火力發電廠集控運行中的大數據技術應用研究

摘要：集控運行系統通過對發電設備進行實時監控，能夠確保發電設備運行的穩定性。隨著火力發電廠規模的擴大和設備復雜性的增加，傳統的集控運行系統面臨數據處理能力不足、預警準確性低等問題。通過將大數據技術融入傳統集控設備中，提升火力發電廠集控運行的智能化水平，通過優化傳統集控系統[wl2]"結構和實現高效預警模型，提高設備運行的安全性和可靠性。

關鍵詞：火力發電廠" 集控" 大數據技術" 智能化

Research on the Application of Big Data Technology in Centralized Control Operation of Thermal Power Plants

HANG Ming HU Jikun

State Power Investment Corporation of China， Xiexin Binhai Power Generation Co.， Ltd.， Yancheng， Jiangsu Province， 224500 China

Abstract： Equipment warning is an important part of centralized intelligent operation management in thermal power plants. The centralized operation systems can ensure the stability of power generation equipment operation by monitoring it in real time. With the expansion of thermal power plants and the increase in equipment complexity， traditional centralized control operation systems are facing problems such as insufficient data processing capabilities and low warning accuracy. By integrating big data technology into traditional centralized control equipment， the intelligence level of centralized control operation in thermal power plants can be improved. By optimizing the traditional distributed control systems （DCS） structure and implementing efficient warning models， the safety and reliability of equipment operation are improved.

Key Words： Thermal power plant; Centralized control; Big data technology; Intelligent

隨著社會不斷發展，我國的用電需求不斷增加，從而推動了電力工業的發展。火力發電廠是我國主要電力生產方式之一，但傳統的集控運行系統在實時監控方面存在局限性，無法高效處理大量數據，導致預警準確性不高，難以滿足現代化電力生產的需求^[1]。隨著大數據技術的發展，為火力發電廠集控運行問題提供了新的解決方案，火力發電廠集控運行中的大數據技術應用是當前電力工業發展的重要課題。通過引入大數據可以實現對發電設備狀態的實時監控和預測性維護，從而提高發電設備的效率和可靠性。將大數據技術融入集控系統可以實現海量數據的處理，包括數據采集、存儲、處理和分析，提升集控運行系統的智能化水平與預警準確性，為火力發電廠集控運行系統現代化改造提供技術支持。

1傳統火電廠集控運行系統概述

集控系統主要包括化水系統、熱力系統、脫煤、回收等系統。傳統集控系統常用于火電廠工業生產與管理中，具有數據儲存與處理能力，能夠為火電廠生產決策提供支持，實現對火電廠中關鍵設備的控制，提高發電效率^[2]，但其在運用過程中存在一些問題?；痣姀S電流大、環境復雜，電力設備長期在嚴苛的工作環境中，容易出現事故，影響火電廠機組運行，給火電廠造成經濟損失。因此，火電廠的集控運行對電力設備質量、選型和操作均有一定的要求，運用集控技術時，也應注意環境優化，確保集控系統的穩定運行^[3]。

傳統集控系統自動化程度有待提升，因此，需要安排專人進行相應的管理。根據火電廠集控系統相應規定，合理劃分工作人員的職責，并利用信息技術對數據進行處理，減少人力與系統問題。傳統火電廠集控系統采取輪班制度，根據系統管理要求進行管理。集控系統主要實現設備控制與管理，為了確保系統正常運轉，實施24 小時輪班制度，以減少對火電廠生產的影響。當系統出現問題時，能夠及時采取措施處理，減少干擾系統運行的因素。

2火電廠集控運行中大數據技術支撐體系構建

2.1構建數據采集與傳輸網絡

在數據采集層面，各類傳感器是獲取原始數據的“觸角”。溫度傳感器分布于鍋爐、汽輪機等設備的關鍵部位，實時監測溫度變化，鍋爐受熱面壁溫可以精確到每一點的溫度數值，為判斷設備熱狀態、預防超溫爆管提供依據。壓力傳感器用于測量蒸汽壓力、給水壓力，確保系統壓力在安全范圍內運行。流量傳感器對給水流量、蒸汽流量等進行監測，反映機組水汽循環狀況。振動傳感器安裝在汽輪機、發電機等旋轉設備上，捕捉振動信號，通過分析振動頻率、幅值等參數，診斷設備是否存在不平衡、不對中、軸承磨損等故障隱患。上述多個傳感器具備高精度、高可靠性與快速響應能力的特點，能夠實時、準確地采集設備運行參數。

數據采集后，需要借助可靠的傳輸技術將數據從現場設備傳送至集控中心。工業以太網具有高速、穩定、大容量的特點，成為數據傳輸的主干網絡。通過鋪設光纖或雙絞線，構建覆蓋全廠的工業以太網環網，實現數據的高速傳輸。同時，為應對現場復雜的電磁環境，采用屏蔽電纜和抗干擾技術，確保數據傳輸的準確性。對于移動設備與分散式監測點，無線傳感器網絡可以實現對偏遠區域設備的實時監測，通過無線通信模塊，將數據發送至附近的無線接入點，再接入工業以太網。此外，5G技術低時延、高帶寬特性為火電廠實時數據傳輸提供新路徑，適用于時延要求極高的控制指令傳輸，并保證高清視頻監控數據的有效回傳。

2.2設計實時數據存儲架構

大數據應用中，采集到的海量實時數據需要設計合理的存儲架構，進行規范保存與管理，以便后續應用分析。分布式文件系統是實時數據存儲的基礎架構之一，以Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）為例，其將數據分散存儲在多個節點，具有高擴展性和容錯性。在火電廠中，以可將海量的設備運行數據、歷史工況數據等存儲在HDFS中，通過增加節點實現存儲容量的線性擴展，滿足不斷增長的數據存儲需求。同時，HDFS的冗余備份機制確保數據的安全性和可靠性，即使部分節點出現故障，數據也不會丟失。

構建時序數據庫，專門針對時間序列數據進行優化存儲和查詢。在火電廠集控運行中，大量設備運行參數均為隨時間變化的時間序列數據，如溫度、壓力、流量等參數實時監測值。時序數據庫InfluxDB能夠高效存儲和檢索此類數據，支持高速寫入和快速查詢，滿足實時監控和分析的需求。通過時序數據庫，快速獲取設備在特定時間段內的運行參數變化曲線，為故障診斷和性能分析提供依據。此外，為提高數據存儲和查詢效率，還可以采用數據分層存儲策略。將頻繁訪問的熱數據存儲在固態硬盤中，實現快速、準確的數據讀寫；將長期不訪問的數據遷移至磁帶庫中，通過使用低成本存儲設備來降低存儲成本，實現對海量數據的分層存儲。

3火電廠集控運行中大數據技術應用實踐

3.1運行參數智能預測

傳統火電廠集控運行中，運行參數預測與調整多依賴經驗公式和定期試驗。其中：經驗公式基于簡化假設，難以精準反映復雜多變的實際工況；定期試驗不僅耗費大量人力、物力，并且獲取的數據具有滯后性，無法及時指導參數調整，導致機組運行難以始終處于最優狀態。

大數據技術應用可以全面采集火電廠各環節的運行數據，構建精準預測模型，實現運行參數的智能預測與動態調整。以某600 MW火電廠鍋爐主蒸汽溫度控制為例，對比大數據應用與傳統控制的參數預測情況，結果見表1。

由表1可知，傳統控制方式在不同工況下預測誤差較大，尤其在負荷變化和煤質波動時，誤差更為明顯。大數據應用憑借對海量歷史數據和實時數據的深度分析，能夠精準捕捉各參數間的復雜關系，預測誤差顯著降低?；诰珳暑A測，集控系統可以提前對燃燒器噴嘴角度、給煤量、風量等參數進行動態調整，有效提高蒸汽品質，提升汽輪機做功效率；同時，通過優化燃燒，降低氮氧化物排放，實現經濟效益與環境效益雙贏。

3.2設備運行故障預警

傳統設備故障檢測主要依靠定期巡檢和人工經驗判斷。其中：定期巡檢周期固定，難以發現設備在巡檢間隔期內出現的早期故障隱患；人工經驗判斷易受主觀因素影響，對復雜故障的識別準確率較低，導致故障發現不及時，引發嚴重后果。

大數據技術通過實時采集設備振動、溫度、噪聲等多維度數據，運用機器學習算法構建故障預警模型，實現設備故障的早期預警和健康狀態評估^[4]。以火電廠給水泵故障檢測為例，對比大數據應用與傳統控制的故障檢測情況，結果見表2。

由表2可知：傳統控制方式下，故障檢測時間較長，故障發展到較嚴重程度才被發現，導致維修成本大幅增加；大數據應用能夠實時監測設備運行狀態，在故障初期發出預警，使維修人員有足夠時間采取措施，避免故障擴大。由此可見，火電廠集控運行中，大數據技術通過精準的運行參數預測與動態調整、高效的設備故障預警與健康狀態評估，為火電廠的安全、穩定、高效運行提供有力保障^[5]。

4結語

火力發電廠集控運行中引入大數據技術，為行業帶來深刻變革。傳統集控系統具有維持火力發電廠基本的集控運行功能，但自動化程度欠佳，依賴人工管理，并且在運行參數預測與設備故障檢測方面存在明顯不足，其控制性能有待優化升級。大數據技術支撐體系從數據采集與傳輸網絡構建到實時數據存儲架構設計，為數據有效利用奠定基礎。在應用實踐中，運行參數智能預測憑借對海量數據的深度分析，大幅度降低預測誤差，實現參數的動態調整，提升機組的運行效率與環保效益；設備運行故障預警借助多維度數據，實現早期預警與健康評估，有效降低故障擴大程度與維修成本。這些實踐結果進一步說明大數據技術的應用已成為火電廠集控運行智能化轉型的關鍵驅動力。未來應持續探索創新，進一步挖掘大數據潛力，推動火電廠向自動化、智能化方向發展。

參考文獻[A3]

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