解到，机器长期处于偶然问题故障期。在实践应用中，发电机器的故障形成多是突发性的，这就为设计科学的检修制度带来了一定的难度，不过这并不表示无法设计。基于可靠性理论，对设备问题故障信息进行搜集，通过韦伯分布模型定量估测机器故障率：参考公式，能够对取时刻的故障形成率进行估算。

　　在对电站 5 类辅助部件进行预测性检修（）的过程中，一般会应用到下述检测设备：一是便携式振动分析设备；二是红外热像仪；三是油液分析仪；四是马达检测仪等。依靠此类设备对电站辅助部门的主要特征信息进行定时检测，对其运作状态进行离线监测。而在进行这一工作时，需要解决监测间隔这一问题：如果监测间隔时间非常短，会增加检修工作者的工作量；如果监测间隔时间比较长，容易出现漏检问题。结合电站辅助机器的缺陷信息，利用可靠性研究技术，科学设定监测间隔。

　　电站辅助设备状态检查的周期和无故障时间均值之间不存在任何联系，作为评价电站机器可靠性的主要参考指标，无故障时间均值（Mean T imeBetweenF ailure）会对电站机器的规划、制造、应用以及维护等所有流程产生重大影响。无故障时间均值能够反映出在同周期内电站机器的应用期限、问题比率以及机器质量。

　　根据电站辅助设备的可靠性数据信息，对韦伯分布的形状参数m和尺度参数以及位置参数等相关参数进行明确，无故障工作时间均值MTBF公式如下所示：