后ERP时代的智慧火电厂深度管理提升应用分析

陆海涛 罗立权 史松宝 赵俊杰

摘  要：本研究分析了在ERP流程管控信息系统基础上搭建火电厂智慧管理IMS的功能设计与应用，通过可视化、穿透分析、色带理论、专家知识图谱和仿真模型推理等先进理念的拔高提升改造，并嵌入到比ERP系统高一个管理层级的智慧管控一体化信息系统，以深度提升企业管理的精细化、智慧化水平。结果表明基于专家知识库和仿真模型推理，智慧管控一体化信息系统可提供智能监测、智能诊断、智能预警、智慧優化决策等高端功能。在ERP等基础信息系统之上打造的智慧管理IMS平台，可具有的先进理念包括：专家知识图谱可视化、穿透分析、色带理论、推荐排名、多级报警、对标知识库、仿真模型推理、趋势预测等先进理念。

关键词：电厂ERP;智慧管理平台;独特管理理念;穿透分析;四色报警分级;机理模型推理

中图分类号：TM62，TM727    文献标识码：A

引言

工业4.0、两化融合对集团级能源企业的生产经营管理提出了数字化转型升级的要求[1-5]。而煤矿、电力、化工等传统工业企业的管理还停留在简单的ERP、MIS、OA等信息流程化、数字报表化的初、中级水平，远达不到智能化、智慧化的高端要求[4-9]。因此，有必要利用先进的信息化技术手段，在传统信息系统的基础上，打造智慧管控一体化信息平台，深度利用引用先进管理理念和算法模型的应用APP，以提升生产经营管控效率，实现降本增效。

本研究在ERP、SIS、EAM、OA等传统信息系统基础上，提出构建智慧管控一体化信息系统，将业务流程和数据可视化、穿透分析、色带理论、推荐排名、专家知识库和仿真模型推理等先进理念嵌入到企业管理决策中，以提升智慧电厂的建设水平。本文的分析有助于了解适用于智慧火电厂管理提升的新兴管理理念，以及如何将先进管理思路与ERP、EAM、SIS、OA等传统信息化系统进行深度融合，从而提升企业价值创造和全要素生产力的管理水平。

1 可视化及穿透分级分析

集团级的生产调度中心一般拥有调度跟踪监控管理模块，实时监控下属电厂的生产实时监控画面和生产系统实时信息，全方位展示下属电厂的生产运行状况。对每个数据点定义不同的采集周期，包括：秒级、分钟级、小时级。基于实时数据的运行工况监视与查询，可通过业务流程的两维和三维标准图件库，修改、绘制、发布各级流程图，自行配置、增加、删除、修改流程图上的各数据点信息，实现流程图和数据组态。对外展示给用户的形式包括：模拟图、趋势图、柱状图、雷达图、曲线图、仪表盘、表格和文字。通知给用户报警信息的形式包括：图形、声音、列表、短信等。

实时流程监控的功能包括：1）强大的图形组态，用户可在客户端上组态完成各种内容丰富、界面友好的图形画面;2）与多种数据库无缝衔接，方便系统扩展;3）通过鼠标移动选中，可动态显示测点的上、下限，报警点和额定值，历史信息等信息;4）画面调出时间快，页面数据刷新速度快，运行流畅。根据指标的可视化展示和多层级追溯分析，可对指标的构成因素进行追溯分析。对指标的形成，也可以基于不同的口径、算法，进行同一指标的多口径计算，以方便管理人员的对比分析。例如供电煤耗，可同时提供正平衡供电煤耗、反平衡供电煤耗等。

穿透分析要求包括：1）下属组织机构追溯，能够追溯到每个主要生产指标对应的下属项目公司、每台机组对应的分类汇总情况;2）构成总体指标的细分项追溯，每个总体指标均需要追溯到对应的具体指标统计分析中;3）时间细分追溯，总体指标根据明细，追溯到相应月度所对应的生产日报明细，对变化趋势能够进行图形化展示。例如月度厂用电率的穿透分析包括同期对比分析、计划与实际完成情况的对比分析，可追溯显示：1）各机组的厂用电率月度趋势;2）每个机组、辅机对应月度的厂用电构成明细;3）每天的厂用电率明细，并根据明细追溯到生产日报;4）参照历史分析结果，将最新的月度分析结果记入知识库，并根据分析结果所对应的措施、建议，及时修订对应的知识库。物资管理系统的追溯内容包括：物资库存、消耗、资金占用、大宗材料价格、物资成本执行等。

将重要的参数设置报警等级，用不同的颜色进行区分，一般包括红、橙、黄、绿四个等级。在四色风险管理的基础上，支持穿透查询每个报警等级的报警记录和详细信息，包括指标名称、异常标准、报警时间、报警时长。每个报警记录必须支持异常分析，支持填写报警原因及措施，支持手动填写和经验知识库中选择，并支持移动端填写。系统中可设置指标预警的内容，预警依据为一个或多个参数的表达式，根据参数的不同设定预警的级别。

通过对风险、隐患、缺陷、故障等进行分级报警，以突出显示首因报警和预警。首因报警是指产生参数异常报警的首要因素，包括：主要辅机跳闸、阀门卡涩、误开、误关和设备状态误动等，其优先级最高。预警是指暂时不影响机组正常运行，但后续发展可能会导致事故的报警信息，例如润滑油压低、冷却水压力低、滤网差压高等，其优先级次高。当报警出现，没有“首因报警”和“预警”，说明机组当前可能没有事故和异常，点击光字牌，可通过树状逻辑结构迅速找到报警参数，采取适当调整措施，即可恢复正常运行。

2 实时计算分析与推荐排名

基于SIS、EAM、ERP的实时运行检修数据和业务流程数据，可计算电厂各设备的热力学性能效率，并根据消耗品价格、电价等经济类信息，计算单个机组和全厂的各个生产成本指标。电厂决策人员可及时了解当前机组的性能及发电成本信息，为竞价上网的电价报价提供理论依据。数据分析模板包括五大应用：数据分析管理、成本分析管理、辅助决策、结算与经济性分析、风险分析管理。基于保本电量分析、供求关系分析、竞争电价预测、竞价风险分析、出力分析、投入产出分析、全成本信息、全网负荷预测、市场竞争电价、全网机组检修、计划出力、市场规则等因素，合理评估变动成本与固定成本，形成电价营销的综合报价决策。

通过与集团ERP物资管理模块集成，物资管理分析可实现的功能包括：物资备件应用分析、供应商分析、需求计划分析、采购订单分析、库存结构分析、库存资金占用分析、账龄分析等。燃料的实时计算分析与数字化管控包括：入厂、入炉的精确堆取，基于非线性遗传算法的配煤掺烧，基于多角度自动寻优的煤炭采购。自动寻优的目标值确定原则包括：综合燃料价格最低的最经济原则，最小环保排放量原则，设备运行最安全、最稳定原则，综合生产成本最優原则。

基于规则的推荐排名应用包括：

（1）筛选标杆企业。针对集团下属各单位的指标，按照评分规则，对各指标进行权重赋值，进行任意多指标的排名分析，从而筛选出标杆企业。

（2）影响力大小的因素排序。对重要指标的各种影响因素进行相关系数分析，并按照影响大小提供分类、分层、分级排序，从而给出指标波动的诊断结论。

3 设备状态监测与诊断

智慧管控一体化信息系统可提供主机、主要辅机的设备状态监测、过程监督、故障诊断、事故分析与预警、在线操作指导等功能。图1示出基于专家知识库和仿真模型推理的设备检测、故障诊断、事故预警，流程为：定义异常判据、自动监测异常、异常诊断报警、异常处理的专家经验共享、优化指导。

（1）智能监测。基于工艺系统和设备本体热工测量参数的变化，对主辅机设备的重要易磨损和泄漏部件进行检测、判断和计算分析，以提供相应的检修计划和指导，方便运行和检修人员及时对设备进行维护、检修。基于实时数据和事件数据，可建立统一的重点监控指标库，设置不同报警区间，实现对重点指标的实时监控、分级报警，并根据风险分级情况自动通知不同层级的人员。重要的节能指标包括：供电煤耗、厂用电率、锅炉效率、汽机热耗率、主汽温度、飞灰可燃物、凝汽器端差、补给水率、空气预热器漏风率。

（2）智能诊断。基于主辅机设备的状态监测与性能劣化，对主辅机设备的故障根源进行追踪溯源，找到故障源头，并提供排除故障的处理方法，以提高机组运行的可靠性和安全性，降低故障停机次数。异常的诊断类型包括：指标异常、状态异常和参数异常。采用相关系数分析、敏感性分析、风险分析等多种数理统计理论，可自动诊断分析指标波动的原因，提供影响因子的风险评估和指标波动的重点因素及影响幅度。

（3）智能报警与预警。基于设备状态监测、故障诊断，可提前给出层次清晰的报警和预警，极大减少损失和伤亡。报警的类型包括：参数变化速率快报警、参数异常变化报警。对轴承温度的参数速率变化快报警，可预报汽轮机和主要辅机的润滑、冷却情况，对故障和事故征兆进行及时预警，避免因润滑、冷却不当出现故障甚至停机事故。参数斜率变化快、异常变化适用的设备故障场景包括：1）凝汽器、加热器、炉管、过热器、再热器、管道堵塞或泄漏;2）风机、泵性能下降;3）风机联轴器损坏;4）调节阀卡涩、误动;5）空预器漏风、堵灰、着火;6）轴瓦磨损、损坏，汽轮机断叶片、管道结垢、泄漏，汽轮机发生水击;7）汽水共沸;8）锅炉炉管检漏;9）汽机推力瓦磨损;10）凝汽器冷却水堵、漏;11）锅炉受热面积灰及结垢。

（4）智慧优化与辅助决策。针对指标实际值的报警，分析其异动原因，给出优化处理建议。基于智能诊断和专家知识系统，自动推送运行优化和检修建议，开展预防性维护，实现设备可靠地最优运行。

4 结论

本文在ERP基础上，提出搭建智慧管控一体化信息系统，将可视化、穿透分析、色带理论、专家知识图谱和仿真模型推理等先进理念嵌入智慧企业管理中，以提升企业价值创造能力和全要素生产力。结果表明：

（1）穿透分析包括：下属组织机构追溯、构成总体指标的细分项追溯、时间细分追溯。基于重要参数的风险分级、报警分级，以突出显示优先级最高的首因报警和优先级次高的预警。

（2）基于规则的推荐排名应用包括：筛选标杆企业、对影响力大小的各因素排序。

（3）智慧管控一体化信息系统可提供主辅机的设备状态监测、故障诊断、缺陷报警与风险预警、优化操作指导等功能。

参考文献

[1]  刘吉臻，胡勇，曾德良，夏明，崔青汝. 智能发电厂的架构及特征[J]. 中国电机工程学报，2017，37（22）：6463-6470.

[2]  傅晓军，郑正茂，严玉堂，刘森，马腾飞，赵俊杰. 调峰供热燃机电厂压缩空气系统优化改造分析[J]. 中国电业，2019，47（11）：367-368.

[3]  赵俊杰，陆海涛，包海斌，吴豪，赵思嘉，张继东，周健. 基于锅炉四管可视化的防磨防爆监测和智能泄漏预警[J]. 神华科技，2019，17（8）：47-50.

[4]  邬馗星，张继东，陆海涛，吴豪，包海斌，嵇银辉，赵俊杰. 智能吹灰闭环控制系统在火电DCS的集成应用效果分析[J]. 中国电业，2019，47（17）：506-507.

[5]  陈世和，张曦. 基于工业4.0的智能电站控制技术[J]. 自动化博览，2015，（9）：42-50.

[6]  王献文，杨如意，张越，王学飞，马建新，黄恩华，赵俊杰. 数字经济时代下的智慧企业[J]. 基层建设，2019，（20）：430.

[7]  赵俊杰，陆海涛，吴豪，杨如意，王利敏，王献文，刘强，胡勇. 基于人工智能算法的智能视频识别燃煤火电厂跑冒滴漏[J]. 神华科技，2019，17（9）：40-44.

[8]  林志峰，戴成峰，叶华浩，王如良，赵俊杰. 1000 MW燃煤火电机组配煤掺烧和燃料全成本评价模型[J]. 电力设备，2020，（7）：212，231.

[9]  赵俊杰，冯树臣，马克，杨如意，郭佳，胡勇，刘强，侯宗余. 基于泛在电力物联网技术的智慧电厂安全管控一体化应用[J]. 能源科技，2020，18（5）：1-6.

作者简介：陆海涛（1983-），男，浙江宁波人，本科，工程师，设备工程师，主要研究火电厂环保系统的改造、调试和维护。