智能安全防护系统在发电厂管理中的应用

［摘 要］随着电力技术的不断发展和信息化、智能化水平的不断提升，发电厂面临的安全风险和管理挑战日益复杂，而传统的人工巡检和安全管理模式已难以满足高效、准确和实时监控的要求。智能安全防护系统依托物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了对发电厂设备状态的实时监测、隐患的早期预警、事故的快速响应以及决策支持等功能的高度集成。在这样的背景下，智能安全防护系统在发电厂管理中的应用，逐步成为整个行业的发展趋势以及安全保障的重要手段。文章围绕智能安全防护系统在发电厂管理中的应用优势，对具体应用策略进行剖析与探讨，旨在提高发电厂的安全生产水平，降低事故发生概率，确保电力供应的稳定性和连续性。

［关键词］智能安全防护系统；发电厂；管理

［中图分类号］TM621 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0173–03

1 智能安全防护系统在发电厂管理中的应用优势

1.1 提高生产安全性

发电厂作为重要的能源生产基地，其设备复杂、运行环境特殊，存在着火灾、爆炸、机械损伤等各种潜在风险。智能安全防护系统通过实时监控设备运行状态，对温度、压力、电流等关键参数进行预警和报警，可及时发现并预防安全隐患，有效防止重大安全事故的发生。同时，该系统可通过大数据分析预测设备故障，提前安排维护检修，保障发电设备的稳定、高效运行。

1.2 优化运维管理效率

传统的人工巡检模式不仅耗时耗力，还可能存在遗漏或误判的风险。而智能安全防护系统可实现7×24 h 不间断自动监测，对各类数据进行精准分析处理，能够充分减轻人力负担，提高工作效率。此外，该系统还可以通过对历史数据的学习与挖掘，提供设备健康状况评估、寿命预测等深度服务，为电厂运营决策提供科学依据。

1.3 降低运营成本与损失

通过智能安全防护系统的精准监测，能够实时掌握设备运行状态，及时预警潜在故障，从而有效减少因设备突发故障导致的非计划停机时间。这种预见性的维护方式不仅避免了生产中断，还显著降低了由此产生的经济损失。此外，该系统还能对设备进行精细化管理，通过精确的数据分析和智能决策，实现设备的优化运行和延长使用寿命，不仅减少了设备的维修更换频率，还降低了维修成本，进一步提升了发电厂的经济效益[1]。

1.4 减少生产安全事故

通过集成先eY0XdAz0iAogb5D+sskEi9QmgayyBoWUjSxXSe8b0TY=进的视觉识别技术和智能分析算法，智能安全防护系统能够实时监控高空作业区域，精确识别工作人员是否佩戴安全带等必要的安全防护装备。不仅显著降低了人工监管的疏漏，提高了安全监管的实时性和准确性，而且通过提前预防和及时纠正违章行为，有效减少了因高空坠落等严重安全事故的发生，极大地保障了发电厂作业人员的人身安全和生产设备的正常运行，从而提升了整个企业的安全生产管理水平和效率。

2 智能安全防护系统在发电厂管理中的应用策略

2.1 顶层设计与标准制订

2.1.1 系统规划

对于智能安全防护系统的规划，需要充分考虑各类发电厂的特点和规模，为其量身打造智能安全防护方案。例如，在火电厂中由于高温高压设备众多，智能安全防护系统需重点关注锅炉、汽轮机、发电机等核心设备的状态监测，以及燃煤存储、输送过程中的粉尘爆炸、火灾隐患；而在水电站，智能安全防护系统重点则可能转向大坝稳定性监测、泄洪设施控制等方面；至于核电站，则必须高度重视放射性物质的安全防护、反应堆冷却系统监测等关键环节。对于风能、太阳能电站，虽然相对安全风险较低，但也要关注极端天气条件下的设备稳定性，如风电机组在强风、雷暴等恶劣天气下的安全保护，以及太阳能电池板的热斑效应监测等。

在规划时，需要明确系统目标，包括但不限于以下内容：实时监控设备运行状态，预防和快速响应各类安全事件；通过数据分析实现故障预测与健康管理；优化运维决策，减少非计划停机；加强环境保护，减少污染物排放等。以此为基础，需要设计出由多个功能模块组成的完整体系，如设备状态监测模块、数据分析与预警模块、应急处置模块、信息安全管理模块等，各模块之间要紧密配合，形成一个有机的整体，确保智能安全防护系统的全面、高效运作[2]。

2.1.2 规范统一

为了能够充分保障智能安全防护系统的合规性和有效性，需逐步推进规范统一。在制订智能安全防护的相关标准和流程时，应严格遵循国家及行业发布的法律法规、技术规范和标准指南，包括《电力安全工作规程》《火力发电厂安全设施配置标准》《核电厂安全规定》等。同时，吸收借鉴国际先进的管理体系，如ISO9001 质量管理体系、ISO14001 环境管理体系、OHSAS18001 职业健康安全管理体系等，将其理念和方法融入发电厂智能安全防护的制度建设中。

具体实践中，建议结合实际情况，编制一系列智能安全防护的操作手册、程序文件、应急预案等，详细规定系统的安装调试、日常运行、定期检测、维护保养、升级改造等活动。需要注意的是，这一类文档应明确各项工作的步骤、方法、责任人以及评价指标，确保每个环节都有据可依、有章可循，全面提升发电厂智能安全防护系统的规范化、标准化水平。

2.2 全面感知与实时监控

智能安全防护系统中的全面感知与实时监控主要依赖于设备智能化升级和物联网集成技术，从而实现对发电厂各个关键环节和设备的全方位、全天候实时监控。其中，设备智能化升级是基础。以火电厂为例，通过部署大量先进的传感器、执行器和智能摄像头等设备，可实现对锅炉、汽轮机、发电机、输变电设备等关键设备的全生命周期状态监测。例如，在汽轮机轴承部位安装振动、温度、油液污染度等多种传感器，实时获取并分析数据，一旦超出预设阈值，系统即可发出预警信号，以便技术人员提前采取措施，防止设备过度磨损甚至损坏。同时，智能安全防护系统将所有智能设备接入物联网平台，形成了一个庞大的实时监控网络。而物联网平台具备强大的数据采集、传输、处理和分析能力，能够实时接收来自各处传感器的数据流。从实际应用来看，物联网平台可整合锅炉蒸汽压力、温度数据、发电机负载、转速数据，甚至环境温湿度、烟尘浓度等多维度信息，形成全面、立体的态势感知图。当某一设备参数偏离正常范围时，系统能在第一时间捕捉到异常信号，通过算法快速判断故障原因，并触发相应的应急预案，包括自动调整运行参数、通知维护人员检查等，极大地提升了发电厂的安全运营水平和应急处理效率[3]。

2.3 大数据与AI驱动的预警机制

智能安全防护系统结合大数据技术可进行数据分析与模型构建。大数据时代，发电厂每日都会产生海量的设备运行数据，包括但不限于温度、压力、电流、电压、振动、噪声、润滑状况、磨损程度等。通过利用大数据技术对这些数据进行深入挖掘和细致分析，可揭示设备运行规律，洞察潜在故障迹象。例如，通过对比正常工况下和即将发生故障前设备的各项参数变化，构建出一套可准确预报设备失效的预警模型，当设备参数接近或超过预警阈值时，系统立即发出预警，提示管理人员采取必要的维护或修复措施，从而实现从被动应对故障到主动预防故障的转变。智能安全防护系统在人工智能技术的支持下，整个系统的预警精度和响应速度会得到充分提升。例如，使用深度学习算法可处理更复杂、非线性的设备故障预测问题，通过学习大量的历史故障案例，提取出隐含在数据背后的高阶特征，对设备未来的健康状况进行更为准确的预测。另外，人工智能还可以应用于行为分析，预防人为操作失误。例如，通过视频监控和行为识别技术，监控并分析操作员在重要设备上的操作行为，当检测到不符合安全操作规程的动作时，系统能够实时提醒并纠正，避免因人为因素引发的安全事故。同样，通过语音识别和自然语言处理技术，系统可理解并指导操作员正确执行复杂的操作指令，减少误操作的可能性。总之，智能安全防护系统在大数据和人工智能技术的驱动下可做到事前预警、事中控制、事后追溯，有效提升了发电厂的安全防护能力和运行可靠性。

2.4 联动协同与应急响应

联动协同与应急响应致力于将消防、安防、环境监测、电力监控等多个独立的子系统无缝集成，实现跨系统间的实时信息共享和协同运作，旨在确保在面临紧急状况时，能够迅速启动应急预案，最大程度地减小事故影响，保障电厂的安全稳定运行。在现代大型发电厂中，各类安全防护子系统繁多且各自承担着特定的安全职责。例如，消防系统负责火警探测、灭火救援等工作；安防系统负责门禁控制、视频监控、入侵报警等功能；环境监测系统关注有害气体泄漏、噪声污染等问题；电力监控系统则侧重于电网运行状态、设备故障检测等。而智能安全防护系统可将这些独立的子系统集成起来，搭建统一的信息交换平台，使得各个系统间的数据能实时同步，形成联动效应。

为了应对可能出现的各种紧急情况，智能安全防护系统还需要建立高效的应急指挥中心，依托信息化手段实现快速决策与资源调度。例如，指挥中心配备的大屏幕显示系统可直观展示全厂运行状况，实时更新事故现场图像及各类监测数据，为决策者提供全面、准确的信息支持。与此同时，预案管理是应急响应工作的重要组成部分。智能安全防护系统可根据电厂实际情况，结合历年经验教训和最新法规标准，预先制订涵盖各类突发事故的应急预案，并通过信息系统进行动态管理和维护。在实际应对事故时，系统可根据具体情况自动匹配最佳预案，指导相关人员按预定步骤有序开展应急处置工作。此外，系统还能通过对每一次应急响应过程的回溯分析，不断优化和完善预案内容，以适应新的安全形势和挑战。

2.5 持续改进与安全保障

持续改进与安全保障是确保智能安全防护系统长期稳定、有效运行的重要支柱，涵盖了信息安全防护、员工培训与演练及系统迭代优化3 大方面，旨在全方位、多层次地提升发电厂的安全防护能力，具体如下。

2.5.1 信息安全防护

在智能化、数字化的今天，发电厂的安全防护不仅局限于实体设备和生产过程，还包括对网络和数据安全的严密防护。智能安全防护系统采用了多重信息安全防护措施，包括加密传输技术，确保数据在网络传输过程中的安全性，防止数据在传输过程中被窃取或篡改；采用身份认证机制，确保只有经过授权的用户才能访问系统，防止非法侵入；设置防火墙和其他网络安全设备，阻挡恶意攻击和病毒入侵，保护系统不受外部威胁。

例如，发电厂可采用先进的数字签名技术和权限管理系统，确保重要操作只能由具备相应权限的人员进行，防止误操作或恶意操作。同时，对敏感数据进行加密存储，并定期备份，以防数据丢失或泄漏。此外，还需要发挥智能安全防护系统的作用，主要是对网络流量进行实时监控和分析，一旦发现异常行为，立即触发告警，并启动防御措施。

2.5.2 培训与演练

有效的智能安全防护离不开理解、掌握和正确使用，因此，建议定期组织员工进行智能安全防护系统的操作培训和技术交流，让每位员工都了解系统的运行原理、功能特点和操作流程，确保在日常工作中能充分利用系统提供的各项安全功能。同时，非常有必要定期举行模拟演练。例如，模拟发生设备故障、火灾、网络攻击等紧急情况，检验员工在真实场景下的快速反应能力和系统在实战中的应对效率。通过反复练习，员工可熟练掌握应急预案，智能安全防护系统也能得到实战验证，进一步完善其功能和响应速度。

2.5.3 系统迭代优化

智能安全防护系统需要根据实际运行效果、新的安全威胁以及科技进步等因素，不断进行迭代升级。发电厂应密切关注国内外智能安全防护领域的前沿动态，引入最新的防护技术和管理理念，持续优化现有系统。例如，随着工业互联网、边缘计算、区块链等新兴技术的快速发展，智能安全防护系统可逐步引入这些技术，以提升系统的智能化、自主化水平，更好地适应日益复杂的安全生产需求。同时，系统在运行过程中产生的大量数据亦是宝贵的资源，通过对这些数据进行深度分析和挖掘，可以发现潜在的安全隐患和改进空间，指导系统的优化升级。

3 结束语

在发电厂管理中，智能安全防护系统的应用是一个系统性、多层次的规划与实施过程。通过顶层设计与标准制订，可确保系统的合规性和有效性；通过全面感知与实时监控，可实现设备状态的精准掌握；借助大数据与AI 驱动的预警机制，可提高预测准确性和应对速度；联动协同与应急响应可加强多系统间的协作，提升应急处理能力；通过持续改进与安全保障，可确保系统的稳定性和安全性。需要注意的是，只有从实际情况入手以及结合以上有效策略，才能有效提升发电厂的安全管理水平，降低运营成本与损失，助力绿色可持续发展，为构建安全、高效、智能的现代能源体系提供坚实保障。

参考文献

[1] 胡周达，林红冲，李凯璇，等. 人工智能在发电厂设备故障诊断中的应用[J]. 电子技术，2023，52（7）：242-243.

[2] 尚应文. 人工智能在电厂安全生产中的应用探究[J]. 中国设备工程，2021（12）：11-12.

[3] 逯智丰. 发电厂作业现场智能管控系统分析[J]. 中国设备工程，2021（11）：29-30.