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文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2023）11-068-04中圖分類號：TM621

★屠學偉（國核電力規劃設計研究院有限公司，北京100095）

關鍵詞：燃煤機組；智慧電廠；智能化技術；信息化技術；自動化技術

1　引言

自2021年四季度以來，火電核準裝機速度明顯加快。2022年8月政策層面提出：2022年-2023年每年開工煤電項目8000萬千瓦，2024年保障投運煤電機組8000萬千瓦。與此相對應，目前多省份發改系統已相繼核準批復或開工多個火電項目。火力發電作為電力生產的主導軍，伴隨新形勢下的國家政策、國內外的宏觀環境及信息技術的迅猛發展，其建設已從自動化、數字化、信息化逐步向智能化、智慧化轉變，火電板塊發展迎來重要機遇期。

智慧電廠的建設，除了智能信息集成展示以及智能管理等層面的建設外，生產過程智能化的應用也必不可少。國電雙維上海廟項目以“服務于發電生產過程，提高電廠智能化生產水平”為初衷，從整體上對智慧電廠進行了規劃和設計。因此，本文將從智慧電廠整體設計框架開始，著重闡述上海廟項目智慧電廠所具備的關鍵技術和特征。

2　系統架構

智慧電廠的系統架構主要由基礎數據層、智能平臺層、智能業務層和人工智能層構成，如圖1所示，為智慧電廠建設提供總體框架和技術保障。其一方面為業務應用提供規范化、標準化、易管理、可擴展的基礎技術平臺和運營管理環境；另一方面為跨部門跨應用的信息集成、數據整合、信息共享、統一展現提供支撐，也為智能化分析決策與數據挖掘提供有力支持。

圖1 智慧電廠系統架構

3　數據架構

數據中心是智慧電廠的核心組成部分，如圖2所示，它采用基于Hadoop的大數據平臺，將Hadoop和實時數據庫、關系數據庫等相關產品深度融合，實現全數據的存儲、分析、計算和自學習，為高級功能模塊提供數據源。

廠級數據中心融合結構化數據（實時數據、關系數據）、半結構化數據和非結構化數據。實時數據由各種運營設備產生，經過采集并寫入實時數據庫；管理信息寫入到關系型數據庫；其他類型數據通過Kafka等技術寫入Hadoop中，從而匯聚到智慧電廠管控中心。

圖2 廠級數據中心構架圖

4　硬件及網絡架構

系統硬件主要由物理服務器、虛擬化服務器、存儲設備、網絡設備等組成，如圖3所示，其中物理服務器主要用來支撐Hadoop分支；虛擬化服務器是業務系統與業務系統開發環境的硬件平臺；存儲設備主要是指盤柜，其主要作用是用于業務系統數據交換與實時數據緩存；網絡設備用于所有硬件資源的連接與數據交換，承載整個智慧企業的數據、音頻、視頻等全業務類型的數據交換任務，并考慮未來網絡平滑擴展升級和智能化應用的需要。

圖3 硬件網絡架構圖

5　建設內容

5.1　基礎建設

以泛在感知、三維可視化、數字孿生等能力建設為基礎，以“兩平臺、三網絡”和廠級大數據智能管控中心建設為支撐，打造涵蓋智慧工程、智能生產、智慧管理、智能安全的智慧企業“生態圈”。

5.1.1　泛在感知能力建設

優先選用具備豐富傳感裝置的智能設備，在傳統設備、線路上增設傳感器，在重要生產區域增設智能視頻監控。同時，利用智能機器人、無人機、智能頭盔等智能工器具補充收集各類感知信息，形成泛在感知平臺，為智能控制和決策提供依據。

用智能變送器、智能執行機構、采集一體機等智能測控單元，對發電過程實現全方位監測、控制；基于先進測量技術，實現入爐煤煤質、飛灰含碳量、風粉濃度、爐膛溫度場、汽水平衡計量等參數的在線檢測；基于機理模型和可測變量建立鍋爐熱量、鍋爐蓄能、低壓缸排汽焓等狀態參數的軟測量模型；增加基于5G、光纖網絡傳輸的視頻監控巡檢設備；利用大數據、數據挖掘技術，對設備運行趨勢進行動態智能預測；通過超高清視頻監控終端、智能門禁、一卡通等設備對施工現場、生產現場進行實時防控；通過高清相機獲取煤場的高清圖像，基于二維圖像的三維重構技術獲取煤場的三維模型；建設輸煤廊道、管廊高清云臺相機和多重融合傳感器，進行智慧巡檢、無人巡檢；打造智慧電站二維碼移動信息載體系統。

5.1.2　基礎信息網絡建設

智慧電廠基礎網絡由生產控制網、管理信息網、工業無線網絡等組成。基礎網絡承載整個生態系統的數據、音頻、視頻等全業務類型的數據交換任務，并考慮未來網絡平滑擴展升級和智能化應用的需要。

（1）生產控制網絡分為I/O通訊網、實時控制網和高級應用服務網。

（2）管理信息網采用接入層、匯聚層和核心層三層構架，主干網統一由主機房接入，然后敷設萬兆光纖至各樓層，總體形成一個星形拓撲結構，為智慧電站提供安全可靠和高性能的通信網絡。

（3）通過廠區部署宏基站+微基站的方式，實現電廠范圍內5G網絡全覆蓋，作為無線覆蓋的骨干網絡；底層設備數據交互則由Wi-Fi承載。

5.1.3　智能工器具建設

通過具備5G通訊、視頻、語音、熱成像、移動應用等功能的智能工器具，結合物聯網和移動平臺，實現現場作業更安全、更高效、更便捷。智能工器具包含：智能巡點檢設備、智能穿戴設備、智能防誤（護）設備、三維可視化、AR/VR、人員定位、智能機器人、無人機、盤煤儀、智能移動測速儀等。

5.1.4　廠級大數據中心建設

以5G通信、云計算、大數據、移動互聯、智能感知為基礎，通過物聯網技術的應用，全方位監測、識別和多維感知電力生產和管理過程，對實時數據進行采集、處理、分析和融合，與業務流程深度集成，建立基于“互聯網+”和云技術的廠級大數據中心，實現狀態監測、故障診斷、運行保障、生產數據分析等功能，為智能控制和決策提供依據。

5.2　兩平臺建設

以互聯網、物聯網、工業互聯網建設為基礎，以大數據、云計算和人工智能為技術手段，選用自主可控的設備、技術、產品，打造涵蓋生產、經營、發展、黨建等各領域，具有“自分析、自診斷、自管理、自趨優、自恢復、自學習、自提升”為特征的智慧電廠，遵從基礎設施層、平臺層、應用層和交互層的架構，建立智能發電平臺和智慧管理平臺，構建管控一體化系統。系統架構如圖4所示。

圖4 兩平臺系統架構圖

5.2.1　智能發電平臺

智能發電平臺以DCS為基礎，擴展感知信息，融合先進控制技術與數據分析技術，形成智能發電控制系統（ICS），打造開放的智能發電生態系統，實現發電過程的智能控制與運行、智能監測、智能安全，達到減員增效、高效環保、靈活調節和主動安全管控的目標。

5.2.2　智慧管理平臺

智慧管理平臺融合管理信息網和工業無線網，以大數據平臺為基礎支撐，充分利用5G通信、云大物移智先進信息技術，構建“全面、融合、智能、安全、柔性”的智慧電站信息化生態網絡架構體系，實現各支撐平臺間的融合，建設覆蓋電廠工程、安全、運行、設備、應急、經營、營銷、燃料、物資、風險、黨建、行政管理等業務的管理體系，實現對全廠設備資產數字化、可視化、智能化的監控與管理，以及生產經營各環節的智能預測、智能分析、智能診斷、智能決策。

5.3　智能應用模塊建設

智能應用模塊將智能生產與智慧決策技術相融合，使智慧電廠建設能夠達到高效環保運行、靈活調節、少人值守，具體內容如下：

（1）智慧工程：綜合運用技術手段，圍繞基建工程，打造全面協同、閉環管理、智能決策的“智慧生態圈”，實現安全智能管控、施工智能管控、造價管控、物資管控等功能。

（2）智能安全：采用先進的技術手段，進行“物防、人防、技防”全面智能化，夯實安全基礎，保障安全生產。

（3）智能運行：實現生產過程的智能監視、智能分析、智能對標與考核評價，保證機組高效環保運行，助力少人運行，同時有效降低供電煤耗。

（4）智能設備：建立核心編碼體系，依托三維建模構建設備健康狀態預測模型，實現設備從采購、安裝、調試、運行、檢修、改造到退役的全生命周期管理。

（5）應急管理：建設業務上全面覆蓋、數據上互通共享、流程上相互銜接、管理上協調一致的應急指揮管理系統，實現對應急事件的智能化處置。

（6）智慧經營：基于大數據平臺，實現企業生產、經營和管理的關鍵指標智能跟蹤、智能監控、智能分析，提供智能分析、決策支持。

（7）智慧營銷：采用信息化手段，對電力交易海量數據進行清洗與分析，為市場主體提供負荷預測、價格預測和收益預測等輔助決策信息。

（8）智慧燃料：基于大數據平臺、算法模型、智能設備實現燃料計劃預測、采購、驗收監管、數字化煤場、采制化一體、燃料價值鏈管理等功能，實現燃料的精準化管理與全過程閉環管控。

（9）智慧物資：借助人工智能、數據挖掘等手段推進物資管理的規范化、精細化、智能化。

（10）風險管控：收集、集成公司智慧企業相關業務數據，對企業戰略、市場、財務、運營和法律五大風險的關鍵業務數據和核心指標監控、對比、分析，實施風險識別、評估、監控等風險管理在線作業。

（11）智慧黨建：運用信息化新技術，打造新平臺、新模式、新形態，全面提升黨建工作科學化、智能化管理水平。

（12）一體化管理：利用智慧電廠生態系統與大數據架構，建設涵蓋智慧企業建設所需的行政管理相關內容，構建一體化管理平臺。

6　結束語

智慧電廠是第四次工業革命大背景下發電技術的轉型，它實施以先進傳感檢測技術、智能控制技術、故障預警為核心的智慧電廠建設，是目前形勢下電力企業適應市場經濟、降低發電成本、提高經濟效益的一項有力措施。本文提到的方案是針對電站項目做的一個典型規劃方案，希望能起到拋磚引玉的作用，各發電企業可根據自身建設情況，規劃適當項目。

隨著能源革命的到來，電站智慧化建設將是一個明確的發展方向，也是一個科技創新以及科技成果轉化為生產力的過程。未來數年，電站智慧化建設將是主要投資方向，其是適應國家綠色發展經濟的戰略需求。傳統電廠智慧化改造將是必經之路。

作者簡介：

屠學偉（1983-），男，山東聊城人，主任工程師，碩士，現就職于國核電力規劃設計研究院有限公司，主要從事火電機組、智慧能源儀控方面的設計與研究工作。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2023年11月刊