智慧電廠與智能發電問題及關鍵技術探究

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1 引言

隨著電力行業的裝機規模不斷增加，同時風力、水力等能源的不斷興起利用。電廠的市場競爭壓力與日俱增，為了更好地提升電廠的效益，一方面需要確保設備的安全穩定運行，降低故障率；另外一方面需要通過優化管理措施，引進先進的技術和管理方法，提升管理自動化水平。推動管理體制的創新和改革，降低企業的運營成本，可以提升市場競爭力。在此背景之下，智慧電廠的概念和雛形應運而生，智慧電廠不僅滿足電力企業新時代下的發展需求，也能為企業的科學管理和智能自動化水平提供方向。

2 智慧電廠概述

智慧電廠是建立在數字電廠的基礎上，利用先進的5G技術、物聯網、大數據、云計算平臺等一系列技術實現對電廠的智能化調度、運營和管理。智能化電廠運行模式簡單而言就是將電廠運行中產生的信息、指令、信號等內容進行數字化，通過網絡技術實現數字的快速傳遞和處理，利用核心的專家系統快速進行數字處理，進而將相關的指令輸送到對應部位。

(1)設備的云平臺化。云平臺就是云計算，通過硬件資源和軟件的設備，提供信息存儲、計算等功能。電廠可以利用云平臺技術將服務器、交換機等硬件設備設置在云平臺上，可以自己購買也可以租用云平臺設備，實現企業生產調控、信息和網絡管理的一體化規劃和部署。構建統一的企業云平臺時，需要兩個物理網絡子系統作為生產管控和企業信息處理，通過廠級生產管控層應用向企業信息管理層應用單向推送信息的方式實現信息的實時共享。

(2)基建運營一體化。數字化移交及品質管控:電廠生產周期數據主要是電廠從設計、建設、投產、運營管理等各個階段的數據、文件和資料。電廠的基建是以三維設計為基礎，設計資料是電廠擴建和新建的重要基礎信息，通過過程和質量的管控能力提升，有效保證移交的質量。

基建數據和模型開發能力:電廠數字模型存儲各種類型的設計參數和類型，利用數字模型與采購、施工和運行、優化等階段進行有機結合，可以構建虛擬電廠。

(3)市場和客戶層面的能力提升。能源互聯網創新能力，將生產資源連入互聯網，根據需求智能調控生產中的原料配制、設備運行負荷等一系列關鍵生產參數，保證資源的自適應配置，使得過程管控、計劃管控得到較大的優化，使得生產能夠處于動態自適應運行過程。

科學決策能力:電廠的決策者根據智能平臺數據的分析情況，通過清晰和明確的信息鏈條，對日常管理能夠進行更加合理、科學地判斷。

(4)物資供應。燃料一體化管控能力:在滿足負荷和發電的需求下，通過合理的數據計算和預測，對燃料的需求和使用配比進行優化，既能滿足生產需求，同時也能使得庫存得到優化。

(5)電廠策略和規劃。電廠的科學規劃是戰略層的重要內容，是電廠改革和發展重要指導文件。規劃執行管理是一種通過實施變革規劃和變革項目實現預期價值的新方法，組織有效管理規劃實施過程的所必需的技能和能力。

3 智慧電廠與智能發電應用方向

3.1 燃燒控制實現智能化 電廠應用中，鍋爐是最為關鍵和重要的設備，也是耗能最大的設備。對鍋爐的運行實現智能化控制可以極大提升能源的利用率，有效降低成本。將智能技術應用在電廠中，對鍋爐的運行參數進行數據統計、記錄和分析，根據運行參數對鍋爐運行中存在的不合理之處進行優化處理，例如爐內溫度、送風量、煤粉的濃度、一氧化碳濃度、排放量等。用戶可以直接選擇需要優化的項目或內容，模型可以圍繞目標量進行自動優化計算，從而提升鍋爐燃燒的效率，提高運行水平。

3.2 智能巡檢、監測 隨著先進的監測手段和技術的不斷更新，電廠逐漸利用智能化的監測儀器實時監控電廠鍋爐內的運行數據，包括關鍵位置的爐溫、水溫及燃料的內部燃燒情況。數據監測結合理論計算和設計，可以準確評估鍋爐內部的運行狀態，也能為更好地調控鍋爐的運行參數提供科學的數據。另外，建立三維的鍋爐內部燃燒模型，現場的監測儀器、監控等技術對設備運行進行全方位的監控，如果出現現場故障或設備內部運行異常時，可以定位故障點位置。另外，模型會根據故障設備的運行參數具體特性，分析判斷故障的類型和部位，為檢修人員提供參考，便于檢修人員快速處理故障，恢復、保障設備的穩定運行。

3.3 燃料信息智能化 燃料的效率直接關乎電廠的經濟性。電廠用煤量較大，需要對煤場進行管控和信息的收集，根據煤場實際的煤炭特性決定煤炭混摻情況。通過智能電廠項目，通過可視化和圖像識別，對煤場進行4D化管理，并且根據電廠的實際情況，對煤炭的合理堆放進行調控，使得燃煤場所與電廠鍋爐之間能夠實現智能化信息互動和交流，提高電廠煤炭燃燒的效率，實現電廠的可持續發展。

3.4 智能燃燒發電 智能電廠項目的最終目的是通過智能技術的利用實現電廠管理和經濟效益的最大化，實現機組運行的高效化，能夠使得電廠運行更加環保、節能。通過智能燃燒控制技術，可以實現節能減排的目標，這項技術需要結合電廠燃燒控制技術、計算機計算、儀表檢測技術等，以控制成本為目的，提升機組整體效率。

(1)通過控制鍋爐燃燒過程中的氧氣量、煤量的分配及風門的開度等，建立煤炭燃燒的數字化模型，對整個電廠鍋爐的運行進行調控。對煤炭的特性進行監控，詳細了解煤炭的燃燒性能，為鍋爐燃燒提供配煤的數據支撐。同時，利用研磨機對煤炭的煤粉細度進行控制，確定煤粉的細度和出口溫度，根據實際煤炭種類進行燃燒控制。通過上述算法，獲得合理的參數數值，保證鍋爐的高效運行。

通過人工智能算法對鍋爐的燃燒進行控制。可以利用蟻群算法和神經網絡算法結合模型對鍋爐燃燒進行智能化控制。鍋爐燃燒效率受到多方面數據的影響，且這些影響具有較強的非線性。人工智能算法對于處理魯棒性較強的問題具有優勢，通過神經網絡算法模型對影響鍋爐燃燒的因素進行分析，確定不同因素影響的閾值。一般而言，以不同參數的調控數據作為神經網絡算法模型的輸入值，

將鍋爐的實際運行狀態、煤炭利用率等作為輸出值。確定好神經網絡模型后，以鍋爐運行效益最大化為目標函數，以各運行參數為自變量，利用蟻群算法進行全局最優化求解，從而確定各參數的最佳水平。

(2)燃料燃燒控制技術。將燃燒技術進行智能優化，均衡燃燒控制技術可以實現燃料的均勻配置，在風粉濃度在線監測的基礎上，對每個給粉機轉速進行控制，保證同層燃燒器的煤粉濃度相等，能夠有效實現總煤粉量以最優的方式配置給每個燃燒器。

(3)以電廠的鍋爐為研究對象，利用給水調節特征，采取三沖量串級對汽包水位進行調控。另外除氧箱采取大串級的調節措施，將鍋爐給水量作為除氧箱液位調節的前饋，使除氧箱平穩進水，保證除氧效果。三.蒸汽壓力控制引入爐膛溫度作為副控參數，采用了以汽包壓力為主控參數的模糊控制系統。

四.燃燒控制系統采用了以蒸汽流量作為前饋直接控制鼓風量由鼓風量控制給煤量與引風量的控制策略，采用了模糊自整定PID控制與自尋優控制相結合的智能控制策略對風煤比進行在線優化控制，節約能源。

4 智能發電關鍵技術的典型應用

4.1 鍋爐燃燒優化控制技術針對目前我國電站鍋爐機組的實際燃燒特性，具有良好的適應性。

(1)煤質的自辨識，煤質多樣且頻繁變化是我國電廠的特點，然而不同的煤質具有不同的燃燒特性，因此必須科學辨識不同的煤種，才能進行科學的調控。

(2)鍋爐燃燒的非線性動態模型，鍋爐燃燒過程本身是一個復雜變化的非線性問題，如果將此問題抽象成線性問題去考慮解決，必然會產生較大的誤差。此模型具有極強的非線性特點，能夠與鍋爐的燃燒過程相匹配。

(3)基于多目標的最優化。針對我國電廠的實際情況，不僅要求排放污染物含量低、同時還要保證燃燒的效率、經濟性等，因此本控制技術具有多目標最優化的求解能力。

4.2 DeltaE3模型主要基于神經網絡智能算法，利用神經網絡算法處理鍋爐運行過程的復雜問題，同時此算法也能處理多目標最優化問題。通過動態調整設定參數與偏置，實現鍋爐燃燒優化的動態閉環控制目標。此技術在山東華電萊城電廠和天津楊柳青電廠進行應用，根據現場運行數據來看，應用效果良好。

5 結語

智慧電廠的運行和完善，可以實現電廠管理制度、運行模式等方面得到變革式發展，能夠快速促進機組運行效率的提升。逐漸從管理執行型向管理效益型方向轉變，同時在自動化科學控制方面，通過科學先進的智能化控制模型和人工智能算法等手段，提升鍋爐科學運行能力，保證鍋爐穩定運行的前提下，提升經濟性，使得電廠的運營更加智能化和科學化。