1      方案背景与目标

随着碳达峰、碳中和目标及“工业4.0”和“互联网+”理念的提出，智能发电技术已成为全面提高电力系统运行效率、推动能源革命的必然趋势。国内外多家能源企业及自动化公司对电厂运行智能辅助驾驶系统技术进行研究，但尚无成熟应用，且目前电厂运行智能辅助驾驶系统概念并无行业标准，电厂运行智能辅助驾驶系统建设架构及内容存在明显差异。

科远智慧基于丰富的智能控制行业应用经验，以解决行业痛点为目标，融合大数据、专家知识等最新技术，推出电厂运行智能辅助系统。系统充分利用现场已积累的海量数据和新增的运行数据，通过将智能技术与控制技术深度融合，实现火电厂智能监测、预警诊断及运行优化等应用功能，构建灵活、安全可控、高效运行的智能控制体系，实现发电生产过程中数据-信息-知识的快速转化和循环交互，有效提升生产过程安全性和经济性，推动发电生产过程运行控制模式发生深刻变化，促进行业转型发展。

2024年8月，科远智慧、大唐南电共同承担的“电厂运行智能辅助系统技术研究及应用”顺利通过中国自动化学会专家鉴定：该项目成果整体达到国际先进水平，其中智能系统与DCS有机高效融合技术达到国际领先水平。

2      方案详细介绍

图 系统架构

2.1 四大功能：

智能控制技术平台

平台充分利用现场已积累的海量数据和新增的运行数据，基于专家知识、机器学习等先进算法，采用机理分析+数据建模方式，实现生产数据、算法、算力的深度融合，通过低代码和无代码，为机组智能分析、智能优化、智能监盘等功能提供稳定高效的底座支撑。

智能分析

通过对电厂设备及系统参数进行数据挖掘、二次计算与能效分析，实现性能计算与耗差分析、启动过程评价、工质与能量平衡分析等功能，替代运行人员完成大量繁琐的数据监测和初步分析工作，将智算结果推送给运行人员辅助监盘，降低人员工作量，提升电厂工作效率。

智能优化

基于数据挖掘与分析、智能算法、机理建模和机器学习等技术，在考虑设备及工艺系统运行特性的基础上，对锅炉、汽机、辅机等系统设备节能潜力进行深度挖掘，实现工况寻优、脱硫优化、风煤比优化、汽机冷端优化、吹灰优化、二次风优化、三大风机工况智能调整、磨煤机优化、锅炉氧量优化等分析与优化功能，使机组更加经济、高效、环保的运行，降低能源消耗，提高发电运行经济性。

智能监盘

采用大数据分析、人工智能和专家系统等对电厂历史运行、试验调整等数据进行机器学习，将电厂运行知识和经验进行数字化、模型化，为电厂机组、设备和参数建立监督模型，通过模型预测实现多种工况下运行参数的智能预警和典型设备/工艺系统智能诊断，降低设备发生故障的概率和风险，实现智能监盘系统代替或部分代替人工监盘。 

2.2 技术创新性及先进性：

方案聚焦火力发电行业长期存在的运行痛点，开发了具有稳定、灵活、开放的微服务架构平台，基于此技术平台底座建设全面、先进、实用的智能监测、智能预警、故障诊断及优化运行的电厂运行智能辅助驾驶系统，能够对发电运行人员日常监盘起到很好的辅助监盘作用并能够提高机组的高效运行能力。主要创新点如下：

1）   开创性地研发了电厂运行智能辅助驾驶系统与分散控制系统在数据流、控制流以及人机交互方面的一体化融合技术，在保障机组安全运行的前提下，实现电厂运行智能辅助驾驶系统与DCS系统深度融合，赋予DCS更加智慧的功能拓展，避免了智能化功能与电厂实际业务脱离的问题。

2）   成功研发了智能控制技术平台，具备多模态数据接入、短时数据缓存、结构化管理及大数据清洗的预处理技术功能。基于算力需求的分布式运算，合理的进行资源管理，满足大数据及人工智能算法建模需求；基于Python语言自定义算法及多类型数据接入提供了更强的智能化算法扩展性功能；平台特有的报警抑制、报警搁置、报警收藏及故障案例库等功能极大的提高了平台操作便捷性。

3）   基于运行规则及人工智能算法的工艺测量参数异常分析，能够全天候、全过程辅助发电运行人员对重要参数进行监控，提前发现异常并报警提示，防止小故障演变成大事故。

4）   基于MGM/MSM等智能算法，利用先进的电力数据挖掘手段，结合发电厂重要设备、系统的故障机理，构建了发电厂故障预警与诊断方法。利用专家知识，精准分析设备、系统运行状态，提前预警潜在故障，并提供可视化的故障分析与解决方案，为电厂的稳定运行提供有力支持。 

图 智能辅助系统界面 

2.3 优异的性能指标：

l  智能控制技术平台

(1)   高可用的微服务架构体系，接口响应速度小于100ms，1000+并发响应速度小于500ms；

(2)   高性能计算服务，单个服务进程内存占用小于100MB，最小支持50ms计算周期；

(3)   海量数据存储能力，最大千万级关系数据存储和十万级实时数据存储；

(4)   实时数据读取能力，单服务最大支持每秒100000+测点数据读取；

(5)   实时数据写入能力，单服务最大支持每秒10000+测点数据写入；

(6)   多种数据源接入能力，支持70多种数据源接入；

(7)   内置数百种计算函数与功能块，支持常用数学函数、类型转换、位运算指令、比较指令等；

(8)   支持arm、mips、x86等多种架构处理器运行；

(9) 支持windows、linux等跨平台运行；

(10) 可在DCS控制网络层面操作DCS过程数据变量，实现跨控制器的顺序控制、规则推理、逻辑计算、高级报警及事件处理等功能。

l  智能监测

性能计算与耗差分析指标误差5%以内；

l  智能监盘

预警准确率97%；误报率低于3%；无漏报；

l  运行优化

(1)   风煤比优化、氧量优化、配风优化：锅炉燃烧效率提高0.2%~0.5%，NOx生成量减少10%~15%；

(2)   吹灰优化：单次投用吹灰器数减少2~5个，月均吹灰次数减少3次，月均尾部烟道超温次数减少3次。

3      代表性及推广价值

3.1  应用成果：

科远智能运行辅助系统自发布以来，承接了大唐南电、浙能六横、粤电大埔、宿州钱营孜、国信沙洲、蒙能科右中、盘江普定、国能舟山等数十家发电企业智能运行辅助系统的建设，对燃煤机组的生产工艺、设备状况、组织机构、控制系统、各系统接口方式都非常地了解，目前多个项目己投运，并得到了客户的充分认可。 

电厂运行智能辅助系统以广泛梳理火电机组运行监盘工作经验为基础，利用大数据分析、人工智能与机器学习等先进技术，重点关注监盘工作的普遍痛点和盲点，智能辅助运行监盘人员全面掌握机组、系统、设备运行情况，主要实现机组多维指标智能监盘、简洁高效的智能预警、试验与设备轮换等定期工作实时提醒、系统及设备异常标准化识别与处理指导。指导并智能监护监盘人员正确、安全的完成各项运行操作内容，提高集控运行工作效率、降低运行人员工作量。

系统设计充分考虑后续推广应用需求，其功能具有可复用性，可实现快速实施，系统定制与扩展灵活便捷，可推广至不同类型火力发电机组以及化工等领域。电厂运行智能辅助系统推动发电生产过程运行控制模式发生深刻变化，促进行业转型发展，具有较好的推广应用前景。 

3.2 显著效益：

l  提高电厂经济效益

当前电厂面临运行效率低、能耗高、维护复杂等问题，而建设智能优化模块可显著提升效率、降低成本，优化资源配置，推动电厂向更高效、智能、环保的未来发展。

l  变被动防御为主动防御

DCS系统大多采用反馈机制，当设备参数超固定上下限后才会报警；智能运行辅助系统采用大数据+人工智能+专家系统算法，能提早发现故障的征兆，进行预警，避免设备故障进一步加大。

l  提高设备可靠性

通过全系统单参数的死点、晃动、速率、偏差等异常监测，预判设备故障，将故障消除在萌芽状态。维护人员通过监盘系统，可及时了解设备状态，提前进行检修维护或定期工作，降低设备发生故障的概率和风险，提高设备运行的可靠性。

l  固化、传承运行专家经验

通过智能控制技术平台，接入控制系统的参数及设备状态，将运行人员平时对故障判断的机理逻辑进行组态，将高水平的监盘人员经验赋能给整个团队，提升整体运行水平，提高组织的管理能力和抗风险能力。