智能发电运行控制技术研究

浙江浙能嘉华发电有限公司燃料部 董宝祥

智能化技术飞速发展，给各个领域带来了革命性变革。发电行业引入智能化技术后，采用物联网技术采集发电现场信息信号，经过数字化处理并通过现代化信息网络将信号传输至控制中心进行处理和分析，实现对发电设备的智能化监控、操作及故障诊断。由此可以看出，智能化发电技术物联网、大数据、云计算、通信网络等诸多现代化技术，其中通信网络是信息传输载体，是智能发电技术实现的基础[1-2]。

常规的发电系统包括传感、执行、控制和管理四个方面，而智能化发电技术是将智能化渗透至各个层面，能够使电力生产过程控制更加精准，提升发电生产及运行的可靠性和安全性[3]。智能发电技术根本目的是通过提升电力生产的智能化水平，从而提升发电厂运行的安全性。

智能化发电技术中的远程监控系统，技术人员可以远程的对现场发电机组进行实时监控，同时还能够根据情况发送操作指令，随着技术不断发展，未来可能实现无人值守，即可对发电机组进行监控。而采用云计算、大数据等技术，能够对电厂设备的运行状态进行实时检测和诊断，并给诊断结果显示出来，技术人员可以技术多故障进行维修，大幅度提升了设备运行的可靠性。

火力发电目前仍然是我国电力生产主要方式，传统的分散控制系统已经无法满足现代发电要求。智能发电运行控制系统在分散控制系统的基础上，引进智能化技术，通过提升发电控制的智能化水平，提升发电厂运行的安全性及电力生产效率。本文首先对智能发电运行控制技术特点进行分析，然后对智能发电运行控制系统的结构，以及硬件和软件结构设计进行了探索，为今后智能发电运行控制系统设计提供一些参考。

1 智能发电运行控制技术特点

目前我国内大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术的应用已经非常成熟和广泛，发电厂的运行控制技术仍处于比较基础的数字化、信息化的阶段，需要有效结合当前不断发展的新技术，提高我们国家发电厂机组运行的智能化水平，所谓的智能发电运行控制技术应具备以下特点[4]：

对全厂的生产过程数据进行高度整合，提供全厂一体化监控的基础平台。广泛收集生产过程数据并进行集中高效地存储、梳理和通用计算，为全厂生产过程的深度分析和全厂运行控制优化指导提供统一的数据基础；应在全厂统一的数据平台上，提供丰富的智能算法及其应用环境供运行控制调用，能完成包含机器深度学习、能效计算、运行优化、智能控制、故障诊断等各种生产环节的计算，并且能够提供数据分析训练，提供全面解读特征信息的可能，实现基于数据的智能报警；应在底层控制器和上层应用软件层面均提供高度开放的接口供第三方调用。这样可使其更加专注于专业技术核心功能的研究，进一步优化技术及应用，并充分保护其知识产权，推动先进技术研究的良性发展。

2 智能发电运行控制系统架构设计

智能发电运行控制技术系统架构，是以一套统一的底层生产数据汇集和计算中心为数据基础的，由先进控制技术序列和数据分析技术序列的智能算法构成以实现6大功能应用的完整系统。智能发电运行控制系统平台面向发电生产运行控制过程，建立生产实时数据统一处理平台，在泛在感知、数据融合与互联互通的基础上，灵活运用各种人工智能算法、数据分析技术和先进控制技术，有效提升运行和控制环节的智能化水平，深入挖掘实际生产数据中蕴含的特征、信息和规律，使数据充分发挥价值。最终实现机组智能运行，自动寻找并保持控制的全局最优状态；可靠的设备运行智能监测、诊断与预警。以此为核心将智能发电运行控制系统平台构架分为基础设施层、平台层、应用层和交互层[5]。

基础设施层。生产控制环节需要大量的实时数据和信息进行交互，以满足火电机组深度调峰、安全运行、故障诊断的需要，需安装大量新型自动化检测设备设施及时准确传达指令和信息。基础设施层为平台层和应用层提供基础和支撑，主要包含网络和工业控制设备。网络为生产控制网；工业控制设备为智能发电平台的基础硬件，其中包含新型智能传感器和智能调节机构。随着智能技术在智能发电技术领域应用不断深入，智能算法、数据挖掘等技术能够对海量的电力生产数据中特征、规律等信息进行挖掘，是数据的利用价值最大化。这些信息数据可以为生产决策提供支持，是提升企业市场竞争力和经济效益的强大助力。因此，智能化发电技术全面的应用将是市场发展的必然趋势，利用智能化技术时，需要将数字化、信息化、自动化、智能化高度融合，才能充分发挥出智能发电技术的效能。火力发电目前仍然是我国电力生产主要方式，传统的分散控制系统已经无法满足现代发电要求。智能发电运行控制系统在分散控制系统的基础上，引进智能化技术，通过提升发电控制的智能化水平，提升发电厂运行的安全性及电力生产效率。本文首先对智能发电运行控制技术特点进行分析，然后智能发电运行控制系统的结构，及硬件和软件结构设计进行了探索，为今后智能发电运行控制系统设计提供一些参考。智能化技术飞速发展，给各个领域带来了革命性变革。发电行业引入智能化技术后，采用物联网技术采集发电现场信息信号，经过数字化处理并通过现代化信息网络将信号传输至控制中心进行处理和分析，实现对发电设备的智能化监控、操作及故障诊断。由此可以看出，智能化发电技术物联网、大数据、云计算、通信网络等诸多现代化技术，其中通信网络是信息传输载体，是智能发电技术实现的基础。

平台层。以生产信息全集成为基础，搭建数据分析环境、智能计算环境、智能控制环境、开放的应用开发环境。其中数据分析环境以实时数据库数据为基础，可在线或离线方式完成生产数据预处理。智能计算环境为监控侧智能应用提供计算基础，依托智能控制器高性能、高可靠的硬件资源，提供丰富的先进控制算法库，支持先进控制策略与智能控制策略的组态、执行与维护。智能控制环境在智能技术的基础上依托先进控制（预测控制、自抗扰、自适应）算法进行控制性能优化，实现机组性能嘴优化控制，建设或消除机组或设备的运行能耗偏差，使得机组运行效率时刻保持最优。

应用层。智能发电平台的应用层包含“智能检测”、“智能控制”、“智能分析”、“智能监控”、“智能诊断”、“智能报警”六项业务应用。“智能检测”、“智能诊断”、“智能报警”主要提供机组运行中系统或设备的状态检测，“智能控制”、“智能分析”主要提供对机组运行过程的智能分析、智能优化，智能指导和先进控制研究如何提高燃煤的有效利用，让最少的煤发最多的电；“智能监控安全管控”主要依靠现代智能技术手段有效识别存在的安全隐患，防止操作失误、规避潜在风险，让技术保障成为安全管控的有力工具，进一步提高安全管控水平。

智能发电平台通过实施上述一系列高级应用功能，完成机组的控制优化、运行优化、智能监视及设备故障在线监测、主动安全管控等功能（图1）。

图1 智能发电运行控制系统框架结构图

交互层。通过操作员站、工程师站、高级值班员站完成数据监视、指令下达、逻辑画面组态下装等功能，实现人机监控交互。智能发电平台汇集和分析全厂生产实时数据，具有指标统计、工况分析、全厂能效对标等功能。对运行数据进行实时和历史统计，给出异常预警、关键操作与处理方案建议等。按照不同负荷情况对系统当前参数工况进行划分，结合各种典型的辅机组合，建立典型工况数据库，对当前运行工况是否属于最优工况进行分析、判定，提供调整方案，可提供的智能操作指导包括送风、制粉、燃烧、主/再蒸汽、吹灰、喷氨、最佳氧量、滑压指令偏置、机炉协调策略优化等一系列闭环优化指导建议。能效对标通过对同类机组运行工况和能效进行对比分析，将结论转化为专家诊断、趋向展示、运行建议，提高人机交互智能化水平。

3 智能发电运行控制系统应用

硬件架构。硬件设施是智能发电平台的运行载体。智能发电平台的硬件设施主要包含厂级计算服务器、数据分析服务器、实时数据库服务器、高级值班员站和智能控制器、工程师站、网管平台等；软件架构。智能发电平台网络为生产控制网，又细分为I/O 通信网、实时控制网和高级应用服务网。智能发电平台包括机组级、厂级两层网络结构，控制范围包括全厂主控及辅控一体化系统，包括热控设备控制，电气设备管控，脱硫脱硝一体控制，智能优化控制，工控网络安全防护等。

图2 生产控制网结构

智能发电运行控制系统实现了控制系统基于数据分析技术的全体系智能化改进，为人工智能技术在生产控制层面的广泛应用提供了强大的平台基础。运行人员可通过智能算法寻优提示，得到不同工况下的节能降耗潜力和最佳控制目标，从而使运行人员对系统加以干预。底层控制回路辅以系统辨识、预测控制、自抗扰、自适应等算法进行控制性能优化，减小或消除机组、设备的运行能耗偏差，使机组运行效率时刻保持最优。

4 智能发电运行控制技术瓶颈与展望

目前智能化发电运行控制技术还有一些关键技术需要研发，高级智能控制器、高级服务器的一个统筹，需要基于深度系统学习的感知模块，在深度学习这样建模的基础上使得控制能更加精准地适应全能耗的能源平衡，也就是通过自己学习数据挖掘、先进的控制理论方法、专家的知识建立优化的模型库，这里需要进一步研发突破，同时需考虑在控制上投入最少，产出效率最佳。

智能发电控制技术在实际运用上，在多元数据的搜集方面必须要保证数据的安全、网络安全，需考虑不同的信息安全的防护和大数据云平台的结合问题，未来以大数据云平台、数据库系统为基础，整合支撑系统，支持数据资源在设计、调试、运维，以及全厂的人、财、物、信息及智能管理、智能服务等呈现在一个平台来建立智能发电公共服务平台，为设备安全、精细化管理、优化决策提供服务。智能发电运行控制技术应用前景非常广阔，基于机组运行的大数据挖掘，在原来较薄弱的碳计量碳排放实现智能控制监测、超低排放监测，助力企业碳减排和碳交易、优化电网调度，在智能发电+智能电网上推进发电企业能源转型。

综上，随着智能技术在智能发电技术领域应用不断深入，智能算法、数据挖掘等技术对海量的电力生产数据中特征、规律等信息进行挖掘，使数据的利用价值最大化。这些信息数据经过多目标寻优等算法提供最优控制值，为现场操作员提供最优运行指导建议，为生产经营决策提供支持，是提升传统发电企业市场竞争力和经济效益的强大助力。因此，智能化发电技术全面的应用将是市场发展的必然趋势，利用智能化技术时，需将数字化、信息化、自动化、智能化高度融合，才能充分发挥出智能发电技术的效能。