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基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能電廠建設方案

IT常青樹發(fā)布時間:2020-07-06 10:48:25

  導讀:隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動應用、云計算、人工智能等技術的迅猛發(fā)展,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與各行各業(yè)的結合逐步深入,正不斷催生新的生產(chǎn)作業(yè)及經(jīng)營模式,改變著企業(yè)的組織結構、服務方式和產(chǎn)品形態(tài)。某發(fā)電企業(yè)立足當前信息化現(xiàn)狀及發(fā)展困境,圍繞智能生產(chǎn)控制和智能管理兩個中心,提出建設智能電廠的建設方案,革新電廠作業(yè)模式和管理手段,提升生產(chǎn)控制能力、故障處理能力和輔助決策能力,逐步向更加清潔、高效、可靠的智能化方向發(fā)展。

  一、建設背景

  發(fā)電行業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要行業(yè),但很多發(fā)電企業(yè)至今還沒有找到與最新的互聯(lián)網(wǎng)技術進行融合的有效途徑。某發(fā)電企業(yè)以傳統(tǒng)DCS系統(tǒng)為核心的自動化系統(tǒng)和以SIS/MIS為核心的信息化系統(tǒng)近年來無明顯進步,現(xiàn)場總線僅僅作為過程數(shù)據(jù)的通信總線,現(xiàn)場設備的內部信息始終無法很好的接入系統(tǒng)并被進一步使用。發(fā)電廠主副機檢修和維護還遵循著多年以來的“大小修”模式,無法通過優(yōu)化的按需實施的狀態(tài)檢修來實現(xiàn)設備檢修的精確化和低成本化。發(fā)電運行和設備數(shù)據(jù)很多,但出現(xiàn)機組故障后,多采用現(xiàn)場“事后分析”的模式,不能通過互聯(lián)網(wǎng)將主副機數(shù)據(jù)實時在線反饋到設備廠家,利用設備廠家的知識庫、專家?guī)爝M行實時遠程分析、遠程維護和故障預測。

  二、智能電廠架構

  該企業(yè)智能電廠建設的思路是以新一代智能管控一體化系統(tǒng)為核心,全面開拓和整合實時數(shù)據(jù)處理及管理決策等業(yè)務,構建覆蓋發(fā)電廠全壽命周期的智能發(fā)電廠技術方案。智能發(fā)電廠以統(tǒng)一的管控一體化平臺作為支撐,融合智能設備層、智能控制層、智能生產(chǎn)監(jiān)管層以及智能管理層,形成一種具備自趨優(yōu)全程控制、自學習分析診斷、自恢復故障(事故)處理、自適應多目標優(yōu)化、自組織精細管理等特征的智能發(fā)電運行控制與管理模式,并借助可視化、云計算與服務、移動應用等技術,為發(fā)電企業(yè)帶來更高設備可靠度、更優(yōu)出力與運行、更低能耗排放、更強外部條件適應性、更少人力需求和更好企業(yè)效益。

  (1)設備層:在電廠傳統(tǒng)運行設備的基礎上,采用先進的測量傳感技術,對電廠生產(chǎn)過程進行全方位檢測和感知,并將關鍵狀態(tài)參數(shù)、設備狀態(tài)信息及環(huán)境因素轉換為數(shù)字信息,對其進行相應的處理和高效傳輸,為智能控制層及智能管理層提供基礎數(shù)據(jù)支持。

  (2)控制層:結合先進控制算法及智能控制策略、多目標優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析等技術手段,嵌入實時控制和優(yōu)化算法、節(jié)能控制優(yōu)化方案、機組實時經(jīng)濟性分析與診斷模塊、設備狀態(tài)監(jiān)測與智能預警診斷模塊、自啟停控制模塊等來滿足對象多樣化的需求。

  (3)監(jiān)管層:提供用戶界面、柔性多目標決策、模型的更新與深度學習、故障自切換與恢復、機組全面分析診斷等功能,為智能管理決策提供依據(jù)。配備廠級負荷優(yōu)化系統(tǒng)及高級值班員決策支持系統(tǒng),為機組的高效運行及安全管理維護提供支持。

  (4)管理層:提供自組織的精細化管理解決方案,通過廠級能效對標與考核系統(tǒng)、運行管理系統(tǒng)、智能巡檢、精密點檢與設備遠程管理、設備定期輪換管理、可視化設備潤滑智能管理、可視化技術監(jiān)督智能管理、可視化三維作業(yè)指導書及檢修培訓、缺陷管理、全局成本利潤分析與決策、移動應用、遠程診斷、三維虛擬電廠與安全管控、三維建檔等管理系統(tǒng),設計基于數(shù)據(jù)共享的管理一體化平臺,實現(xiàn)發(fā)電廠的閉環(huán)、自組織的精細化管理系統(tǒng)。

  三、主要建設內容

  該企業(yè)智慧電廠的主要建設內容包括公有云平臺、現(xiàn)場設備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、機組實時自校正仿真系統(tǒng)、基于自校正仿真的優(yōu)化運行/事故預報系統(tǒng)、設備能耗監(jiān)控與管理系統(tǒng)、設備狀態(tài)檢修/維護系統(tǒng)、遠程診斷支撐系統(tǒng)、三位數(shù)字化電廠系統(tǒng)、知識管理及共享系統(tǒng)等。

  (1)云平臺:借助共有云提供的虛擬計算和分布式存儲功能,將云平臺中的實時數(shù)據(jù)存儲為發(fā)電廠各種設備的實時運行信息。通過對設備運行信息的分析和整理,計算出發(fā)電廠各主副設備的運行能耗;結合機組運行工況數(shù)據(jù),分析得出機組運行工況與設備能耗的關聯(lián)性,給出優(yōu)選的設備能耗分配;在仿真系統(tǒng)中經(jīng)過加速運行優(yōu)化后,可以將機組運行優(yōu)化與發(fā)電廠設備能耗優(yōu)化統(tǒng)一聯(lián)動起來,降低機組設備內部能耗,提升發(fā)電效率。

  (2)遠程診斷支撐系統(tǒng):該系統(tǒng)集成了傳感器技術、信號處理、計算機應用、網(wǎng)絡通信、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、仿真等技術,可為重要設備或系統(tǒng)建立了一套嚴密的監(jiān)控保護體系,為發(fā)電廠設備、電廠用戶以及第三方廠商搭建一個三方互聯(lián)平臺。通過連續(xù)在線監(jiān)測設備或系統(tǒng)運行的重要狀態(tài)參數(shù),及時了解設備或系統(tǒng)的運行狀況,為事故征兆的預診斷提供重要的數(shù)據(jù)資料,對已發(fā)生的故障進行快速的診斷分析,及時指出故障原因,提醒操作運行人員采取必要的措施,為設備或系統(tǒng)的安全運行提供可靠的保障。設備廠商/第三方機構可以監(jiān)控發(fā)電廠設備運行狀態(tài)并給出設備故障預警和維護建議;電廠用戶也可以通過該平臺尋求設備廠商/第三方機構的技術支持,以便在設備發(fā)生故障時進行快速診斷和修復。

  (3)數(shù)字化電廠系統(tǒng):該系統(tǒng)具有對接PDMS、PDS等大型三維設計軟件的數(shù)據(jù)接口,可將大量有用信息平滑地導入到本系統(tǒng)進行加工處理,并集成工廠運行維護數(shù)據(jù),再通過運行系統(tǒng)(如DCS、SIS、MIS 等)內其它各種相關功能,實現(xiàn)三維模型與設備、信息文檔的有力結合,最終形成龐大的工廠三維信息化系統(tǒng)。三維信息化涉及到從設計、建造、安裝、調試、投運等不同階段,有設計方、建造方、設備方、業(yè)主方等多家單位參入,統(tǒng)一規(guī)劃,并在統(tǒng)一框架的指導下,各公司進行數(shù)字化工廠的建設,實現(xiàn)信息網(wǎng)絡互聯(lián)互通,共享資源,避免重復建設。

  (4)自校正仿真系統(tǒng):該系統(tǒng)以仿真模型為核心,首先符合目標機組特征的初始仿真模型在仿真子系統(tǒng)中運行,來自于目標機組的實時運行數(shù)據(jù)接入該仿真模型,仿真模型在機組實時數(shù)據(jù)的驅動下進行自矯正訓練,訓練后的模型輸出數(shù)據(jù)與下一時間剖面的目標機組的實時運行數(shù)據(jù)進行誤差比對,自動調整模型參數(shù)后,再進行下一輪的訓練調整,這個過程是實時自動連續(xù)的,經(jīng)過若干周期,可以得到仿真精度非常高的仿真模型,并且隨著時間的推移,精度越來越高。

  (5)基于自校正仿真的優(yōu)化運行/事故預報系統(tǒng):在高精度仿真模型的基礎上,可以在該仿真平臺上對機組的設備進行生命周期管理,結合設備參數(shù)和設備狀態(tài)實現(xiàn)設備狀態(tài)檢修以及維護計劃安排;設備廠商和第三方機構也可以在該仿真子系統(tǒng)中進行設備和過程優(yōu)化研究、診斷維護。仿真系統(tǒng)中的過程數(shù)據(jù)與真實機組是實時同步的,仿真子系統(tǒng)是位于互聯(lián)網(wǎng)的云端,任何經(jīng)過授權的單位和個人都可以訪問和使用仿真系統(tǒng)的功能和數(shù)據(jù)。

  (6)遠程診斷支撐系統(tǒng):該系統(tǒng)根據(jù)輸入、輸出及相關狀態(tài)變量之間的關聯(lián),通過對海量歷史數(shù)據(jù)的深度學習建立系統(tǒng)的數(shù)學模型,并基于實時運行數(shù)據(jù)對模型可信度進行評價,實現(xiàn)模型的在線更新;根據(jù)對象數(shù)學模型,采取模型自弈的學習模式,通過對關鍵輸入?yún)?shù)及狀態(tài)變量的有序調整,對系統(tǒng)典型故障進行激發(fā)和模擬,獲取機組大量的故障歷史專家?guī)?利用自弈獲取的海量故障數(shù)據(jù),通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡對故障數(shù)據(jù)進行深度學習和訓練,提升系統(tǒng)故障診斷的準確率;進而根據(jù)閾值評價體系,對機組實際運行數(shù)據(jù)與機組故障模型之間的比對,實現(xiàn)對設備故障的提前預警和診斷。

  四、結語

  某發(fā)電企業(yè)以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為抓手提出的智能電廠建設方案,有利于全面整合和優(yōu)化企業(yè)內部的網(wǎng)絡、平臺和安全體系,有利于實現(xiàn)設備檢修的精確化和低成本化,有利于實現(xiàn)故障智能處理和設備運行在線仿真,提升實時遠程分析、遠程維護和故障預測能力,有利于自趨優(yōu)全程控制、自學習分析診斷、自恢復故障處理、自適應多目標優(yōu)化和自組織精細管理,為其他發(fā)電企業(yè)推進智能化生產(chǎn)和管理提供了重要參考。

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