4.1 已取得的成绩

　　1)在线监测系统应用情况表明，该系统可及时发现电力设备绝缘缺陷，并能保证设备安全运行。多年来对各种电气设备的在线监测技术的研究和开发，特别是对电容型设备的tgδ、ΔC、ΔI的监测;避雷器泄漏电流监测技术的开发和应用，已经取得了很大成绩;开发了集中型、分散型和便携式装置，也实时发现了一些被试设备绝缘受潮，并及时采取措施加以防范，避免了更大停电事故的发生，保证了电力系统的安全运行，取得了一定的社会效益和经济效益。

　　2)在线监测技术的开发, 例如多重人工神经网络的应用[22]等，推动了电力设备运行维护水平的提高，减少了维护人员的劳动强度，对部分设备采用根据监测结果确定停电检修周期的方法，为从预防性试验向状态检修方向过渡积累了经验。 另一方面，由于引进了先进的电子技术、信息处理技术，使得在线监测技术更具有先进性、实用性，推进了电力设备绝缘监督方法的革新。

　　3)在线监测技术的开发和应用，提高了运行管理的智能化程度，加快了设备运行状态的信息反馈，缩短了故障判断和处理时间，提高了工作效率，减少了因停电造成的经济损失，并为实现无人值班变电站创造了条件。

　　4.2 存在的问题

　　1)在线监测工作缺乏统一的管理。目前，开发和生产在线监测系统的单位很多， 投放市场的产品也很多，许多产品没有经过严格的检验和考核，近几年的运行情况已经暴露出产品质量问题。

　　2)监测系统本身运行可靠性欠佳。对57个变电站的集中型在线监测系统运行情况进行调查发现，属正常或比较正常的只占29.8%，而确定不能正常使用的系统约占 35%。问题主要集中在装置本身质量问题，如元件性能不稳定，失效或破损;装置的抗干扰性能较差，抗外界因素如温度、湿度变化的能力差;装置整体运行可靠性差，测量数据不稳定，起不到监测设备绝缘状况的作用等。

　　3)一些供货单位对产品质量缺乏应有的监督机制， 售后服务跟不上，不能及时排除故障，造成系统瘫痪或不能正常运作。

　　4)运行人员缺乏操作、管理水平也是造成装置不能正常运行的原因。如系统电源掉电或插头松脱，运行人员未能及时恢复，系统得不到应有的维护，使得本来很容易解决的问题复杂化。

　　5)在线监测系统的功能需进一步完善和提高。经过几年的运行，已经暴露出一些监测系统的设计问题， 需要结合在线监测的特点从技术角度综合考虑进一步提高产品的稳定性和准确性，保证传感器自身质量及现场测量中的可靠性，才能得到更好的效果。

　　5. 核电厂在线监测技术应用建议

　　针对本文对核电厂在线监测技术的研究与分析，以及我国核电厂在线监测系统的现状，提出笔者认为可实现的核电厂在线监测系统的功能： 实时状态监测功能。对机组实时的电气、机械、水力性能状态进行在线监测，通过通讯设备接收主变压器监测信号、水位信号、机组温度信号等。 故障预警功能。跟踪趋势变化，发现故障隐患，及时发出预警信号，提示现场人员适时维修，避免事故的进一步扩大。 优化运行参数功能。通过对运行数据的分析，掌握不稳定负荷区等危险运行工况，避开危险点，优化运行状态。 现场故障定位与事故追忆功能。通过分析工具和诊断策略，查找故障原因，为解决故障提供分析诊断咨询意见。通过针对性检修降低检修成本，避免盲目检修造成的经济损失和设备故障。 性能评价功能。对机组大修或改造的性能进行评价。 模拟现场工况功能。可进行机组动平衡、盘车、甩负荷、发电机启动等进行模拟试验。 远程监控功能。采用网络技术、设立远程分析诊断工作站，实现远程机组状态监测、分析诊断。 状态报告功能。定期和召唤报告机组状态及趋势、并发布必要信息。全面了解和掌握机组运行状态、指导检修、优化运行，逐步实现从计划检修向状态检修过渡。 针对已建与在建核电厂的特点开发和优化现有在线监测设备，提出以下几点可继续完善的性能及建议： 建立和健全操作人员的培训机制。 建立和完善专家知识库。 建立和完善设备采购标准体系。 建立一个庞大的数据库系统，使系统能记录和保存采集到的被监测系统的不同时刻的信息，以便必要时调用和查看这些数据。 建立和完善监测系统的自检功能，使系统能在不同的恶劣环境下都能经得起考验。 阅读文献

　　[1] NUCLEAR REGULATORY COMMISSION, Comprehensive Vibration Assessment Program for Reactor Internals

　　during Preoperational and Initial Startup Testing, Reg. Guide 1.20, NRC, Washington DC (1976).

　　[2] PARK, G.Y., CHEON, S.W., LEE, C.K., KWON, K.C., An estimation method for impact location of loose parts, Prog.

　　Nucl. Energy 48 (2006) 360.

　　[3] NICHOLAS, J.R., Analyzing electrical imbalance in motors, Maintenance Technol. (1993) 24.

　　[4] HAYNES, H.D., Aging and Service Wear of Electric Motor-Operated Valves Used in Engineered Safety-Feature

　　Systems of Nuclear Power Plants, Rep. NUREG/CR-4234, ORNL-6170/V2, Vol. 2, NRC, Washington DC (1989).

　　[5] KRYTER, R.C., HAYNES, H.D., Condition Monitoring of Machinery Using Motor Current Signature Analysis,

　　Sound Vib., September (1989).

　　[6] THIE, J.A., Reactor Noise, Rowman & Littlefield, Lanham, MD (1963).

　　[7] WILLIAMS, M.M.R., Random Processes in Nuclear Reactors, Pergamon Press, Oxford (1974).

　　[8] THIE, J.A., Power Reactor Noise, American Nuclear Society, La Grange Park, IL (1981).

　　[9] ROVERSO, D., On-Line Early Fault Detection & Diagnosis with the Aladdin Transient Classifier, Proc.

　　NPIC&HMIT-2004, Columbus, 19–22 September, ANS, La Grange Park, IL (2004).

　　[10] ROVERSO, D., “Dynamic empirical modelling techniques for equipment and process diagnostics in nuclear power

　　plants”, Proc. Conf. on On-Line Conditioning Monitoring of Equipment and Processes in Nuclear Power Plants Using

　　Advanced Diagnostic Systems, Knoxville, TN (2005).

　　[11] WHITE, H., Artificial Neural Networks: Approximation and Learning Theory, Blackwell, Oxford (1992).

　　[12] POR, G., KISS, J., SOROSÁNSZKY, J., SZAPPANOS, G., Development of a false alarm free advanced loose parts

　　monitoring system, Prog. Nucl. Energy 43 (2003) 243.

　　[13] OLMA, B.J., Experience with identification of loose parts by acoustic monitoring of primary system, Prog. Nucl.

　　Energy 43 (2003) 225.

　　[14] JOLLIFFE, I.T., Principal Component Analysis, Springer, New York (2002).

　　[15] HÖSKULDSSON, A., A combined theory for PCA and PLS, J. Chemometrics 9 (1995) 91.

　　[16] FANTONI, P., A neuro-fuzzy model applied to full range signal validation of PWR nuclear power plant data, Int. J.

　　Gen. Syst. 29 (2000) 305.

　　[17] PÁZSIT, I., KITAMURA, M., The role of neural networks in reactor diagnostics and control, Adv. Nucl. Sci. Technol.

　　24 (1996) 95.

　　[18] HOFFMANN, M., “On-line calibration monitoring with PEANO”, Proc. of NPIC&HMIT-2004, Columbus, OH,

 3/4   首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页