火力發電廠智慧電廠實施方案的探索與研究

李霄飛，朱梓傲

（1.中國大唐集團有限公司，北京 100033；2.沈陽航空航天大學，遼寧 沈陽 110136）

1 智慧電廠建設背景

21世紀初，各國先后提出“智能工廠和智能制造”的概念，美國和德國分別提出了“工業互聯網”和“工業4.0”的概念，人類進入以信息物理融合系統（CPS）為基礎，以高度數字化、網絡化為標志的第四次工業革命時代。2015年，中國提出“中國制造2025”戰略，將信息化與工業化深度融合，大力發展數字化、智能化，隨后，發布了《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》《新一代人工智能發展規劃》《工業互聯網發展行動計劃（2018—2020年）》《工業互聯網APP培育工程實施方案（2018—2020年）》等系列文件，制定了人工智能三大戰略目標。隨著對信息化、智能化等理論研究的深入及人們對互聯網、物聯網、人工智能等技術的應用探索，工業生產過程實施智能化的關鍵技術已日臻成熟。

在智能制造與智慧能源的發展框架下，國家能源局發布了《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》，實施能源領域的國家大數據戰略，積極拓展能源大數據的采集范圍，實現多領域能源大數據的集成融合。隨著發電領域智能發電技術的快速發展，建設智慧電廠被逐步提上日程，復雜程度最高、涉及范圍最廣的火力發電廠的智慧化成為研究的最重要內容。

2 智慧電廠的定義

智慧電廠不是簡單歸結為一個軟件或一個系統，而是一種管理理論和方法。建設智慧電廠是發電行業管理思想的重大變更，是實現火力發電廠高質量發展的必由之路，體現了“工業4.0”和“中國造2025”的發展理念。

智慧電廠是數字化電廠結合智能化后進一步發展的目標，是現代電廠信息化發展的新階段，是信息技術與發電技術的深度融合，采用新一代信息通信技術、人工智能（AI）技術、檢測控制技術，以發電系統為載體，利用大數據和現代通信技術，采用智能控制系統，具有一定自主性的感知、分析、學習和決策能力，能動態適應發電環境變化，解決發電廠工程管理、運行維護等問題，減少生產過程中的人工干預，提高生產效率，構建高效節能、綠色環保的發電廠。

3 智慧電廠的系統構成

智慧電廠的概念一經提出，建設者們紛紛提出自己的建設內容，主要圍繞智能管理、智能控制和智能設備等要素開展了規劃和設計，在各個要素上深度融合各種先進智能技術，充分利用火力發電廠內的各種資源，最大限度地提高發電效率。

智能管理：應用人工智能（AI）、工業大數據等新一代技術手段，對信息資源進行提煉、分析、判斷，以經濟效益為中心，以生產管理為主線，以設備管理為重點，實現對電廠的管理，如智慧經營、智慧燃料管理、構建三維數字可視化設備模型、人員定位與安全管理、智慧物資管理、工藝仿真和人員培訓、智能巡點檢等。

智能控制：基于先進控制系統平臺，采用智能控制策略，對所有運行設備進行全過程監測，對運行數據進行統計、查詢、匯總、分析等深度挖掘，形成具備“自分析、自診斷、自學習、自適應”的運行優化系統，利用機器學習與人工智能技術，實現機組高效環保運行、靈活調節、少人或無人值守、智能監視。如鍋爐燃燒優化控制、鍋爐智能吹灰優化控制、AGC優化控制、機組自啟停控制、主再熱汽溫控制、冷端優化控制、脫硫脫硝控制等。

智能設備：采用自身感知或在輔助系統、設備的協助下，具備自管理、自診斷能力的現場裝備，如現場總線、智能照明、高壓電氣設備智能監控系統等。

4 智慧電廠的工程設計

目前，行業內關于智慧電廠的定義、特征還沒有統一的標準，也沒有成熟的設計規范。電廠在市場競爭日益激烈的形勢下，常規燃煤火力發電廠面臨著生存的考驗，建設者在建設過程中不斷優化設計，降低工程造價，同時提高自動化水平，推動自動化和信息化的深度融合；在生產期不斷提高設備自動化水平，優化管理資源，降低生產成本，提高市場競爭力，智慧電廠建設為火力發電廠進一步提升自動化水平，提高勞動生產率，降低人工成本等方面提出了新的要求，筆者們認為要實現火力發電廠的智慧化主要從以下幾個方面進行探索和研究。

4.1 構建智能控制平臺

智慧電廠的數據通過各個采集設備傳送到控制系統和管理系統中，系統將接收的數據進行加工和整理，形成控制信號，實現自學習、自適應的功能，同時向管理人員提供管理信息，并通過頁面形式展現出來。因此，智慧電廠最重要的是數據、數據處理、基于數據的反饋。當前，火力發電廠的數據是呈“金字塔”形自下而上由生產層向管理層進行傳輸，生產和管理之間的數據傳輸是單向的，數據只能由生產層向管理層傳輸，管理層數據不能向生產系統傳輸，生產數據和管理數據分別在不同的數據平臺上運行。在生產層，普遍存在多種控制系統，底層數據不能被有效整合利用。另外，控制過程是基于實時的運行數據，控制過程絕大多數采用的是基于傳統的經典控制理論，對于歷史數據的分析、判斷以及對歷史數據分析的結果還沒有被真正應用到控制系統中，可以說控制系統沒有根據歷史數據進行“思考”和“學習”的能力。因此，要實現發電過程的智慧化，必須要建立智能控制平臺，構建控制層的數據庫，建立實現電廠自分析、自診斷、自學習、自適應的數據基礎。

通過構建智能控制平臺，進一步擴大生產數據采集范圍、完善生產過程控制功能，在生產層設計智慧發電的“大腦”，把目前部分操作人員的操作能力移植到智慧發電的“大腦”中，同時，在智能控制平臺上根據大數據、機器學習等技術構建發電設備、系統的精確模型，充分掌握被控對象的特征，對數據進行深度開發利用，對不同的控制設備采用有針對性的控制策略，使其具備分析、診斷、學習、決策和提高的能力，從而實現智慧化發電目的。另外，在智能控制平臺上，應用先進的高級控制策略及控制算法，使得發電過程的控制效果更理想，最終實現機器操作代替人工操作。

4.2 構建智能生產管理平臺

在生產管理層構建生產管理平臺，是實現數據共享的智慧電廠的必要條件。目前，火力發電廠生產管理系統中存在信息壁壘和信息孤島，雖然部分信息化系統初步對相關的系統進行了整合，實現了部分生產、管理和經營業務間的協同，但各個管理系統，如設備管理系統、巡檢系統、缺陷管理系統、物資管理系統等之間的數據還不能完全共享和相互協同，不能運用工業大數據處理手段對積累的海量數據進行有效的分析，從而為生產管理者提供智能決策服務，因此，要實現數據共享的智慧電廠，就必須在生產管理層構建生產管理平臺。在這個平臺上設計統一的開放的數據庫，只有這樣才能實現設備管理、安全管理、檢修管理、物資管理等系統間數據的共享和協調互動，才能對電廠的工藝過程和各設備進行大數據智能深度分析，為生產管理者提供更加全面的決策服務。

4.3 分散控制系統與廠級監控信息系統的融合

要構建智慧電廠智能控制平臺，使控制系統具有自分析、自診斷、自學習、自適應的能力，必然要對設備運行狀態進行分析、對設備和系統的性能進行計算、對各個系統的耗差進行經濟分析，才能對各設備的運行進行優化，實現設備和系統具有自分析、自診斷、自學習、自適應能力的目的。目前，火力發電廠的這些分析功能都是在廠級監控信息系統中實現的，根據當前分散控制系統和廠級監控信息系統的設計規定，這些對設備和系統的運行數據進行分析計算的結果是不能傳輸到控制層參與自動控制的，對設備和系統的運行優化是通過人員干預來實現的。因此，要使控制系統具有“思考”的功能，必須對分散控制系統和廠級監控信息系統的設計內容進行系統的規劃，將性能計算、耗差分析、設備的運行優化等功能移植到生產控制系統中去，使得通過大數據智能分析的結果參與機組的自動控制當中，從而使得發電的“大腦”更加智慧。

4.4 對智能發電設備和系統進行深入的研究

要實現對運行數據的統計、查詢、匯總、分析等深度挖掘，形成具備“自分析、自診斷、自學習、自適應”的運行優化系統，保證機組高效環保運行、靈活調節、少人或無人值守等目標，在火力發電廠工藝系統設計上要從以下幾方面進行深入的研究和創新。

4.4.1 對發電設備和工藝系統進行智能化完善

智慧電廠需要更多設備數據，由于測量技術、計算機技術和信息技術的飛速發展，大量新型儀表和控制設備不斷涌現，部分以往無法實時準確檢測的電廠系統和設備的運行狀態已經可以實時準確檢測，在火力發電廠各個系統的設計中采用新型可靠儀表和設備，選擇更加可靠準確的檢測手段，能為實現智慧化提供豐富的基礎數據。

智能設備是電廠的底層，將發電設備和系統的運行狀態參數直接數字化，數字信號使設備的信息量大大增加，精確度不斷提高，系統的可靠性大幅度提升。現場總線技術的應用，提升了儀表的智能化，可從現場設備和儀表取得更多的運行數據，還可對設備本身的健康狀況進行檢測，具有一定的自診斷能力。

然而，目前針對發電設備和工藝系統的研究不夠，主要發電設備和工藝系統的智能化程度不高。這就需要對發電設備和系統進行智能化的重構，對設備和系統進行模塊化劃分，分別劃分成不同的單元，并設計代表每個單元的控制特性、安全特性和經濟運行特性的代表參數，進一步完善設備和工藝系統的參數檢測，為控制系統提供更多的數據，控制系統通過這些數據進行“思考”，得到單元的各種狀態，從而能夠更加靈活地加以控制。

隨著自動化水平的提高，火力發電廠“一鍵啟停”（APS）的設計，必將成為現代電廠高度自動化、智能化的標志，想要更好地實現火力發電廠發電過程的APS，所有參與APS的設備和系統必須具有“一鍵啟停”的性能，同時對發電設備和系統進行智能化重構，使各個設備和系統具有“一鍵啟停”的能力，進一步提升火力發電廠機組的安全性和經濟性。

4.4.2 對發電設備和工藝過程的控制系統進行完善

對發電設備和系統進行智能化重構，劃分成單元，需在控制系統中設計對應的控制單元，通過控制系統對這些單元運行數據的分析和診斷，進而實現對這些單元的控制，確保運行安全、經濟。同時，形成代表這些系統控制特性、安全特性和經濟運行特性的數據參數，為控制和管理提供數據。

智慧電廠需要更高的控制水平，對發電設備和系統進行了智能化重構，所對應的控制策略也需要進一步完善。在控制系統具有“思考”能力的前提下，就需要完善模擬量控制系統和順序控制系統，進一步減少人工操作，最終實現全過程的機器操作目標。

首先控制系統具備了“思考”能力，可以對智能化重構的設備和系統進行先知和預判，從而使模擬量控制更加智能，特別是燃燒控制、汽溫控制等在傳統模擬量控制策略下控制品質不太理想的系統，構建更加先進的控制策略尤為重要；其次是構建更加智能的順序控制系統，控制系統具有“思考”能力，使得開關量順序控制系統對設備狀態監測、判定能力具有操作人員一樣的“思維”能力，能夠更加靈活地自動實現設備的順序控制功能；再次是模擬量控制系統和順序控制系統相互協調。火力發電廠“一鍵啟停”（APS）功能的實現，模擬量控制系統和順序控制系統之間必然要相互協調。在原有控制系統的基礎上，再設計控制系統的“大腦”，就像是在控制系統中設計了操作人員一樣，用機器代替人的操作，這樣使得模擬量控制系統和順序控制系統之間的相互協調能夠更容易實現。

4.4.3 構建完善的設備狀態分析系統

現階段，火力發電廠設備狀態監測與診斷系統主要有：汽輪發電機組故障診斷監測、大型轉機的故障診斷以及電氣設備狀態監測與診斷系統。系統主要采用傳統的周期性預防性的檢測，智慧化程度較低，準確度不高，設備狀態管理系統也是基于傳統的設備監視進行固定的狀態分析，給出的分析結果只是參考性的。

智慧電廠需要對發電設備和系統的運行狀態進行有效分析和診斷，實現對設備運行性能、健康狀態等因素的全方位預判和診斷，實現智能化、精細化的控制和設備管理，必須在控制系統中構建完善的設備狀態分析系統，通過分析設備和系統啟停次數、啟停時間和運行狀態，為設備系統的運行控制和設備管理提供依據。更高的設備控制水平需要準確的設備和系統狀態檢測結果，在發電設備和系統智能化重構的基礎上，構建完善的設備狀態分析系統，利用專業分析和大數據工具，針對各個發電設備單元的運行狀態、故障狀態等進行實時分析，建立檢測數據庫。同時，設備狀態分析系統可以提供包含運行時間、備用時間、非計劃停運時間、計劃停運時間、可用小時、可用系數和計劃停運系數等在內的各種設備狀態信息，為設備管理提供決策依據，實現早期發現征兆，提前采取措施，避免故障的發生，變被動檢修為主動檢修，變非計劃停機為計劃停機的管理需求。

5 結束語

智慧電廠建設是一項系統性工程，是長期細致復雜的工作，目前仍然處于探索階段，在設計標準、人員安全、設備安全、工程投資等方面還存在諸多問題，沒有哪一家發電企業能夠提供成熟的智慧電廠解決方案，但眾多火力發電廠的建設者、管理者針對智慧電廠建設進行了積極探索和實踐，提出了自己寶貴的建設經驗。筆者們認為智慧電廠建設必將不斷提升火力發電廠智慧化水平，為生產運營提供決策和支持，最大限度地實現減員增效、提高勞動生產率和進一步提高企業運營效率。