智慧电厂数据基础建设与应用研究

上海能源科技发展有限公司 朱晓燕

1 引言

在数字化转型大潮下，数据已成为最为核心的生产要素。智慧电厂已成为新热点，对于具有上万设备、年运行时长约8000h 的火电厂，面临着现场数据不全、控制局限、计划检修、数据综合利用率低等问题。构建适应数字化智慧电厂的智能数据层、提升管控水平、进一步优化运行、降低煤耗，是智慧电厂建设亟待解决的基本问题。

在数字时代，实现设备数据的有效采集、合理处理和深度应用，是实现生产控制系统的智慧化的关键。本文就构建智慧电厂数据基础的核心技术、应用情况加以解析，说明实现智慧感知、智慧控制、智慧运维、智慧检修、智慧经营所需要的技术基础和软硬件基础，为智慧电厂的应用发展夯实基础。

2 智慧电厂构架

智慧电厂是以智能设备层为基础构建智能发电平台和智慧管理平台。智慧电厂整体框架如图1所示。

图1 智慧电厂整体构架

2.1 智能设备层

作为智慧电厂的基础，首先是解决可观测、可控制的基础设备问题，实现生产工艺全透明数字化；其次，需要实现控制操作全自动，应用物联网技术，在设备层也可实现远程状态感知。智能设备层包括智能化的检测仪表、智能巡检机器人、视频监控设备、执行机构及现场总线设备等。该层构成了火电厂智能化管控的基础底层，实时监测现场运行数据与状态，实现对生产过程状态的测量、数据上传，对生产现场进行全方位检测和感知。

2.2 智能控制层

建立在智能设备层的基础上，对火力发电厂的生产及辅助装置实施控制、优化和诊断。该层在分散控制系统（DCS）基础上，通过增加高级应用服务网、实时数据池、智能计算引擎、智能控制器、工控信息安全防护等智能化组件，加强人工智能技术三要素“数据、算法和算力”在生产控制过程中的设计实现，将发电领域的专业知识注入人工智能模型中，并与先进控制技术相集成，实现智能电站生产运行的智能监控。

2.3 智慧管理层

智慧管理层利用工厂多源数据融合、深度数据挖掘、管理过程与工业数据分析协同等技术共同构建的一体化管理平台，实现生产过程优化、经营辅助决策和系统级安全防范管理。

智能电厂控制层的生产运行数据之间有密切的工艺系统关联，存在复杂的强耦合关系。火电厂的数据基础来源方面主要分为：生产工艺流程数据、视频监控数据、设备状态数据等。控制系统、管理数据均来源于这些原始基础数据。准确的生产工艺流程数据是精确控制的数据基础。控制层、管理层的智慧应用完全建立在设备层的数据之上。这些数据既包括反映工艺系统的状态数据，如现场仪表、阀门、电动机等常规接入控制系统的数据；包括视频监控设备、门禁安防、机器人设备传回的各种智能应用数据、视频图像数据等；在物联网发展下，设备状态数据、检测维护数据，也可上传至管理信息系统。以往这些数据和过程数据是分开存储、应用，数据间无法相互联系印证，基于数据的分析应用当然也很受限。随着5G 通信、大数据、云计算等技术的发展，电厂大数据的深度挖掘和应用有了更广阔的空间。

3 数字化关键技术的应用

3.1 智能设备基本要求

智能设备是智能电厂的基本元素，也是智能数据的基本提供单元，达到智能化设备需要具备以下要求。一是应具有测量数字化、控制远端化和运行状态可视功能。二是智能化组件具备控制、连锁和保护等功能。三是具有设备状态自评估、检测、故障自诊断、自愈性、自适应的功能。四是采用标准化的通信协议；五是具备智能控制所需的控制接口，支持智能控制方式。六是易于扩展升级。

3.2 智慧感知检测升级

数据采集是智能化的基础，首先要构建精准、实时、高效的数据采集系统。智慧感知检测采用现代先进检测技术，配合测控、软件计算和信息融合技术，实现传统上难以检测的机组和设备运行关键参数的在线准确测量和上传。重点应用包括基于声波/红外测温、声源定位、音纹识别、图像分析等先进检测和状态识别技术，集成构建智慧化感知和检测系统，实现重点区域监控、重要参数测量、实时工况诊断的智能监测分析。智能检测还可以对高温高压管道泄漏、炉膛温度场、动力场、疏水管道内漏等难以直接测量的重要工况，实现精准监测、准确定位和直观展示。

智能设备层的建设和升级是建立智能数据的基础。智能设备、AI、物联网、移动设备、5G、数据云平台，这些新技术正在不断突破，将传统的工业控制带入到智能控制的前端。智能物联网作为一种基础能力，随着物联网设备的不断扩展，5G 技术为万物互联提供了网络基础，使得智能物联网在火电厂这样复杂控制场景下也可广泛应用，实现智慧管控、智慧安防、智能办公等诸多应用。

3.3 5G 网络技术应用

5G 网络与云计算、大数据、元宇宙、AI等技术深度融合，已经成为工业企业数字化转型的关键基础设施之一。采用5G 网络和MEC 工业互联网云平台，可在工业4.0时代实现设备生产数据的实时、准实时、大规模并发数据分析处理和本地分流，实现生产高度自动化，大幅提升生产效率。

建设覆盖全厂的5G 通信网络，采用5G MEC+UPF（User Plane Function，用户面功能）方式建设。该方式可使电厂用户独享基站、UPF 和MEC，共享电信运营商的5G 控制面网元，能提供基础的5G 行业应用部署环境，实现网内5G 设备的互联、数据不出园区，满足电厂用户高带宽、低延时、数据不出厂的需求。

目前5G+智能检测设备还处于起步阶段，基于5G 及边缘计算、 AI 处理、机器视觉等技术，采集现场设备运行参数、语音、图片等各项数据，自动完成检测、巡航以及记录数据、远程告警确认等工作。将智能摄像头、智能机器人、巡检仪等各类智能化设备接入5G 甚至更为先进的网络，实现各类生产人员、智能化设备的互联互通，是今后的发展趋势。

3.4 构建大数据平台

大数据是指通过对大量的、多种类和来源复杂的数据进行高速地捕捉、发现和分析，用经济的方法提取其价值的技术体系或技术构架[1]。

大数据中心是智慧电厂运行的基础，构建厂区一元化数据管理平台，对巨量数据的处理应用，建设数据中心，整合多源异构的数据，形成具有统一的数据标准、数据定义和相互关联的数据仓库，构建统一数据平台，实现数据互联互通、共享交互。具备对各类数据准确、及时、全面的感知功能，为电厂的智慧控制、智慧运维、智慧经营、智慧安全管理等业务提供数据原材料。

大数据包括数据以及对相关数据的内在关联分析、对应处理等模型与方法。大数据需对海量数据进行分布式数据挖掘，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据中心具备数据计算、数据挖掘和机器学习等人工智能算法，可提供基于设备层的在线监控、设备故障预警与报警、设备运行参数调优、依据设备状态进行的主动检修等多种基础服务。统一数据平台可通过微服务组件库、开发工具平台、计算能力服务资源接入、大数据和AI 技术服务等，实现积累的生产数据的纵向价值挖掘，实现机组运行能力改善和数据价值提升。

4 数字化设计的三维数据基础

4.1 三维可视化数据及应用

三维数字化电厂的建模，是整个智能电厂的模型和数据的基础性工作，以三维设计为基础的三维数字化电厂可以充分保证模型数据的统一、完整和精确，保证模型外观、层级、位置、编码、属性的一致，满足三维数字化电厂展示与查询、图纸关联查询、设备编码以及满足智慧控制、智慧管理等的应用要求。三维数字化模型中整合设备三维模型，三维检修模型，实现数字化、可视化资料的移交，也是全厂三维模型构建的重要部分。

通过在电厂三维模型的搭建过程中，做到全专业覆盖、全数据携带、全模型量化，为智慧运维管理系统提供一个精准的可视化操作界面。基于数据的互联互通，并依托电厂全息模型的可视化，实现对管理提维。打通电厂传统各运维管理系统间的数据壁垒，并依托三维模型的直观、可视化效果，帮助管理者建立起一套工作运维顺畅、操作界面友好的管理系统，可应用于新员工培训、虚拟巡检、设备检修及智能安防等多方面。通过实施人员定位系统，实现电厂人员的可视化，人员与三维模型场景结合，可以实现更多的运维管控功能。

4.2 全程数据跟踪

以电厂三维模型为载体，跟踪、存储电厂从设计到施工、运维全生命周期的各项数据，并对数据进行自主分析，为电厂管理提供有力支撑。以数字化设计数据和模型为基础，补充电厂管控对象的设计、采购、施工、调试、运营等全生命周期数据。

大数据通过平台能够将收集到的海量数据整合成各种表格，让电厂的运行人员、检修人员以及管理人员能够清晰而直观的了解目前的电厂的运行状态信息和经营情况，同时可以通过和历史数据的对比来对未来的工作进行评估和改进[2]。

5 数字化投入和产出

基于现实的行业数字化转型所处的阶段，技术的堆砌并不能带来效益，但通过基础数据的挖掘应用，带来高效、安全、智能的监控、维护、管理效益的成果。

数字化投入产出分析如图2所示，和经营情况结合的智慧管理，可进一步优化运行工况，降低综合煤耗，实现降本增效的作用。

图2 数字化投入产出分析

传统火电厂向智慧电厂的转变，不仅仅是在数字化智能化设备上的投入，必定可以从数字化的替代效应、网络效应中取得飞跃式的上升。

6 结语

在数字化驱动下，智慧电厂数据基础建设与应用是实现智慧电厂的基础。通过智慧检测、物联网、大数据、AI 技术、通信技术的快速发展和广泛应用，智慧电厂的数字化转型之路将日益成熟，最终形成智能设备产业链。在“双碳”目标下，智慧电厂数据基础建设与应用是实现智慧管理、智慧运维的前提。在数字化基础设施的建设中，通过数字化设施的投入适度增加，可以提升机组运行安全性，设备检修的可维护性；同时，会带来性能的提升、节能降耗的作用，实现数字化的替代效应，为减碳提供更好的智能方案。