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案例頻道作者：南京科遠自動化集團股份有限公司 陳亞明
1 引言
工業企業已進入了“大數據”時代，企業所管理數據的規模、種類和復雜程度都在以前所未有的速度爆炸式增長。大數據是工業互聯網的命脈，通過技術創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為企業管理者和參與者呈現出看待電力行業價值鏈的全新視角。
南京科遠自動化集團股份有限公司（以下簡稱科遠股份）作為國內領先的工業自動化與信息化技術、產品與解決方案供應商，擁有NT6000分散控制系統、SyncBASE大型實時數據庫等眾多核心產品和技術，并建立了基于大數據分析的“智能工業云平臺系統”，使科遠股份有能力為大數據挖掘提供具體應用。
基于上述背景和條件，“基于工業大數據分析的電站運行優化與三維可視化故障診斷系統”應運而生，并獲選2017年江蘇大數據應用示范項目。
2 系統簡介
“基于工業大數據分析的電站運行優化與三維可視化故障診斷系統”以三維可視化作為展現基礎、大數據作為數據支持、人工智能算法作為核心。通過對數據的整理與分析，將有價值的數據和信息提供給操作人員，使所獲得的海量數據和信息的價值得到有效和及時的利用。基于海量的歷史數據分析，發現數據中隱藏的運行規律、故障征兆等，實現事故的提前預警和故障的推理診斷。其由設備故障診斷、智能預警和優化運行等多個模塊組成。
2.1 設備故障診斷
設備運行中，不可避免會出現各種故障。一旦出現故障，能否快速進行診斷并消除，對于企業來說非常重要。傳統故障診斷多采用事后分析模式，不能實現預測、預警等“事先調整與預防”。
從故障產生的過程和機理看，任何故障的發生都是一個漸變的過程，演變過程中往往會伴隨有一些重要特征的變化。只要使用有效的監測手段及時捕捉到這些征兆，并利用最新的人工智能等技術將人類長期處理這些故障積累的寶貴經驗加以總結、分析和提煉，即可逐步掌握各類事故發生的內在規律，做到準確預報事故，爭取將事故消滅在萌芽狀態。
故障診斷技術可通過先進的狀態監測和診斷手段，識別設備及部件故障的早期征兆，對故障部位、故障程度和劣化趨勢做出診斷與預警，指導運行操作人員對事故早期報警做出迅速有效的反應，實現了潛在故障的事前處理，變被動事后處理為事前主動預防。
以往故障的發生和處理，大多是運行人員依照運行規程和實踐經驗，根據現場情況進行判斷、推理和處理，它難以用精確的數學模型來描述，很難通過傳統的數學方法求解得以解決。故障診斷系統改用專家系統，內置故障診斷知識庫，可根據設備的狀態數據和設備故障模型對設備故障機制進行分析，自動診斷設備的故障成因并給出檢修指導。同時知識庫具有自學習功能，可將診斷過程記錄或診斷案例轉換為知識存儲到知識庫中。
設備診斷范圍囊括電站主要主輔機設備，如風機、汽輪機、鍋爐四管系統等。
風機性能在線監測與故障診斷系統
四管防磨防爆系統
汽輪機故障診斷系統
2.2 智能預警系統
目前，我國大型發電機組普遍采用DCS系統，但大多采用定值報警。在發電機組正常運行時也會存不少報警信息，當機組運行出現異常時更是形成大量報警，往往出現無效報警淹飾有效報警的現象，啟停過程中尤為突出。這反而將機組運行人員帶入了一個“數據泛濫，報警成災”的困境，使得操作人員無所適從。大量的數據不加以整理和分析，不能稱之為信息，更不能為我們所用。
智能預警系統以電廠一個大修周期的數據作為大數據分析的數據源，擬合出針對不同煤質、不同負荷狀況下機組正常運行參數范圍，并據此整定出運行參數的動態報警閾值，對應提示越限后果。以系統、設備、參數為主線，按重要程度進行分級分類，對過程報警進行整合，形成精確報警，避免誤報。同時，提供越限預警、故障主因診斷、輔機設備及部件劣化趨勢等報警提示信息，減少運行人員誤判，為運行人員贏得故障處理時間，提高機組運行水平。
智能預警系統在傳統報警的基礎上，通過大數據分析的方法，可消除滿屏皆報的是混亂報警顯示局面，報警屏上的報警更簡潔清楚，便于運行人員確認處理，不誤報，不拒報。
2.3 基于大數據分析的運行優化系統
基于大數據分析的運行優化系統以效益優先為指導思想，在系統的每個優化模塊中均以降低發電企業的發電成本為目標，通過各種有效途徑為發電企業節能降耗。該模塊包含了機組離在線性能試驗系統、性能計算及耗差分析系統、以及設備與運行優化等幾個方面。
機組離在線性能試驗系統可以完成對機組數據的自動采集和記錄，并可以立即進行熱力計算，自動生成試驗報告；可以隨時提取歷史上任意時段的數據進行離線試驗；可以使得電廠經常進行性能試驗，從而實時了解機組的經濟性變化情況，節省進行常規性能試驗的大部分費用，降低電廠經營成本。
性能計算及耗差分析系統，利用從DCS等過程控制系統采集到的數據，通過基于國家和電力行業標準的計算模型，計算出各個設備、單臺機組和整個電廠的經濟性指標，以實時畫面、報表、歷史曲線等多種方式展示給用戶，并在全工況數據庫基礎上通過多種指標的耗差來指導用戶采取最經濟措施進行電能生產，實現節能降耗。
設備與運行優化內容包括：氧量優化，循環水系統優化，調峰優化，煤粉細度優化，優化負荷分配，吹灰優化、和汽輪機冷端優化系統等，通過采集到的機組數據和設備本身性能計算相結合，得到各個設備的最優運行狀態，使電廠總體在最佳狀態下運行。
3 系統應用
《基于工業大數據分析的電站運行優化與三維可視化故障診斷系統》已在多個項目投入應用，其首個實施項目位于南京市棲霞區龍潭街道馬渡村的大唐南京發電廠，總投資額為2000萬元，其中硬件設備投入1100萬元，大數據存儲、分析、挖掘以及事故預報專家系統等軟件開發費用900萬元。大唐南京發電廠#1、2機組在工業生產時產生的大數據一方面支撐本項目的開發與研究，另一方面也共享給相關主要設備，如鍋爐、汽輪機、發電機等生產主設備廠家用于分析、診斷設備運行狀態，此外也共享給相關電力科學研究院等發電行業研究機構用于運行優化、調節的分析、研究工作。
通過該項目的實施，成功地建立了基于工業大數據的設備遠程診斷系統，并實現了生產過程的優化與事故預報系統的上線，該項目的實施在新一輪電力改革政策以及能源互聯網、智慧能源等技術政策引導的大背景下，在節能減排政策的要求和發電集團集約化、高效管理的需求驅動下，基于集中管控、智慧決策、智能控制、傻瓜式運行的自動化模式將成為現實，智慧型發電廠成為新的發展方向。
4 效益分析
基于工業大數據分析的電站運行優化與三維可視化故障診斷系統符合信息時代企業盈利的公式和法則：把信息變成知識，把知識變成決策，把決策變成利潤。因此對于我國21世紀大型燃煤電廠，應積極采用先進的優化控制和管理軟件，其意義主要為：
（1）促進觀念轉變。火電廠優化控制和管理軟件全部以成本核算、經濟管理為核心，將原來不可控或不清楚的能量損失全部量化，幫助進行分析、查找故障，提出節能降耗的優化措施，強化運行和管理人員的經濟管理意識，促進觀念轉變。
（2）提供有力工具。優化軟件提供了多種供生產管理人員分析、管理生產過程的手段和工具，而不僅限于給出計算結果。
（3）是MIS和ERP的基礎，并能最大限度地發揮DCS作用。
（4）提高專家資源利用率。專家可在短期內同時處理多個電廠的性能/故障分析，對于偏遠地區電廠的重大事故分析具有典型意義。
本系統采用“大數據”戰略計劃理念，將先進的信息技術與傳統發電產業相結合，通過信息化技術手段改變傳統產業經營管理模式，減少經營管理成本、增強企業管理水平；縮短維修時間、延長檢修周期；提高能效、提高電廠產能、降低生產成本；提高系統可靠性、減少起動失敗次數。是采用技術手段促進發電效率提升的示范作用，成為能源行業、電力系統的一個創新亮點，對于“大數據”應用在傳統行業的推廣與應用將產生深遠的推動作用。
摘自《自動化博覽》2018年3月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號