随着我国电力体质改革的深入推进,新能源在电网构成中的份额逐年提高。为降低信息能源随机性和不可控性对电网运转稳定性的影响,保障供电品质,大容量汽轮机组参与电网调峰和调频工作已成为常态。更多运行工况因素的介入给汽轮机组的稳定运行带来了极大挑战,火电行业对于汽轮发电机组运行状态监测与智能诊断工作提出了更高的要求。信息技术的发展推动发电设备智能诊断工作进入大数据时代。“数据为王”的学术思想有望成为主流,全面把握整机或系统运行状态成为可能。大数据技术为挖掘设备运行的深层规律提供有利条件,全面解析设备劣化规律,把握机组健康状态成为新的趋势。首先,结合发电设备智能诊断大数据的特性和业务场景,建立诊断大数据的应用技术路线,并对大数据分析系统构建中的关键问题进行研究,形成大数据在发电设备智能诊断领域的应用体系,为后续研究奠定理论基础。其次,从汽轮机组系统组成结构角度出发,对汽轮机本体和发电机组成设备信息进行全面描述,明确各设备的主要功能及运行特点;基于失效模式影响分析和故障树分析方法,对汽轮发电机组典型故障进行机理分析,梳理机组故障征兆、原因、影响、风险、维护措施等信息,形成机组状态监测与维护的数据信息源。接下来,基于实际用户及监测系统功能需求,确定汽轮发电机组运行状态监测与维护系统主要功能模块及其具体内容;构建大数据系统体系,以满足监测系统对汽轮机组运行监测、故障诊断及维护决策的功能要求;从数据流转的角度,说明在系统运行中数据库内容的调用与实现情况。最后,将汽轮发电机组大数据系统技术框架应用于工程实践,研发完成的汽轮发电机组运行状态监测与维护的实体系统,开展机组状态监测、诊断以及维护的分析工作,实现研究工作的技术成果转化及工程应用。