楊新民，曾衛(wèi)東，肖 勇

火電站智能化現(xiàn)狀及展望

楊新民，曾衛(wèi)東，肖 勇

（西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054）

采用人工智能技術(shù)來提高火電站的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性已成為行業(yè)研究和應(yīng)用熱點(diǎn)。本文在總結(jié)人工智能技術(shù)在火電站設(shè)備層、控制層及管理層研究應(yīng)用及智能電站建設(shè)現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，對(duì)應(yīng)用過程中遇到的主要問題進(jìn)行了說明，如系統(tǒng)架構(gòu)缺陷、感知設(shè)備缺失、數(shù)據(jù)共享困難以及認(rèn)知差異和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失等。提出了火電站在向智能化發(fā)展過程中，在平臺(tái)的開發(fā)完善、燃料管理、主動(dòng)安全、設(shè)備故障預(yù)警、鍋爐燃燒控制、網(wǎng)源互動(dòng)靈活性控制、機(jī)器人巡檢、設(shè)備檢測(cè)、競(jìng)價(jià)決策支持、信息和功能安全、集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)等方面的應(yīng)加強(qiáng)研究和應(yīng)用。

火電站；智能化；發(fā)電；智能控制；智能算法；自動(dòng)控制；發(fā)展展望

隨著我國能源結(jié)構(gòu)的變化，火電站面臨的運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜。它不但要滿足日益嚴(yán)格的環(huán)保和安全要求，同時(shí)也要面對(duì)燃燒煤種的不確定、電網(wǎng)快速調(diào)峰的要求及經(jīng)營競(jìng)爭(zhēng)的壓力，傳統(tǒng)運(yùn)行控制技術(shù)已不能解決這些問題。目前隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等人工智能的快速發(fā)展，一些學(xué)者也開始嘗試在發(fā)電領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的相關(guān)技術(shù)和成果。

人工智能在歐美等發(fā)達(dá)國家發(fā)電行業(yè)的應(yīng)用，重點(diǎn)在風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電等新能源發(fā)電領(lǐng)域，常規(guī)火電投資較少，甚至逐步關(guān)停，其相關(guān)的新技術(shù)研究也較少。發(fā)電領(lǐng)域的智能化研究主要圍繞多種形式發(fā)電互補(bǔ)、設(shè)備故障診斷及檢修維護(hù)工作等方面。國內(nèi)火電機(jī)組裝機(jī)容量的快速擴(kuò)張，為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的市場(chǎng)，因而國內(nèi)在火電領(lǐng)域智能化研究工作相對(duì)深入，一些智能技術(shù)或產(chǎn)品在電站得到了應(yīng)用，也率先提出了智能發(fā)電的概念并嘗試工程示范。2016年國家三部委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》，隨后國家發(fā)改委和國家能源局發(fā)布《電力發(fā)展“十三五”規(guī)劃》，提出大力發(fā)展智能發(fā)電技術(shù)。2017年國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為人工智能在各行業(yè)的發(fā)展明確了戰(zhàn)略目標(biāo)與重點(diǎn)任務(wù)。這些文件為電站智能化明確了發(fā)展方向，推動(dòng)了電站智能化發(fā)展步伐。

1 火電站智能化現(xiàn)狀

人工智能是一個(gè)高度交叉的新興學(xué)科，盡管經(jīng)歷了60多年的發(fā)展，但仍沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義和完整的理論體系。在其應(yīng)用過程中，不同的學(xué)科從不同角度對(duì)其給出不同的解析[1-2]。在流程工業(yè)領(lǐng)域，目前研究和應(yīng)用的人工智能技術(shù)主要集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計(jì)算、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、智能搜索計(jì)算（遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、狀態(tài)空間啟發(fā)式搜索算法等）及其與大數(shù)據(jù)處理、圖像識(shí)別處理、虛擬現(xiàn)實(shí)、現(xiàn)代控制等技術(shù)的融合應(yīng)用上?；痣娬局悄芑窃陔姀S數(shù)字化和信息化基礎(chǔ)上，采用人工智能技術(shù)提高電站運(yùn)行安全性、經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性以及競(jìng)爭(zhēng)能力的發(fā)展過程。

國內(nèi)早在2004年開始的電站數(shù)字化、信息化建設(shè)現(xiàn)已基本完成，這為電站向智能化發(fā)展提供了基礎(chǔ)。在各種發(fā)電形式中，火力發(fā)電工藝相對(duì)復(fù)雜，具有非線性、強(qiáng)耦合性的特點(diǎn)，運(yùn)行安全性和調(diào)控能力要求高。在其智能化發(fā)展過程中，人工智能技術(shù)除在生產(chǎn)管理及決策的應(yīng)用外，在機(jī)組設(shè)備及其參數(shù)監(jiān)測(cè)、機(jī)組控制系統(tǒng)等也得到了廣泛的研究和應(yīng)用。

1.1 機(jī)組設(shè)備及其參數(shù)監(jiān)測(cè)

2009年先后投產(chǎn)的華能九臺(tái)電廠660 MW機(jī)組和金陵電廠1 000 MW機(jī)組，在全廠范圍采用現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)，自此新建火電機(jī)組普遍采用現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)。單臺(tái)機(jī)組的變送器、調(diào)節(jié)門（閥）、電動(dòng)機(jī)及分析儀表等現(xiàn)場(chǎng)總線設(shè)備已達(dá)1 300多臺(tái)（套）[3]，這為設(shè)備故障預(yù)警提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。部分設(shè)備也具備了初步的智能診斷和報(bào)警功能，極大地方便了檢修維護(hù)工作；針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)難以準(zhǔn)確在線檢測(cè)的工藝參數(shù)，采用智能算法的軟測(cè)量技術(shù)得到了快速發(fā)展，并在控制系統(tǒng)中開始使用。如采用主元分析法對(duì)NO含量進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)鍋爐出口煙溫、過熱器壁溫等進(jìn)行預(yù)測(cè)[5-6]，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合對(duì)飛灰含碳量進(jìn)行預(yù)測(cè)[7]，將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合對(duì)入爐煤質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)[8]，將模糊計(jì)算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合對(duì)鍋爐結(jié)渣進(jìn)行預(yù)測(cè)等[9]。

1.2 機(jī)組控制系統(tǒng)

人工智能技術(shù)在火電機(jī)組控制系統(tǒng)中的研究和應(yīng)用，主要集中在以下方面。

1）采用智能算法對(duì)傳統(tǒng)PID控制器的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。如在主蒸汽溫度控制系統(tǒng)中，利用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化[10-11]；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行整定[12-13]；根據(jù)設(shè)定值和測(cè)量值的偏差及其變化率按照模糊規(guī)則實(shí)時(shí)調(diào)整控制器的參數(shù)[14]等。

2）采用模糊控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的方式，在被控參數(shù)與設(shè)定值偏差較大時(shí)采用模糊控制方式進(jìn)行初調(diào)，當(dāng)偏差在一定范圍內(nèi)采用PID控制方式進(jìn)行細(xì)調(diào)[15]。

3）采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等技術(shù)對(duì)復(fù)雜的多變量、大遲延、非線性對(duì)象進(jìn)行建模，并與智能尋優(yōu)算法及基于模型的預(yù)測(cè)控制技術(shù)相結(jié)合實(shí)施閉環(huán)控制。如以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)技術(shù)建立的鍋爐燃燒模型為基礎(chǔ)，采用粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法，尋找鍋爐燃燒系統(tǒng)各輸入?yún)?shù)的最佳組合，并以此作為各層風(fēng)量配置的依據(jù)，并對(duì)鍋爐燃燒進(jìn)行優(yōu)化指導(dǎo)和實(shí)時(shí)控制[16-19]，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立NO排放、凝汽器背壓模型，利用預(yù)測(cè)控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)噴氨量、空冷風(fēng)機(jī)的精準(zhǔn)控制[20-22]等。

4）將智能算法、模糊計(jì)算與預(yù)測(cè)控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工藝系統(tǒng)的多變量解耦控制。如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相結(jié)合，對(duì)鋼球磨煤機(jī)出口溫度、入口負(fù)壓進(jìn)行解耦控制[23]；將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)控制技術(shù)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)中速磨煤機(jī)的冷、熱風(fēng)解耦控制[24]；采用神經(jīng)元及模糊規(guī)則，實(shí)現(xiàn)循環(huán)流化床鍋爐主蒸汽壓力、床溫和爐膛出口氧量的解耦控制[25]等。

5）機(jī)組自啟停控制中，基于機(jī)組啟動(dòng)前的設(shè)備狀況等約束條件，通過智能算法實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)路徑的規(guī)劃；借助專家推理及知識(shí)庫，對(duì)制粉系統(tǒng)進(jìn)行最佳啟停時(shí)間和順序的控制[26]。

1.3 生產(chǎn)監(jiān)督和管理系統(tǒng)

人工智能技術(shù)在火電站廠級(jí)生產(chǎn)監(jiān)督和管理系統(tǒng)中的研究主要包括以下方面。

1）以機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)為樣本，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，提取設(shè)備故障特征參數(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立設(shè)備故障預(yù)警模型。如采用小波分析法對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)測(cè)量信號(hào)去噪并提取故障特征向量，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分別建立汽輪機(jī)和風(fēng)機(jī)故障預(yù)測(cè)模型[27-28]；通過分析鍋爐風(fēng)機(jī)停轉(zhuǎn)、凝汽器積灰、凝汽器結(jié)冰等典型故障基礎(chǔ)上，選取機(jī)組相關(guān)的運(yùn)行參數(shù)作為故障征兆輸入?yún)?shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立直接空冷凝汽器故障預(yù)測(cè)模型[29]；采用機(jī)組正常運(yùn)行工況的歷史數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，建立燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組各主要設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型[30]等。

2）在機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配中，智能優(yōu)化算法的尋優(yōu)能力也得到嘗試。如基于粒子群優(yōu)化算法，改進(jìn)的遺傳粒子群混合算法在眾多邊界約束條件中尋找最佳的負(fù)荷分配方式[31-32]。

3）在燃料管理系統(tǒng)中，根據(jù)爐型、煤場(chǎng)現(xiàn)狀、燃燒狀態(tài)和煤質(zhì)、環(huán)保、安全等各種約束條件，采用智能優(yōu)化算法尋找鍋爐最佳配煤摻燒方案，并對(duì)燃料采購提供決策支持[33-34]。

4）在機(jī)組巡檢管理中，采用集成可見光攝像儀、熱成像儀、激光測(cè)振儀、激光雷達(dá)導(dǎo)航傳感器、聲納傳感器等設(shè)備及后臺(tái)管理專家系統(tǒng)的智能巡檢機(jī)器人，已在電廠的化水車間、主變壓器、供熱系統(tǒng)和鍋爐水泵區(qū)域巡檢工作中開始應(yīng)用[35]。

盡管對(duì)人工智能技術(shù)在火電站參數(shù)檢測(cè)、機(jī)組控制及管理系統(tǒng)中開展了大量的研究工作，但目前仍以仿真和試驗(yàn)研究為主，具體的工程應(yīng)用較少。

2 智能電站建設(shè)現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)在火電站應(yīng)用研究的深入，尤其是國家電網(wǎng)公司2009年5月公布了包括發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度6大環(huán)節(jié)的智能電網(wǎng)發(fā)展計(jì)劃以來[36]，發(fā)電領(lǐng)域開始提出智能電站的概念。不同學(xué)者從不同角度對(duì)智能電站的概念、結(jié)構(gòu)及主要實(shí)現(xiàn)功能進(jìn)行了闡述[37-40]。2016年中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)發(fā)電自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)組織編寫了《智能電廠技術(shù)發(fā)展綱要》，中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)標(biāo)準(zhǔn)《火力發(fā)電廠智能化技術(shù)導(dǎo)則》T/CEC 164也于2018年頒布[41]，這些都對(duì)電站向智能化發(fā)展起到推進(jìn)作用。正如學(xué)術(shù)界對(duì)人工智能沒有普遍認(rèn)可的定義一樣，國內(nèi)對(duì)智能電站的概念也處于探討和深化階段。有學(xué)者提出將智能電站體系結(jié)構(gòu)劃分為智能設(shè)備、智能控制、智能生產(chǎn)監(jiān)管和智能管理4個(gè)層 次[37]，也有將智能生產(chǎn)監(jiān)管和智能管理統(tǒng)一為智能管理[38-39]。而智能電站的本質(zhì)是信息技術(shù)與人工智能技術(shù)在發(fā)電領(lǐng)域的高度發(fā)展與深度融合，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、可視化、先進(jìn)測(cè)量與智能控制等技術(shù)的系統(tǒng)化應(yīng)用。其應(yīng)初步具備的如泛在感知、自趨優(yōu)全程控制、自學(xué)習(xí)分析診斷、自恢復(fù)故障處理、自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化、自組織管理和自決策支持等基本特征已形成普遍共識(shí)。

在對(duì)智能電站概念、結(jié)構(gòu)和具體功能的探索中，國內(nèi)一些發(fā)電集團(tuán)也在積極開展智能電廠規(guī)劃及建設(shè)。其主要集中在大數(shù)據(jù)平臺(tái)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、三維展示、人員定位、安全識(shí)別管理及智能控制技術(shù)的應(yīng)用上。如北京某燃?xì)鉄犭娪邢薰窘ǔ闪司哂幸惑w化云平臺(tái)、無斷點(diǎn)一鍵啟停、全業(yè)務(wù)移動(dòng)應(yīng)用、三維消防安保及全壽命周期設(shè)備數(shù)據(jù)管理的多維度融合燃?xì)庵悄茈娬?；江蘇某燃?xì)怆姀S建成了包含基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)、基于大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)、基于專家系統(tǒng)的三維可視化故障診斷系統(tǒng)以及三維數(shù)字化檔案和可視化培訓(xùn)系統(tǒng)的智慧電廠；南京某2×660 MW燃煤電廠規(guī)劃了三維數(shù)字檔案和可視化設(shè)備立體模型、智能摻配與燃燒、汽輪機(jī)冷端優(yōu)化、故障診斷與事故預(yù)報(bào)、安全生產(chǎn)管理、管控一體化的智慧電廠建設(shè)方案；江蘇某集團(tuán)公司正在建設(shè)的燃?xì)廨啓C(jī)智慧電廠以現(xiàn)有的數(shù)字化電廠為基礎(chǔ)，從設(shè)備管理、運(yùn)行管理、安全感知和管理、可視化仿真培訓(xùn)等四方面展開，以三維可視化、大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)機(jī)器人等技術(shù)為突破口，實(shí)現(xiàn)“電力流、信息流、業(yè)務(wù)流”一體化融合；山東某2×1 000 MW燃煤電廠規(guī)劃建設(shè)包括鍋爐燃燒優(yōu)化控制、基于深度滑壓的凝結(jié)水變負(fù)荷控制、脫硝優(yōu)化控制、現(xiàn)場(chǎng)總線設(shè)備故障預(yù)測(cè)及管理、重要設(shè)備故障預(yù)警、機(jī)組壽命管理及狀態(tài)檢修、遠(yuǎn)程診斷與分析等功能的智能電站等。

當(dāng)前國內(nèi)智能電廠的建設(shè)和投運(yùn)進(jìn)一步提升了發(fā)電企業(yè)的管理水平，促進(jìn)了生產(chǎn)與經(jīng)營的一體化融合。但其應(yīng)用更多側(cè)重于信息集成展示及生產(chǎn)管理的數(shù)字化、信息化等層面，僅在某個(gè)方向或某一層面上具備一定的智能化特征，距離“智能電廠”應(yīng)具有的初步特征尚有較大距離。在電站智能化探索中，僅從局部系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí)，各系統(tǒng)之間缺乏緊密聯(lián)系，缺乏從整體上對(duì)“智能發(fā)電”進(jìn)行設(shè)計(jì)和規(guī)劃。智能電站的建設(shè)有待深入探索和提升。

3 存在的主要問題

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)缺陷

電站智能化的基礎(chǔ)是海量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確共享及供機(jī)器自學(xué)習(xí)訓(xùn)練的大量樣本。以前國內(nèi)火電站按照不同時(shí)期的需求建立了管理信息系統(tǒng)（MIS）、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS）、數(shù)字化煤場(chǎng)、移動(dòng)巡檢等各種信息系統(tǒng)，其建設(shè)是以應(yīng)用功能為核心進(jìn)行規(guī)劃，從而造成數(shù)據(jù)未有效貫通、跨專業(yè)流通不暢、功能交叉重復(fù)、體系架構(gòu)不統(tǒng)一等問題，難以形成智能化技術(shù)應(yīng)用的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)。如在機(jī)組控制層級(jí)，傳統(tǒng)的分散控制系統(tǒng)（DCS）難以提供智能算法所需的計(jì)算資源，常采用外掛方式來解決，增加了安全性隱患和維護(hù)工作量，且難以做到機(jī)器自學(xué)習(xí)功能的在線運(yùn)行。在SIS中的機(jī)組負(fù)荷分配、設(shè)備故障處理及運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化等功能因安全功能區(qū)域劃分，難以在機(jī)組控制系統(tǒng)在線實(shí)施等。

3.2 感知設(shè)備缺失

電站智能化離不開檢測(cè)和執(zhí)行設(shè)備的數(shù)字化和智能化，而影響機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保運(yùn)行的一些工藝參數(shù)在線檢測(cè)技術(shù)和設(shè)備還不完善。如煤質(zhì)在線檢測(cè)、爐膛溫度場(chǎng)在線檢測(cè)、低負(fù)荷工況工質(zhì)流量的準(zhǔn)確測(cè)量、視頻圖像的自動(dòng)識(shí)別和處理等。

3.3 數(shù)據(jù)共享困難

電站主要設(shè)備和系統(tǒng)性能診斷和故障預(yù)警是電站智能化的主要功能，它需要大量的樣本數(shù)據(jù)。單個(gè)電廠的運(yùn)行模式和數(shù)據(jù)，難以提供足夠的供機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本，從同類機(jī)組獲取相關(guān)信息尤為重要；在機(jī)組負(fù)荷預(yù)測(cè)、上網(wǎng)競(jìng)價(jià)中，也需要掌握電網(wǎng)公司和用電大戶的相關(guān)信息；重要設(shè)備檢修和維護(hù)工作也需要與設(shè)備制造廠進(jìn)行信息共享等。當(dāng)前管理方式和體制下，難以做到不同企業(yè)主體之間的數(shù)據(jù)高效交流和共享。

3.4 認(rèn)知差異

當(dāng)前人工智能還處在一個(gè)發(fā)展時(shí)期，相對(duì)完整的理論體系建立和應(yīng)用技術(shù)完善還需要一個(gè)漫長的過程。因此火電廠智能化也必將是一個(gè)長期的發(fā)展過程。而現(xiàn)在僅將部分系統(tǒng)或功能中采用了人工智能技術(shù)的電站稱為智能或智慧電站，壓縮了日新月異的新技術(shù)應(yīng)用空間，難以避免特定技術(shù)可能導(dǎo)致的負(fù)面影響。目前更應(yīng)該關(guān)注的是電站向智能化方向發(fā)展，而智能電站是電站智能化的最終目標(biāo)。同時(shí)人工智能技術(shù)的應(yīng)用要與電站實(shí)際需求相結(jié)合，新技術(shù)應(yīng)用的目的是保障電站在效率、安全和環(huán)保方面的提升，應(yīng)該避免僅為智能化的概念進(jìn)行創(chuàng)新。

3.5 標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的缺失

電站智能化涉及的系統(tǒng)龐大且設(shè)備眾多，由于缺少相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的支持，在建設(shè)中電站各自為政，獨(dú)立探索，資源和經(jīng)驗(yàn)難以高效利用和共享，新技術(shù)和新產(chǎn)品很難做到無縫連接，不利于可持續(xù)的發(fā)展。

4 發(fā)展展望

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與完善，其在火電站的應(yīng)用也會(huì)更加廣泛和普及。在電站向智能化發(fā)展過程中，也會(huì)受實(shí)際需求驅(qū)動(dòng)，將人工智能技術(shù)與其他先進(jìn)的技術(shù)相結(jié)合，以提高其競(jìng)爭(zhēng)力。依據(jù)當(dāng)前相關(guān)技術(shù)成熟度及電站運(yùn)行面臨的實(shí)際問題，參考同行學(xué)者的觀點(diǎn)[42-47]，近期火電站智能化將會(huì)在以下幾個(gè)方面開展相關(guān)研究和應(yīng)用。

4.1 平臺(tái)的開發(fā)與完善

基于工控系統(tǒng)信息安全以及大數(shù)據(jù)處理、智能算法對(duì)信息平臺(tái)的要求，智能電站采用兩級(jí)信息平臺(tái)的結(jié)構(gòu)方式更為合理，即機(jī)組智能控制系統(tǒng)和全廠智能管理決策系統(tǒng)兩層結(jié)構(gòu)信息平臺(tái)，如圖1所示。機(jī)組智能控制系統(tǒng)布置在生產(chǎn)控制大區(qū)，以機(jī)組控制系統(tǒng)為核心，以智能檢測(cè)和執(zhí)行設(shè)備為基礎(chǔ)，配置智能算法、現(xiàn)代控制技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)所需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算資源，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組的智能檢測(cè)、控制和運(yùn)行監(jiān)管功能。機(jī)組負(fù)荷分配、設(shè)備故障預(yù)警等原來在SIS中完成的功能也在此平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。全廠智能管理決策系統(tǒng)可布置于管理信息大區(qū)，它是以數(shù)據(jù)信息共享為基礎(chǔ)的云架構(gòu)一體化平臺(tái)，整合全廠內(nèi)部外部各種數(shù)據(jù)資源，將大數(shù)據(jù)處理、智能計(jì)算、圖像處理、移動(dòng)互聯(lián)、定位、三維可視化、機(jī)器人巡檢等技術(shù)與管理流程高度融合。主要完成智能化的安全管理、燃料管理、生產(chǎn)管理、生產(chǎn)服務(wù)和決策支持等功能，具備高度的靈活性、開放性和擴(kuò)展性。

圖1 智能電站系統(tǒng)架構(gòu)

4.2 燃料管理

燃料成本在火電站經(jīng)營中占比最大，由于各種原因，鍋爐難以按照設(shè)計(jì)煤種進(jìn)行燃燒，而普遍采用配煤摻燒運(yùn)行方式。不同的煤種按照不同方式和比例摻燒將影響鍋爐燃燒的穩(wěn)定性、燃燒效率和排放指標(biāo)，同時(shí)對(duì)磨煤機(jī)、送引風(fēng)機(jī)、灰渣處理等輔助設(shè)備電耗及燃料采購、運(yùn)輸、煤場(chǎng)堆放管理等成本有影響。燃料管理系統(tǒng)智能化應(yīng)根據(jù)對(duì)未來時(shí)段發(fā)電計(jì)劃和調(diào)峰需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合當(dāng)前庫存結(jié)構(gòu)，采用智能尋優(yōu)算法，在保證機(jī)組安全環(huán)保運(yùn)行前提下，對(duì)滿足各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)約束條件的最經(jīng)濟(jì)摻燒方案進(jìn)行尋優(yōu)，并以此指導(dǎo)燃料采購、運(yùn)輸和堆放管理。

按照短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，結(jié)合各原煤倉存煤狀況、煤種堆放位置、輔機(jī)運(yùn)行狀況、不同摻燒方案所產(chǎn)生的影響及歷史摻燒評(píng)價(jià)等因素，尋找當(dāng)前時(shí)段最經(jīng)濟(jì)摻燒方案，并進(jìn)行上煤自動(dòng)控制及制定磨煤機(jī)自動(dòng)啟停方案。結(jié)合煤場(chǎng)三維數(shù)字管理、視頻監(jiān)控、斗輪機(jī)自動(dòng)定位控制及采制樣自動(dòng)化等技術(shù)實(shí)現(xiàn)燃料管理系統(tǒng)的智能化。

4.3 主動(dòng)安全

隨著移動(dòng)通信技術(shù)應(yīng)用的普及以及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)固定和移動(dòng)的視頻圖像進(jìn)行處理，可及時(shí)識(shí)別安全隱患。同時(shí)結(jié)合移動(dòng)定位技術(shù)，制定相關(guān)的巡檢線路，實(shí)時(shí)掌握生產(chǎn)區(qū)域人員位置并提供安全警示。通過智能穿戴等設(shè)備，了解人員健康狀況，結(jié)合員工安全操作歷史數(shù)據(jù)和培訓(xùn)考核情況，合理進(jìn)行任務(wù)分配。集成支持人臉識(shí)別技術(shù)的門禁系統(tǒng)、電子圍欄、人員定位等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從開票、簽發(fā)到現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的整個(gè)過程中人員、設(shè)備及環(huán)境安全的智能管理。

4.4 設(shè)備故障預(yù)警

火電機(jī)組參與調(diào)峰頻率的提高以及煤種的經(jīng)常變化，使得電站設(shè)備發(fā)生故障的幾率增大，影響發(fā)電設(shè)備運(yùn)行安全性?；谠O(shè)備管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、主元分析、相關(guān)性分析等不同技術(shù)手段和方法，結(jié)合專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，確定故障的主要征兆參數(shù)和閾值?；诘湫偷墓收蠘颖?，采用機(jī)器學(xué)習(xí)與智能建模技術(shù)，建立設(shè)備故障預(yù)警模型和時(shí)間預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的故障準(zhǔn)確預(yù)警和診斷，降低設(shè)備異常，減小導(dǎo)致故障的風(fēng)險(xiǎn)。

4.5 鍋爐燃燒控制

節(jié)能減排是火電站永恒的目標(biāo)，而鍋爐燃燒的控制對(duì)能量轉(zhuǎn)換效率、污染物產(chǎn)生及運(yùn)行安全性影響最大。鍋爐燃燒和傳熱過程的復(fù)雜性，使得難以按照傳統(tǒng)方法對(duì)其進(jìn)行建模從而進(jìn)行有效控制。在鍋爐燃燒智能化方面，可采用多目標(biāo)優(yōu)化控制技術(shù)路線（圖2）。以機(jī)組性能試驗(yàn)、燃燒調(diào)整數(shù)據(jù)及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)為樣本，借助先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)及煤質(zhì)在線軟測(cè)量方法，采用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，結(jié)合工藝對(duì)象特性，建立鍋爐效率、污染物排放、高溫受熱面金屬壁溫等預(yù)測(cè)模型。利用模糊計(jì)算方法對(duì)鍋爐效率、NO排放和壁溫進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化，以粒子群尋優(yōu)、遺傳算法等優(yōu)化算法和預(yù)測(cè)控制、模糊控制相結(jié)合實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒系統(tǒng)的風(fēng)壓、風(fēng)量、氧量及減溫水、噴氨量等參數(shù)的最優(yōu)控制。

圖2 鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化控制原理

4.6 網(wǎng)源互動(dòng)靈活性控制

清潔能源裝機(jī)容量的不斷增大，使火電機(jī)組面臨的調(diào)峰任務(wù)越來越重。鍋爐燃燒和傳熱系統(tǒng)工藝特點(diǎn)決定了從給煤量變化到機(jī)組負(fù)荷相應(yīng)變化需要3~5min滯后。而在這段遲延期，機(jī)組負(fù)荷的變化主要來源于自蓄能的改變。因此研究機(jī)組各系統(tǒng)蓄能能力、蓄能量變化時(shí)間特性、安全特性，合理設(shè)計(jì)控制策略，在保障機(jī)組安全運(yùn)行條件下，合理充分利用機(jī)組蓄能變化來提高機(jī)組調(diào)峰能力。如采用歷史數(shù)據(jù)挖掘分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對(duì)理論計(jì)算的蓄熱模型進(jìn)行完善和修正，結(jié)合預(yù)測(cè)控制、魯棒控制等現(xiàn)代控制技術(shù)以實(shí)現(xiàn)鍋爐、汽輪機(jī)以及輔助系統(tǒng)的蓄能高效利用，提高機(jī)組安全調(diào)峰能力。

4.7 機(jī)器人巡檢

在機(jī)組日常運(yùn)行中，掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的方法，除從控制系統(tǒng)已獲取的各種信息進(jìn)行分析判別外，現(xiàn)場(chǎng)巡檢也是一種有效的補(bǔ)充手段。而采用人工巡檢不僅工作量大，電纜溝槽、粉塵和化學(xué)氣體、高溫高壓等區(qū)域及惡劣天氣環(huán)境也對(duì)人工巡檢造成安全風(fēng)險(xiǎn)。采用集成視覺識(shí)別、聲音識(shí)別、振動(dòng)檢測(cè)、紅外測(cè)溫等設(shè)備以及結(jié)合導(dǎo)航定位、無線傳輸?shù)燃夹g(shù)的機(jī)器人，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)各種設(shè)備狀態(tài)和位置、設(shè)備溫度及振動(dòng)、環(huán)境噪音及氣味等進(jìn)行感知，通過目標(biāo)搜索、識(shí)別、定位及圖像處理、歷史數(shù)據(jù)對(duì)比分析、設(shè)備相關(guān)工藝相關(guān)參數(shù)校驗(yàn)等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的智能巡檢。

4.8 設(shè)備檢測(cè)

電站智能化的基礎(chǔ)是對(duì)系統(tǒng)、設(shè)備和環(huán)境的準(zhǔn)確感知，因此檢測(cè)設(shè)備向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、接口標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展是必然的結(jié)果。智能化使檢測(cè)設(shè)備能對(duì)自身健康狀況進(jìn)行診斷和預(yù)測(cè)，網(wǎng)絡(luò)化使其能將大量的信息向控制系統(tǒng)和設(shè)備健康管理系統(tǒng)進(jìn)行傳輸，為設(shè)備狀態(tài)檢修工作提供基礎(chǔ)。因此采用多元信息融合技術(shù)開發(fā)適應(yīng)電廠特殊運(yùn)行環(huán)境的檢測(cè)儀表及煤質(zhì)、爐膛溫度、低負(fù)荷液體流量、爐膛結(jié)焦等智能化檢測(cè)設(shè)備，同時(shí)實(shí)現(xiàn)與被測(cè)對(duì)象的控制系統(tǒng)相關(guān)信息共享，利用控制系統(tǒng)中采集的與被測(cè)對(duì)象有因果關(guān)聯(lián)的其他信息，采用智能算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)驗(yàn)證，并對(duì)其計(jì)算依據(jù)進(jìn)行修改，將能提高參數(shù)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

4.9 競(jìng)價(jià)決策支持

電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的引入，作為市場(chǎng)主體之一的發(fā)電企業(yè)，可采用智能算法、數(shù)據(jù)處理和博弈技術(shù)相結(jié)合建立電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)上網(wǎng)決策支持系統(tǒng)。如用大數(shù)據(jù)分析方法建立發(fā)電成本計(jì)算模型，采用深度學(xué)習(xí)、灰色關(guān)聯(lián)度分析、模糊計(jì)算等技術(shù)對(duì)各級(jí)市場(chǎng)電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用博弈論方法并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避等技術(shù)建立上網(wǎng)電力報(bào)價(jià)模型。

4.10 信息和功能安全

“互聯(lián)、互通、互動(dòng)”是現(xiàn)代工業(yè)智能化應(yīng)用的主要特點(diǎn)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的應(yīng)用增加了工業(yè)處理流程的開發(fā)性和不確定性，安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步集中和放大?；痣娬局悄芑媾R多元系統(tǒng)融合及海量信息的傳輸、共享，給生產(chǎn)、管理與信息安全帶來極大的挑戰(zhàn)，因此有必要開展基于“可管、可控、可知、可信”理念的電站信息安全相關(guān)機(jī)制研究，保障多來源數(shù)據(jù)的有效性和可靠性，防止外部的侵害。在解決信息安全的基礎(chǔ)上，開展智能決策的可信度評(píng)價(jià)技術(shù)，保障智能控制與決策實(shí)施的可靠性。

4.11 集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)

單個(gè)電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)和各種案例畢竟有限，而集團(tuán)公司所管理電廠中，機(jī)組、主輔設(shè)備類型很多是相同或相近的，構(gòu)建集團(tuán)級(jí)發(fā)電系統(tǒng)大數(shù)據(jù)綜合平臺(tái)，將集團(tuán)各電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)集中管理，采樣大數(shù)據(jù)處理、智能算法與專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，將能建立更加準(zhǔn)確的故障預(yù)警模型，更快捷的故障診斷與分析。同時(shí)也為電站負(fù)荷預(yù)測(cè)、配煤摻數(shù)與燃料管理、多種形式發(fā)電互補(bǔ)利用決策提供數(shù)據(jù)支持。

5 結(jié) 語

電站向智能化方向發(fā)展是必然趨勢(shì)，當(dāng)前也基本具備相應(yīng)的條件，相關(guān)研發(fā)和試點(diǎn)工作已經(jīng)展開，并取得一定的成效。但電站智能化仍是一個(gè)長期的過程，它會(huì)受電站實(shí)際需求所驅(qū)動(dòng)，將不斷成熟和完善的人工智能技術(shù)與其他先進(jìn)技術(shù)高度融合，最終目標(biāo)是建成智能電站。

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Present situation and prospect of thermal power plant intelligentization

YANG Xinmin, ZENG Weidong, XIAO Yong

(Xi’an Thermal Power Research Institute Co., Ltd., Xi’an 710054, China)

Using artificial intelligence technology to improve the safety, economy and environmental protection of thermal power stations has become a hot spot in industry research and application. On the basis of summarizing the current situation of application of artificial intelligence technology in equipment layer, control layer and management layer of thermal power plants and presenting the construction situation of smart power plants, this paper describes the main problems encountered during the application process, such as system architecture defects, lack of perceived devices, data sharing difficulties, cognitive differences and lack of standard specifications. It puts forward that research and application should be strengthened in the process of the development of thermal power plant to intellectualization in the following aspect: the development and perfection of the platform, fuel management, active safety, early warning of equipment failure, boiler combustion control, network source interactive flexibility control, robot patrol inspection, equipment testing, bidding decision support, information and function security, group-level data platform and so on.

thermal power station, intelligentilization, power generation, intelligent control, intelligent algorithm, automatic control, development outlook

TM621；TK323

A

10.19666/j.rlfd.201905098

2019-05-28

楊新民(1963—)，男，碩士，正高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娬咀詣?dòng)控制，yangxinminx@tpri.com.cn。

楊新民, 曾衛(wèi)東, 肖勇. 火電站智能化現(xiàn)狀及展望[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(9): 1-8. YANG Xinmin, ZENG Weidong, XIAO Yong. Present situation and prospect of thermal power plant intelligentization[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(9): 1-8.

（責(zé)任編輯 杜亞勤）