火力發(fā)電廠集控運行中的大數(shù)據(jù)技術應用研究

摘要：集控運行系統(tǒng)通過對發(fā)電設備進行實時監(jiān)控，能夠確保發(fā)電設備運行的穩(wěn)定性。隨著火力發(fā)電廠規(guī)模的擴大和設備復雜性的增加，傳統(tǒng)的集控運行系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)處理能力不足、預警準確性低等問題。通過將大數(shù)據(jù)技術融入傳統(tǒng)集控設備中，提升火力發(fā)電廠集控運行的智能化水平，通過優(yōu)化傳統(tǒng)集控系統(tǒng)[wl2]"結構和實現(xiàn)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(fā)電廠" 集控" 大數(shù)據(jù)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(fā)展，我國的用電需求不斷增加，從而推動了電力工業(yè)的發(fā)展。火力發(fā)電廠是我國主要電力生產(chǎn)方式之一，但傳統(tǒng)的集控運行系統(tǒng)在實時監(jiān)控方面存在局限性，無法高效處理大量數(shù)據(jù)，導致預警準確性不高，難以滿足現(xiàn)代化電力生產(chǎn)的需求^[1]。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，為火力發(fā)電廠集控運行問題提供了新的解決方案，火力發(fā)電廠集控運行中的大數(shù)據(jù)技術應用是當前電力工業(yè)發(fā)展的重要課題。通過引入大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對發(fā)電設備狀態(tài)的實時監(jiān)控和預測性維護，從而提高發(fā)電設備的效率和可靠性。將大數(shù)據(jù)技術融入集控系統(tǒng)可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析，提升集控運行系統(tǒng)的智能化水平與預警準確性，為火力發(fā)電廠集控運行系統(tǒng)現(xiàn)代化改造提供技術支持。

1傳統(tǒng)火電廠集控運行系統(tǒng)概述

集控系統(tǒng)主要包括化水系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)、脫煤、回收等系統(tǒng)。傳統(tǒng)集控系統(tǒng)常用于火電廠工業(yè)生產(chǎn)與管理中，具有數(shù)據(jù)儲存與處理能力，能夠為火電廠生產(chǎn)決策提供支持，實現(xiàn)對火電廠中關鍵設備的控制，提高發(fā)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(huán)境復雜，電力設備長期在嚴苛的工作環(huán)境中，容易出現(xiàn)事故，影響火電廠機組運行，給火電廠造成經(jīng)濟損失。因此，火電廠的集控運行對電力設備質(zhì)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(huán)境優(yōu)化，確保集控系統(tǒng)的穩(wěn)定運行^[3]。

傳統(tǒng)集控系統(tǒng)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(jù)火電廠集控系統(tǒng)相應規(guī)定，合理劃分工作人員的職責，并利用信息技術對數(shù)據(jù)進行處理，減少人力與系統(tǒng)問題。傳統(tǒng)火電廠集控系統(tǒng)采取輪班制度，根據(jù)系統(tǒng)管理要求進行管理。集控系統(tǒng)主要實現(xiàn)設備控制與管理，為了確保系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)，實施24 小時輪班制度，以減少對火電廠生產(chǎn)的影響。當系統(tǒng)出現(xiàn)問題時，能夠及時采取措施處理，減少干擾系統(tǒng)運行的因素。

2火電廠集控運行中大數(shù)據(jù)技術支撐體系構建

2.1構建數(shù)據(jù)采集與傳輸網(wǎng)絡

在數(shù)據(jù)采集層面，各類傳感器是獲取原始數(shù)據(jù)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(jiān)測溫度變化，鍋爐受熱面壁溫可以精確到每一點的溫度數(shù)值，為判斷設備熱狀態(tài)、預防超溫爆管提供依據(jù)。壓力傳感器用于測量蒸汽壓力、給水壓力，確保系統(tǒng)壓力在安全范圍內(nèi)運行。流量傳感器對給水流量、蒸汽流量等進行監(jiān)測，反映機組水汽循環(huán)狀況。振動傳感器安裝在汽輪機、發(fā)電機等旋轉(zhuǎn)設備上，捕捉振動信號，通過分析振動頻率、幅值等參數(shù)，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?qū)崟r、準確地采集設備運行參數(shù)。

數(shù)據(jù)采集后，需要借助可靠的傳輸技術將數(shù)據(jù)從現(xiàn)場設備傳送至集控中心。工業(yè)以太網(wǎng)具有高速、穩(wěn)定、大容量的特點，成為數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹鞲删W(wǎng)絡。通過鋪設光纖或雙絞線，構建覆蓋全廠的工業(yè)以太網(wǎng)環(huán)網(wǎng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸。同時，為應對現(xiàn)場復雜的電磁環(huán)境，采用屏蔽電纜和抗干擾技術，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性。對于移動設備與分散式監(jiān)測點，無線傳感器網(wǎng)絡可以實現(xiàn)對偏遠區(qū)域設備的實時監(jiān)測，通過無線通信模塊，將數(shù)據(jù)發(fā)送至附近的無線接入點，再接入工業(yè)以太網(wǎng)。此外，5G技術低時延、高帶寬特性為火電廠實時數(shù)據(jù)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(jiān)控數(shù)據(jù)的有效回傳。

2.2設計實時數(shù)據(jù)存儲架構

大數(shù)據(jù)應用中，采集到的海量實時數(shù)據(jù)需要設計合理的存儲架構，進行規(guī)范保存與管理，以便后續(xù)應用分析。分布式文件系統(tǒng)是實時數(shù)據(jù)存儲的基礎架構之一，以Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）為例，其將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)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(shù)據(jù)、歷史工況數(shù)據(jù)等存儲在HDFS中，通過增加節(jié)點實現(xiàn)存儲容量的線性擴展，滿足不斷增長的數(shù)據(jù)存儲需求。同時，HDFS的冗余備份機制確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，即使部分節(jié)點出現(xiàn)故障，數(shù)據(jù)也不會丟失。

構建時序數(shù)據(jù)庫，專門針對時間序列數(shù)據(jù)進行優(yōu)化存儲和查詢。在火電廠集控運行中，大量設備運行參數(shù)均為隨時間變化的時間序列數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、流量等參數(shù)實時監(jiān)測值。時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB能夠高效存儲和檢索此類數(shù)據(jù)，支持高速寫入和快速查詢，滿足實時監(jiān)控和分析的需求。通過時序數(shù)據(jù)庫，快速獲取設備在特定時間段內(nèi)的運行參數(shù)變化曲線，為故障診斷和性能分析提供依據(jù)。此外，為提高數(shù)據(jù)存儲和查詢效率，還可以采用數(shù)據(jù)分層存儲策略。將頻繁訪問的熱數(shù)據(jù)存儲在固態(tài)硬盤中，實現(xiàn)快速、準確的數(shù)據(jù)讀寫；將長期不訪問的數(shù)據(jù)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(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的分層存儲。

3火電廠集控運行中大數(shù)據(jù)技術應用實踐

3.1運行參數(shù)智能預測

傳統(tǒng)火電廠集控運行中，運行參數(shù)預測與調(diào)整多依賴經(jīng)驗公式和定期試驗。其中：經(jīng)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(shù)據(jù)具有滯后性，無法及時指導參數(shù)調(diào)整，導致機組運行難以始終處于最優(yōu)狀態(tài)。

大數(shù)據(jù)技術應用可以全面采集火電廠各環(huán)節(jié)的運行數(shù)據(jù)，構建精準預測模型，實現(xiàn)運行參數(shù)的智能預測與動態(tài)調(diào)整。以某600 MW火電廠鍋爐主蒸汽溫度控制為例，對比大數(shù)據(jù)應用與傳統(tǒng)控制的參數(shù)預測情況，結果見表1。

由表1可知，傳統(tǒng)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(zhì)波動時，誤差更為明顯。大數(shù)據(jù)應用憑借對海量歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的深度分析，能夠精準捕捉各參數(shù)間的復雜關系，預測誤差顯著降低?；诰珳暑A測，集控系統(tǒng)可以提前對燃燒器噴嘴角度、給煤量、風量等參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整，有效提高蒸汽品質(zhì)，提升汽輪機做功效率；同時，通過優(yōu)化燃燒，降低氮氧化物排放，實現(xiàn)經(jīng)濟效益與環(huán)境效益雙贏。

3.2設備運行故障預警

傳統(tǒng)設備故障檢測主要依靠定期巡檢和人工經(jīng)驗判斷。其中：定期巡檢周期固定，難以發(fā)現(xiàn)設備在巡檢間隔期內(nèi)出現(xiàn)的早期故障隱患；人工經(jīng)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(fā)現(xiàn)不及時，引發(fā)嚴重后果。

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

由表2可知：傳統(tǒng)控制方式下，故障檢測時間較長，故障發(fā)展到較嚴重程度才被發(fā)現(xiàn)，導致維修成本大幅增加；大數(shù)據(jù)應用能夠?qū)崟r監(jiān)測設備運行狀態(tài)，在故障初期發(fā)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(shù)據(jù)技術通過精準的運行參數(shù)預測與動態(tài)調(diào)整、高效的設備故障預警與健康狀態(tài)評估，為火電廠的安全、穩(wěn)定、高效運行提供有力保障^[5]。

4結語

火力發(fā)電廠集控運行中引入大數(shù)據(jù)技術，為行業(yè)帶來深刻變革。傳統(tǒng)集控系統(tǒng)具有維持火力發(fā)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(shù)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(yōu)化升級。大數(shù)據(jù)技術支撐體系從數(shù)據(jù)采集與傳輸網(wǎng)絡構建到實時數(shù)據(jù)存儲架構設計，為數(shù)據(jù)有效利用奠定基礎。在應用實踐中，運行參數(shù)智能預測憑借對海量數(shù)據(jù)的深度分析，大幅度降低預測誤差，實現(xiàn)參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，提升機組的運行效率與環(huán)保效益；設備運行故障預警借助多維度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)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(shù)據(jù)技術的應用已成為火電廠集控運行智能化轉(zhuǎn)型的關鍵驅(qū)動力。未來應持續(xù)探索創(chuàng)新，進一步挖掘大數(shù)據(jù)潛力，推動火電廠向自動化、智能化方向發(fā)展。

參考文獻[A3]

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