Авторы: Ю.В. Шаров, к.т.н., Г.Ф. Бинько, к.ф-м.н.,   В.В. Беляков, Ю.Д. Виницкий, д.т.н., О.С. Голоднова, Т.В. Купчиков, М.В. Федотов, А.А. Астанин, В.М. Тарасов, Р.Г. Миляев, Д.Е. Пичугин, П.В. Шумов, ПАО «Интер РАО»

Authors: Yu.V. Sharov, G.F. Binko, Phd, V.V. Belyakov, Yu.D. Vinitzky, O.S. Golodnova, T.V. Kupchikov, M.V. Fedotov, A.A. Astanin, V.M. Tarasov, R.G. Milyaev, D.E. Pichugin, P.V. Shumov, INTER RAO GROUP

 

Ключевые слова: автоматизация; диагностирование; информационная модель; компьютерные технологии; контроль; мониторинг; турбогенератор.

Keywords: automation; diagnostics; information model; computer technologies; monitoring; turbo-generators.

 

Аннотация: Цифровизация контроля турбогенераторов на электростанциях означает максимальное использование компьютерных технологий в автоматизированных системах технологического контроля для сбора, обработки и передачи данных контроля. Исходя из опыта мировой электроэнергетики, предлагается создание информационной модели, имитирующей показатели работы реального турбогенератора. Обосновано использование матрицы «дефект-признак», связывающей появление дефектов с совокупностью признаков нарушения работы генератора. Это позволит осуществить мониторинг технического состояния турбогенератора и предиктивное диагностирование, что особенно важно для преодоления тенденции к снижению надежности генерирующего оборудования и для оптимизации его технического обслуживания и ремонта.

Abstract: Digitalization of Turbine Generators control at the Power Plants supposes maximum application of computer technologies for the collection of electrical and technology information and for transfer of this information on the top level of the Power Plant automation system.  In accordance with the world experience, a special information (imitation) model is proposed, which imitates all parameters of gen-erator during its operation. Matrix approach is used for defects suggestion, which combines defects and features which challenge this or that defect.  It allows to provide on-line monitoring and predictive diagnostics of the generator performance in order to decrease maintenance losses and to increase generators reliability and operability.