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　　內容概要：

　　電力行業重組的影響在多個層面上都有所體現。分布式發電和能源多樣化的發展，也相應造成了一些問題的出現，如負荷問題、缺乏切換靈活性以及可能的反向電流問題。而利用全新預測資產分析工具，電力工作人員將能夠在釀成問題之前提前預防。本白皮書闡釋了如何在電力運營和維護中運用這些工具。

　　簡介：

　　如今電力行業正努力尋找新的方式來應對不斷變化的能源市場。面對政府監管、激烈競爭和消費者需求提高等諸多壓力，構建更為可靠、高效和安全的電力系統迫在眉睫。分布式發電和能源多樣化的發展，也相應導致了一系列問題的出現，如負荷問題、缺乏切換靈活性以及可能的反向電流問題。此外，由于基礎設施老化和人員配備老齡化，還亟需進行資產更新和知識獲取。

　　大數據的出現無疑給電力行業帶來了福音，清除這些堪稱顛覆性的障礙指日可待。一些有遠見的電力公司開始投資于監控和預測分析工具，以幫助其充分利用這些數據。據Navigant Research 預測，到2023年，電力公司將在資產管理和電網監控技術領域注入500億美元的資金。 1 通過利用預測資產分析軟件，電力公司將能夠提高設備可靠性和性能，同時避免潛在的故障問題。這些工具還利用電網數據來優化維護工作，并降低運營和維護開支。

　　現場案列：設備故障

　　預測資產分析解決方案能夠提前預警設備故障和異常操作狀況，而這些問題是在傳統維護實踐中經常被忽略的問題。例如，一臺具有7個軸承(包含發電機軸承)的110MW蒸汽機型渦輪機的資產維護記錄顯示，一年多來該渦輪機零星出現許多單獨的問題，后來問題逐漸升級，最后導致設備徹底失靈。維護人員確認了渦輪機軸承振動問題，并采取了相應的糾正措施。完成維護后，又開始出現另一輪類似的零星問題，還有一些新的問題產生。

　　然后，我們利用最新預測分析工具(在此例中為施耐德電氣Avantis PRiSM?工具)對此設備的原始歷史數據進行了分析。分析結果非常重要。如果能夠提前部署預測資產分析解決方案，工廠工作人員在這一年多時間內就能夠提前被預警，即渦輪機熱膨脹問題發生，并長期存在和演化。通過建模實踐，此工具能夠檢測故障模式，并在故障發生前6個月提前預警。模型表明軸承振動只是其中一個癥狀，熱膨脹問題才是主要原因。通過主動修復維護將能夠解決熱膨脹問題，避免導致軸承振動問題和設備停機。這樣便可節省維護成本，且由于設備能夠正常運轉還將產生更多銷售額。在此例中預計可節省數百萬美元的成本(基于35天的停機成本及相關維修成本核算)。

　　圖1 異常顯示偏離渦輪機資產預期性能行為

　　圖1顯示了整體模型殘差趨勢(表示與預測資產運營的總體偏離)，并說明了工程師將如何提前發現該渦輪機的問題。圖1突出顯示了預測運營和實際性能之間的偏差，因此可提供提前預警。特別是該軟件將可以發現不斷惡化的狀況，而這些狀況在4月份導致了設備被強制中斷(以及此年中后續出現的其他問題)。運營人員將能夠采取相應措施，避免設備停機(以及相關停產損失和所增加的維護成本)。

　　其他優勢

　　維護實踐預測資產分析軟件能夠使運營和維護人員提高工作主動性。通過評估故障狀態并控制后果，從而避免突發的發電廠運營中斷。這可以轉移負荷以降低資產壓力或計劃必要的檢修停機。該軟件工具能夠提高計劃性，從而降低維護成本。企業可以從容預訂和運輸配件，在解決問題同時維持設備的正常運轉。此外，還可以根據設備狀況和性能適當擴展維護窗口。其他收效包括提高資產利用率和識別表現不佳的資產。

　　此外，考慮到電力損失、設備更換、生產率損失以及額外人力時間成本，預測資產分析軟件可以節省更多的開支。預測分析工具的功能就在于，能夠將原始數據轉換為易于理解和可行的洞察，從而提高可用性、可靠性和決策性。

　　預測分析工具使工作人員能夠直觀了解資產的實際和預期性能，包括環境條件、單位負荷和運營模式等詳細信息。運營人員還可以了解效率低下的方面以及對財務業績的影響。他們可以衡量現有措施和決策對未來的影響。風險評估成為更精準的科學和每個受監控資產的可能行為，并能夠被加以利用來優化資本和運營支出。

　　知識獲取是預測分析工具的另一個優勢所在。在勞動力過渡日益普遍的背景下，知識獲取可確保能夠重復利用維護決策和流程。因此，如果經驗豐富的工作人員離開公司，其多年積累的知識仍可被新進員工利用。

　　利用預測資產分析軟件可提高可靠性和效率，也同樣能提高客戶滿意度。電力公司能夠通過所需的見解，避免潛在設備故障和強制性運營中斷，而消費者也可獲得更為可靠的服務體驗。

　　下面列出了電力公司目前運用的多種維護方法。最終可達的準確性將取決于所部署工具的特點(參見圖2)。

　　圖2 維護程度經常與獨立資產或合并資產的風險等級有關。

　　維護實踐

　　被動維護

　　被動維護是最基本的策略，允許資產運行直至故障的發生。它僅適用于非關鍵型資產，而這些資產與發電的安全性或可靠性幾乎沒有或沒有直接影響。此方法還可用于具有極低維修或更換成本，且不要求先進技術投資的資產。

　　預防性維護

　　預防性維護(PM)方法將確保資產在達到故障點之前進行徹底檢查。預防性維護策略要求，根據定期計劃或良好維護實踐方面的運營統計和制造商/行業建議來執行維護工作。

　　基于狀態的維護

　　基于狀態的維護(CBM)專注于設備的物理狀態及其運行方式。如果某個衡量參數可作為反映潛在問題的優良指標，運用CBM方法較為理想。狀態必須由基于規則的邏輯定義，且該規則不會隨著負荷、環境或運營狀態而發生變化。

　　預測性維護

　　如果潛在資產故障會導致重大損失，則安全性或斷電風險比較高。在這些情況下將需要更為主動的維護方法。預測性維護(PdM)依靠傳感器數據和預測引擎來不斷監控資產性能，從而提前預警設備問題和故障。PdM通常采用先進模式識別(APR)技術，并需要預測性分析解決方案，來獲得設備健康狀況方面的實時見解。

　　預測性資產分析解決方案是全面維護計劃的主要部分。根據ARC Advisory Group的研究調查，僅1 8%的資產會因使用或年限而增加故障模式。2這就意味著在其他82%的資產中，預防性維護方法本身并不足以避免故障，因而需要更為先進的方法。預測性分析軟件可對比每個資產的歷史運營簽名與實時運營數據，以檢測設備行為中的細微變化。該軟件還可在偏離達到運營警告級別之前識別出這些變化，從而創造更多的時間來采取分析和糾正措施。

　　總結

　　以可靠性為中心的維護

　　所有上述維護方法都為可靠性為中心的維護(RCM)奠定基礎。RCM是一種專注于后果的全面的預測性策略，可利用該流程來確定應采取的操作，以確保資產運作的方式是用戶所想要的。RCM是最高級的全面集成維護計劃，如果沒有基本維護實踐方面的重復流程是無法充分部署的，其中包括使用預測分析解決方案來支持預測性維護。

　　預測資產分析解決方案可幫助電網運營商、系統工程師、控制人員以及許多其他工廠工作人員充分利用目前的海量可用數據并進行實時決策，而這些決策可靠性和性能會產生積極的影響。先進模式識別軟件可提供提前預警通知，并預留更多時間來計劃必要的維護措施，從而避免可能的設備故障并提高運作性能，幫助工作人員更高效地進行工作。

　　通過利用數據和預測性資產分析解決方案，發電和配電公司可以轉換其維護策略，減少尋找可能問題的時間，而將更多的精力投入在采取措施，以提高每份資產的投資回報率。全新的預測資產分析軟件工具可允許電力公司監控關鍵資產，以持續和實時識別、診斷和優化處理可能的設備問題。