基于精益化管理的智慧電廠運行優化研究

尚爾發，楊洋，李權耕，袁建麗

（1.內蒙古霍煤鴻駿鋁電有限責任公司，內蒙古 霍林郭勒 029200；2.國家電投集團科學技術研究院，北京 102209）

0 引言

隨著國家電改政策陸續出臺，新的電力市場競爭模式下火電廠生存壓力日益嚴峻。火電企業要想在日趨激烈的市場競爭中更好地生存和發展，就需要在內部不斷挖潛，拓展管理模式，創新技術手段。精益化管理起源于日本豐田公司精益生產管理理念，其基本思想是通過優化業務流程和資源配置，聚焦運行細節管理，達到推動企業不斷適應外部環境變化、不斷進行自我完善和自我尋優的目的[1]。火電機組節能降耗已成為火力發電企業最為關心的問題，在這一背景下深化運行精益化管理，以精準量化為手段，促進火電機組運行指標持續優化，助力發電企業提質增效。本文運用精益化管理思想，提出火電機組運行精益化管理方法，并結合當前大數據、人工智能等技術研究建設智能運行平臺，為全面提升電廠經營管理水平、降低運行成本提供參考和借鑒。

1 火電機組運行精益化方法

火電機組運行優化是基于精益化管理量化分析理論，在發展上精準投入，注重效益，在管理上創新方式，優化提升，在流程上精簡環節，提高效率。建立健全運行管理標準體系和評價體系，創新管理方法，細化管理內容，提升管理標準[2]，具體方法如下：

（1）完善管理制度和評價體系。依據電廠運行管理現狀，梳理管理制度，優化管理流程，健全工作標準，完善評價體系。通過對運行工作整體流程的梳理和優化，形成結構合理、層次清晰的業務結構，從而為技術標準體系、管理標準體系的建立提供可參考的依據，為工作標準中各崗位的工作內容和職責權限提供內容，同時也為運行操作量化提供評價和考評機制，為運行精益化管理提供制度標準依據和支撐[3]。

（2）量化分析，對標標桿。火電機組指標偏差表現出小幅度、綜合性、大數量等基本特點，部分指標與同類型行業標桿機組差距較大，這些差距均勻分布在機組各子系統及主設備的各部分，累積達到較高水平。這些小偏差的治理，依賴于精益化運行管理工作的深入推進，在進行科學量化之后，深入分析原因，根據各項偏差的影響大小及治理難度科學投入，采取有效措施，通過經濟運行的精益化改善，實現能耗精準管理，提高機組能效管理水平，提升火電機組的盈利能力。

（3）閉環管理。對運行精益化管理工作中存在的問題和良好實踐進行收集、篩選、分析、改進和分享。并通過建立公平合理的績效考評以及考評到人的機制，促使運行人員的操作不斷向最優值靠攏，激勵運行人員尋優動力并將成果固化，實現火電廠運行優化成果數字化轉化、存儲、繼承和應用的持續優化閉環管理。

（4）技術創新。管理方法應與技術創新工具通力協作才能發揮出最大價值。隨著科學技術的快速發展，大家普遍意識到技術驅動建設智能電廠的可行性和重要性，而在智能電廠建設中，電廠運行經驗、運行數據的數字化是電廠轉型升級的基本條件，是實現自動控制向智能控制轉變的基礎。結合當前大數據技術、人工智能等先進技術，建立火電機組智能運行平臺，成為智慧電廠建設的重要組成部分[4]。

2 火電機組運行精益化應用

在火電機組運行精益化方法基礎上，以安全、環保、經濟運行為導向，運用高級統計分析、大數據和人工智能等技術，構建智能運行系統。首先，通過對機組歷史數據挖掘尋找機組最優工況，建立動態目標數據庫。其次，實時計算分析運行參數對機組經濟性的影響，對比最優目標值，指導操作人員操作。再次，利用操作耗差實現對運行操作的量化考評，再通過科學合理的績效考評機制，促使運行人員的操作不斷向目標值靠攏，激勵運行人員不斷創優。最后，系統創建發電企業運行優化成果的數字化轉化、存儲、傳承和應用的持續閉環管理，實現對機組安全、經濟運行的實時管控，為發電企業管控層提供決策依據，提升火電廠經濟效益，推動智慧電廠建設。

智能運行系統對火電機組經濟運行中存在的問題進行廣泛數據匯總和分析，通過統計分析結果，優化運行操作，通過創新技術的應用，可以解決以下典型問題：

（1）發電機組運行全過程標準化、精益化管理難度大問題；（2）小指標競賽得分不能全面反映機組經濟水平問題；（3）考核對運行人員的實際操作沒有指導意義問題；（4）耗差分析和小指標競賽對指導生產存在滯后性問題；（5）績效對運行人員的實際操作指導意義偏弱問題；（6）多工況下，機組重要參數波動大、安全和經濟指標管理水平低問題；（7）應用信息化技術，解決不同工況下的運行最優問題。

3 火電機組智能運行系統的功能

針對上述問題，將從智能運行系統的四個重要模塊功能方面進行重點闡述。系統可應用于操作員，實時指導運行人員針對性的調整操作，實現機組的最優化運行；也可應用于火電廠各專業主管，通過計算、統計功能，減少人工統計、計算指標帶來的工作量；也可應用于生產運行部門，科學公正地開展運行評價工作，最大限度的實現運行激勵作用；也可應用于全公司，實現機組運行的持續優化，實現機組長周期安全、穩定、經濟、環保運行和經濟效益的最大化。

3.1 關鍵生產數據采集與處理

智能運行系統以電廠運行大數據為基礎，結合電廠生產管理系統等現有有效數據資源，選取具有廣泛性、代表性的能耗關鍵參數，平臺接收實時與非實時數據，對數據進行篩選和處理，為平臺性能計算及耗差計算提供數據基礎。

智能運行系統采用多種手段相結合對運行參數的原始數據進行驗證和校準，對失真參數進行辨識與重構，根據不同類型的參數采用多種方式進行壞點識別，同時對測量數據和不良數據進行修正，即能夠自動篩選數據壞點并進行相應的擬合替換，保證性能計算與耗差分析的連續性和穩定性[5]。

根據不同類型的參數可采用以下三種不同的方式進行壞點識別：（1）量程檢查：直接進行運行參數上下限判斷，超過上下限范圍的判斷為壞點；（2）精度檢查：確定運行參數的基準曲線，并以此為標準對實際參數進行判別，超過一定的上下限判斷為壞點；（3）基于AI的參數檢查：采用人工神經網絡、支持向量機等機器學習算法對采集數據進行辨識和深度學習。

3.2 動態目標值數據庫建設及尋優

智能運行系統以火電機組歷年運行數據為基礎，運用高級統計分析、大數據和人工智能等技術，以當前機組已設計好的工況邊界條件和電廠常用的各類穩定指標、經濟指標、環保指標等作為篩選因子，從機組歷史運行數據中挖掘出不同運行工況下運行的最優值，并結合同類型國內外先進機組實際運行數據、歷年全國可靠性金牌機組、大機組競賽數據，組成火電機組在當前運行條件下所能達到的最佳值，將機組運行優化成果有效應用到生產實際并標準化操作，實現對運行人員的操作指導，并通過對實時運行大數據的不斷挖掘、篩選、分析，自動發現更優目標值，進而實現動態目標值庫的迭代更新[6-8]。

同時，智能運行系統結合深度學習和高級統計學方法，通過采集不同工況下的歷史數據的數據樣本，對樣本進行模型訓練，從而構建動態目標值模型，在機組運行的當前工況下，模型智能尋找最優值，實現系統實時自動在線尋優和智能建庫。

3.3 性能計算及耗差分析

智能運行系統通過對鍋爐、汽輪機、輔機系統等性能指標的計算、分析出各個主要參數實際值與目標值的偏差對煤耗、熱耗、電耗的影響，定量定性地描述各項偏差，使有關生產人員及時準確的掌握機組當前運行工況，提示并指導運行人員及時調整。耗差分析包括對機組主要影響煤耗的參數進行偏差計算分析的功能，并將計算結果全方位展示，包括歷史比較、平行比較分析、聚類分析及權重分析等，同時能夠實時顯示動態可控因子目標值數據庫，為運行人員提供操作指導。

3.4 操作績效考評

智能運行系統依據電廠績效考評制度將操作行為與考核指標掛鉤，根據操作耗差得出運行人員的績效得分，實現閉環管理，用績效的手段來促使員工向最優靠攏，并正向激勵運行人員不斷創優，調動員工的積極性和能動性。

4 結論

目前火電廠面臨著智能化轉型升級的嚴峻挑戰，本文提出火電機組運行精益化方法，同時構建了基于精益化管理的智能運行系統。該系統目前已在多個火電廠試點應用并取得積極成果，在提升管理水平的同時也為智慧電廠智慧運行板塊建設奠定智能化轉型基礎，系統具有進一步推廣應用價值。