智能化电厂建设中的问题与功能探讨

吴国潮，滕卫明，范海东（浙江省能源集团有限公司，浙江　杭州　310007）

尹峰（国网浙江电力公司电力科学研究院，浙江　杭州　310014）

胡伯勇（浙江浙能技术研究院有限公司，浙江　杭州　310003）

智能化电厂建设中的问题与功能探讨

吴国潮，滕卫明，范海东（浙江省能源集团有限公司，浙江杭州310007）

尹峰（国网浙江电力公司电力科学研究院，浙江杭州310014）

胡伯勇（浙江浙能技术研究院有限公司，浙江杭州310003）

智能化电厂将是火电厂未来的发展趋势，但因定义不清，缺少相关标准和规范支持，已建的智能发电厂在节能减排增效方面尚没有显露出其优势。本文对其中的主要问题进行分析，结合电厂生产和管理本身的特点，从控制角度考虑，就智能化电厂的系统结构和层次规划进行探讨，对现场智能设备层、智能控制层、厂级管控层、集团监控层的主要技术应用与功能进行阐述，供同行参考。

智能发电厂；问题分析；层次规划；智能技术

在国家两化深度融合方针的贯彻、能源互联网+智能制造等工业技术创新政策的引导、节能减排指标提高和发电集团集约化、高效管理的需求驱动下，部分发电企业进行了新型智能化电厂建设的尝试，各发电集团也开始在探索中开展。本文对这个过程中暴露的问题进行分析，对智能化电厂的层次结构进行了探讨，供同行参考。

1　智能化电站建设中的问题

过去10年中，国内发电企业按照“管控一体化、控仿一体化”，在建设数字化电厂方面取得了较大进步，为由数字化控制与信息化管理的发电企业向更加清洁、高效、可靠的智能化电厂发展奠定了技术基础，但从目前的实际建设、生产情况来看，问题也开始显露。

1.1智能电厂建设方向不明

智能化电厂定义不清，方向不明，对系统的结构缺少顶层设计，技术要求、应用方式缺少统一的标准规范[1]。解决方案多半由厂商提供，尽管之前电厂提出需求并参与认证，但由于电厂对数字化电厂、智能化电厂的理解各有不同，而厂商往往对企业千差万别的需求“理不清”（即使“理清”也不一定能修改，因这种需求经常变动，大多代理的国外软件难以跟随）；因此，已报道建成的智能化电厂，虽然解决方案技术先进，但同企业生产和管理的实际需求存在较大差距，投入与产出不相应，使得人们在智能化电厂发展的认知上两极分化。

1.2技术应用跟不上需求

火电机组运行问题，煤质多变、负荷多变、煤价多变、气候多变、手脚不灵、人员变化[2]。而技术应用跟不上需求：智能仪表和现场总线选择余地小、测量技术不成熟或缺乏而跟不上智能化需求、智能在线优化技术自适应能力差。大数据技术可以成为解决电厂优化现实需求问题的共性基础，实现基于数据的决策，支持管理科学与实践，减少对精确模型的依赖，发电行业对数据的应用需求旺盛，但由于缺少顶层设计，缺乏有效的共性技术支撑与理论指导，使得大数据应用技术在发电行业还未有效展开。

1.3信息未有效利用

DCS功能的拓展和部分现场总线的应用、SIS与管理信息系统的融合，加之信息技术的发展、众多设备故障诊断软件和三维数字化信息管理平台的应用，为实现信息的有效利用、交互和共享提供了基础。但从实施效果来看，并未实现数字化管理功能，现场智能设备只是当作常规设备使用，未能通过网络技术将智能设备内的信息贯穿起来，实现底层设备数据的集成和智能通讯；底层数据支持的缺少，又阻碍了对大量生产过程数据等进行深度有效的二次开发和利用，或者即使积累有大量的数据，但很少有对涵盖电厂的所有相关数据进行深度挖掘，从海量无序数据中提炼与生产、经营有关的有效数据加以利用，使得SIS和MIS系统大多数情况下只是数据采集系统。加之信息化设备不统一，端口不一致，信息孤岛情况仍有存在。

综上所述，当前智能化电厂建设中的首要问题，是权威部门能尽快联合高校、设计院、研究院、电厂、制造或供应厂商，从不同的角度，对智能化电厂的设计、实践、运行维护进行深入研究，建立相关的统一技术标准体系和技术导则，为智能化电厂建设与运行维护提供指导，同时在建设的前期，做好智能化电厂的层次规划，使电站各层功能规范、平台和接口统一，第三方产品能无缝接入。

2　智能化电厂建设的层次规划

考虑到我国火力发电占据的主要地位在未来相当长的时间内仍不可改变，为更有效地为社会提供安全、高效、清洁、智能的发电能源，火电厂势必向智能化发展。这个过程中，做好智能化电厂建设的前期研究显得特别重要，上述智能化电站建设中的问题也佐证了这一点，因此，笔者综合上述问题，从控制角度考虑，就智能化电厂的层次规划进行一些探讨，对现场智能设备层、智能控制层、厂级管控层、集团监控层的主要技术应用与功能进行描述，供同行参考。

2.1现场智能设备层

现场智能设备层主要通过先进的测量技术，将现场测量参数、设备状态等信息实时转换为数字信息并进行集成后智能通讯传输，或接受机组智能控制层指令进行执行设备的精准操控，它是智能化电厂建设的基石，可综合应用以下技术。

2.1.1现场总线技术

通过现场总线设备的应用，在节省建设期大量电缆投资，减少故障节点的同时，通过底层设备数据的集成和智能通讯，实现安装在现场区域的智能设备（装置）信号与控制室内的自动装置之间的数字式、串行、多点通信，为上层智能化管理与开发提供基础。

2.1.2智能测控技术

智能测控设备具有性能参数、变化趋势、故障自诊断显示管理等功能，其应用可提供丰富的运行、维护信息，辅助运行及维修策略决策，如：

（1）对现场智能传感器进行在线远程组态和参数设置、零位飘移远程修正，精度自动标定，计算各类误差生成标定曲线和报告；自动跟踪并记录仪表运行过程中综合的状态变化等。

（2）对智能化执行设备进行在线组态、调试、自动标定和阀门开度阶跃测试，判断阀杆活动性能、阀芯磨损程度等，通过阀门性能状况的全面评估，为实现预测性维护提供决策依据。

（3）对重要转动设备状态，综合采用基于可靠性的状态监测多种技术，通过振动、油的分析以及电机诊断，快速分析和故障隐患识别，在隐患尚未扩展前发出报警, 为检修提供指导和帮助。

（4）先进检测技术

现有的常规检测技术还不能完全满足智能电厂的需求，因此需研究开发和应用新的技术，如煤质在线测量技术、炉膛温度场测量技术、烟气及重要参数测量优化（包括软测量）技术等。

2.2 智能控制层

智能控制层实现单元机组各工艺过程的智能控制。它基于智能设备层的数据信息和综合管理决策层的指令，至少通过下列智能技术的采用，使单元机组在各种燃料和环境条件下，都能在最佳经济、环保、安全状态下运行。

2.2.1智能实时控制技术

（1）采用先进控制策略与技术，自动进行控制参数最优搜索和整定，完成发电过程重要参数的精细控制（包括PID参数快速自动整定或参数在线自校正）；

（2）在锅炉燃烧优化运行调整与闭环寻优的基础上，通过采用模型预测控制、自抗扰控制等先进建模、优化和控制技术，实现锅炉运行效率和污染物排放达最佳状态[3]。

（3）在现有的机组自启停控制技术基础上优化，实现整个机组无人工干预下，自动、安全地完成启、停运过程的全程自动控制。

（4）现有冷端优化技术基础上，以对象特性函数为基础、求解供电功率增量为目标函数的最大值，实现冷端设备最佳结构参数及最佳运行参数运行，达到火电厂冷端系统的节能目标。

（5）智能电网协调控制技术，全面提升火电厂智能化水平、可观性和可控性，实现电源与电网信息的高效互通，增强火电机组的调控能力，促进网源协调发展。

（6）打破燃煤机组单独使用脱硫、脱硝、除尘装置的传统烟气处理格局，利用多种污染物高效协同脱除技术，将这些装置通过功能优化和系统优化后进行有机整合，实现机组可持续发展的超低排放。

（7）与实际机组同步运行的高精度在线仿真，精细地进行机组性能分析、控制方案验证、重演历史运行过程和演绎系统未来变化趋势。除对生产人员进行技能培训，还能对管理人员进行岗位培训。

2.2.2智能化故障诊断

通过对发电设备的生产过程设备性能状况的监测与分析、了解和掌握设备在线使用的状态，结合设备的运行历史，对设备可能要发生的或已经发生的故障进行汇类统计、分析诊断和预测，对机组运行趋势和状态作出分析、判断，用以指导运行维护人员，通过采取调整、维修、治理的对策消除故障，最终使设备恢复正常状态，或进行主要辅助的设备状态检修，减少故障扩大带来的后果[4]。

2.2.3机组智能运行值班员系统研发

目前机组的控制都是通过DCS系统执行，通过保护逻辑自动处理紧急情况，联锁逻辑自动关联相关设备的运行或启停，通过具体参数值报警来提醒值班员关注或进行相关手动操作，这种方式是一种被动消极的现象后处理方式，依赖值班员主观判断的正确性，且未涉及对重要参数量变过程中的预警脉动情况的未来预测和相关参数的联系分析。

在智能化建设中，应将智能运行值班员系统研发作为任务之一，利用当前先进的数据采集技术对运行数据进行实时和历史统计，通过筛选、图表、曲线、棒图、罗列、立体、比对标准值、公式计算等直观有效的方式方法，把值班员大脑中松散主观的检查分析判断过程转化为机组运行专家诊断、统计分析、故障回放重演、计算机严谨客观的检查分析判断过程，以此给出异常预警、关键操作强调、处理方案罗列、未来趋向展示等。

2.3厂级管控层

厂级管控层以数据信息共享平台为基础、以资产高效利用为目标，通过采用数据分析处理、智能预测、自动决策、流程优化等技术对全厂生产和经营活动进行智能管理。应至少基于厂级监控系统（SIS）、厂级负荷优化调度系统、燃料管理系统等各种厂级优化的高级应用软件，完成厂级生产过程的优化，使全厂发电状况处于节能和最佳调峰状态，如：

2.3.1全息电厂

利用三维建模技术，在管理信息系统的基础上充分利用三维模型特有的空间概念和三维实体造型，将设计和建设过程中的资料、实时生产运行数据以及资产管理数椐与三维模型关联在同一平台上集成应用，辅助生产管理人员直观、便捷地进行设备管理、工况监控、检修控制、辅助教学等工作，使同生产、经营相关的所有问题实现“闭环管理”。逐步实行电子签名，使各级领导能够移动办公；实现数字档案管理和开发数字阅览功能，实现电厂物理和工作对象的全生命周期量化、分析、控制和决策的数字化管理。

2.3.2智能燃料管理系统

智能燃料管理系统是指采用现代计算机信息技术对煤场进行数字化管理，得到清晰明确的煤场存煤情况信息，包括煤位置、煤质、堆放时间、现存量、煤的自动控制堆存与取料、皮带秤的实时在线校验与故障诊断等信息，为锅炉配煤掺烧优化提供良好的基础数据信息。

2.3.3厂级巡检数据集中处理与分析系统

厂级巡检数据集中处理与分析系统是指利用移动巡检设备实现设备外观检测，红外测温以及表计压力、泄漏电流、设备油位自动辨识等功能，对异常点实现声音、图像、录像等多种方式的记录存储功能，在巡检过程中，通过无线网络或其他方式将采集的数据实时上传至主控机。

2.3.4厂级负荷优化调度

厂级负荷优化调度是根据电网调度的全厂负荷指令调节全厂负荷，使全厂的负荷及时满足电网要求，保证机组运行在允许的负荷范围内和安全的工况下，合理地调配各台机组的负荷调节任务，降低机组的负荷调节频度，提高机组的稳定性，延长主、辅机组设备的寿命。经济分配各台机组的负荷，降低全厂的供电煤耗[5]。

2.3.5厂级数据深度挖掘技术

通过底层设备数据的集成和智能通讯，实现现场设备级的数字化；通过智能设备管理和三维数字化电厂信息管理平台，实现数据抽取、存储和管理，数据的分析和展现，通过多种数据挖掘（关联规则挖掘、顺序模式挖掘、分类规则挖掘）技术，从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用信息，实现设备的状态监测与故障诊断。

2.3.6竞价上网报价决策系统

发电厂竞价上网辅助决策系统是基于计算机、网络通信、信息处理技术及安全管理模式，并融入电力系统及电力决策计算分析理论的综合信息系统，其根据电力市场的运行规则和市场信息、结合电厂和机组的成本分析，为发电厂竞价上网提供决策分析。开展竞价上网报价决策技术研究，实时计算出发电成本，准确预测生产成本变化趋势，为控制成本提供准确的依据，为报价工作提供多种辅助决策信息。

通过厂级管控层的智能化技术的实施，综合利用三维可视化技术、数字安防与智能巡检技术、在线仿真与3D培训技术等实现全厂智能化监视维护，提高厂级信息共享与互动融合水平，降低机组运行维护成本，提高网源协调控制与辅助服务能力，提高机组市场竞价能力。

2.4集团监控层

集团监控层主要涵盖故障预警技术、性能分析与评估技术、设备全生命周期管理技术、智能燃料管理系统、ERP、智能仓储技术、远程监测与诊断技术、智能决策技术、智慧物流技术、专家支持系统、信息安全技术、智能风险管控技术，应包含以下技术的应用。

2.4.1设备状态监测与诊断

远程实时传输技术解决数据孤岛问题。建立发电设备远程诊断中心，实现对发电设备的生产过程监视、性能状况监测及分析、运行方式诊断、设备故障诊断及趋势预警、设备异常报警，主要辅助设备状态检修、远程检修指导等功能。通过应用软件分析诊断结合专家会诊，定期为发电企业提供诊断及建议报告（包括设备异常诊断、机组性能诊断、机组运行方式诊断、主要辅助设备状态检修建议）；为集团各成员电厂的运行、状态检修提供重要的辅助支撑。服务包括：实时在线服务、定期服务、专题服务。

2.4.2物联网技术

物联网通讯网络实现互联互通、应用大集成，以及基于云计算的营运等模式，在内网、专网和/或互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、决策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对各种设备与物资的“高效、节能、安全、环保”的管控一体化。实施电厂数据中心建设，在大数据平台上开展相关研究，形成互联网+电力技术服务业务。

2.4.3智能决策与分析技术

发电集团通过挖掘各电厂实时控制及ERP系统生成的大量运行、业务数据和外部数据中所蕴含的信息，进行市场需求预测和智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。通过云平台实现数据大集中，形成集团数据资产。

3　结语

建设完整的智能化电厂，需要从电站设计到生命周期结束整个过程进行统一规划，使不同时期的数据信息和产品得以延续和贯通，实现跨平台资源信息可靠而准确地实时共享。在电厂建设期间，通过设计和建立有效、切合实际的体系构架、开放的静态智能化模型和动态信息，实现对电厂建设实时监控、跟踪和数字化管理及优化，保证电厂建设按时顺利进行。在电厂运维期，实现建设期静态智能化模型数据和电厂运行产生的动态信息相结合，形成电厂运维所需的动态智能化模型，使发电厂生产过程处于安全经济环保最佳运行状态，与用户智能互动使电能产品安全快速满足用户要求。

智能化技术的发展将不断改变发电厂的传统面貌，其作为智能电网的有机组成部分，将为社会的持续发展提供坚实的动力。

[1] 杨新民, 高海东, 陈丰. 数字化电厂概念的解析及探讨[J]. 热力发电, 2015, 44 (5) : 98 - 101.

[2] 陈世和. 智能电站发展现状及展望[C]. 2013年智能化电站技术发展研讨暨电站自动化年会论文集, 2013: 30 - 39.

[3] 朱晓星, 陈厚涛, 昌学年. 火电机组风烟系统智能控制模块设计与应用[J].中国电力, 2016, 5.

[4] 滕卫明, 刘林, 卢伟明. 基于SBM技术的发电设备故障预警系统应用研究[J]中国电力, 2015, 1.

[5] 刘宗奎, 许晓敬, 胡雪梅. 基于发电成本最优的1030超超临界机组智能发电系统[C]. 2016年中国发电自动化技术论坛论文集第一册（共五册）, 2016: 88 - 95.

Discussion on Problems and Functions in the Construction of Intelligent Power Plants

The intelligent power plant will be the future development trend of thermal power plants. However, because of the unclear definition and the lack of relevant support standards and specifications, the newly built intelligent power plants have not revealed their advantages in terms of energy saving and emission reduction. In this paper, the main problems are analyzed. Combined with the characteristics of the production and management of power plants, the system structure and hierarchical planning are discussed in the view of control. The main technical applications and functions of the field intelligent equipment layer, intelligent control layer, plant-level supervisory control layer and group-level monitoring layers are elaborated. The result in this paper may provide reference for the colleagues.

Intelligent power plant; Problem analysis; Hierarchical planning; Intelligent technology

B

1003-0492(2016)08-0082-04

TP273

吴国潮（1956-），男，浙江绍兴人，高级工程师，硕士，现就职于浙江省能源集团有限公司，目前主要从事能源管理的研究。