王照阳
(南京华盾电力信息安全测评有限公司,江苏 南京 211106)
在信息技术与各个传统产业都深度结合的大背景下,国家提出能源电力和信息深度结合促进能源电力产业结构转型升级的战略目标。
在目前发电成本上涨,电力需求增加的环境下,电力企业需要逐渐转变现有的管理和运行模式,通过与信息技术的结合提升生产效率,降低运营成本,抵御经营风险。
智慧电厂的建设可以满足现代能源电力企业的要求。
智慧电厂是基于大数据、物联网技术、信息监控和智能诊断技术打造的控制决策更为科学、生产过程可控性更高、生产过程更优、生产成本控制更好的新一代电厂。
智慧电厂将充分利用生产数据,挖掘出更有效的管理和生产流程,做出更及时更合理的决策,及时发现设备和系统的潜在故障。
同时智慧电厂不是现有电厂智能设备的简单升级,而是与现有智能设备充分的深度融合,使现有设备能充分共享数据和信息,做到统一联动,进而形成有机整体。
很多专家都针对智慧电厂的建设提出了自己的方案,例如杨涛等[1]通过分析某电厂的云平台、独立电子系统等建设方案和设备提出了新的智慧电厂的建设思路;陈录等[2]围绕智慧电厂和智慧电厂相关技术展开探讨,并提出了智慧电厂建设方案。
目前智慧电厂的研究还处于探索阶段,从相关研究文献来看,关于智慧电厂的建设方案和技术路线还没有出现统一和共识的标准。
只有明确了智慧电厂建设过程中的共性问题,才能提出更好的解决方案和技术路线。
为了促进智慧电厂研究取得更大进展,早日出现成熟且被广泛接收的智慧电厂建设方案,本文从智慧电厂建设中存在的关键问题出发,提出了建设智慧电厂的技术路线。
1.1 未对生产数据进行充分挖掘
生产数据是控制和决策最有效和最可靠的依据。采集生产实时数据,结合各类指标(如远动率、利用小时数、能量利用率等),对机组能效、故障等实施诊断分析、评价,寻找问题根源[3]。
试点场站开展移动APP巡检,利用移动终端服务推送模块,及时通知管理人员和技术人员,实现效率提升。
目前电厂端在处理生产数据方面存在的问题是:(1)各发电场站各种应用管理系统架构独立、数据来源单一,各自为战。
(2)未对生产数据进行有效且充分的挖掘,造成本该产生巨大效益的数据被白白浪费。
要对生产数据进行充分挖掘就必须建立大数据分析平台,通过合适的大数据算法,从海量数据中分析出最优运行参数,能耗指标分析,统计指标分析等有价值的数据。
此外还需要建设大数据平台构建诊断平台,实现基于运行数据的故障分析。
而相关的大数据算法研究还不充分,大数据平台建设还处于起步阶段。
1.2 未充分利用人工智能技术
生产设备没有充分利用人工智能技术进行故障诊断和状态监测。
在人工智能技术的支持下,智能诊断技术将可以对厂级、区域级的设备运行状态进行监督和预测,发现重大故障出现时将设备状态设置为安全模式,并将故障设备与其他设备隔离。
生产现场没有充分利用人工智能技术对位于危险区域的重点设备进行传感器智能调节。
很多重复性、危险性、周期性的设备调节工作还需要人工完成或者人工参与[4]。
1.3 没有整合分散的原有平台,实现生产数据共享
发电企业内部原有的信息化智能化平台还没有得到有效整合,以至于这些设备各自为战,形成了很多信息孤岛。
还未引入数据共享平台、微服务发布等技术手段,打破数据孤岛,实现数据共享和云边协同,为电厂级或区域级数字化建设提供技术支撑。
1.4 智慧电厂的管理决策能力有待加强
在智慧电厂中,如何更高效和准确地采集各生产部门信息数据以及对数据进行自动化集成和分析,依然是一项具有挑战性的任务。
依托于数据分析的智慧决策系统,其决策能力可进一步提升,从而适应智慧电厂的新发展。
相对于智慧系统的广泛应用,系统使用人员和管理者的业务能力还有待进一步提高,配套的管理机制和制度也不能满足智慧电厂管理的需求。
针对智慧电厂建设过程中存在的问题,智慧电厂应该以如下技术路线进行建设。
2.1 生产数据挖掘技术
随着智能电网技术在电力系统的不断推广应用,电力系统相比之前要采集和存储更多的生产数据。
面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息,越来越成为电力系统必须面对和解决的问题。
通过数据挖掘技术,可以从电力系统海量的生产数据中发现有价值的信息,并转化成有用的知识和规律。
智慧电厂采用数据挖掘等相关技术,可以实现对设备运行状态、能源消耗情况的有效分析,管理者可以实时了解电厂的运行状态以及趋势预测,并制定最优的运行方案。
在设备电力设备故障诊断以及设备维护管理上,利用数据挖掘技术可以实现精准的故障检修与设备状态预测,为相关工作的开展提供依据。
数据挖掘技术对于智慧电厂的安全平稳运行、运营管理及风险决策都具有重要价值和意义。
2.2 基于人工智能的远程诊断和设备状态监测技术
人工智能在电力系统中的应用越来越广泛,取得的效果相比传统方法也更具有优越性。
传统电厂的设备故障诊断方法以现场检测和绝对值报警为主。
这种方法时效性较差,往往对设备故障难以起到及时预警的作用,不能为替代方案的制定和设备故障排除预留足够的时间,对电厂的正常生产有很大影响。
利用人工智能远程诊断技术可以实现对电厂设备故障的实时诊断,具有运算速度快、准确率高、预警能力强和智能化等优点。
另外利用人工智能技术可以对设备状态进行实时监测。
利用相关传感器可以获取发电机组等设备的运行状态数据,并通过人工智能算法求出设备运行参数的最优解,实现对设备运行方案的优化,最终提高电厂的运行效率与经济效益。
2.3 多平台融合的平台融合生产数据共享技术
目前,发电厂虽然已经实现了大规模的信息化,但其生产数据、运营管理数据和人员配置信息等数据,分别由不同的平台来管理和存储,且各平台之间信息不互通,形成了大量信息孤岛。
发电厂内数据资源的分散化,对数据的管理、分析和应用产生了很大的阻碍,使得信息的价值难以最大化。
利用多平台融合的平台融合生产数据共享技术,建设平台共同计算、存储、分析、运行的一体化大平台网络架构,对于发电厂内人员、设备、系统协同运行有非常积极的影响。
2.4 多种优化策略提高管理决策能力
在智慧电厂建设中,可以使用多种优化策略来提高智慧化程度。
分散控制系统可以应用于各生产部门信息数据采集,它可以对电厂不同区域的日常生产情况进行监控,并通过后台系统记录生产中的关键参数,为电厂的智能管理提供基础数据。
分散控制系统同时还是电厂运营数据汇总和分析的基础。
该系统可以搜集有效的生产数据,并将这些数据传输给工作人员,以便工作人员对电厂级数据进行大数据分析。
作为分散控制系统的基础,电厂级的数据处理系统可以实时将分散控制系统采集到的数据汇总,并进行智能化处理与分析,实现对电厂生产各个环节的整体监控。
使用专家系统和数据挖掘技术,搭建智慧决策系统,可以有效提高数据分析与处理能力,并且基于电厂运行现状,对生产设备的关键参数进行最优化调节,从而实现对电厂生产活动的精准管理。
另外,通过对相关人员进行业务培训,可以最大限度地提高智能化系统的使用价值。
利用使用者反馈的实际情况,开发人员可以对系统进行有针对性的优化,提高系统效能。
通过一体化平台,发电厂管理者能够完善管理机制,实现故障实时预警,以及数据的批量管理和统一存储等功能,从而提高电厂智能化水平。
3.1 模型总体结构
智慧电厂就是将传统电厂结合先进的电力电子技术和其他智能信息技术,实现发电厂内部感知自动化,各系统互联化以及管理决策智能化的目的。
智慧电厂一个重要特征是电厂内部各系统模块能够采集、分析、判断和规划自己的行为,智能地在线动态优化设备配置及其参数。
为了使智能电厂满足以上特征,智慧电厂架构包括了自动感知设备层、信息处理和通信层、智能管理决策层等层面。
智慧电厂架构有助于电场内部各系统之间信息互通、各业务的协同、数据统一管理和决策智能化。
智慧型电厂架构如图1 所示。
图1 智慧电厂总体架构
自动感知设备层:其主要目的是综合利用传统仪表和智能数字仪表,完成对电厂内部设备的运行状态、生产情况等数据的高精度采集工作,为电厂智能化提供最基础的依据。
考虑到传统电厂向智慧电厂转型需要一定时间,在架构设计中充分利用传统仪表对部分设备信息进行采集,实现电厂的平稳过渡。
信息处理和通信层:主要利用大数据管理技术实现电厂内各类生产数据的统一管理。
通过多系统互联通信和控制技术,实现各个系统间信息互传,并实现设备运行状态管理和安全管控,减少了运行维护工作量,降低了运行成本。
智能管理决策层:是面向生产管理者的信息控制系统,可以为全电厂的生产经营提供综合性的服务,帮助管理者全面了解和掌握电厂内各机组运行质量和厂内生产效益,包含数据分析与管理、人员与物资管理、各业务流程管理等功能。
3.2 智慧电厂建设工作
在确定整体架构之后,智慧电厂的建设主要围绕以下工作进行开展。
平台建设:将智慧电厂的相关技术抽成平台,为电厂工作人员将技术应用到实际工作提供便利。
建成的统一大平台将包含大数据、云计算、应用服务等业务功能,它将原来的分散部署、各自独立的系统平台,逐步转换成信息通畅、数据集中处理的新运行平台,将成为智慧电厂的基础设施。
管理体系建设:管理体系的建设要结合智慧电厂出现的新特征,能够全面整合和优化智慧电厂的数据资源、基础设施资源和人力物资等资源,促进智能电厂管理的规范化、标准化和流程化。
管理体系要力争与国际先进管理相接轨,可以将电厂设计及建设标准、数据治理体系、电厂紧急响应和应急管理体系、故障设备处置管理办法、技术变更管理引入电厂管理体系。
智慧应用:结合先进的智能化平台和管理方法,对电厂中日常工作进行方法智能化和流程精细化改造。通过建设设备自主传感系统、智能机器人巡检系统和人员物资App 等应用项目,促进智慧技术快速转化为实际生产力,提高电厂智能水平和经济效益。
本文通过分析智慧电厂的研究现状,探讨了智慧电厂研究和建设过程中存在的共性问题,针对这些问题提出了智慧电厂建设和研究的技术路线,最后提出了智慧电厂的总体架构模型。
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