智能化聯合循環電廠建設方案探討

耿海濤，朱亞迪

（1.湖北華電武昌熱電有限公司，湖北省 武漢市 430061；2.華電電力科學研究院有限公司，浙江省 杭州市 310030）

0 引言

經過近幾十年的發展，我國電廠已經基本實現了信息化的建設，建立了以分布式控制系統(distributed control system，DCS)+安全儀表系統(safety instrumented system，SIS)+管理信息系統(management information system，MIS)為核心的信息化網路架構[1]。隨著以德國“工業4.0”和美國“工業互聯網”為代表的新工業革命的發展，以及“中國制造 2025”、“互聯網+”行動計劃的頒布實施，數字化技術正以前所未有的方式改變工業的生產和運營方式，電力行業亦是如此。

《中國制造2025》中將“推進信息化與工業化深度融合”納入戰略任務重點，電力裝備是十大重點發展領域之一[2]。《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中，特別將“互聯網+能源”作為重點行動，強調“推進能源生產智能化”，“鼓勵能源企業運用大數據技術對設備狀態、電能負載等數據進行分析挖掘與預測，開展精準調度、故障判斷和預測性維護，提高能源利用效率和安全穩定運行水平”[3]。另外，國家能源局發布的《電力發展“十三五”規劃》中也明確提出“提升電源側智能水平，加強傳統能源和新能源發電的廠站級智能化建設”[4]。

關于智能電廠的研究應用，國內已經作了大量的研究[5-8]，許多專家學者對智能電廠提出了不同的見解，文獻[9]認為智能電廠是數字化電廠的進一步發展，實現智能發電首先是要進一步提高電廠的數字化水平；文獻[10]認為智能電廠以新一代智能管控一體化系統為核心，全面開拓和整合電廠的實時數據處理及管理決策等業務。除此以外，國內在發電廠關鍵技術的智能化方面做了大量的研究，如智能供熱技術、故障診斷等[11-12]。

國外發電廠智能化建設以西門子和GE公司為代表，其認為智能電廠的核心是對設備生產信息進行深度挖掘，從而指導企業生產、經營和管理。對此，西門子和GE分別推出了以工業互聯網為基礎的 Mindsphere和 Predix工業互聯網平臺，融合大數據和云計算等技術手段，對發電企業機組運行方式進行優化，對設備的運行狀態進行全面監測和診斷，進而提高發電企業的生產、經營及管理水平。

1 智能電廠內涵

中國智能電廠聯盟于2016年底發布了《智能電廠技術發展綱要》[13](以下簡稱綱要)。綱要對智能電廠作如下定義：智能電廠是指在廣泛采用現代數字信息處理技術和通信技術基礎上，集成智能的傳感與執行、控制和管理等技術，達到更安全、高效、環保運行，與智能電網及需求側相互協調，與社會資源和環境相互融合的發電廠。

智能電廠是數字化電廠的進一步發展，強調在進一步完善基礎設備信息采集、過程控制的基礎上，加強對電廠信息的處理和應用，并結合先進的可視化技術實現信息的展現。智能電廠的特征表現為數字化、信息網絡化、信息可視化、過程控制智能化以及生產管理一體化。

數字化是信息的表現形式，傳統電廠數字化往往只針對生產過程信息的數字化，忽略了電廠全壽命周期過程中靜態信息的數字化，如設計、安裝、調試、檢修等過程的靜態信息。智能電廠通過對靜態信息的數字化，形成設備基礎信息數據庫，為電廠的生產決策提供全面的數字化信息。

信息的網絡化，是通過統一的規劃和設計，建立統一的數據中心，打通電廠信息孤島，實現各系統信息的共享，為信息的智能化挖掘和分析奠定基礎。

信息的可視化是基于現代三維建模技術，建立各設備、系統的精細化三維結構模型，并將相關的動態和靜態信息與三維模型關聯，構成三維數字化信息平臺，從而避免傳統二維可視造成的信息降維，為生產管理人員進行操作和管理提供一個友好、直觀的信息交互方式。

過程控制智能化是在融合先進控制技術的基礎上，通過對電廠生產、經營和管理信息挖掘和分析，自適應調節運行方式，如廠級負荷優化分配、自動調壓等。

生產管理一體化是智能化電廠的支撐平臺，通過統一規劃建設，將設備、控制、生產、管理和決策等層面進行整合集成的軟硬件平臺。

2 智能電廠整體架構

圍繞著智能電廠以上5個方面的特征，智能電廠的建設分為3個層級：基礎設備層、過程控制層以及生產管理層，如圖1所示。

圖1 智能電廠層級圖Fig. 1 Hierarchy figure of smart power plant

2.1 智能設備層

智能設備層：智能設備層主要任務是全面獲取電廠的信息，并有效執行控制指令。廣泛的設備層不僅包括現場安裝的智能儀表、執行機構、工藝設備、接口和基礎網絡，還包括人員所攜帶的移動監測設備(如點檢儀、測振儀等)、智能巡檢機器人等[14]。

2.2 智能控制層

智能控制層是在傳統DCS控制的基礎上，通過嵌入優化調度、優化調整等控制思想，實現控制過程的智能化，如燃氣發電機組的快速啟停機、自啟停技術等。

2.3 智能生產管理層

智能生產管理層包含3個層面：智能生產層、智能管理層和智能經營決策層，這3個層面有一個共同的特點，需要通過大數據、人工智能等技術手段，對信息進行深層次的挖掘和分析，進而提供指導意見。

智能生產層：除了包含傳統SIS的指標統計，信息監測以外，還包括基于專家系統的設備狀態診斷、檢修維護、設備監督等。

智能管理層：包括資產、財務、人員、安全等管理的智能化，如智能倉儲系統、基于人員定位的安全管理系統、智能燃料管理系統等。

智能經營決策層：通過互聯網或能源互聯網與集團公司、產業鏈上下游進行連接，并進行數據交換，為電廠經營決策提供支持。如商務智能系統、需求側響應系統等

3 智能電廠關鍵技術探索

實現3個層級的智能化是一項復雜的系統工程，建設過程應堅持“結合實際、統一規劃、分步實施”的方針策略。對于新建機組，應在可研設計階段融入智能化電廠的理念，按照設備層、控制層和生產管理層逐層建設。對于在役電廠，根據機組現有的信息系統、控制系統有選擇性的開展智能化建設。目前，針對智能電廠的3個層級，國內外已經探索出部分關鍵技術，并逐步形成應用成果。

3.1 智能設備應用

智能儀表具有在線采集設備運行信息、遠程整定、自診斷等功能，可將大量現場信息傳送至全廠生產管理系統，智能儀表往往與現場總線技術結合在一起使用，比如可尋址遠程傳感器高速通道(highway addressable remote transducer，HART)協議的智能儀表以及HART協議的智能執行機構的應用。

3.2 燃機快速啟停機技術

針對燃氣-蒸汽聯合循環發電機組中燃氣輪機、余熱鍋爐、汽輪機自身的特性以及熱力系統的組成，合理優化主、輔機設備的啟停時間和啟停步序，包括：汽輪機進汽管道疏水閥控制邏輯優化、金屬溫度匹配優化、旁通閥調節邏輯優化、汽輪機暖機控制邏輯優化，提高下位電站的進汽及升負荷速率。另外，通過對機組啟停機過程設備運行參數的分析，建立燃氣發電機組啟停過程的評價體系，對主輔機設備在啟停機過程中的健康狀態、能耗水平進行評估。

3.3 自啟停機技術

發電廠機組自啟停系統(automatic plant startup and shutdown，APS)為機組級高度自動化的控制系統，基于單元機組整機自動啟停控制思想，以電廠基本系統(機組協調控制系統、汽機電液調節系統、鍋爐燃燒管理系統和鍋爐、汽機及相應輔機順序控制等)為基礎。在機組啟動和停止時，APS為機組控制系統的中心，根據機組啟停要求，按規定好的程序發出各個系統、子系統、設備的啟停指令，同時接收各系統的反饋信息，進行綜合分析與判斷，完成實現單元機組的自動啟動或停止。

3.4 基于互聯網+的安全管理

基于互聯網+的安全管理是通過定位基站和定位標簽采集定位數據，通過基礎配置維護區域、標簽和人員的關系，通過集成定位數據和關系模型，形成人員定位、人員軌跡回放、動態預警、區域及設備監測等應用功能，如圖2所示，在這些集成應用功能的基礎上，開展進一步的數據分析和處理，形成諸如安全管理、考勤管理、考核管理等高級應用功能。

圖2 基于互聯網+的人員定位系統Fig. 2 Personnel location system base on internet plus

3.5 基于生產信息挖掘的智能巡檢

通過對兩票信息、巡檢信息、值班日志、設備管理信息的挖掘，構建智能化運檢系統。智能運檢系統主要功能包括：

1）自動生成巡檢路線。目前，運檢人員進行巡檢時主要依據經驗或者運行規程中的規定路線。智能運檢系統可根據兩票信息、值班日志、設備缺陷信息及交接班信息設備健康程度智能生成巡檢路線，以加強對缺陷發生較多的設備巡檢。

2）移動化巡檢。通過設備二維碼標簽，結合移動設備，實現移動化巡檢。用戶使用移動設備對設備進行掃描之后可以直接進行模型的定位，同時可以實現對點檢線路管理、點檢計劃管理以及點檢結果的錄入和查詢等，如圖3所示。

圖3 智能運檢移動終端Fig. 3 Mobile terminal of smart operation and overhauling

3.6 基于大數據挖掘的設備故障診斷

設備故障預警管理是信息技術與數據技術融合的典型應用。利用機器學習和大數據技術，對設備的正常運行工況信息進行學習，建立設備正常運行狀態預測模型。當設備出現劣化或者故障時，預測模型會與實測值產生偏差，從而向工作人員或者工作流發出報警。與傳統預警診斷技術相比，故障預警技術能夠在漸變性故障發生之前，通過劣化趨勢分析及時報警，并提供該異常的具體變化趨勢，以及相關異常參數情況，供故障預警與分析。該技術能夠在各種運行工況下持續監視所有設備和生產流程，可用于監視負荷變化工況和機組啟動/停機工況，并能在到達臨界點之前發現蠕變缺陷。該系統包括狀態預估模型管理、智能集中監測、智能告警管理。

1）狀態預估模型管理。

狀態預估模型管理提供預警監測模型的配置、訓練、啟用等管理過程，完成數字化電廠各專業相關設備的趨勢預警模型的構建，通過本模塊，將電廠有價值的運行經驗，固化到模型中，通過模擬人工智能實現智能監視。

2）集中監測管理。

集中監測模塊向專業診斷人員提供遠程監控功能，包括廠級告警趨勢、各機組告警情況、系統工程模型告警分析等。通過集中監測，遠程診斷員可實時掌控電廠各設備的運行情況，并對設備故障預警進行及時分析與處理。

3）智能告警管理。

告警管理模塊面向專業診斷人員、運行人員、設備管理人員，提供告警自動產生、告警自動合并、告警輔助分析、告警處理、告警閉環歸檔等全流程服務。通過告警深度分析功能，結合三維虛擬電廠，對告警設備及相關測點進行綜合，輔助故障診斷。

3.7 三維可視化信息展現

基于設計院提供的三維模型(包括汽機房、鍋爐房及結構、設備、管道、橋架等，以及化學，供水等工藝設備管道)構建全廠三維模型。在此基礎上開發以下功能：

1）通過電廠標識系統(kraftwerk-kennzeichen system，KKS)編碼以及設備標簽，使設備三維與設備信息相互關聯，實現對電廠設備基礎信息的可視化管理以及資產與信息的一體化管理，如圖4所示。

圖4 三維可視化設備資產管理系統Fig. 4 3D visualized equipment asset management system

2）在三維虛擬電廠的基礎上，與虛擬現實(virtual reality, VR)技術進行結合，實現三維可視化仿真培訓，如基于VR的電廠全場景漫游、三維可視化拆解、組裝，電廠設備檢修過程仿真等，如圖5所示。

3.8 智能升壓站

升壓站作為智能電廠與智能電網的結合點，其智能化建設將會是智能電廠建設的重點環節。智能升壓站是采用先進、可靠、集成、低碳、環保的智能設備，以全站信息數字化、通信平臺網絡化、信息共享標準化為基本要求，自動完成信息采集、測量、控制、保護、計量和監測等基本功能，并可根據需要支持電網實時自動控制、智能調節、在線分析決策、協同互動等高級功能的升壓站[15]。

圖5 三維虛擬電廠Fig. 5 3D virtualization power plant

3.9 一體化平臺

一體化平臺以設備管理和發電生產為主線，以資產管理為核心，對電廠人員、資金、材料、設備、技術等各種資源進行優化管理，實現電廠實時生產過程與人、財、物等價值鏈的高度集成與協作，引導企業從常規管理邁向精細化閉環管理。管控一體化主要實現：

1）生產實時信息與管理信息系統的集成，使管理信息系統的應用模式由管控分離向管控一體化轉變；

2）完成應用系統從部門級單項應用到企業級，涵蓋生產、采供及人事、設備等環節的整體應用，使系統的應用架構由分散應用向整合應用轉變；

3）達成在全廠范圍內形成信息共享、增值的機制，使系統的數據管理由分散管理向集中管理轉變。

4 智能電廠建設目標

智能電廠是傳統數字化電廠的進一步延伸，除傳統數字化電廠所要求的及時、全面、準確地獲得電廠的信息以外，更加強調對所獲得信息的融合及挖掘分析，以期實現電廠的安全可靠、經濟高效、精益管理以及管控一體。

安全可靠：以可靠性為中心，利用大數據和云計算等技術手段挖掘和分析設備生產信息，診斷設備的健康狀態，優化設備檢修策略；深入融合人員信息、設備狀態信息、環境信息以及安全管理信息，構建起以人、機、環境及管理為核心的數字化安全管理體系。

經濟高效：以節能監督為中心，利用人工智能、云計算等技術手段挖掘分析機組、系統和設備的生產信息，診斷機組經濟性水平；融合先進仿真技術，優化調整機組及系統的運行方式。通過機組快速啟停機、自啟停機、負荷優化分配等優化控制技術的應用，結合不同機組實際性能，建立滿足經濟、環保和高效的多目標柔性優化控制策略。

精益管理：以設備為核心，整合設備資產信息，結合設備三維虛擬技術，建立可視化設備資產信息管理中心；結合互聯網技術，構建數字化倉儲系統，實現備品備件的數字化管理；結合設備可靠性和經濟性狀態，合理優化定期工作。

5 結語

智能電廠的是現有數字化電廠的進一步延伸，不僅僅是現場設備、控制系統的智能化升級，還需深入融合大數據、云計算、物聯網、可視化等先進技術，并與企業、集團的發展戰略相融合，統一規劃實施，提高生產效率、降低企業綜合成本，提升企業市場應變能力，為企業生產、經營和科學決策提供更好幫助。