智能發電運行控制技術研究

浙江浙能嘉華發電有限公司燃料部 董寶祥

智能化技術飛速發展，給各個領域帶來了革命性變革。發電行業引入智能化技術后，采用物聯網技術采集發電現場信息信號，經過數字化處理并通過現代化信息網絡將信號傳輸至控制中心進行處理和分析，實現對發電設備的智能化監控、操作及故障診斷。由此可以看出，智能化發電技術物聯網、大數據、云計算、通信網絡等諸多現代化技術，其中通信網絡是信息傳輸載體，是智能發電技術實現的基礎[1-2]。

常規的發電系統包括傳感、執行、控制和管理四個方面，而智能化發電技術是將智能化滲透至各個層面，能夠使電力生產過程控制更加精準，提升發電生產及運行的可靠性和安全性[3]。智能發電技術根本目的是通過提升電力生產的智能化水平，從而提升發電廠運行的安全性。

智能化發電技術中的遠程監控系統，技術人員可以遠程的對現場發電機組進行實時監控，同時還能夠根據情況發送操作指令，隨著技術不斷發展，未來可能實現無人值守，即可對發電機組進行監控。而采用云計算、大數據等技術，能夠對電廠設備的運行狀態進行實時檢測和診斷，并給診斷結果顯示出來，技術人員可以技術多故障進行維修，大幅度提升了設備運行的可靠性。

火力發電目前仍然是我國電力生產主要方式，傳統的分散控制系統已經無法滿足現代發電要求。智能發電運行控制系統在分散控制系統的基礎上，引進智能化技術，通過提升發電控制的智能化水平，提升發電廠運行的安全性及電力生產效率。本文首先對智能發電運行控制技術特點進行分析，然后對智能發電運行控制系統的結構，以及硬件和軟件結構設計進行了探索，為今后智能發電運行控制系統設計提供一些參考。

1 智能發電運行控制技術特點

目前我國內大數據、云計算、物聯網、人工智能等先進技術的應用已經非常成熟和廣泛，發電廠的運行控制技術仍處于比較基礎的數字化、信息化的階段，需要有效結合當前不斷發展的新技術，提高我們國家發電廠機組運行的智能化水平，所謂的智能發電運行控制技術應具備以下特點[4]：

對全廠的生產過程數據進行高度整合，提供全廠一體化監控的基礎平臺。廣泛收集生產過程數據并進行集中高效地存儲、梳理和通用計算，為全廠生產過程的深度分析和全廠運行控制優化指導提供統一的數據基礎；應在全廠統一的數據平臺上，提供豐富的智能算法及其應用環境供運行控制調用，能完成包含機器深度學習、能效計算、運行優化、智能控制、故障診斷等各種生產環節的計算，并且能夠提供數據分析訓練，提供全面解讀特征信息的可能，實現基于數據的智能報警；應在底層控制器和上層應用軟件層面均提供高度開放的接口供第三方調用。這樣可使其更加專注于專業技術核心功能的研究，進一步優化技術及應用，并充分保護其知識產權，推動先進技術研究的良性發展。

2 智能發電運行控制系統架構設計

智能發電運行控制技術系統架構，是以一套統一的底層生產數據匯集和計算中心為數據基礎的，由先進控制技術序列和數據分析技術序列的智能算法構成以實現6大功能應用的完整系統。智能發電運行控制系統平臺面向發電生產運行控制過程，建立生產實時數據統一處理平臺，在泛在感知、數據融合與互聯互通的基礎上，靈活運用各種人工智能算法、數據分析技術和先進控制技術，有效提升運行和控制環節的智能化水平，深入挖掘實際生產數據中蘊含的特征、信息和規律，使數據充分發揮價值。最終實現機組智能運行，自動尋找并保持控制的全局最優狀態；可靠的設備運行智能監測、診斷與預警。以此為核心將智能發電運行控制系統平臺構架分為基礎設施層、平臺層、應用層和交互層[5]。

基礎設施層。生產控制環節需要大量的實時數據和信息進行交互，以滿足火電機組深度調峰、安全運行、故障診斷的需要，需安裝大量新型自動化檢測設備設施及時準確傳達指令和信息。基礎設施層為平臺層和應用層提供基礎和支撐，主要包含網絡和工業控制設備。網絡為生產控制網；工業控制設備為智能發電平臺的基礎硬件，其中包含新型智能傳感器和智能調節機構。隨著智能技術在智能發電技術領域應用不斷深入，智能算法、數據挖掘等技術能夠對海量的電力生產數據中特征、規律等信息進行挖掘，是數據的利用價值最大化。這些信息數據可以為生產決策提供支持，是提升企業市場競爭力和經濟效益的強大助力。因此，智能化發電技術全面的應用將是市場發展的必然趨勢，利用智能化技術時，需要將數字化、信息化、自動化、智能化高度融合，才能充分發揮出智能發電技術的效能。火力發電目前仍然是我國電力生產主要方式，傳統的分散控制系統已經無法滿足現代發電要求。智能發電運行控制系統在分散控制系統的基礎上，引進智能化技術，通過提升發電控制的智能化水平，提升發電廠運行的安全性及電力生產效率。本文首先對智能發電運行控制技術特點進行分析，然后智能發電運行控制系統的結構，及硬件和軟件結構設計進行了探索，為今后智能發電運行控制系統設計提供一些參考。智能化技術飛速發展，給各個領域帶來了革命性變革。發電行業引入智能化技術后，采用物聯網技術采集發電現場信息信號，經過數字化處理并通過現代化信息網絡將信號傳輸至控制中心進行處理和分析，實現對發電設備的智能化監控、操作及故障診斷。由此可以看出，智能化發電技術物聯網、大數據、云計算、通信網絡等諸多現代化技術，其中通信網絡是信息傳輸載體，是智能發電技術實現的基礎。

平臺層。以生產信息全集成為基礎，搭建數據分析環境、智能計算環境、智能控制環境、開放的應用開發環境。其中數據分析環境以實時數據庫數據為基礎，可在線或離線方式完成生產數據預處理。智能計算環境為監控側智能應用提供計算基礎，依托智能控制器高性能、高可靠的硬件資源，提供豐富的先進控制算法庫，支持先進控制策略與智能控制策略的組態、執行與維護。智能控制環境在智能技術的基礎上依托先進控制（預測控制、自抗擾、自適應）算法進行控制性能優化，實現機組性能嘴優化控制，建設或消除機組或設備的運行能耗偏差，使得機組運行效率時刻保持最優。

應用層。智能發電平臺的應用層包含“智能檢測”、“智能控制”、“智能分析”、“智能監控”、“智能診斷”、“智能報警”六項業務應用。“智能檢測”、“智能診斷”、“智能報警”主要提供機組運行中系統或設備的狀態檢測，“智能控制”、“智能分析”主要提供對機組運行過程的智能分析、智能優化，智能指導和先進控制研究如何提高燃煤的有效利用，讓最少的煤發最多的電；“智能監控安全管控”主要依靠現代智能技術手段有效識別存在的安全隱患，防止操作失誤、規避潛在風險，讓技術保障成為安全管控的有力工具，進一步提高安全管控水平。

智能發電平臺通過實施上述一系列高級應用功能，完成機組的控制優化、運行優化、智能監視及設備故障在線監測、主動安全管控等功能（圖1）。

圖1 智能發電運行控制系統框架結構圖

交互層。通過操作員站、工程師站、高級值班員站完成數據監視、指令下達、邏輯畫面組態下裝等功能，實現人機監控交互。智能發電平臺匯集和分析全廠生產實時數據，具有指標統計、工況分析、全廠能效對標等功能。對運行數據進行實時和歷史統計，給出異常預警、關鍵操作與處理方案建議等。按照不同負荷情況對系統當前參數工況進行劃分，結合各種典型的輔機組合，建立典型工況數據庫，對當前運行工況是否屬于最優工況進行分析、判定，提供調整方案，可提供的智能操作指導包括送風、制粉、燃燒、主/再蒸汽、吹灰、噴氨、最佳氧量、滑壓指令偏置、機爐協調策略優化等一系列閉環優化指導建議。能效對標通過對同類機組運行工況和能效進行對比分析，將結論轉化為專家診斷、趨向展示、運行建議，提高人機交互智能化水平。

3 智能發電運行控制系統應用

硬件架構。硬件設施是智能發電平臺的運行載體。智能發電平臺的硬件設施主要包含廠級計算服務器、數據分析服務器、實時數據庫服務器、高級值班員站和智能控制器、工程師站、網管平臺等；軟件架構。智能發電平臺網絡為生產控制網，又細分為I/O 通信網、實時控制網和高級應用服務網。智能發電平臺包括機組級、廠級兩層網絡結構，控制范圍包括全廠主控及輔控一體化系統，包括熱控設備控制，電氣設備管控，脫硫脫硝一體控制，智能優化控制，工控網絡安全防護等。

圖2 生產控制網結構

智能發電運行控制系統實現了控制系統基于數據分析技術的全體系智能化改進，為人工智能技術在生產控制層面的廣泛應用提供了強大的平臺基礎。運行人員可通過智能算法尋優提示，得到不同工況下的節能降耗潛力和最佳控制目標，從而使運行人員對系統加以干預。底層控制回路輔以系統辨識、預測控制、自抗擾、自適應等算法進行控制性能優化，減小或消除機組、設備的運行能耗偏差，使機組運行效率時刻保持最優。

4 智能發電運行控制技術瓶頸與展望

目前智能化發電運行控制技術還有一些關鍵技術需要研發，高級智能控制器、高級服務器的一個統籌，需要基于深度系統學習的感知模塊，在深度學習這樣建模的基礎上使得控制能更加精準地適應全能耗的能源平衡，也就是通過自己學習數據挖掘、先進的控制理論方法、專家的知識建立優化的模型庫，這里需要進一步研發突破，同時需考慮在控制上投入最少，產出效率最佳。

智能發電控制技術在實際運用上，在多元數據的搜集方面必須要保證數據的安全、網絡安全，需考慮不同的信息安全的防護和大數據云平臺的結合問題，未來以大數據云平臺、數據庫系統為基礎，整合支撐系統，支持數據資源在設計、調試、運維，以及全廠的人、財、物、信息及智能管理、智能服務等呈現在一個平臺來建立智能發電公共服務平臺，為設備安全、精細化管理、優化決策提供服務。智能發電運行控制技術應用前景非常廣闊，基于機組運行的大數據挖掘，在原來較薄弱的碳計量碳排放實現智能控制監測、超低排放監測，助力企業碳減排和碳交易、優化電網調度，在智能發電+智能電網上推進發電企業能源轉型。

綜上，隨著智能技術在智能發電技術領域應用不斷深入，智能算法、數據挖掘等技術對海量的電力生產數據中特征、規律等信息進行挖掘，使數據的利用價值最大化。這些信息數據經過多目標尋優等算法提供最優控制值，為現場操作員提供最優運行指導建議，為生產經營決策提供支持，是提升傳統發電企業市場競爭力和經濟效益的強大助力。因此，智能化發電技術全面的應用將是市場發展的必然趨勢，利用智能化技術時，需將數字化、信息化、自動化、智能化高度融合，才能充分發揮出智能發電技術的效能。