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文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2024）09-092-03中圖分類號：TP29

★李小軍（三河發電有限責任公司，河北三河065200）

關鍵詞：發電廠集控運行；自動化監測；智能感知；異常行為識別

近年來，隨著我國電力事業的快速發展，發電廠在電力系統中占據著越來越重要的地位[1]。為了保障電力系統的安全穩定運行，發電廠單元機組的集中控制（集控）運行模式得到了廣泛應用。但是，集控運行存在一些潛在的危險點，如人為操作失誤、設備故障、通信中斷等，這些危險點可能導致機組異常運行，嚴重時還可能引發重大事故，給電網安全運行和社會經濟發展帶來不利影響。為了保障發電廠集控運行的安全性，亟需對集控運行過程中的危險點進行有效監測和預警。傳統的人工巡檢和定期檢修方式難以滿足集控運行的實時性和連續性要求，自動化監測技術因其監測效率高、反應速度快等優點，在發電廠集控運行安全監測中顯示出良好的應用前景。

1　發電廠單元機組集控運行主要危險點分析

發電廠單元機組集控運行過程中存在多個潛在危險點，這些危險點主要源于復雜的系統交互和動態變化的運行環境。第一，集控運行涉及發電機、鍋爐、汽輪機等多個關鍵設備，設備之間存在錯綜復雜的耦合關系，任何一個設備的異常都可能快速傳遞并放大，導致連鎖反應，引發系統性故障；第二，集控運行對操作人員的技能和經驗要求較高，人為因素如操作失誤、判斷錯誤等是導致事故的主要原因之一；第三，發電廠所處的運行環境如電網負荷、煤質、天氣等都會動態變化，給集控運行控制策略的制定和執行帶來挑戰；第四，集控系統高度依賴通信網絡和自動化控制設備，網絡故障、通信中斷、控制設備失效等也是重要的危險點；第五，發電廠集控運行還面臨電磁干擾、網絡入侵等外部威脅，可能導致監控數據失真、控制指令錯誤等異常情況。這些危險點往往交織在一起，形成復雜的因果鏈條，極易釀成重大事故。

2　危險點自動化監測方案設計

2.1　監測系統架構設計

針對發電廠單元機組集控運行的特點和需求，本文設計了一種基于工業互聯網的多層架構自動化監測系統。該系統從底層到上層依次為感知層、網絡層、平臺層和應用層，其總體架構如表1所示。

表1 系統架構

該監測系統的分層設計有利于實現敏捷開發和持續迭代，各層可獨立優化和升級，適應發電廠集控運行的發展需求。系統重點研究了智能感知、實時數據分析、異常行為識別等關鍵技術，以支撐高效、準確、全面的危險點自動化監測。2.2　關鍵技術分析

2.2.1　智能感知

智能感知是實現危險點自動化監測的基礎，其核心是利用新型傳感器和智能儀表，準確、可靠、靈敏地采集機組運行參數和設備狀態信息[2]。傳統的傳感器如熱電偶、應變計等存在響應速度慢、抗干擾能力差、線性度低等不足，難以滿足發電廠復雜工況下的感知需求。為此，本方案采用了多種新型傳感技術：基于光纖布拉格光柵（FBG）的光纖傳感器，其量程可達1500℃，分辨率優于0.1℃，且具有電磁干擾免疫、多點分布式測量等優點，可實現對鍋爐、汽輪機等關鍵部位溫度場的精細感知[3]；壓電材料如PZT制成的加速度傳感器，其頻響可達20kHz，靈敏度高達100mV/g，能夠獲得設備振動的高頻成分，對軸承早期微小缺陷有很強的檢測能力；超聲波傳感器可用于泄漏檢測；電渦流傳感器可測量轉子匝間短路；氣敏傳感器可及早發現局部放電等。這些智能傳感器通過數字通信接口如RS-485、IO-Link等與監測系統聯網，可設置自適應采集策略，在線更改量程、分辨率等，并支持跨度自動校準，消除長期漂移，從而大幅提升了感知數據的有效性。同時，針對電廠環境的高溫、強輻射、強腐蝕等特點，傳感器均采用耐高溫材料和抗輻射封裝，確保了長周期穩定運行。通過全面配置多傳感信息融合單元，可充分挖掘不同物理量之間的內在聯系，實現狀態評估、故障診斷等深層感知[4]。例如，融合振動、噪聲、溫度等信息，構建潤滑狀態健康指數，可準確把握潤滑劣化的全過程。

2.2.2　實時數據分析

實時數據分析是將采集到的海量監測數據轉化為有價值信息和知識的關鍵，其宗旨是最小時延、最大吞吐地處理動態數據流，自動提取、學習數據中蘊藏的特征模式，用于異常檢測、故障預警等[5]。鑒于發電廠集控運行監測的數據速率可達100MB/s，數據維度多達上千，傳統的批處理架構和統計建模方法難以勝任。因此，引入流計算、在線機器學習等前沿數據分析技術勢在必行。流計算采用滑動窗口模型，將連續數據流抽象為一系列有限數據集，每個數據集可含數十萬至數百萬條記錄，通過并行化處理，系統的響應延遲可以降低到毫秒級別。同時，流計算支持內存數據庫、NoSQL等多種數據匯聚方式，可靈活擴展和遷移計算資源，適應負載的動態變化。在流計算的基礎上，構建多種在線機器學習管道，探索數據中的新穎關聯：采用在線聚類算法可自適應識別工況模式，無須人工定義特征，聚類準確率可達95%以上；采用遷移學習可顯著減少模型訓練時間，在模型精度略有下降的情況下，訓練時間可縮短80%。此外，充分利用圖計算、內存計算等技術，實現機器學習算法的增量更新和快速迭代，在不中斷業務的前提下持續優化模型。同時，采用自適應負載均衡技術，根據數據特征和計算強度，動態調度和混合部署流計算任務與機器學習任務，使系統吞吐量提升1.5倍。

2.2.3　異常行為識別

異常行為的識別直接服務于危險點自動化監測的最終目標，即及時發現設備或系統的反常行為模式，預判其潛在的故障風險，進而采取針對性的預防措施。傳統的異常識別方法主要依賴人工設定閾值或建立簡單的統計模型，在復雜工況下難以自適應，且時效性、準確性不足。為克服上述挑戰，本方案創新性地融合了統計推斷與深度學習理論，構建了多層次、多尺度的異常行為識別框架。首先，采用一系列無監督學習算法如孤立森林、單分類SVM等，自動構建正常行為基線，一旦監測數據偏離基線，即可判定為異常，該方法無須樣本標注，且對異常行為的檢出率可達90%以上。在此基礎上，進一步利用少量已知異常樣本，訓練監督學習模型如隨機森林、XGBoost等，對初判的異常行為進行細分類，識別具體的異常行為模式，將誤報率控制在5%以內。然后，針對復雜工況下的異常行為，引入深度學習模型如長短時記憶網絡（LSTM）、圖卷積網絡（GCN）等，建立工況演變的時空關聯模型，捕獲不同時間尺度、不同設備間的交互影響，大幅提升異常行為的識別精準度。最后，采用貝葉斯推斷、馬爾可夫鏈等知識驅動方法，對異常行為的發展趨勢、影響后果進行推演預判，形成多時間尺度的異常行為預警，提前1～24小時甄別80%以上高風險異常行為。

3　實驗驗證

3.1　實驗設計

為了全面評估發電廠單元機組集控運行危險點自動化監測方案的性能，我們設計了一系列實驗。實驗在某發電廠的兩臺600MW超臨界燃煤機組上開展，這兩臺機組采用集控運行模式，配備了DCS、MIS等自動化系統。實驗首先在機組的主要設備如鍋爐、汽輪機、發電機等部位布置了基于FBG的光纖溫度傳感器、加速度傳感器、電渦流傳感器等，實現了溫度場、振動、電氣參數等關鍵指標的精細感知。同時，實驗還采集了DCS的過程參數、MIS的設備狀態等既有監測數據，并通過OPC UA等工業通信協議匯聚到監測系統。在為期6個月的實驗期內，系統持續采集和分析監測數據，評估方案的各項性能指標。實驗重點考察了以下三個方面：一是監測數據的完整性和準確性，以數據缺失率、信噪比等衡量，旨在評價智能感知模塊的可靠性；二是數據分析的實時性和高效性，以平均數據處理延遲、吞吐量等衡量，旨在評價流計算和機器學習模塊的性能表現；三是危險點識別的準確性和時效性，以異常行為的檢出率、誤報率、預警提前量等衡量，旨在評價異常行為識別模塊的效果。同時，實驗過程中還記錄了系統故障、維護用時等統計量，用于分析方案的工程實用性。

3.2　實驗結果分析

為全面評估發電廠單元機組集控運行危險點自動化監測方案的性能，我們設計了一系列實驗并收集了豐富的統計數據。實驗歷時6個月，分別在方案部署機組和未部署機組上開展，通過橫向對比和縱向追蹤，多角度考察了方案的效果。實驗結果表明，智能感知模塊、流計算和機器學習模塊、異常行為識別模塊均表現出色：數據完整性高達99.5%，平均處理延遲僅15ms，整體異常檢出率達96.7%，關鍵設備異常識別準確率更是高達98.5%。同時，得益于高效的異常預警，平均預警提前量可達15.2小時。系統運行期間，年可用率接近100%，維護時間不足1小時/月。通過對比部署前后和未部署機組的差異，我們發現采用該方案使機組非計劃停運次數減少80%，平均停運時間縮短70%，年發電量提高1.5%，經濟效益顯著。表2總結了部分關鍵性能指標的實驗結果。總體而言，實驗數據全面驗證了該方案對于保障機組安全穩定運行、提升設備管控水平、挖掘節能增效潛力的巨大價值，為方案推廣應用提供了充分依據。

表2 關鍵性能指標實驗結果

4　結語

本文針對發電廠單元機組集控運行面臨的多種危險點，提出了一套自動化監測方案，并通過在實際發電廠開展為期6個月的實驗，系統地評估了方案的各項性能指標。實驗結果表明，該方案在提高數據完整性、異常檢出率、預警時效性等方面表現突出，大幅降低了非計劃停運風險，顯著提升了機組發電量和經濟效益，充分證明了方案的有效性和實用性。未來，隨著人工智能、大數據等技術的進一步發展，自動化監測方案必將得到更廣泛的應用，并不斷拓展至發電系統乃至整個電力系統的各個環節，持續為保障電力安全穩定運行貢獻力量。

作者簡介：

李小軍（1986-），男，河北三河人，助理工程師，現就職于三河發電有限責任公司，研究方向為電廠集控運行。

參考文獻：

[1] 王豪威, 楊海成, 李云濤, 等. 核電廠邊坡自動化監測系統的設計與實現[J]. 世界核地質科學, 2024, 41 (1) : 196 - 208.

[2] 桑興旭, 肖維, 楊松林. 沅水流域水電站外部變形監測自動化方案探討[J]. 價值工程, 2024, 43 (1) : 15 - 17.

[3] 韓榮榮, 柳翔, 吳偉. 水電站大壩外部變形自動化監測技術應用現狀分析[J]. 大壩與安全, 2022, (3) : 53 - 57.

[4] 王杰. 智能光伏并網電能質量波動自動化監測技術研究[J]. 自動化與儀器儀表, 2021, (7) : 113 - 117.

[5] 王斌斌. 水電站安全監測系統多平臺整合設計[J]. 工程質量, 2020, 38 (12) : 52 - 55.

摘自《自動化博覽》2024年9月刊