浅谈锅炉集中监测物联网系统设计

李 理

（天津金融城开发有限公司，天津 300041）

浅谈锅炉集中监测物联网系统设计

李 理

（天津金融城开发有限公司，天津 300041）

本文阐述了设计锅炉集中监测物联网系统的目的和意义，特别指出了本系统对于大气污染防治方面的特殊贡献。第二章解释了其系统架构、运行原理和功效，提出了海量数据系统的设想。第三章详细介绍了系统的构成，对数据的采集、传输和安全监控做出了说明。文章最后总结了物联网技术的应用发展。

锅炉监测；互联网；DCS

1 我国工业锅炉使用情况现状分析

近些年以来，我国大气环境形势严峻，全国各地普遍出现大面积的雾霾天气，且多发频发，持续时间较长，社会反映十分强烈。据统计，工业锅炉对城市大气污染贡献率高达45%-65%，是城市污染的一个主要污染源。我国工业锅炉能耗相对较大，热效率偏低，设计经济运行热效率为72%-83%，实际运行效率60%-65%，设计水平和国际平均水平相比都较低。我国目前主要使用的燃煤工业锅炉以链条炉为主，炉膛相对较小，燃烧方式为层燃，煤粒径大，燃烧集中在炉膛下部，燃烧条件相对较差。锅炉容量≤24.5MW（35t/h）的锅炉约占工业锅炉总量的98.9%，在中小型燃煤锅炉中有90%以上的锅炉为层燃式炉排锅炉（即层燃炉）。

2 锅炉集中监测系统的原理和功效

锅炉集中监测系统应用示范项目是智能化管理系统在工业监测方面的一个典型应用，它旨在建立一个海量大数据专家系统，在锅炉DCS实时数据库分布式系统、异地分布数据传输系统的基础上，将分布于不同地域的锅炉数据采集、传输、汇总，采用海量大数据挖掘技术，通过对锅炉的横向数据（不同锅炉之间的数据）与纵向数据（单一锅炉的历史数据）进行统计分析，为优化锅炉的燃烧系统、处理系统、排放系统等子系统工作运行状态提供管理决策建议，提供安防监控和故障报警功能，合理处理节能减排、安全生产之间的关系，实现锅炉的集中监测，推进精细化管理，提升锅炉运行效率，实现节能减排、环保低碳、安全生产的目标，为控制雾霾、改善空气环境做出贡献。

3 锅炉集中监测系统相关子系统概述

3.1 海量大数据专家系统

海量大数据专家系统，其海量大数据体现在一台400MW的中小型锅炉需要采集的数据节点有4000左右，按照采样周期3秒钟，每天产生120百万条数据。海量大数据专家系统将采集到的数据经过分析处理，将会有效地优化锅炉设计，通过对锅炉的横向数据（不同锅炉之间的数据）与纵向数据（单一锅炉的历史数据）进行统计分析，为优化锅炉的燃烧系统、处理系统、排放系统等子系统工作运行状态提供决策建议，合理处理节能减排、安全生产之间的关系，实现锅炉的集中监测，推进精细化管理，提升锅炉运行效率。

海量大数据分析专家系统包括学习系统、决策系统、大数据分析系统、交互系统、云存储系统、云安全系统等。

海量大数据专家系统功能模块

海量大数据系统利用神经网络学习功能、大规模并行分布式处理功能、连续时间非线性动力学和全局集体作用来实现知识获取自动化，解决了“组合爆炸”和“推理复杂性”及“无穷递增”等一系列困难，达成并行联想和自适应推理，提高本系统的智能水平，使系统具备实时处理能力和较好的鲁棒性。

3.2 异地分布式数据传输

锅炉参数值关系到锅炉运转安全，某个参数值设置不合适或不正确可能导致锅炉停止运转，甚至损坏，所以，采集锅炉运转参数值之后，如何将数据安全、可靠、完整地传输到控制中心至关重要。数据传输的链路需要跨越公网，跨越公网就存在被别人篡改的风险。

异地分布数据传输解决方案重点研究应用于锅炉集中监控物联网系统中，包括数据采集中间件模块、数据传输模块、消息中间件模块等。

在实际的DCS数据采集应用中，底层DCS控制种类繁多，由于底层DCS数据采集设备带来的差异性问题，会给整个服务系统带来严重的数据异构问题，同时，底层直接采集到的数据含有大量重复冗余的信息会给上层应用服务系统带来巨大的数据压力。为了解决以上问题，需要构建一个DCS数据采集中间件分离业务逻辑与底层数据采集，通过研制一个可支持多种DCS控制器DCS数据采集中间件平台，用于采集不同DCS控制器抛出的锅炉数据。该中间件需要具有遵循标准、功能可扩展、支持基于业务的元事件过滤机制、能管理多种DCS控制终端等特性，以实现各种工作环境下对不同类型的DCS的数据采集。DCS数据采集中间件负责为上层应用屏蔽底层DCS数据采集设备的差异性，提供对DCS数据采集设备统一的管理接口，同时对采集数据进行过滤、汇集、聚合等处理，将其转换成上层应用能理解的业务数据，为底层硬件与上层应用降低耦合性，分离上层业务逻辑与底层数据采集。

3.3 锅炉DCS数据采集

锅炉集中监测系统中的数据采集是基于锅炉DCS的实时数据库分布式系统，通过网络计算机系统，实现批量锅炉工作过程工作参数的实时数据采集、锅炉故障的预警及远程排除。通过该系统旨在连接现场控制系统并将各个子系统的数据包整合到一个统一的数据平台，既为解决目前工业企业中的各类DCS系统自我封闭，信息不能共享，形成“信息孤岛”，难以将信息进行整合提供了必要的实时数据库服务平台，也为控制中心检测销往各地锅炉的实时工作状态提供了集成的实时数据服务平台。是连接企业管理信息系统和现场控制系统之间的桥梁，在流程工业企业综合自动化体系和企业远程监测系统中具有极其重要的地位。

本系统设计的基于DCS的实时数据库系统框架结构，是一种实时数据与分布式数据库相结合的分布式实时数据库，将实时数据库技术和网络技术相互渗透和有机结合，通过互联网络计算机系统，实现过程采集数据的共享和实时同步。

分布式应用体系分为五层：现场控制系统层、数据接口服务器层、实时数据库系统层、实时数据平台应用层、基于OPC或Web服务器的客户端应用层。

现场控制系统层：现场控制系统层是基于现场的DCS系统中的现场控制站中的主控单元、智能IO单元、现场总线完成现场锅炉内各种传感器、智能单元的自动采非电量或者电量信号。

数据接口服务器层：数据接口服务器是网络的最底层，它们可通过网络直接与企业的数据源服务器或其它数据设备连接，这些都是服务器中用来运行实时数据库的接口软件。

实时数据库系统的分布式应用模式框架

实时数据库服务器层：这一层作为接口服务器的上一层，可处理接口软件采集的数据，并管理相应的采集任务，同时经过计算，向实时数据平台的应用层提供各类数据服务。

基于OPC或Web服务器的客户端应用层：客户端应用层可以通过其它方式（如OPC服务器、Web服务器的方式）向更上一层提供数据服务。

［1]张飞舟，杨东凯，陈智.物联网技术导论［M].电子工业出版社，2010（06）.