1、方案背景与目标

当前，火力发电厂在燃料管理，特别是煤炭掺配环节，普遍存在自动化程度低、依赖人工经验、信息孤岛现象严重、掺配精度与经济性难以最优等问题。传统管理模式主要面临以下挑战：

（1）燃料从接卸、存储、掺配到上煤的全流程各系统相对独立，数据无法有效互通，难以形成协同优化的决策支持；

（2）煤场管理依赖人工盘煤和记录，数据更新滞后，存煤状态（如煤种、煤质、位置）无法实时精准掌握，影响掺配方案的准确性；

（3）堆取料机、输煤皮带等关键设备仍需人工操作，作业效率与安全性有待提升，且人力成本高昂；

（4）掺配方案的制定多基于历史经验和静态数据，无法根据实时负荷、煤场动态库存、锅炉燃烧需求等多源信息进行快速、精准的优化计算，导致经济效益未能最大化；

（5）入炉煤质难以实时测量，原煤仓内煤质混合演化过程不清晰，影响燃烧优化的精确性。

上述问题严重制约了电厂燃料管理的精细化、智能化水平和经济效益的提升。本系统建设一套覆盖燃料从入厂到入炉全流程的智能掺配系统，通过集成卸船机无人化系统、智能掺配系统、数字化煤场管理系统、堆取料机无人值守系统、一键自动上煤系统以及基于虚拟感知技术的入炉煤质分析等核心模块，构建一个数据驱动、智能决策、自动执行的燃料管控体系，实现煤炭掺配过程的全面智能化和自动化，最终达到降本增效、安全环保的目标。

2、方案详细介绍

2.1.主要研究内容

本项系统围绕实现燃料全流程智能化管理的核心目标，重点开展以下研究内容：

（1）全流程一键掺配管控平台研发与集成

构建统一的软件平台，作为整个系统的“智慧大脑”，实现对各子系统数据的集中采集、存储、治理、分析与可视化。平台需具备强大的数据整合能力、算法引擎和开放接口，为上层应用提供支撑。

（2）智能掺配核心算法与模型研究

深入研究并开发适用于火电掺配场景的优化算法。重点包括：基于含约束遗传算法的多目标掺配优化模型；融合人工神经网络与量子灰狼算法的锅炉燃烧过程仿真与评估模型；以及针对原煤仓混合过程的煤质特性演化模型。

（3）数字化煤场管理系统建设

利用激光扫描、三维成像技术，实现煤场三维形态的实时精准建模与动态更新。建立包含煤种、煤质、重量、位置、时间等多属性的煤场数据库，为智能掺配和精准取料提供数据基础。

（4）关键设备无人化/自动化改造与集成

堆取料机无人值守系统：研究高精度定位、自动路径规划、恒流量控制等技术，实现堆取料机的全自动、无人化作业，并与管控平台指令无缝对接。

输煤程控DCS系统升级改造：对现有DCS系统进行硬件扩容和软件逻辑升级，将堆取料机、卸船机、巡检机器人等纳入统一程控，实现上煤流程的集中监控和自动化连锁控制。在DCS系统中开发自动控制逻辑，设计与堆取料机无人值守系统、智能掺配系统联动的自动卸煤/上煤控制逻辑，实现从船舱卸煤到煤场和煤场取料到原煤仓上煤的全程“一键式”自动执行，大幅减少人工干预。

（5）基于虚拟感知技术的入炉煤质分析应用

研究通过数据融合与建模技术，在不增加在线监测仪表的情况下，实现对入炉煤质特性的实时预测与修正。将入厂煤质、盘煤数据、原煤仓模型与掺配过程关联，构建入炉煤质“虚拟传感器”。

2.2关键技术

（1）多源信息融合与智能建模技术

a、煤场多源信息融合感知技术

煤场智能感知系统主要是通过激光扫描传感器和煤质检验系统分别获取煤场料堆形态变化数据以及煤质化验数据，构建动态煤堆煤质分布与作业过程形态实时更新机制，实现对煤场物理状态的全方位、高精度感知。

b、三维数字化煤场建模技术

通过激光扫描获取的煤场形态与位置数据，进行三维重建与可视化，形成动态、直观的三维模型。该模型集成燃煤的煤种、煤质、重量及供应商等多维度属性信息，构建分层、分堆的多属性数据体系，为后续的智能掺配与库存管理提供精准的数据基底。

c、煤场智能管理与决策支持技术

项目采用高精度传感器和计算机软件技术，三维展现储料分布的位置、形态及煤质信息，为煤场管理提供了真实、高效、全方位的数据信息，并在此基础上结合电厂的生产管理要求，开发试用智能掺配、科学采购等指导功能模块，将煤场精细化管理提升到一个新的台阶。

（2）基于约束的遗传算法和多源数据的智能掺配技术

根据煤场存煤情况，针对一个确定时间段的负荷预测曲线，运行基于约束的遗传算法的智能掺配系统，在保证安全运行的前提下获得该时间段内燃煤经济性最优的机组掺配方案。预测过程中需要使用多源数据的掺配策略优化评估模块预测锅炉效率，并且依靠基于煤质特性演化模型作多源数据的掺配策略优化评估模块中人工神经网络输入数据。

（3）全流程作业自动化技术

通过将自动化控制、定位技术、无人化技术等先进技术应用于主要作业设备及程控系统中，构建满足接卸、存放、输送等各环节自动化作业要求的控制系统，作为智能决策的执行机构，是整个项目的主要智能执行环节。

a、煤场堆取料机无人值守系统

通过矢量三维建模技术，对圆形煤场及堆取料机进行精确建模，结合各类传感器与数据通讯设备，实现设备姿态与料堆形态的实时感知与动态更新。智能控制系统支持多种工况下的自动堆取料工艺模式，实现恒料流取料，并通过远程监控中心实现堆取料机的自动化作业。

b、输煤程控系统集成与升级技术

通过建立统一的操作体系与接口协议，实现堆取料机、卸船机等各子系统间的无缝衔接与逻辑联动。对程控系统作业流程程序进行升级，纳入新的自动控制逻辑，并通过通讯方式实现设备联锁与保护功能，达到“一键启停”的智能化作业水平。作业智能化也意味着作业方式将由原有的分散作业进步为集中流程化顺控作业，对于原有系统的控制点增加需要同时考虑到对原有控制器、网络资源的占用，形成完善、可靠的程控方案，其主要实现将在原有PLC基础上实现I/O点的增加和控制器的升级。

（4）基于虚拟感知技术的煤质分析研究

构建煤质分析系统，并与数字化煤场、智能掺配、堆取料机无人值守、一键上煤等系统深度集成。该系统基于历史与实时数据，运用机器学习等先进算法，实现对原煤仓内煤质演化的动态建模与精准预测。通过提供实时煤质数据，为优化煤炭存储策略、计算最佳掺配比例、精准执行堆取任务及选择合适上煤策略提供关键数据支撑。

2.3.创新点

（1）构建了输煤全流程的智能化集成系统

构建了首个覆盖输煤“卸、存、取、配、输”全流程的智能化集成系统。本项目并非孤立技术的简单堆砌，而是从电厂输煤管控全局业务出发，进行顶层设计和系统集成。首次将智能掺配、数字化煤场、堆取料机无人值守、卸船机无人值守、一键自动上煤及虚拟感知煤质等模块深度整合，形成了一个数据自动流动、任务自动执行、效果闭环优化的有机整体，实现了从“单点自动化”到“流程智能化”的跨越。

（2）基于遗传算法和多源数据的掺配系统

原煤仓混合加煤工况的煤质演化的实验和数值模拟研究的创新：掺配流程中煤质特性演化建模的创新点主要体现在对原煤仓内混合加煤工况的动态建模与煤质预测机制的突破性探索。针对电厂运行过程中频繁出现的煤种切换及分层混合现象，本项目创新性地提出基于实验观测与数值模拟相结合的煤质特性时序演化建模方法。通过构建不同煤种在仓内混合、分层与下料过程中的动态行为模型，系统揭示出口混煤比随下料重量变化的非均匀演化规律。该方法突破了传统配煤技术仅依赖静态平均煤质参数的局限，实现了工业规模级的煤质变化动态建模。

含约束的遗传算法模块开发的创新：本项目在系统工程与工业落地层面形成了一套面向长时窗（≥12小时）负荷调度的分时段滚动优化与全局协同机制。围绕“机组—磨位—堆/批”三层指派结构，系统将负荷指令、设备可用性与料场可取资源在时间维度上统一建模，通过候选方案生成与人工可选的决策流，实现“当前区段最优”与“后续区段稳健”的统筹。算法内核采用可插拔的约束—罚则体系封装安全与运行禁忌，避免将敏感阈值外泄，且支持规则增删与在线校准；评估侧同步产出平均热值、平均灰/硫、预测最大发电功率等可审计指标，支撑值班人员对方案优劣的可解释复盘。接口侧构建了面向上游控制系统的幂等“双阶段”下发流程：先对不可用磨位执行一次性清理，再整体下发更新口径，并在“网络可达但返回异常”的工况下提供稳态兜底，确保班组执行不被阻断。数据治理上，系统以“堆—批—性质—磨状态—负荷曲线（区分机组）”为主线，仅新增必要的演化/校准特征与编号管理，保证历史版本的方案、回执与人工选择可追溯。综上，本项目的智能掺配系统实现了“长时窗多约束的滚动协同优化 + 工业级稳态下发 + 可解释可回溯”的一体化研发路径，在不暴露商业机密与关键参数的前提下，显著提升跨时段综合经济性与运行鲁棒性。

基于多源数据的掺配策略优化评估建模的创新： 面向SIS/DCS/燃料化验/环保监测等多源数据，先进行稳态筛选、异常剔除与特征降维，形成高质量样本库；以“煤质-工况-运行”特征训练ANN，作为对锅炉效率的“虚拟锅炉”高精度仿真器；将ANN嵌入量子灰狼算法（QGWO）搜索环，以上煤指派与操作量为决策变量、以炉效与煤耗综合经济性为目标，利用量子编码提升全局搜索与收敛稳定性，迭代寻得最优炉效预测与参数组合；工程上把“预处理—ANN推理—QGWO寻优”封装为可调用模块，支持离线回溯与在线推荐/闭环切换，并预留模型滚动校准与更新机制。通过“ANN仿真+QGWO寻优”的融合，本项目在不暴露业务阈值的前提下，为智能掺配获得更精准的炉效预测与全时段经济性最优提供可复用核心内核。

（3）基于虚拟感知技术的煤质分析

原煤仓建模的创新：原煤仓建模是入炉煤虚拟感知技术的应用的核心环节，它关注的是原煤仓中煤炭的质量分布和演化规律。传统的原煤仓建模方法通常使用经验模型或简单的统计方法进行建模，无法准确描述原煤仓中的动态过程。创新点在于引入先进的数据分析和建模技术，如机器学习、人工智能和深度学习等，以提高原煤仓建模的准确性和预测能力。通过对大量的历史数据进行分析和学习，可以建立更精确、可靠的原煤仓模型，实现对煤炭质量演化的预测和监测。实时跟踪监测进入煤仓的煤种、煤质、煤位等信息，图形展示各原煤仓的存煤状态，在线计算煤仓中当前煤种的煤量可以维持燃烧的时间，可按预设提醒时间在更换煤种或者仓烧空之前给出提示。

（4）输煤全流程一键调度系统

本系统通过对燃料系统的全面集成与自动化升级，构建了高效、智能的燃料全流程一键自动控制系统。在卸煤环节，系统基于来船信息、煤场库存及上煤方案，由智能掺配模块自动生成堆煤策略并分派堆料任务；运行人员审核后，数字煤场模块联动堆取料机与DCS输煤程控系统，实现从卸船机无人驾驶到皮带输送、堆料作业的全流程自动化，任务结束后自动停运设备。在上煤环节，系统依据日负荷预测、煤质分区、经济掺烧及环保约束，通过智能算法生成分时段上煤方案，经确认后自动启停取料机及相关输煤设备，精准向指定煤斗供煤。系统实现了卸煤与上煤全流程的设备自动控制，涵盖堆取料机路径选择、堆取料机工作面切换、皮带启停、三通切换与犁煤器操作，大幅降低人工干预，整体系统具备高度自动化与智能化水平，有效实现了现场“无人化”作业与精益燃料管理。

（5）创新应用了高精度移动扫描的数字化煤场系统

本系统创新性地采用高精度环形轨道式冗余移动平台，集成激光扫描与智能算法，实现了对圆形煤场的全自动、高精度盘煤。本项目突破了固定扫描的视野局限，通过移动平台连续行走获取完整三维点云数据，有效避免扫描盲区；结合煤堆三维建模与体积计算，显著提升了盘煤效率与精度，解决了传统方式劳动强度大、数据不准的行业痛点，为燃料精细化管理提供了可靠的技术支撑。