智慧電廠信息化分層模型及其技術(shù)映射研究

李 文,梁 庚,崔青汝

(1.國(guó)能智深控制技術(shù)有限公司,北京 102209;2.北京市電站自動(dòng)化工程技術(shù)研究中心,北京 102209;3.華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,北京 102206;4.國(guó)電新能源技術(shù)研究院有限公司,北京 102209)

0 引言

智慧電廠、智能發(fā)電技術(shù)體系建設(shè)是《中國(guó)制造2025》國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分[1-2]。我國(guó)的智慧電廠和智能發(fā)電建設(shè)經(jīng)歷了一個(gè)從敏捷啟動(dòng)到穩(wěn)步發(fā)展的過(guò)程。目前,智慧電廠建設(shè)正處于進(jìn)一步發(fā)展和深化、完善的時(shí)期。智慧電廠建設(shè)在技術(shù)體系、理論支撐、應(yīng)用成果等方面都已經(jīng)走在了世界前列[3-11]。智慧電廠未來(lái)將如何建設(shè)、如何發(fā)展,必然符合一定的客觀發(fā)展規(guī)律。要理解和解決智慧電廠建設(shè)和發(fā)展中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,把握智慧電廠的發(fā)展方向,需要了解工業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)信息化演進(jìn)的發(fā)展規(guī)律。工業(yè)生產(chǎn)從最初以人力、畜力為主的生產(chǎn)模式逐步過(guò)渡和發(fā)展到今天以量子技術(shù)、人工智能為主要形式的工業(yè)4.0 階段,在能源的利用和傳輸、信息的表征和分析等方面都呈現(xiàn)出“不斷微分、逐漸細(xì)化”的發(fā)展特點(diǎn),為智慧電廠在未來(lái)的建設(shè)提供了一定的指導(dǎo)。智慧電廠在信息采集和獲取的廣度上顯著擴(kuò)大,系統(tǒng)各部分的智能化程度更均勻,系統(tǒng)中逐漸發(fā)掘出新的智能化增長(zhǎng)點(diǎn),逐步實(shí)施管控一體化。但系統(tǒng)各部分的“智慧度”差別仍然較大,整體的協(xié)同性需要進(jìn)一步提升。智慧電廠在信息采集和傳輸、智能化、智慧化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),以及基于機(jī)器的數(shù)據(jù)深度挖掘、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取與推演等方面呈現(xiàn)出層次化的發(fā)展模式。傳統(tǒng)電廠、數(shù)字電廠和智慧電廠在信息化演進(jìn)的層次化過(guò)程中呈現(xiàn)不同的發(fā)展特征,可以概括到同一個(gè)層次化模型中。智慧電廠建設(shè)在未來(lái)將呈現(xiàn)向多學(xué)科、多領(lǐng)域擴(kuò)展的趨勢(shì),同時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合也日益緊密;軟件定義技術(shù)將逐漸深入智慧電廠建設(shè)的技術(shù)體系,進(jìn)一步推動(dòng)智慧電廠向標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展。

本文通過(guò)回顧工業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)信息化的發(fā)展過(guò)程,探討了智慧電廠建設(shè)信息化采集、利用以及深度分析中所涉及的規(guī)律性問(wèn)題;同時(shí),給出了智慧電廠建設(shè)的信息化分層模型,探討了傳統(tǒng)的信息化電廠、數(shù)字化電廠和智慧電廠的分層模型映射及其特點(diǎn),論述了智慧電廠現(xiàn)階段建設(shè)中的復(fù)雜性。在本文的最后,對(duì)智慧電廠未來(lái)發(fā)展在學(xué)科領(lǐng)域的擴(kuò)展與交叉、標(biāo)準(zhǔn)化和開(kāi)放性、軟件定義技術(shù)等幾個(gè)方面作了探討與展望。

1 工業(yè)信息化發(fā)展過(guò)程

工業(yè)發(fā)展從18 世紀(jì)50～60 年代到今天,經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的過(guò)程。所經(jīng)歷的幾個(gè)里程碑式的階段為:蒸汽時(shí)代(工業(yè)1.0)、電氣時(shí)代(工業(yè)2.0)、信息化時(shí)代(工業(yè)3.0)和當(dāng)前以數(shù)字化、信息化為主要特征的智能化時(shí)代(工業(yè)4.0)。工業(yè)發(fā)展過(guò)程如圖1 所示。

圖1 工業(yè)發(fā)展過(guò)程Fig.1 Development of industry

工業(yè)生產(chǎn)的初期采用人力和畜力作為能源。其能源利用的主要特點(diǎn)是整塊化、難以分割,以及流動(dòng)性和靈活性差。這一階段的主要特點(diǎn)凸顯了能源利用的顆粒度非常粗獷,靈活性非常差。

第二個(gè)工業(yè)生產(chǎn)階段是以英國(guó)工業(yè)革命為代表的蒸汽機(jī)時(shí)代。這個(gè)階段能量利用被分割成以蒸汽分子為單元的小份、以蒸汽分子作為能量傳遞的載體,顯著提高了能量利用的靈活性和流動(dòng)性,同時(shí)也使能量的傳輸和使用精確度有了明顯提升。

到了19 世紀(jì)初期,穩(wěn)定的直流電流的出現(xiàn)宣告了人類進(jìn)入了電氣時(shí)代。這一時(shí)代被稱為工業(yè)2.0 時(shí)代。能量利用進(jìn)一步分割成了以電子為單位的小份,并以電子作為能量傳遞的載體,使靈活性和精確度進(jìn)一步得到了提高。

進(jìn)入20 世紀(jì)50 年代中期以后,在能源利用上不但分割成了以電子為單元的小份、以電子作為能量傳遞的載體,而且還出現(xiàn)了微電子技術(shù),實(shí)現(xiàn)了以電子作為信息傳遞的載體。同時(shí),計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)具有革命性的意義。該技術(shù)的出現(xiàn)將宏觀世界微分成了0 和1 這兩個(gè)最為基本的元素。數(shù)字世界只有0 和1,任何的信息和事物的表達(dá)都是由0 和1 構(gòu)成的。通過(guò)重組0 和1 這兩個(gè)最基本的元素,能夠構(gòu)成多種多樣的、豐富多彩的數(shù)據(jù)和信息,使信息的多樣化和靈活性得到了飛躍性的發(fā)展和提高。信息技術(shù)也因此發(fā)生了本質(zhì)的變化。這個(gè)階段被稱為工業(yè)3.0 時(shí)代。工業(yè)3.0 技術(shù)以計(jì)算機(jī)和信息化為主要特點(diǎn),與工業(yè)生產(chǎn)融合為一體。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,能否找到比電子更小的單元作為能源和信息傳遞的載體,也就是說(shuō)在能量和信息傳遞和表達(dá)的精度上能否進(jìn)一步提高,已成為一個(gè)很重要的問(wèn)題。

量子是現(xiàn)代物理的一個(gè)重要概念。它是指一個(gè)物理量如果存在最小的、不可分割的基本單元,那這個(gè)物理量就是量子化的。在未來(lái),按照上述信息表征和傳遞的發(fā)展規(guī)律來(lái)看,量子有可能成為未來(lái)信息傳遞的載體。

除了量子技術(shù)之外,工業(yè)4.0 時(shí)代還有另外一個(gè)特征信息領(lǐng)域也不再局限于現(xiàn)有的信息轉(zhuǎn)化和采集。現(xiàn)有的直接采集和傳遞所獲取的一次數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)發(fā)展的需要。對(duì)此,需要使用現(xiàn)有的一次數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)造生產(chǎn)出新的數(shù)據(jù)(如二次數(shù)據(jù)和三次數(shù)據(jù)),從而創(chuàng)造出新的價(jià)值。這就是智能化。這也是當(dāng)前智能化時(shí)代的顯著特征。工業(yè)4.0 時(shí)代的顯著標(biāo)志是量子科學(xué)和智能化技術(shù)[6]。智能化的簡(jiǎn)潔描述如圖2 所示。

圖2 智能化的簡(jiǎn)潔描述Fig.2 Brief description of intelligence

智能化是將自然過(guò)程采集的一次信息經(jīng)過(guò)智慧體(人腦或者計(jì)算機(jī))分析、加工和處理后,形成新的數(shù)據(jù),也稱為二次數(shù)據(jù)或者知識(shí)。這里需要強(qiáng)調(diào)的是,數(shù)據(jù)必須是從自然過(guò)程采集或通過(guò)傳輸獲取的一次數(shù)據(jù)。這種狀態(tài)下的數(shù)據(jù)信息并不是知識(shí)。知識(shí)含有對(duì)一次數(shù)據(jù)再分析、處理之后獲得的二次或者二次以上的數(shù)據(jù)和信息。與智能化相對(duì)應(yīng),信息化技術(shù)可以表征為:

參數(shù)1 表示直接從生產(chǎn)過(guò)程采集或者通過(guò)傳輸手段獲得的一次數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)基本不涉及數(shù)據(jù)微觀的分析。智能化技術(shù)則是在一次數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成二次數(shù)據(jù),或者在二次數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上再生成三次數(shù)據(jù)的過(guò)程。其可以表征為:

通俗地說(shuō),這就是“1+1=2”和“1+2=3”的過(guò)程。有時(shí),智能化過(guò)程還需要作“減法”,從一次數(shù)據(jù)n中去除干擾數(shù)據(jù)m,廣義上稱為濾波,即n-m。其同樣可歸入到式(2)和式(3)。根據(jù)函數(shù)f1()、f2()的復(fù)雜程度和準(zhǔn)確度,可以定義信息處理的智能化度。

由此可見(jiàn),在工業(yè)生產(chǎn)和信息技術(shù)發(fā)展的智能化階段,通過(guò)智慧體對(duì)信息的進(jìn)一步分析處理產(chǎn)生了有效的新數(shù)據(jù)(可以看作是一種新物質(zhì))。所以說(shuō),智能化是一種顯著的生產(chǎn)力。

控制系統(tǒng)隨著生產(chǎn)的發(fā)展而發(fā)展,呈現(xiàn)一個(gè)逐漸細(xì)化的基本過(guò)程。從最初的基地式儀表,歷經(jīng)組合式儀表、組裝式儀表后,形成了分散控制系統(tǒng)(distributed control system,DCS),再進(jìn)一步發(fā)展到了今天的數(shù)字化電廠、智慧電廠,呈現(xiàn)出信息處理和利用的顆粒度逐漸減小的過(guò)程。信息處理的本體設(shè)備的體積越來(lái)越小,而信息處理的密集度則越來(lái)越大。到了智慧電廠階段,逐漸呈現(xiàn)以數(shù)據(jù)本體繼續(xù)進(jìn)行微分的信息細(xì)化特征。控制系統(tǒng)各發(fā)展階段信息處理的細(xì)化度如圖3 所示。

圖3 控制系統(tǒng)各發(fā)展階段信息處理的細(xì)化度Fig.3 Granularity of information processing in each stage of development of control system

由圖3 可知,工業(yè)生產(chǎn)和控制系統(tǒng)的發(fā)展總體呈現(xiàn)“不斷微分、逐漸細(xì)化”的過(guò)程。其具體體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。①分工逐漸細(xì)化。在生成規(guī)模逐漸擴(kuò)大的背景下,生產(chǎn)分工越來(lái)越細(xì)化。②能量和信息的傳送和表達(dá)的單元逐漸細(xì)化;能量和信息的載體越來(lái)越細(xì)小,傳送和處理的精度越來(lái)越高。③逐漸出現(xiàn)了數(shù)據(jù)分層。當(dāng)信息表達(dá)在形式上不能再細(xì)分時(shí),數(shù)據(jù)開(kāi)始發(fā)生本質(zhì)的變化,大量地生產(chǎn)出新數(shù)據(jù),使信息利用的維度增加。在智慧電廠階段,這個(gè)特征尤其突出。智慧電廠產(chǎn)生前的生產(chǎn)方式,基本以一次數(shù)據(jù)為主,而智慧電廠則以二次、三次或高次數(shù)據(jù)為主。信息處理領(lǐng)域也呈現(xiàn)這樣的規(guī)律和趨勢(shì)。例如:信號(hào)處理技術(shù)中,原先是在一維空間針對(duì)時(shí)域函數(shù)的處理,后來(lái)發(fā)展到二維空間的傅里葉變換,再到三維空間的小波變換,呈現(xiàn)著逐漸微分、不斷細(xì)化的過(guò)程。

2 智慧電廠信息化分層模型及映射

2.1 智慧電廠信息化分層模型

根據(jù)上述的工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展過(guò)程中所伴隨的工業(yè)信息化的發(fā)展過(guò)程,可將智慧電廠的信息化體系概括為一個(gè)分層模型。

智慧電廠信息化分層模型如圖4 所示。

圖4 智慧電廠信息化分層模型Fig.4 Informatization layered model for smart power plants

圖4 所示的模型體現(xiàn)了智慧電廠信息化體系的層次構(gòu)成,以及從量變到質(zhì)變的發(fā)展過(guò)程。智慧電廠信息化體系的建設(shè)過(guò)程可以模擬為樓宇建設(shè)的過(guò)程,典型特征是自底向上、逐層建設(shè)。工業(yè)信息化是一個(gè)逐層建設(shè)的過(guò)程,層次越多,可容納的信息量越大;同時(shí),為保障智慧電廠信息化體系的穩(wěn)固性,需要增強(qiáng)基層信息化的密集度、準(zhǔn)確度,以支撐和保障上層的建設(shè)。在這個(gè)模型中,第一層(即基層)是從生產(chǎn)過(guò)程直接檢測(cè)或通過(guò)傳輸獲得的數(shù)據(jù)。這一層次的建設(shè)主要考慮數(shù)據(jù)采集和獲取的廣度和精度,也就是基層的牢固性。數(shù)據(jù)的廣度、密集度的提高可顯著減少信息采集遺漏,而較高的數(shù)據(jù)精度則保障了基層數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。這些措施都可以顯著提高上層數(shù)據(jù)二次處理的準(zhǔn)確度。在基層數(shù)據(jù)的感知和采集上采用泛在感知、物聯(lián)網(wǎng)、遍布式網(wǎng)絡(luò)為主要手段的大數(shù)據(jù)底層建設(shè),以及精密化測(cè)量和檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展和突破,旨在增加智慧化、信息化體系基層的穩(wěn)固度,為上層的進(jìn)一步建設(shè)提供強(qiáng)有力的支撐和保障。分層模型的第二層直接建立在第一層的基礎(chǔ)上,主要是對(duì)一次數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后獲得的數(shù)據(jù)。其主要途徑和手段是智能化技術(shù)。模型第三層是在第一層和第二層數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生產(chǎn)的三次數(shù)據(jù);三次數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)會(huì)使用第一層、第二層的數(shù)據(jù)。這一層往上屬于數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用,包括基于機(jī)器的深度學(xué)習(xí)等功能。在這個(gè)分層模型中,層次越高標(biāo)志著系統(tǒng)的智慧程度越高。智能化的核心是“數(shù)據(jù),算法,模型”[5-6]。映射到該模型中,數(shù)據(jù)是“樓層”,算法和模型是“樓板”,從而構(gòu)成信息化體系的一個(gè)基本層面。整個(gè)信息化體系是由若干個(gè)這樣的基本層面構(gòu)成的。

2.2 基于信息化分層模型的電站映射

2.2.1 傳統(tǒng)電廠基于信息化分層模型的映射

傳統(tǒng)電廠基于信息化分層模型的映射,其基本特點(diǎn)如下。①基層(第一層)數(shù)據(jù)不夠豐富,且主要集中在控制區(qū)域;數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過(guò)程中采集的均勻度、密集度都不夠;報(bào)警信息也主要來(lái)自一次數(shù)據(jù)。②第二層具有簡(jiǎn)單的智能化,比如比例積分微分(proportional integral differential,PID)控制,是在現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的被控量基礎(chǔ)上通過(guò)PID 參數(shù)對(duì)一次檢測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,從而獲得控制量。可以說(shuō),其具有簡(jiǎn)單的智能,以及一定的數(shù)據(jù)分析和組合的能力。③第三層及以上層次中所包含的深度數(shù)據(jù)挖掘和利用幾乎沒(méi)有。從智慧主體上看,雖然在第一層和部分第二層已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控等功能,并且已普遍使用計(jì)算機(jī)作為數(shù)據(jù)分析、計(jì)算的主要工具,但在第二層仍然大量采用人腦作為智慧體進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理,尚不存在或較少存在由計(jì)算機(jī)作為智慧體的、基于第一層數(shù)據(jù)分析獲得的智能報(bào)警、智能預(yù)警、智能聯(lián)動(dòng)等功能。第三層的智慧主體基本是人腦。

由此可知,傳統(tǒng)電廠基于信息化分層模型的映射如圖5 所示。

圖5 傳統(tǒng)電廠基于信息化分層模型的映射Fig.5 Mapping of informatization layered model for conventional power plants

2.2.2 數(shù)字化電廠基于信息化分層模型的映射

數(shù)字化電廠基于信息化分層模型的映射如圖6所示。

圖6 數(shù)字化電廠基于信息化分層模型的映射Fig.6 Mapping of informatization layered model for digital power plants

數(shù)字化電廠基于信息化分層模型的映射,其基本特點(diǎn)如下。①基層數(shù)據(jù)正逐漸豐富,逐步引入和普遍使用更先進(jìn)的測(cè)量和檢測(cè)手段,廣泛采用了二維流程圖、精細(xì)化建模、三維可視化、無(wú)人機(jī)圖像采集等手段,使數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過(guò)程中采集的均勻度有很大改善,密集度也有顯著提高。因此,數(shù)字化逐漸推廣到了基建、管理、服務(wù)等區(qū)域,管控一體化體系逐漸形成。對(duì)于先進(jìn)手段采集的一次數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行處理的智慧體既有人腦也有計(jì)算機(jī),是一種并行的模式。比如:二維流程圖、三維可視化主要是面向人腦智慧體的;而無(wú)人機(jī)圖像采集既可以面向計(jì)算機(jī),又可以面向人腦智慧體。②第二層具有較為復(fù)雜的智能化,出現(xiàn)了一些基于海量數(shù)據(jù)分析處理的智能化應(yīng)用,如性能計(jì)算、設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)、智能報(bào)警和預(yù)警等。③第三層及以上的深度數(shù)據(jù)挖掘和利用也逐漸開(kāi)展,如統(tǒng)計(jì)分析、中長(zhǎng)期規(guī)劃等。從智慧主體來(lái)看,在控制區(qū)域第一層和部分第二層已經(jīng)普遍實(shí)現(xiàn)基于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)分析、計(jì)算,但在第二層的管理和服務(wù)領(lǐng)域是人腦和計(jì)算機(jī)并行作為智慧體進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。第三層的智慧主體也呈現(xiàn)人腦和計(jì)算機(jī)并行的態(tài)勢(shì)。所以數(shù)字化電廠可基本總結(jié)為“一層逐漸加固,二層顯著改進(jìn),三層有待深化”。

2.2.3 智慧電廠基于信息化分層模型的映射

智慧電廠基于信息化分層模型的映射如圖7所示。

圖7 智慧電廠基于信息化分層模型的映射Fig.7 Mapping of informatization layered model for smart power plants

智慧電廠基于信息化分層模型的映射,其基本特點(diǎn)如下。①基層廣泛和普遍地采用了先進(jìn)的測(cè)量和檢測(cè)手段,包括視、聲、光、磁等手段,如圖像識(shí)別、定位技術(shù)、無(wú)線射頻、激光掃描、無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集、紅外測(cè)溫、超聲波測(cè)溫測(cè)距等,數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過(guò)程中采集的均勻度和密集度日趨最優(yōu);數(shù)字化廣泛應(yīng)用到了基建、管理、服務(wù)等區(qū)域,管控一體化體系全面形成。②第二層具有充分的智能化,覆蓋軟測(cè)量、過(guò)程建模、設(shè)備監(jiān)測(cè)、智能報(bào)警和預(yù)警、性能分析等眾多應(yīng)用領(lǐng)域,數(shù)據(jù)處理的精細(xì)度和準(zhǔn)確度顯著提高。在第一層、第二層呈現(xiàn)“大面小點(diǎn)”的主要特征。“大面”指信息采集的廣度更大,能兼顧的情況更完善;“小點(diǎn)”指對(duì)物理過(guò)程的某個(gè)參數(shù)或在某點(diǎn)上取得更精準(zhǔn)的控制效果。③第三層及以上的深度數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)日益得到廣泛應(yīng)用,為決策提供了重要的支撐和保障。從智慧主體上看,在控制區(qū)域的第一層和部分第二層已經(jīng)完全實(shí)現(xiàn)基于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)分析、計(jì)算,在第二層的管理和服務(wù)領(lǐng)域是人腦和計(jì)算機(jī)并行作為智慧體進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理。第三層的智慧主體也是呈現(xiàn)人腦和計(jì)算機(jī)并行的態(tài)勢(shì)。因?yàn)樵谀壳敖ㄔO(shè)階段,人作為智慧主體的作用還是很顯著的。尤其是在創(chuàng)新性思維方面,計(jì)算機(jī)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能取代人腦。所以智慧電廠可基本總結(jié)為“一層基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí),二層智能化廣泛,三層日趨深化”。

2.3 基于信息化分層模型的智慧電廠技術(shù)映射示例

2.3.1 控制技術(shù)

第一類控制技術(shù)是測(cè)量和檢測(cè)技術(shù)。控制的基礎(chǔ)是測(cè)量,可以描述為:

式中:J為控制目標(biāo)或設(shè)定點(diǎn);C為控制量;P為被控對(duì)象當(dāng)前值;D為所有的擾動(dòng)量和暫態(tài)量、動(dòng)態(tài)量的和。

由于J為設(shè)定點(diǎn)是已知的、P為可直接測(cè)得的過(guò)程量,要得到精準(zhǔn)的控制量C,只需準(zhǔn)確測(cè)得D即可。準(zhǔn)確測(cè)量D是控制的難點(diǎn)所在。但D作為所有的擾動(dòng)量和暫態(tài)量、動(dòng)態(tài)量的和,很難直接精準(zhǔn)測(cè)量獲得,甚至不能直接測(cè)量,而是需要用各種方式進(jìn)行估測(cè)。這就出現(xiàn)了諸如軟測(cè)量、辨識(shí)等間接測(cè)量技術(shù)[12-14]。

第二類控制技術(shù)是建模技術(shù)。模型是對(duì)真實(shí)對(duì)象的模擬,作為后續(xù)研究的一個(gè)二次平臺(tái)(真實(shí)過(guò)程和物理對(duì)象是一次平臺(tái)),可以把模型看作是一種特殊形式的檢測(cè)。這是因?yàn)槟Ｐ涂梢源鎸?shí)際對(duì)象提供“準(zhǔn)”一次數(shù)據(jù)。因?yàn)榻Ｊ菙?shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的一個(gè)中間環(huán)節(jié),故可以把建模也看作是一種檢測(cè)[15-17]。建模獲得的模型,有的是數(shù)據(jù)片段可剝離的,即所需的特性數(shù)據(jù)可以從中直接獲得,比如基于傳遞函數(shù)的建模;還有的是不便直接剝離的,比如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線辨識(shí)。這時(shí),建議采用建模/控制一體化模式,以減小信息失真和信息損失。在智慧電廠建設(shè)的第二層——智能層,常用的算法包括:預(yù)測(cè)控制,其基礎(chǔ)是預(yù)測(cè)模型,需要通過(guò)測(cè)量獲得;自抗擾控制,使用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)被控對(duì)象的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),也可視為一種檢測(cè);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,通過(guò)誤差反傳對(duì)連接權(quán)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,可以實(shí)現(xiàn)類似積分環(huán)節(jié)的逐步逼近和趨優(yōu)的過(guò)程,其梯度下降的速率η可看作是對(duì)過(guò)程動(dòng)態(tài)特性的基本估計(jì),仍可歸為檢測(cè)的范疇。智慧層的控制器參數(shù)優(yōu)化功能可視為對(duì)測(cè)量不準(zhǔn)(包括不能直接測(cè)量)的一種補(bǔ)償,也可以看作需要量測(cè)的某個(gè)量的實(shí)際值(如暫態(tài)量、動(dòng)態(tài)量),在一定程度上可等價(jià)于對(duì)測(cè)量環(huán)節(jié)的改進(jìn)。

控制技術(shù)在信息化分層模型中的映射如圖8 所示。圖8 中,遺傳算法(genetic algorithm,GA)、粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法等就是典型的優(yōu)化算法。

圖8 控制技術(shù)在信息化分層模型中的映射Fig.8 Mapping of control technologies in informatization layered model

2.3.2 報(bào)警技術(shù)

智能報(bào)警的原理性描述如圖9 所示。圖9 中:圓形表示生產(chǎn)過(guò)程的檢測(cè)點(diǎn);方塊表示故障點(diǎn)。在實(shí)際生產(chǎn)中,故障點(diǎn)可能不能被直接檢測(cè)到,但故障點(diǎn)的故障會(huì)對(duì)各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)產(chǎn)生影響,使其檢測(cè)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)一些異常的特征。通過(guò)故障診斷方法(如專家系統(tǒng)、故障樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),提取這些檢測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)變化的特征,進(jìn)而判斷故障的類型和數(shù)值。由此可見(jiàn),在一次數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上產(chǎn)生二次數(shù)據(jù),能實(shí)現(xiàn)較好的報(bào)警功能。

圖9 智能報(bào)警的原理性描述Fig.9 Principle description of intelligent alarming

報(bào)警技術(shù)在信息化分層模型中的映射如圖10 所示。

圖10 報(bào)警技術(shù)在信息化分層模型中的映射Fig.10 Mapping of alarming technologies in informatization layered model

在分層模型中,二次深度的故障報(bào)警主要包括智能安全報(bào)警及預(yù)警(如抗滋擾報(bào)警、報(bào)警故障根源分析、故障智能預(yù)警)等,可通過(guò)專家系統(tǒng)、故障樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實(shí)施[8-9]。這個(gè)層次故障診斷的主要對(duì)象是各類本體設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和控制系統(tǒng)傳感器、執(zhí)行器的工作狀態(tài)。第三層既可通過(guò)對(duì)機(jī)組設(shè)備重要狀態(tài)參數(shù)的劣化分析、基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷和故障實(shí)時(shí)超前預(yù)警來(lái)實(shí)現(xiàn),也可通過(guò)數(shù)據(jù)分析、處理與控制、狀態(tài)診斷的最新技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2.3.3 燃料智能管理技術(shù)

燃料智能管理在信息化分層模型中的映射如圖11 所示。

圖11 燃料智能管理在信息化分層模型中的映射Fig.11 Mapping of fuel management technologies in informatization layered model

燃料智能管理功能包括燃料自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)計(jì)量、自動(dòng)采樣、煤樣封裝、標(biāo)識(shí)、存儲(chǔ)、分析等。位于模型第一層的是直接從燃料現(xiàn)場(chǎng)采樣獲得的數(shù)據(jù),主要手段包括射頻采集技術(shù)、感應(yīng)采集技術(shù)、圖像采集技術(shù)等,可實(shí)現(xiàn)燃料入廠、過(guò)磅稱重、采樣、卸煤、出廠過(guò)程中的來(lái)煤管理。模型第二層主要包括煤質(zhì)、煤水分檢測(cè),基于圖像識(shí)別的自動(dòng)采樣技術(shù),以及煤樣的封裝和標(biāo)識(shí)等。第三層主要實(shí)現(xiàn)燃料管理,包含以人腦作為智慧主體的大量活動(dòng),主要是管理類的數(shù)據(jù)處理,適用于集團(tuán)、二級(jí)單位、燃料公司、電廠等多級(jí)單位的燃料信息管理,實(shí)現(xiàn)燃料計(jì)劃、合同、調(diào)運(yùn)、驗(yàn)收、接卸、煤場(chǎng)、入爐、結(jié)算、廠內(nèi)費(fèi)用及供應(yīng)商的全流程管理。

3 智慧電廠建設(shè)的技術(shù)復(fù)雜性分析

按照系統(tǒng)工程的原理,在一個(gè)緊耦合系統(tǒng)中,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,系統(tǒng)受到干擾時(shí)產(chǎn)生振蕩的概率越大,系統(tǒng)的脆弱性也越高[18]。系統(tǒng)中任何一點(diǎn)侵入的擾動(dòng)都會(huì)通過(guò)緊密耦合的系統(tǒng)通道傳遞到系統(tǒng)的各個(gè)部分。耦合系統(tǒng)越復(fù)雜,其覆蓋范圍越大,受干擾的概率越高。電站是強(qiáng)耦合系統(tǒng),各環(huán)節(jié)密切相關(guān),構(gòu)成運(yùn)行大閉環(huán)中所有的故障都可視為大閉環(huán)中的擾動(dòng),包括來(lái)自各個(gè)環(huán)節(jié)的擾動(dòng),如燃料、人員、設(shè)備、控制系統(tǒng)等。大閉環(huán)系統(tǒng)中任何一點(diǎn)故障都可能會(huì)直接或間接地影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。因此,對(duì)系統(tǒng)各部分的檢測(cè)要做到全面、細(xì)致,盡量消除生產(chǎn)過(guò)程中可能出現(xiàn)的各種隱患。目前,電站生產(chǎn)中燃料、人員、設(shè)備、控制系統(tǒng)等各個(gè)子系統(tǒng)的智慧化程度有較大差別。根據(jù)耦合系統(tǒng)的木桶原理,耦合系統(tǒng)的整體性能是受這個(gè)系統(tǒng)中最薄弱環(huán)節(jié)的性能所制約的。所以,提高系統(tǒng)總體性能必須是一個(gè)全面化的過(guò)程,各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智慧化程度都必須提高。這是智慧電廠建設(shè)的目的。傳統(tǒng)的電廠信息化建設(shè)還沒(méi)有完全建立起全局的概念。從數(shù)字化電廠建設(shè)開(kāi)始,逐步建立起了全局觀。智慧電廠的建設(shè)是全局觀全面建立的重要體現(xiàn)。

智慧電廠建設(shè)在技術(shù)上的復(fù)雜性,主要體現(xiàn)在以下方面。

①基層建設(shè)的技術(shù)復(fù)雜性,包括泛在感知的布置難度高、泛在感知帶來(lái)的數(shù)據(jù)量增加等問(wèn)題。首先是泛在感知布置難度高的問(wèn)題,包括布置的精密度和感知的精度問(wèn)題。如何采用新技術(shù)檢測(cè)傳統(tǒng)檢測(cè)方法所不能檢測(cè)的位置或物理量,以及進(jìn)一步提高檢測(cè)精度,仍然有待新的突破。其次,存在泛在感知帶來(lái)的數(shù)據(jù)量顯著增加的問(wèn)題。隨著泛在感知、遍布式網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和推廣,一次數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量會(huì)顯著增加,數(shù)據(jù)會(huì)呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。在數(shù)據(jù)體量顯著增加的條件下,需保證數(shù)據(jù)得到有效、實(shí)時(shí)的利用。分布式智能、現(xiàn)場(chǎng)智能裝置、邊緣計(jì)算等技術(shù)為這個(gè)問(wèn)題的解決提供了一定的途徑;同時(shí),數(shù)據(jù)傳輸能力的提高,網(wǎng)絡(luò)新設(shè)備、新技術(shù)的不斷進(jìn)步也是夯實(shí)信息化模型基層的必要條件。

②智慧層建設(shè)的技術(shù)復(fù)雜性。隨著生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展,電廠規(guī)模越來(lái)越大,各子系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)越來(lái)越緊密,耦合越來(lái)越顯著,使用各類智能化技術(shù)對(duì)過(guò)程進(jìn)行測(cè)量和建模的難度也明顯增加。例如,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模生產(chǎn)過(guò)程,在對(duì)象本身具有多參數(shù)、強(qiáng)耦合的情況下,還需考慮不同運(yùn)行條件下系統(tǒng)內(nèi)各參數(shù)的時(shí)變性,通常難以保障其較高的準(zhǔn)確度[19-23]。同時(shí),檢測(cè)、建模方法的選擇、模型規(guī)模的設(shè)定、數(shù)據(jù)的清洗等因素也越來(lái)越多地影響模型的精度。

③高層(第三層以上)建設(shè)技術(shù)的復(fù)雜性。第三層以上屬于深度數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí),不但可應(yīng)用于智能檢測(cè)和控制,還可以用于生產(chǎn)的預(yù)測(cè),指導(dǎo)生產(chǎn)決策。第三層以上的建設(shè)在很大程度上依賴于第二層和第一層的數(shù)據(jù),只有第一層、第二層的建設(shè)取得好的效果,才有可能取得高層的建設(shè)效果。

4 結(jié)論

工業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)信息化的演進(jìn)規(guī)律對(duì)于智慧電廠建設(shè)的進(jìn)一步發(fā)展和完善具有重要的指導(dǎo)作用。工業(yè)生產(chǎn)信息化的傳輸、表征和分析等方面都呈現(xiàn)出“不斷微分、逐漸細(xì)化”的發(fā)展過(guò)程。智慧電廠在信息采集和傳輸、智能化、智慧化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)時(shí),也呈現(xiàn)出層次化的發(fā)展模式。

智慧電廠建設(shè)的信息化分層模型體現(xiàn)了智慧電廠信息化體系的層次構(gòu)成和從量變到質(zhì)變的發(fā)展過(guò)程。典型特征是自底向上、逐層建設(shè)。基于分層模型的智慧電廠技術(shù)在未來(lái)將呈現(xiàn)擴(kuò)展與交叉、標(biāo)準(zhǔn)化和開(kāi)放性的特點(diǎn),并將與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合得越來(lái)越緊密,從而形成一種大電力的生產(chǎn)格局。