ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТА РАБОТЫ МОДЕЛИ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОБОРУДОВАНИИ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ ПОТЕНЦИАЛОВ

摘要

Данная статья - продолжение опубликованной ранее работы, в которой приведено описание разработанного в ООО "Инконтрол" метода, основанного на методе потенциалов, суть которого состоит в расчете некоего показателя, характеризующего степень "удаленности" текущего состояния технологического оборудования энергоблока от состояний, признанных нормальными. Этот показатель в математическом смысле подобен электрическому потенциалу, который создает точка, являющаяся характеристикой состояния оборудования в многомерном пространстве состояний, образованном измеряемыми на этом оборудовании технологическими параметрами - координатами данного пространства состояний. Таким образом, задача обнаружения аномальности функционирования технологического оборудования энергоблока сводится к расчету критерия аномальности ("потенциала"), принимающего значения от 0 до 1. Описанный в метод хотя и показал себя вполне работоспособным, однако имеет ряд существенных недостатков. Например, вычисляемый показатель аномальности представляет собой довольно неочевидно интерпретируемый индикатор неисправности диагностируемого технологического оборудования, из-за чего, в частности, для недопущения ложно-положительных результатов его значение приходится "загрублять", увеличивая при этом ложно-отрицательные. Другой недостаток заключается в том, что в существующем виде метод диагностирует приближение к аномальному режиму и его возникновение, но ничего не говорит о сроках появления возможной неисправности. И, наконец, не реализована возможность определения технологических параметров, внесших наибольший вклад в диагностирование аномальности. В данной статье показан переход от в значительной степени абстрактного показателя аномальности - "потенциала" к вероятностной оценке состояния технологического оборудования энергоблоков, благодаря чему можно не только диагностировать начало развивающейся неисправности, но и прогнозировать время ее наступления. Кроме того, описываемая в статье модель позволяет в случае обнаружения аномальности выдавать технологу ранжированный список технологических параметров диагностируемого оборудования, наиболее повлиявших на вероятностную оценку возникновения аномальности. Предложенная модель была построена на архивных данных длительного периода эксплуатации оборудования и проверена на периоде, содержащем аномалию. Результат тестирования позволяет говорить о достоверности и наглядности предложенного метода.