发电厂可靠性管理现状及发电设备可靠性评估探讨

发电厂可靠性管理现状及发电设备可靠性评估探讨

王鹏宇

（龙滩水电开发有限公司 广西 天峨 547300）

摘要：本文分析了发电厂可靠性管理仍处于宏观评价状态的现状，阐述了目前发电厂可靠性评估的问题；并依据可靠性基础理论，提出了发电设备可靠性评估建模的基本方法和主要问题的解决方式；指明了发电厂可靠性管理的主要应用方向。 关键词：发电厂、可靠性、评估、建模

1 前言

随着社会经济的发展，我国电力工业进入了大电网、大容量、大机组时代，可靠性管理作为提高电力系统安全经济运行的重要手段，在宏观评价和系统设计、设备制造、生产管理等方面发挥着重要指导作用。但通过调查分析发现，发电企业的可靠性管理仍处于宏观评价阶段，某个特定设备或系统的可靠性状态无法准确评估，不能有效指导发电运行和生产管理。根据发电企业可靠性管理情况，结合发电生产的特点，对发电设备的可靠性评估提出个人建议。

2 发电企业可靠性管理现状

可靠性管理两项重要的内容就是可靠性评价和评估。可靠性评价是指运用统计方法，对过去某一时间段发生的特定事件进行记录；可靠性评估是利用可靠性理论和特定方法，建立可靠性模型和算法，对即有的或设计中的设备可靠性进行定量分析[1]。对于发电厂而言，它的可靠性往往被视为电力可靠性系统中的一个元件，其可靠性管理主要是根据《发电设备可靠性评价规程》的要求进行指标统计、分析和评价。这种过于宏观的评价，对电网的管理有效，但无法满足发电企业对设备可靠性管理的需要。目前看来，在发电企业生产运行管理的各个阶段，可靠性管理并未真正回归到其本源，即发电设备或系统的可靠性评估。

发电企业为什么没有开展可靠性评估工作是值得探讨的问题。经过对部分发电企业调查发现，主要存在以下几个方面因素。第一，发电企业对可靠性评估在生产管理中的重要性没有充分的认识；第二，发电企业对可靠性分析、评估理论和方法掌握不够，可靠性评估专业人才缺乏；第三，发电企业设备多，构成复杂，建立可靠性分析模型困难；第四，可靠性评估基础指标数据缺乏，不能科学有效开展评估工作；第五，生产管理因素对设备可靠性是如何产生影响需要探讨。

对于上述问题的前两方面因素，可以通过落实可靠性管理责任，开展可靠性知识教育培训，合理配置人力资源等手段解决。后三个方面因素是各发电企业应当研究的重点，必须解决可靠性建模、可靠性基础数据获取等问题，认真分析设备管理因素对不同类型设备可靠性的影响。

3 发电设备可靠性定量分析建模

广义上的可靠性评估数学模型是一个以时间为变量的函数。它是在一个设备或元件的全生命周期内可靠性评估方法，它的数学定义为：在规定条件和规定时间t内无故障持续完成

规定功能的概率，可用R(t)来表示，也可称为可靠度[2]。与之相对应的不可靠度的定义为：在规定的条件和规定的时间t内，由于故障不能完成规定功能的概率，可用Q(t)表示。并存在这样一个关系：

R(t)?Q(t)?1

对于一个发电设备而言，已经丧失功能的可靠性为0，已经完成功能的可靠性为1。所以，安全生产管理最为关心的不是过去事件，而是当前能够完成功能的概率有多少。对发电设备当前时间节点可靠性状态的评估，更具现实意义。因此，本文不对设备生命周期的可靠性进一步讨论。

3.1 可靠性建模的基础理论

可靠性模型体现的是系统与元件之间的可靠性逻辑，可靠性建模是系统性任务定量分析的最重要手段和最关键环节。可靠性建模方法很多，如：框图模型、马尔科夫模型、仿真模型等[2]。对发电企业而言，尽管设备繁多，但多数可作为独立的分析、评估对象，且内部控制逻辑关系较为简单，选用框图模型已经能够满足绝大多数设备或系统的可靠性评估。这里简要介绍可靠性框图模型及与之适应的可靠性定量分析数学模型建立方法。

下面图1是一个三套互相完全独立，且互相备用的排水泵组，每个排水泵组由电源P、断路器B、电动机M和水泵W构成一个独立排水功能单元，这三个排水功能单元共同完成排水功能，形成了完整的排水系统。

图1 排水设备图

根据可靠性基础理论，每个排水功能单元的可靠性由电源rP、断路器rB、电动机rM和水泵

rW的可靠性共同决定，各个独立的排水功能单元的可靠性框图见图2。

图2 独立排水单元可靠性逻辑框图

它们均是实现功能的必要条件，在可靠性逻辑上构成了串联关系，则三个排水功能单元的可靠性r1、r2、

r3分别为：

r1?rP1?rB1?rM1?rW1 r2?rP2?rB2?rM2?rW2

r3?rP3?rB3?rM3?rW3

因每个独立的排水功能单元均是实现排水功能的充分条件，在可靠性逻辑上构成了并联关系，整个排水系统的可靠性框图见图3。

图3 排水系统可靠性逻辑框图 则整个排水系统的可靠性r为：

r?1?(1?r1)(1?r2)(1?r3)

如果将某个元件成功完成功能的概率定义为R，失效的概率定义为Q，则

R?Q?1

从上面的实例可以发现，由n个独立的串联元件构成的系统，成功完成功能的概率为：

Rs则

Rs?R1?R2???Rn??Ri

i?1n由n个独立的并联元件构成的系统，成功运行的概率

Rs则为：

Rs?1?(1?R1)(1?R2)???(1?Rn)

?1??Qi

i?1n因此，并联系统失效的概率

Qs为：

Qs??Qi

i?1n发电厂的各个设备，并不是单纯的串联系统或并联系统。但无论它有多复杂，均可以根据元件在设备中所发挥的作用，画出如图2、图3的串联、并联，或类似于如图4的串联与并联混合的可靠性逻辑框图，根据框图可以建立数学模型。

图4 混合型可靠性逻辑框图

从这些逻辑框图可以定性分析出影响设备可靠性的关键环节，在可靠性指标信息完整的情况下，可以根据数学模型定量计算可靠性。 3.2 发电设备可靠性建模方法

在发电生产设备中，经常由主设备、附属设备和辅助设备等子系统共同构成。各个子系统往往又由控制对象和控制装置的不同元件组成，很难用一个简单的可靠性逻辑框图来描述。按设备各个元件的物理关系和控制逻辑绘制的逻辑框图非常复杂，人工计算困难，不利于可靠性的分析与评估。因此，根据工作经验提出以下可靠性分析方法。 3.2.1 功能单元分割法

功能单元分割法就是将复杂设备中，某个相对独立而又功能单一的子系统或设备作为对象，从复杂的系统或设备中分割出来，进行可靠性分析。比如水轮发电机组的冷却系统，作为水轮发电机的附属设备，往往影响到主设备安全运行，可以将冷却系统单独进行可靠性分析，而不必考虑发电机定子、转子对冷却效果的影响。

本方法的优点在于分析针对性强；被分割单元简单，便于可靠性分析；同类单元之间可对比性强。其缺点是不利于系统性评价；分析管理的指标数据量大。这种方法主要适用于功能界限划分明显，外围设备对其功能无影响或影响较小的子系统。 3.2.2 功能逐级分解法

功能逐级分解法就是按照设备的各个元件在设备中实现的功能关系及功能实现的次序依次绘制可靠性框图。如图5，为一个双电源可切换电动控制系统，分别由电源P1、P2，断路器B1、B2和电机M、控制装置C构成。在控制逻辑关系上两套电源与断路器、控制装置和电动机依次构成了先串联、再并联、后串联和串联的关系。控制装置尽管从物理连接上并联于系统中，但从控制逻辑关系上属于串联，其可靠性逻辑框图如图6。

图5 双电源电机控制系统简图

图6 双电源电机控制系统可靠性框图

本方法的优势在于功能逻辑关系明确，主要适用于控制系统的可靠性分析。 3.2.3 黑盒子法

黑盒子法主要是针对一些元件繁多，构成关系复杂，或在可靠性分析中作为一个整体对象管理。比如一个水轮发电机组的轴系分析中，各个导轴承和推力轴承很难说哪个部件在可靠性

分析中是并联还是串联关系。又如对于一个励磁调节器AVR单元，内部由众多电子元件共同构成，从设备管理角度没必要分析到每个电子元件。因此，可以将上述整个轴系或AVR单元分别看做一个可靠性分析元件，类似于黑盒子，可不再进行其内部可靠性关系分析。将这个黑盒子直接纳入到整个发电机可靠性分析或励磁系统的可靠性分析中，从而简化了分析方法。 3.2.4 网络节点法

本方法往往用于控制关系不是很复杂，但元件连接关系多而复杂的系统，如厂用电系统等。该方法便于将可靠性网络和接点计算机模型化，往往适用于电网，在发电厂较少使用，不做更多说明。

4 发电设备可靠性指标筛选与数据获取

元件可靠性是设备可靠性数学模型定量分析工作不可缺少的。元件的可靠性指标在统计方法上分为数量指标、单位分析指标、概率指标。在可靠性模型分析中主要依据概率指标。元件可靠性概率指标在尺度上分为时间尺度、空间尺度和标杆尺度等多尺度范畴，指标数据如何选择、如何获取存在诸多困难。

一个元件的可靠性通常用以往某个特定时间内故障情况来评价，带有典型的时间尺度特征。不同厂家的设计、制造技术、工艺水平或多或少存在差异，不同发电厂的运行维护水平也不尽相同，可靠性指标必须同时考虑空间尺度影响。标杆尺度往往用于先进性水平对比，不适用于可靠性数学模型评估。因此，发电厂可靠性指标重点参考时间、空间尺度数据。

在发电企业可靠性指标一般可以通过两种方法获取。一种方法是在现有可靠性管理指标体系中直接筛选，在不断积累经验的基础上推广应用到厂内各个可靠性元件。另一种方法是通过设备制造厂家、元件制造行业和设计单位提供的可靠性数据，直接使用或通过换算获取可靠性指标数据。 4.1 可靠性评估指标筛选

由于多方面因素影响，发电行业可靠性管理发展相对滞后，未形成完善的可靠性管理体制和指标分析体系，各发电厂独立建设难度较大。首先，电力设备、元件的可靠性参数、指标繁多，哪一类指标更适合发电厂设备可靠性定量评估，需要有所鉴别；第二，电网系统已有的指标体系完善，但更侧重宏观可靠性管理，发电厂各类元件可靠性指标统计和分析信息非常少，发电企业无法从有关机构获得有效的发电设备、元件的可靠性指标数据；第三，对于某个特定的发电厂而言，各类设备、元件绝对数量较少，可抽样分析对象少，统计分析准确性低。鉴于上述原因，有必要对发电厂元件的可靠性统计指标进行研究。

电力设备、元件在维护管理上分为可修复元件和不可修复元件两类。这里的可修复元件指，因该元件故障造成设备在一定时间内失去功能，经修理后可恢复正常的元件；不可恢复元件指，该元件在系统中起到关键作用，且不可修复或修复的必要性不大，一旦故障会造成整个设备永久失去功能，除非将元件更换。可修复元件通常用时间尺度指标描述可靠性，具体如表一中所列参数。不可修复元件通常用一定时间范围内的空间尺度指标描述可靠性，如表二中所列参数。

表一常用时间尺度可靠性指标

指标 可用系数 计算公式 可用小时?100% 统计期间小时

运行系数 故障停运率 暴露率 运行小时 ?100%统计期间小时故障停运小时 ?100%故障停运小时?运行小时运行小时 ?100%可用小时表一中可用系数计算公式的“可用小时”包含运行小时和备用小时，与之对应的不可用小时包括故障小时和检修小时，不能单纯反映故障对系统可靠性的影响。暴露率和运行系数亦存在同样的问题。因此，采用故障停运率来评价元件、设备的可靠性更为合理。

表二常用空间尺度可靠性指标

指标 拒动概率 计算公式 拒动次数 ?100%应响应动作次数误动次数 ?100%应响应不动作次数拒动次数?误动次数 ?100%应响应动作次数?应响应不动作次数误动概率 故障概率 表二中拒动概率和误动概率均不能完整描述元件所有类型故障，看似选择故障概率更为合理。但在电力生产中“应响应不动作次数”很难统计，因此元件故障概率无法计算。为了能够恰当反映元件拒动和误动的情况，且便于可靠性评估应用，不严格地重新定义故障概率，即：

故障概率?拒动次数?误动次数?100%应响应动作次数?误动次数

因此，在可靠性评估模型中可进行如下设定： （1）对于可修复元件

Q?故障停运率R?1?Q

（2）对于不可修复元件：

Q?故障概率

R?1?Q

通过上述筛选过程，解决了发电厂元件可靠性指标选择的问题。有关发电企业也可以根

据管理要求和自身设备运行特点进行补充和完善。 4.2 可靠性指标数据的换算

可靠性指标获取的渠道很多，如各电厂内部自行统计数据、设备制造厂提供数据、其他单位可参考数据等，但各方数据概念或指标名称差别较大，需要进行恰当换算，获取可靠性数据R和不可靠性数据Q，便于可靠性评估使用。以下为常见指标的数据换算方法。 4.2.1 故障率

故障率通常有两个含义。一是元件制造厂家对某一型号或批次产品根据用户反馈故障数

量和销售总数量比值计算获得。通常用下面公式计算：

故障率?故障数量?100%销售总数量

我们可以等同看做是不可修复元件故障概率Q，在可靠性分析中直接采用。 另一个是电力系统可靠性统计中常用概念，指元件在单位暴露时间内故障失效次数。通

常用下面公式计算：

故障率?故障次数暴露时间

从该含义不难看出，与我们需要的故障概率的意义不同，无法直接使用。根据电力行业公布的可靠性信息，通常同时公布与之对应的“平均故障时间”，可以按照可修复元件故障概率Q的计算方法进行换算获得。

故障率?故障次数?平均故障时间?100%暴露时间

4.2.2 平均无故障时间

平均无故障时间指相邻两次故障之间的平均工作时间T，也被称为平均故障间隔时间。

它的单位为“小时”，通常被用于描述可修复元件。各个发电企业根据设备制造厂的建议和本企业的设备状态，对各类设备制定了不同的检修策略，确定了检修周期和检修工期t。根据平均无故障时间的概念可以按一下方式计算设备可靠性，即 R?T T?t5 维修因素在可靠性评估中的影响

我们都知道，通过维修手段可以提高设备可靠性。设备的维修又分为预防维修和事后维修两类。预防维修是通过定期检查发现和修复失效原件，通过清洁、调整等手段使设备恢复或超过设计水平。所以，预防维修过程中检查是否到位，故障原件是否完全修复，设备调整是否恰当等设备维修因素会对设备可靠性产生明显影响。本节重点研究这种影响在可靠性评估模型中是如何体现的。

我们定义一个参数修复概率?，即：

??1?修后故障次数?100%

总维修次数修复概率?在此是一个不严格定义，各发电企业可以根据自身设备管理特点、管理要素和设备检修维护后的缺陷状态进一步研究和完善。值得注意的是?的计算对象应与可靠性评估对象构成的各个元件相对应。

对于双元件串联系统，考虑维修管理因素后的可靠性逻辑框图见图7。

图7串联系统可靠性框图

双元件串联系统可靠性为：

RS?R1?1?R2?2

对于多元件串联系统，则有：

Rs??Ri?ii?1n

对于双元件并联系统，考虑考虑维修管理因素后的可靠性逻辑框图见图8。

图8并联系统可靠性框图

双元件并联系统可靠性为：

RS?1?(1??1R1)?(1??2R2)

对于多元件并联系统，则有：

Qs??(1??iRi)i?1n

对于复杂的混合模型，可采用上述串联、并联关系加以处理。 6 发电设备可靠性评估的应用

开展发电设备可靠性评估工作的目的是提高设备可靠性，主要有以下几个方面的应用。 6.1 设备可靠性定性评估

通过以上可靠性逻辑框图法，可以绘制设备或系统的可靠性逻辑框图，分析各个元件在系统中所起到的作用，确认影响系统整体可靠性的关键元件。从而，通过加强对关键元件的检查和维护，提高整个系统的可靠性。 6.2 设备可靠性定量评估

根据可靠性逻辑框图或数学模型，计算各设备或系统的可靠性指标，有利于建立发电厂设备可靠性数据库，进行数据指标分析和缺陷分析。从而，可以发现设备可靠性变化规律，用于指导生产管理。 6.3 指导设备元件选用

通过元件可靠性数据的积累，开展元件可靠性分析，可以有效区分相同用途，不同厂家或不同批次元件的优劣，用于指导设备或元件的选用，从而提高设备可靠性和资金利用率。 6.4 指导技术革新和技术改进

在选用新技术、新设备过程中，通过对比元件可靠性参数，可以做到优中选优。在改变系统结构和变更控制方式时，可以进行可靠性定性、定量分析，研究技术改方案的合理性，实现设备可靠性预控。 6.5 为检修、维护提供指导

在设备可靠性分析过程中，考虑了维修因素的影响，可以定量分析设备检修、维护水平

和设备管理水平。根据修复概率?在可靠性分析模型中影响大小，可以用于指导检修策略的制定，提高设备检修、维护的针对性和经济性。 7 总结

由于当前电力系统可靠性分析工作更注重宏观统计、分析，更侧重于元件状态转换对系统安全的影响。对于发电厂而言，更注重的是设备健康状态对发电安全的影响。前者更宏观，后者更趋向微观。由于发电厂抽样数量少，统计分析偏差大，需要认真研究并建立一套适合于发电单位的可靠性评估方法。本文仅是依据可靠性评估的基础理论，提出了主要问题和建议性解决方案，有关人员可以结合可靠性理论进一步发展和完善。各发企业可根据生产管理的需要，建立健全设备可靠性指标体系，不断完善可靠性管理信息，有效开展可靠性评估工作，为提高发电可靠性水平奠定基础。

参考文献：

[1]国家电力监管委员会电力可靠性管理中心.电力可靠性技术与管理.中国电力出版社.2007年6月

[2]国家电网公司.电力可靠性理论基础.中国电力出版社.2012年9月 作者简介：

王鹏宇，龙滩水电开发有限公司龙滩水力发电厂总工程师，高级工程师

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/7eg2.html