智能電廠儀表和傳感器技術與趨勢研究

張 強，郭 榮，陳榮澤，陳家穎（上海發電設備成套設計研究院有限責任公司，上海 201100）

0 引言

在發電領域，伴隨著智能電廠建設的興起，智能儀表和傳感器產品成為不可或缺的電廠智能裝備，而發電廠智能測量技術成為智能電廠關鍵技術之一[1,2]。隨著發電企業數字化轉型升級的不斷推進，智能儀表和傳感器新增需求和智能化比率在不斷提升，越來越成為推動發電行業打造“數字電廠”“智能電廠”的重要支撐。

智能儀表和傳感器具有精度高、自診斷、測量范圍寬、通信接口多樣化等優點，人機交互更加友好，維護也更方便。目前，發電領域智能儀表除了4mA～20mA等標準模擬信號傳輸，還帶有HART、PROFIBUS、FF等現場總線通訊協議，與工業監控系統（如DCS、PLC、SCADA系統）通信，儀表不僅能夠進行量值傳遞，還可以將儀器儀表的狀態、自診斷、量程校核等信息傳給工業監控系統及管理系統，從而實現對智能儀表的高效管理和智能協同。

圖1 智能儀表文獻年度統計（數據來源：萬方）Fig.1 Annual statistics of intelligent instrument Literature(data source: WANGFANG)

由于發電行業生產過程中存在高溫、高壓、強磁場、高電壓、高灰污、高輻照等嚴苛工況，也存在氨（NH3）、氫氣（H2）等危險化學品，因而對安全性和可靠性要求很高。另外，發電廠各類工藝系統復雜，對儀表的要求是多樣化的，這就要求智能儀表系統和產品要具備較高的設計和制造標準。

1 發展現狀

數字化技術在儀表中的應用為其性能、精度和功能的改進提供了巨大的改善空間。伴隨智能電廠現場總線技術的推廣應用，使智能儀表的信息交換更為迅捷方便，自診斷、預測性維護等功能得以順利實現。發電領域的儀表與傳感器技術，隨著現場總線、計算機、高級算法技術的發展，一些具有特定功能的智能化復雜性儀表裝置，越來越在該領域占有一席之地。

從科技文獻發表數量來看，中國發電用智能儀表的技術研發和創新在“十三五”期間已經進入成熟平臺期。

“十三五”期間，國內發電行業部分智能儀表產品，如壓力變送器、溫度測量單元、液位計等，其在功能上與西方發達國家并沒有太大差距。但在用于貿易結算的高精度計量儀表、高端在線分析儀表、安全儀表、非接觸式儀表和多相流測量儀表等產品上，還存在一定劣勢，在質量、可靠性、關鍵性能指標等方面仍存在短板。

2 關鍵技術

2.1 煤質在線測量技術

發電廠煤質在線檢測主要涵蓋灰分、水分、固定碳及發熱量等關鍵指標，與一般煤質分析方法相比，解決了采制化傳統方法的易人工干預、工序繁雜、結論滯后等問題，能夠更及時地指導機組運行，對發電廠節能減排具有非常重要的意義。

目前，煤質無源在線檢測技術主要有天然γ放射性測量法、近紅外光譜分析法（NIRS）、多能X射線吸收法（MXRA）、X射線熒光法（XRF）和激光誘導擊穿光譜分析法（LIBS）等[3]。

這幾種檢測技術，除了天然γ放射性測量法具有較大的煤種選擇局限性外，其他幾種均具備了工業化應用前景。近紅外光譜技術的檢測機理明確、易于在線實現，未來在煤質在線檢測領域可能有較大的發展空間。

X射線熒光法可檢測灰分和硫分，在國外已有應用案例，在國內也有相應的技術專利，但實際效果還不太確定。LIBS雖然基本被國外公司壟斷，但國內也在積極研究、部署應用試點。

2.2 鍋爐測溫及溫度場重構技術

鍋爐內部的燃燒過程充滿了風煤劇烈混合反應的氣固兩相流，溫度高達1000多攝氏度，當前技術僅在個別位置實現單點溫度或濃度測量，難以反應燃燒過程全貌。

采用鍋爐測溫及溫度場重構技術，能夠使電廠運行人員準確觀測鍋爐內部復雜的燃燒過程，例如三維溫度分布、污染物生成等情況，耦合到DCS控制系統，結合Smith預估等先進的燃燒模型預測控制，實現運行優化調整，使鍋爐燃燒可以持續處在最佳狀態，實現發電煤耗和污染物排放雙下降，保障了機組運行更安全。

目前，國內研究機構已開發了具有獨立自主知識產權的聲學測溫系統。儀表采用聲、電、信號處理上的先進技術，提供連續的、準確的、實時的、非侵入的、全自動的測量，已在燃燒優化、配煤摻燒、遠程燃燒診斷等多個電廠智能化場景得到應用。但與德國新一代爐膛二維聲波測溫系統相比，一些指標還相對落后，需要在“十四五”期間開展攻關，以在國際上獲得行業領導和優勢地位。

2.3 汽輪機低壓缸末級葉片葉尖定時技術（BTT）

汽輪機低壓缸功率占整個機組功率的35%，低壓末級的輸出功率約占機組總輸出功率的10%左右。因此，低壓長葉片的性能穩定尤為重要。現階段火電機組長期運行在低負荷之下，低壓末級與次末級長葉片工作條件惡劣。在汽輪機檢修過程中，經常發現低壓末級與次末級葉片存在嚴重水蝕現象，低壓末級與次末級長葉片是低壓缸安全運行的薄弱環節。

國內外對長葉片的健康狀態十分關注，運用先進的電渦流葉尖計時測試技術，監測葉片的振動性能和間隙變化，建立相應振動與間隙分析模型。將葉尖計時測試技術運用到葉片的健康監測中，為葉片運行時的健康測試建立基礎。采用非接觸式高頻測量技術，在線監控低壓末級長葉片的振動等特征信號，實時監控低壓末級長葉片的健康狀態。但目前為止，仍未能實現葉片健康狀態在線監測的商業化系統，國內電站儀表行業和裝備制造行業在“十四五”期間應重點攻關，建立完整的葉片健康狀態監測系統。

2.4 發電機強磁場環境下端部振動光纖測量技術

發電機正常運行時，定子繞組端部處于不停的振動當中，振源主要為雙倍頻交變電磁力。由于發電機定子繞組端部類似懸臂梁的結構特點，特別是汽輪發電機定子線棒端部伸展較長，因而防止因振動過大威脅發電機的安全運行，一直是設計、制造和運行人員共同關心的問題。

發電機定子繞組端部振動測量技術，在保證發電機安全運行方面具有重要意義。反措要求對于運行和檢修中發現定子繞組端部有振動超標隱患的發電機，監視振動幅值的變化是確保發電機避免突發嚴重事故的重要環節。端部振動監測環境存在強磁場干擾，采用光學測振的傳感器可以抑制電磁干擾。目前國外已有的光學測量系統，價格非常昂貴。“十四五”期間，國內儀表行業應加強這方面的技術攻關和國產化開發，填補在高電壓、強電磁干擾，以及高度爆炸性氣體等惡劣電氣環境下測量儀器的空白。

2.5 核電常規島給水泵大流量高精度超聲波流量測量技術

為了解決常規島差壓式流量計在主給水流量測量中存在的問題，將超聲波技術應用到主給水流量測量中，是實現核電廠小幅度功率提升的核心儀表裝備。全球僅Cameron公司能夠供貨，價格極其昂貴，每臺價格數千萬美元，亟待進行國產化開發。

“十四五”期間，國內電站行業可以通過主給水流量精度對于核電廠反應堆熱功率計算及其不確定度影響的分析研究，跟蹤國外核電廠通過提高主給水流量測量精度的方式進行核電廠小幅度功率提升的研究成果和實踐經驗，開展國內在建核電廠通過采用超聲波流量計進行主給水流量測量以及進行小幅度功率提升項目的意義、可行性、需要開展的工作以及實施該項目潛在的收益和風險分析。研制常規島給水泵大流量高精度超聲波流量測量系統樣機，并開展全實流標定，獲得監管機構審核批準的安全評估報告。

2.6 燃氣輪機環形燃燒室高溫測壓測振傳感器技術

燃氣輪機環形燃燒室高溫測壓測振傳感器均安裝在靠近高溫物體區間[4]，且存在易爆氣體的嚴苛環境，因此防爆、耐高溫高壓要求極高，價格昂貴，需要進行國產化研制。

燃氣輪機環形燃燒室壓力測量是對燃燒室內的壓力波動進行測量，采用壓電壓力傳感器，利用人造壓電材料的壓電效應，溫度承受范圍-70℃～520℃，高壓承受能力25MPa，靈敏度為10pC/bar±5%，動態測量范圍為0.00005 MPa～25MPa，頻率響應區間為（2Hz～15000Hz）±5%。

燃氣輪機環形燃燒室振動測量是對燃燒室的動態振動速度進行測量，采用壓電速度傳感器，溫度承受范圍-196℃～700℃，靈敏度為10pC/g±5 %，動態測量范圍位0.01g～200g，頻率響應區間為（3Hz～2800Hz）±5%，安裝于燃燒室內缸外壁上。

3 發展趨勢

智能儀表目前已不再是簡單的硬件實體，而是數字化硬件、軟件相互融合，高效協同工作的產物，從傳統產品的高精度、高可靠性向智能化、數字化的方向去發展。除此以外，智能電廠的建設給儀表帶來了新的發展趨勢。

3.1 向現場總線方向發展

現場總線系統及智能化的總線變送器在新建電廠單元機組和輔助系統（車間）得到推廣應用，為電廠智能化發展奠定物理基礎，也為儀表行業總線技術的發展提供了機遇。

已經部分應用現場總線技術的電廠，都在深入研究總線設備的智能化功能，深入研究總線設備提供的信息，以提高電廠運行安全性和測控設備信息化管理水平。

3.2 向5G無線通訊方向發展

借助5G高速度、泛在網、低功耗、低時延等優勢，將5G技術布局到發電廠儀表和傳感器網絡領域，讓發電企業及時做出智慧決策，提高發電領域的智能化水平。

智能儀器儀表企業，必須關注5G 商用給整個行業帶來的機遇。基于5G網絡，國家電力投資集團有限公司已在江西光伏電站完成全國首個智慧電廠多場景、P2P業務驗證[5]，打造設備間互聯感知的多傳感器智能系統，這是5G網絡在智慧電廠應用的重要創新和突破，必將進一步加快5G儀表的商用進程。

3.3 向無線自供電方向發展

無線自供電傳感器（SAW等）中的敏感器件本身是無源的，也不需要像一般的無線IC卡那樣，它利用天線耦合得到所需電源，是一種真正的無源傳感器。

無線自供電傳感器對于現存的傳統傳感器來說，是一個理念和技術上的革命創新，是物聯網傳感技術發展的必然趨勢。從長期使用看，降低了客戶的平均成本，提高了安全性與使用效率，具有較難替代的特性。

美國能源部國家能源技術實驗室（NETL）通過在燃煤鍋爐爐管上部署SAW無源無線傳感器陣列，實現吹灰智能調度和燃燒優化，指導鍋爐爐管狀態檢修。

美國電科院（EPRI）2017年通過在汽輪發電機部署無線無源（2.4GHz，battery-free）傳感器，實現扭振無線測量技術，已經在電廠投入運行示范[6]。

3.4 向高級分析方向發展

近年來，智能儀表和傳感器結合邊緣計算和人工智能等技術，已開始從簡單的信號隔離、數據處理向知識自動化方向發展，自主化高級分析功能在智能電廠不同的場景獲得成功應用。

儀表的傳感器和微控制器都屬于聯網微型計算機。傳感器將數據發送到微型計算機，然后在那里對數據進行分析。這些小型的、自主的計算機作為物聯網（IOT）的邊緣計算部分，成為確保智能電廠運行和控制優化的基礎。

圖2 爐膛SAW無源無線傳感器陣列應用Fig.2 Application of saw passive wireless sensor array

圖3 無線扭振測量示意圖Fig.3 Schematic diagram of wireless torsional vibration measurement

4 結論與建議

電站儀表企業應抓住電廠智能化升級的機遇，推進行業產品結構調整。瞄準電站智能化儀表產業鏈上的“卡脖子”技術和產品，開展自主化技術攻關，滿足電廠數字化智能化趨勢下出現的新需求，并將其作為重要抓手和行業發展的重要商機。只有盡快發現、利用、集成各種新原理、新概念、新技術、新材料和新工藝等最新科技成果，才能設計和制造出世界一流的智能儀表。

作為智能電廠儀表的應用和使用方，發電企業應大力推廣已獲初步成功應用且經濟效益較好的智能儀表和傳感器技術，積極穩妥地安排技術集成試點，不斷推動智能電廠高端儀器儀表技術落地應用。

國家應加大對儀表行業科研創新的資金投入和人才投入，為技術的創新和提升提供一個良好的環境。鼓勵企業加強與國內外企業、高校、科研院所的技術合作，同時注重提高科技成果轉化能力。以關鍵、共性技術研究和應用技術開發為核心，不斷增強技術對智能儀表行業發展的推動力。