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和利时智能电厂解决方案

一、概述

和利时智能电厂在充分了解行业发展痛点、用户需求和行业先进解决方案的基础上,充分理解和吸收了中国智能制造参考架构的理论和思想体系,研发了和利时智能工厂集成开发平台,并采用自主研发和系统集成的方式,在此平台基础上主要部署了基于大数据的运行优化、机组灵活性控制优化、基于物联网和大数据分析的设备诊断预测维护系统、智能安防管理系统、智能燃料管理系统、智能热网管控系统、智能管理决策系统等创新应用模块,并为用户提供自主创新开发手段。实现机组可利用率、可靠性、可维修性、灵活性的提升,实现人员产出、效率的提升和工厂损耗的降低。(图1和利时智能电厂架构)


图1 和利时智能电厂架构

二、智能电厂集成开发平台MACS studio

传统企业信息系统采用分层的普度模型,从下往上依次是设备层、控制层、生产监控执行层、资源管理决策层,是面向功能的分层方式,数据有流通但是不顺畅、不实时、单向为主,各类数据被约束在功能模块内部、自描述能力弱,使得数据广泛共享困难、实效性差,新的需求不能方便的实现。特别是当前企业中新上了大量的各类安全、监测、防护、诊断系统,这些系统产生大量的数据,但是只能内部使用,无法共享出去,让更多的应用去消费。

和利时智能电厂集成开发平台MACS studio(图2),则是结合云计算、大数据等新一代技术智能化平台,基于该平台实现从工艺生产、设备诊断、安全防护、生产管理、企业管理的全方位数据融合,然后基于大量的数据进行有效的信息模型建立,并为用户提供自主创新开发手段,最终实现按需部署的分析和应用,形成智能电厂建设的一体化解决方案,从而解决行业中产能过剩、高能耗、维护效率低等一系列问题,并为构建行业生态圈提供平台支撑。

图2 ?智能电厂集成开发平台功能架构图

三、智能电厂功能模块

3.1大数据的运行优化系统

传统优化系统大都采用机理模型的构建方法,无法有效针对不同机组的个体特性进行定制化建模;机组运行模型随时间变化逐步变化,基于专家建模的方法无法有效应对时变机组模型;

大数据运行优化系统(图3)通过大数据驱动的方式建立火电机组模型,利用不断演化的火电机组数据实时的优化机组模型,提高模型精度,并设计基于模型的离在线学习相结合的火电机组模型构建机制,解决模型随着时间逐步失效问题。通过深度增强学习等算法实现火电生产过程中工艺参数参数的精确预测,根据机组最佳性能运行要求,提示和指导运行人员进行操作,并结合DCS的常规控制实现关键回路的优化控制。

图3 ?大数据运行优化系统

3.2机组灵活性控制优化

随着主要产业由能耗密集型向资本密集型和技术密集型转变,用电量增长明显放缓。可再生能源发电方式高速发展,盈利能力迅速增加。火电行业发展方向面临抉择。火电行业已经出现严重的产能过剩。火电机组在电力系统中的灵活性能力成为火电企业生存的重要能力。其价值表现在满足燃料性质及环保指标约束条件下发电负荷响应性能的提高方面,包括发电调节范围和调节速率。

实现机组灵活性运行的关键在于其控制理念的转变,寻找多元控制输入与控制目标之间的能量传递及缓冲机制。

主要的技术路线为:

图4 ?机组灵活性提升技术路线

对于供热机组的灵活性改造在不进行设备改造前提下,优化测控系统提高机组全工况控制品质,实现“压线运行”拓宽发电负荷调整区间,并利用热网蓄热实现快速变负荷及短期调峰运行。

对于纯凝机组的灵活性改造充分利用热力系统中储能是实现目标的关键。

3.3大数据分析的设备诊断预测维护系统

基于物联网和大数据分析的设备诊断预测维护系统主要是针对电力行业重要的辅机设备例如磨煤机、一次风机、送风机、引风机、汽动给水泵、开闭式水泵、凝结水泵等大型转动设备,利用最新的物联网、云计算、大数据等最新技术,再结合专家的设备机理,进行诊断,实现预测性维护,进一步保证设备的安全稳定运行,提高设备的检修维护效率。

系统主要以下5大功能:

1)设备健康状态采集;

2)设备智能巡检及台账建立;

3)设备监控及预测维护;

4)设备运行情况分析统计;

5)设备专家远程诊断。

图5 ?设备预测性维护整体解决方案架构

3.4智能安防管理系统

智能安防管理系统基于高精度定位、人脸识别、视频分析、视频监控联动技术、无线网络等先进技术的应用。通过加强对进入生产现场的所有人员的管理,把电厂巡检系统、门禁、两票管理、考勤等系统原本的被动式管理模式变为主动预防式,达到提升安全管理方法的科技手段和现代化水平的目的,进而推动“安全第一,预防为主”的安全理念落地生根,确保本质安全的有效落实。


图6 ?智能安防示意图

3.5智能燃料管理系统

燃料是火力发电企业的主要生产原料,据统计:燃料的成本约占一个火力发电企业的总成本的70%-80%左右,燃料管理的目标是在保证安全生产的基础上追求燃料成本最经济。

燃料智能化管理主要有燃料自动识别系统、数字化标准实验室系统、数字化煤场系统、智能配煤掺烧系统、燃料集中管控系统、燃料入厂验收监管系统、燃料过程与效能监督信息管理系统、燃煤发电成本实时系统、燃料网上采购系统。运用集中管控的思想,以燃料管理智能化、燃料信息实时化、燃料数据全面化、燃料异常管理主动化为目标,以必要的硬件设备为支撑,以数据采集技术、接口技术、图形化技术、网络技术为基础,以组态、流程方式直观展示燃料管理环节,逐渐形成燃料管理智能化、信息集成、业务主动反馈模式。

图7 ?智能燃料管理示意图 ? ?

3.6智能热网管控系统

智能供热系统,是通过综合利用物联网、自动化、信息化、数据挖掘、智能控制等技术,并与先进的供热专业技术与管理知识相结合,从供热企业实际需求出发,为供热企业提供从底层设备到顶层决策管理的整体解决方案,是智能设备与传感、热网监控、负荷预测与实时调节、热用户智能温控、水力分析仿真、二网平衡管理、能源管理、设备状态监测等一系列系统的集成。

利用智能供热解决方案可使供热企业在保证供热安全、满足供热需求的前提下,实现经济运行、高效管理。助力供热企业向数字化、信息化、智能化转型。

图8 智能热网管控图

3.7智能管理决策系统

电力行业市场化后,机组的调频、调峰都与电厂效益息息相关。企业的生产和经营成本在电力市场的竞争中变得越来越重要,系统经营管理竞价上网模块整合调频调峰能力预测、调频调峰策略配置,节能调度、竞价上网效益寻优与机组快速灵活的发电技术,实现根据电力市场的运行规则和市场信息、结合电厂和机组的成本分析,为发电厂竞价上网提供决策分析,系统能够实时地计算出发电成本,能够正确地预测生产成本变化趋势,为控制成本提供准确的依据,为报价工作提供多种辅助决策信息。

系统还包括基建管理、资产管理、生产管理、协同办公、SIS等功能模块,管控中心提供领导驾驶舱、经营驾驶舱、生产驾驶舱等个性化的辅助监控平台。

图9 发电厂竞价上网辅助决策系统


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