文献标识码：B文章编号：1003-0492（2024）09-092-03中图分类号：TP29

★李小军（三河发电有限责任公司，河北三河065200）

关键词：发电厂集控运行；自动化监测；智能感知；异常行为识别

近年来，随着我国电力事业的快速发展，发电厂在电力系统中占据着越来越重要的地位[1]。为了保障电力系统的安全稳定运行，发电厂单元机组的集中控制（集控）运行模式得到了广泛应用。但是，集控运行存在一些潜在的危险点，如人为操作失误、设备故障、通信中断等，这些危险点可能导致机组异常运行，严重时还可能引发重大事故，给电网安全运行和社会经济发展带来不利影响。为了保障发电厂集控运行的安全性，亟需对集控运行过程中的危险点进行有效监测和预警。传统的人工巡检和定期检修方式难以满足集控运行的实时性和连续性要求，自动化监测技术因其监测效率高、反应速度快等优点，在发电厂集控运行安全监测中显示出良好的应用前景。

1　发电厂单元机组集控运行主要危险点分析

发电厂单元机组集控运行过程中存在多个潜在危险点，这些危险点主要源于复杂的系统交互和动态变化的运行环境。第一，集控运行涉及发电机、锅炉、汽轮机等多个关键设备，设备之间存在错综复杂的耦合关系，任何一个设备的异常都可能快速传递并放大，导致连锁反应，引发系统性故障；第二，集控运行对操作人员的技能和经验要求较高，人为因素如操作失误、判断错误等是导致事故的主要原因之一；第三，发电厂所处的运行环境如电网负荷、煤质、天气等都会动态变化，给集控运行控制策略的制定和执行带来挑战；第四，集控系统高度依赖通信网络和自动化控制设备，网络故障、通信中断、控制设备失效等也是重要的危险点；第五，发电厂集控运行还面临电磁干扰、网络入侵等外部威胁，可能导致监控数据失真、控制指令错误等异常情况。这些危险点往往交织在一起，形成复杂的因果链条，极易酿成重大事故。

2　危险点自动化监测方案设计

2.1　监测系统架构设计

针对发电厂单元机组集控运行的特点和需求，本文设计了一种基于工业互联网的多层架构自动化监测系统。该系统从底层到上层依次为感知层、网络层、平台层和应用层，其总体架构如表1所示。

表1 系统架构

该监测系统的分层设计有利于实现敏捷开发和持续迭代，各层可独立优化和升级，适应发电厂集控运行的发展需求。系统重点研究了智能感知、实时数据分析、异常行为识别等关键技术，以支撑高效、准确、全面的危险点自动化监测。2.2　关键技术分析

2.2.1　智能感知

智能感知是实现危险点自动化监测的基础，其核心是利用新型传感器和智能仪表，准确、可靠、灵敏地采集机组运行参数和设备状态信息[2]。传统的传感器如热电偶、应变计等存在响应速度慢、抗干扰能力差、线性度低等不足，难以满足发电厂复杂工况下的感知需求。为此，本方案采用了多种新型传感技术：基于光纤布拉格光栅（FBG）的光纤传感器，其量程可达1500℃，分辨率优于0.1℃，且具有电磁干扰免疫、多点分布式测量等优点，可实现对锅炉、汽轮机等关键部位温度场的精细感知[3]；压电材料如PZT制成的加速度传感器，其频响可达20kHz，灵敏度高达100mV/g，能够获得设备振动的高频成分，对轴承早期微小缺陷有很强的检测能力；超声波传感器可用于泄漏检测；电涡流传感器可测量转子匝间短路；气敏传感器可及早发现局部放电等。这些智能传感器通过数字通信接口如RS-485、IO-Link等与监测系统联网，可设置自适应采集策略，在线更改量程、分辨率等，并支持跨度自动校准，消除长期漂移，从而大幅提升了感知数据的有效性。同时，针对电厂环境的高温、强辐射、强腐蚀等特点，传感器均采用耐高温材料和抗辐射封装，确保了长周期稳定运行。通过全面配置多传感信息融合单元，可充分挖掘不同物理量之间的内在联系，实现状态评估、故障诊断等深层感知[4]。例如，融合振动、噪声、温度等信息，构建润滑状态健康指数，可准确把握润滑劣化的全过程。

2.2.2　实时数据分析

实时数据分析是将采集到的海量监测数据转化为有价值信息和知识的关键，其宗旨是最小时延、最大吞吐地处理动态数据流，自动提取、学习数据中蕴藏的特征模式，用于异常检测、故障预警等[5]。鉴于发电厂集控运行监测的数据速率可达100MB/s，数据维度多达上千，传统的批处理架构和统计建模方法难以胜任。因此，引入流计算、在线机器学习等前沿数据分析技术势在必行。流计算采用滑动窗口模型，将连续数据流抽象为一系列有限数据集，每个数据集可含数十万至数百万条记录，通过并行化处理，系统的响应延迟可以降低到毫秒级别。同时，流计算支持内存数据库、NoSQL等多种数据汇聚方式，可灵活扩展和迁移计算资源，适应负载的动态变化。在流计算的基础上，构建多种在线机器学习管道，探索数据中的新颖关联：采用在线聚类算法可自适应识别工况模式，无须人工定义特征，聚类准确率可达95%以上；采用迁移学习可显著减少模型训练时间，在模型精度略有下降的情况下，训练时间可缩短80%。此外，充分利用图计算、内存计算等技术，实现机器学习算法的增量更新和快速迭代，在不中断业务的前提下持续优化模型。同时，采用自适应负载均衡技术，根据数据特征和计算强度，动态调度和混合部署流计算任务与机器学习任务，使系统吞吐量提升1.5倍。

2.2.3　异常行为识别

异常行为的识别直接服务于危险点自动化监测的最终目标，即及时发现设备或系统的反常行为模式，预判其潜在的故障风险，进而采取针对性的预防措施。传统的异常识别方法主要依赖人工设定阈值或建立简单的统计模型，在复杂工况下难以自适应，且时效性、准确性不足。为克服上述挑战，本方案创新性地融合了统计推断与深度学习理论，构建了多层次、多尺度的异常行为识别框架。首先，采用一系列无监督学习算法如孤立森林、单分类SVM等，自动构建正常行为基线，一旦监测数据偏离基线，即可判定为异常，该方法无须样本标注，且对异常行为的检出率可达90%以上。在此基础上，进一步利用少量已知异常样本，训练监督学习模型如随机森林、XGBoost等，对初判的异常行为进行细分类，识别具体的异常行为模式，将误报率控制在5%以内。然后，针对复杂工况下的异常行为，引入深度学习模型如长短时记忆网络（LSTM）、图卷积网络（GCN）等，建立工况演变的时空关联模型，捕获不同时间尺度、不同设备间的交互影响，大幅提升异常行为的识别精准度。最后，采用贝叶斯推断、马尔可夫链等知识驱动方法，对异常行为的发展趋势、影响后果进行推演预判，形成多时间尺度的异常行为预警，提前1～24小时甄别80%以上高风险异常行为。

3　实验验证

3.1　实验设计

为了全面评估发电厂单元机组集控运行危险点自动化监测方案的性能，我们设计了一系列实验。实验在某发电厂的两台600MW超临界燃煤机组上开展，这两台机组采用集控运行模式，配备了DCS、MIS等自动化系统。实验首先在机组的主要设备如锅炉、汽轮机、发电机等部位布置了基于FBG的光纤温度传感器、加速度传感器、电涡流传感器等，实现了温度场、振动、电气参数等关键指标的精细感知。同时，实验还采集了DCS的过程参数、MIS的设备状态等既有监测数据，并通过OPC UA等工业通信协议汇聚到监测系统。在为期6个月的实验期内，系统持续采集和分析监测数据，评估方案的各项性能指标。实验重点考察了以下三个方面：一是监测数据的完整性和准确性，以数据缺失率、信噪比等衡量，旨在评价智能感知模块的可靠性；二是数据分析的实时性和高效性，以平均数据处理延迟、吞吐量等衡量，旨在评价流计算和机器学习模块的性能表现；三是危险点识别的准确性和时效性，以异常行为的检出率、误报率、预警提前量等衡量，旨在评价异常行为识别模块的效果。同时，实验过程中还记录了系统故障、维护用时等统计量，用于分析方案的工程实用性。

3.2　实验结果分析

为全面评估发电厂单元机组集控运行危险点自动化监测方案的性能，我们设计了一系列实验并收集了丰富的统计数据。实验历时6个月，分别在方案部署机组和未部署机组上开展，通过横向对比和纵向追踪，多角度考察了方案的效果。实验结果表明，智能感知模块、流计算和机器学习模块、异常行为识别模块均表现出色：数据完整性高达99.5%，平均处理延迟仅15ms，整体异常检出率达96.7%，关键设备异常识别准确率更是高达98.5%。同时，得益于高效的异常预警，平均预警提前量可达15.2小时。系统运行期间，年可用率接近100%，维护时间不足1小时/月。通过对比部署前后和未部署机组的差异，我们发现采用该方案使机组非计划停运次数减少80%，平均停运时间缩短70%，年发电量提高1.5%，经济效益显著。表2总结了部分关键性能指标的实验结果。总体而言，实验数据全面验证了该方案对于保障机组安全稳定运行、提升设备管控水平、挖掘节能增效潜力的巨大价值，为方案推广应用提供了充分依据。

表2 关键性能指标实验结果

4　结语

本文针对发电厂单元机组集控运行面临的多种危险点，提出了一套自动化监测方案，并通过在实际发电厂开展为期6个月的实验，系统地评估了方案的各项性能指标。实验结果表明，该方案在提高数据完整性、异常检出率、预警时效性等方面表现突出，大幅降低了非计划停运风险，显著提升了机组发电量和经济效益，充分证明了方案的有效性和实用性。未来，随着人工智能、大数据等技术的进一步发展，自动化监测方案必将得到更广泛的应用，并不断拓展至发电系统乃至整个电力系统的各个环节，持续为保障电力安全稳定运行贡献力量。

作者简介：

李小军（1986-），男，河北三河人，助理工程师，现就职于三河发电有限责任公司，研究方向为电厂集控运行。

参考文献：

[1] 王豪威, 杨海成, 李云涛, 等. 核电厂边坡自动化监测系统的设计与实现[J]. 世界核地质科学, 2024, 41 (1) : 196 - 208.

[2] 桑兴旭, 肖维, 杨松林. 沅水流域水电站外部变形监测自动化方案探讨[J]. 价值工程, 2024, 43 (1) : 15 - 17.

[3] 韩荣荣, 柳翔, 吴伟. 水电站大坝外部变形自动化监测技术应用现状分析[J]. 大坝与安全, 2022, (3) : 53 - 57.

[4] 王杰. 智能光伏并网电能质量波动自动化监测技术研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2021, (7) : 113 - 117.

[5] 王斌斌. 水电站安全监测系统多平台整合设计[J]. 工程质量, 2020, 38 (12) : 52 - 55.

摘自《自动化博览》2024年9月刊