摘要：燃煤機(jī)組由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，為了提高企業(yè)競爭優(yōu)勢，本廠作為搭建智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)首批試點(diǎn)單位，搭建基于大數(shù)據(jù)和人工智能的智慧監(jiān)盤系統(tǒng)，從安全、經(jīng)濟(jì)、偏差、故障預(yù)警、可靠性五個(gè)維度對機(jī)組健康度進(jìn)行在線、實(shí)時(shí)、量化評價(jià)。本文詳細(xì)介紹智慧監(jiān)盤系統(tǒng)平臺(tái)的搭建過程，運(yùn)行前端界面的操作使用，模型服務(wù)器建模維護(hù)及整個(gè)架構(gòu)的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算過程，軟件使用中的注意事項(xiàng)和智慧電廠發(fā)展展望。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；PEMS；指標(biāo)；故障預(yù)判

0引言

當(dāng)前，電力需求增長日益放緩，新能源裝機(jī)比重不斷提高，電力行業(yè)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，在信息化的推動(dòng)下正經(jīng)歷著巨大的變革和創(chuàng)新，面臨巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。國家也明確要求堅(jiān)持創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，促進(jìn)新舊動(dòng)能接續(xù)轉(zhuǎn)換，促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，深化大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等研發(fā)應(yīng)用，加快在各行業(yè)各領(lǐng)域推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”[1]。在這樣的時(shí)代背景下，電力企業(yè)大力推進(jìn)智慧電廠的建設(shè)勢在必行。我廠作為試點(diǎn)，首批搭建了智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)（PEMS）。PEMS智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)是基于對國內(nèi)外火力電廠研究，對電廠機(jī)組運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性、運(yùn)行參數(shù)、設(shè)備故障、自動(dòng)投入五個(gè)維度進(jìn)行實(shí)時(shí)評價(jià)，并通過大數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建模優(yōu)化，有效進(jìn)行故障預(yù)警和操作指導(dǎo)的智慧型監(jiān)盤系統(tǒng)[2-3]。

1機(jī)組概況

1號(hào)機(jī)組鍋爐為哈爾濱鍋爐廠生產(chǎn)的單爐膛、一次中間再熱、平衡通風(fēng)、固態(tài)排渣、全鋼結(jié)構(gòu)的超超臨界直流鍋爐，每臺(tái)爐配6套中速磨煤機(jī)制粉系統(tǒng)，汽輪機(jī)為上海汽輪機(jī)廠生產(chǎn)的型超臨界、一次中間再熱、單軸、凝汽式汽輪機(jī)，發(fā)電機(jī)由上海汽輪發(fā)電機(jī)有限公司生產(chǎn)。機(jī)組額定負(fù)荷1000MW。DCS控制系統(tǒng)采用了上海FOXBORO公司的EVO控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)包含DAS、BMS、MCS、SCS等系統(tǒng)。汽輪機(jī)控制系統(tǒng)采用上海汽輪機(jī)有限公司設(shè)計(jì)的DEH控制系統(tǒng)（數(shù)字控制部分采用西門子公司的SPPA-T3000分散控制系統(tǒng)）。

2智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)平臺(tái)搭建調(diào)試

2.1電廠智慧運(yùn)行系統(tǒng)簡介。電廠智慧運(yùn)行系統(tǒng)，包括末端智慧運(yùn)行系統(tǒng)和云端智慧運(yùn)行系統(tǒng)。通過末端智慧運(yùn)行系統(tǒng)，利用電廠的海量歷史數(shù)據(jù)建立過程參數(shù)的預(yù)測模型，形成綜合評估系統(tǒng)，從安全性、經(jīng)濟(jì)性、自動(dòng)化水平及運(yùn)行狀態(tài)等五個(gè)維度對機(jī)組健康度進(jìn)行在線實(shí)時(shí)量化評價(jià)，提前判斷故障，減輕運(yùn)行人員勞動(dòng)強(qiáng)度或者實(shí)現(xiàn)減員增效。通過云端智慧運(yùn)行系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立標(biāo)桿數(shù)據(jù)庫，對電廠提供運(yùn)行指導(dǎo)，提高機(jī)組運(yùn)行效率。利用人工經(jīng)驗(yàn)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、智慧算法和可視化技術(shù)對全局設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行分級和多維度的動(dòng)態(tài)評價(jià)和智慧報(bào)警。將存儲(chǔ)在專業(yè)技術(shù)人員大腦中的模糊的隱性的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)不斷顯化為專家系統(tǒng)規(guī)則和知識(shí)庫。反之，顯化專家系統(tǒng)規(guī)則和知識(shí)庫又可以幫助運(yùn)行人員快速積累運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，減少運(yùn)行人員之間的經(jīng)驗(yàn)差異。通過人機(jī)正向知識(shí)交互，運(yùn)行人員的經(jīng)驗(yàn)和機(jī)器智能不斷迭代增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)調(diào)監(jiān)控。PEMS系統(tǒng)可以大大減輕運(yùn)行人員的監(jiān)盤勞動(dòng)強(qiáng)度，提高機(jī)組運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

2.2前期數(shù)據(jù)收集。前期進(jìn)行數(shù)據(jù)信息收集：①數(shù)據(jù)庫點(diǎn)信息收集。收集機(jī)組DCS點(diǎn)表，包含DCS所有模擬量硬點(diǎn)、中間點(diǎn)（如總風(fēng)量、總煤量、給水流量等）和開關(guān)量的點(diǎn)表。開關(guān)量點(diǎn)要有描述，模擬量點(diǎn)要有高一、高二、低一、低二限報(bào)警值、量程、單位。同時(shí)收集設(shè)備自動(dòng)投入、備用投入、聯(lián)鎖投入點(diǎn)的點(diǎn)名和描述。②收集DCS點(diǎn)表中所有點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)。半個(gè)小時(shí)一個(gè)數(shù)，跨度一年。③DCS畫面及測點(diǎn)畫面布置圖。④汽輪機(jī)、鍋爐、電氣三個(gè)專業(yè)的運(yùn)行系統(tǒng)圖。⑤鍋爐、汽機(jī)、電氣專業(yè)運(yùn)行規(guī)程。⑥電廠重要輔機(jī)（送風(fēng)機(jī)、引風(fēng)機(jī)、一次風(fēng)機(jī)；給水泵、凝結(jié)水泵、循環(huán)水泵）的性能曲線圖。

2.3智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)平臺(tái)搭建。在電廠的生產(chǎn)控制區(qū)部署電廠末端智慧運(yùn)行系統(tǒng)，通過態(tài)勢感知系統(tǒng)安全區(qū)鏈路，將數(shù)據(jù)回傳至中心服務(wù)器。在電廠生產(chǎn)控制區(qū)借用一臺(tái)操作員站作為OPC服務(wù)器。OPC服務(wù)器經(jīng)過接口機(jī)、麥杰盒子再到正向隔離，經(jīng)過交換機(jī)將數(shù)據(jù)送至安全區(qū)模型服務(wù)器，再經(jīng)過數(shù)據(jù)服務(wù)器匯總后通過VPN安全網(wǎng)關(guān)、VPDN加密后傳輸至中心服務(wù)器及集團(tuán)服務(wù)器。同時(shí)中心云數(shù)據(jù)平臺(tái)下發(fā)安全情報(bào)到各場站，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、分析和反饋的閉環(huán)安全防護(hù)策略，保障電廠網(wǎng)絡(luò)的安全。電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與電廠網(wǎng)絡(luò)隔離開，邊界采用隔離設(shè)備進(jìn)行隔離，數(shù)據(jù)經(jīng)過模型服務(wù)器及數(shù)據(jù)服務(wù)器后傳至集團(tuán)數(shù)據(jù)中心和北京中能云數(shù)據(jù)中心。其中麥杰盒子是Dass部署的硬件載體，用于連接現(xiàn)場設(shè)備，獲取設(shè)備數(shù)據(jù)。盒中有一套麥杰數(shù)據(jù)采集管理軟件Dass，Dass是一套在邊緣端運(yùn)行的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用程序，主要用于配置數(shù)據(jù)的采集，存儲(chǔ)，上傳，并對這些進(jìn)程守護(hù)，確保其穩(wěn)定運(yùn)行，是數(shù)據(jù)能穩(wěn)定可靠地從設(shè)備端獲取出的基礎(chǔ)。具體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖如圖1。

2.4運(yùn)行前端監(jiān)視平臺(tái)。運(yùn)行前端監(jiān)視平臺(tái)，如圖2，將一臺(tái)機(jī)組劃分為24系統(tǒng)，每個(gè)系統(tǒng)都分為五個(gè)維度對機(jī)組健康度進(jìn)行量化評價(jià)。五大性能指標(biāo)：安全指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、參數(shù)分析、故障預(yù)警、自動(dòng)投入。一個(gè)系統(tǒng)中的安全指標(biāo)和故障指標(biāo)都是一票否決制，取所有參數(shù)的最低分作為此系統(tǒng)此維度指標(biāo)得分。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和偏差指標(biāo)都是有一個(gè)的綜合評估算法得來，可靠性就是自動(dòng)和備用的投入率直接來計(jì)算的。每個(gè)系統(tǒng)的總得分是安全指標(biāo)占50%，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)占10%，偏差指標(biāo)占10%，故障預(yù)警指標(biāo)占20%，可靠性指標(biāo)占10%。每個(gè)系統(tǒng)每個(gè)評價(jià)指標(biāo)點(diǎn)進(jìn)去，最低分排在最上面，點(diǎn)擊對應(yīng)的參數(shù)可以查看相關(guān)曲線。畫面右側(cè)報(bào)警信息也是按分?jǐn)?shù)從低到高進(jìn)行排列，而且將安全指標(biāo)和別的指標(biāo)報(bào)警顏色做了區(qū)分，點(diǎn)擊報(bào)警信息可以鏈接到對應(yīng)的系統(tǒng)和報(bào)警參數(shù)信息。畫面下面會(huì)詳細(xì)記錄每次的操作記錄，哪個(gè)登錄的賬戶在什么時(shí)間進(jìn)行了什么操作。運(yùn)行平時(shí)根據(jù)這一張畫面可以大概了解機(jī)組的重要參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)，有助于提前預(yù)判故障的發(fā)生，由被動(dòng)處理變?yōu)橹鲃?dòng)發(fā)現(xiàn)。

2.5模型服務(wù)器建模。運(yùn)行前端監(jiān)視平臺(tái)監(jiān)視查看機(jī)組健康度，最終需要維護(hù)就要進(jìn)入到后臺(tái)的維護(hù)模型界面。在模型維護(hù)菜單中有連接設(shè)置、結(jié)果分析、模型維護(hù)、變量維護(hù)、賬戶維護(hù)、重載模型。連接設(shè)置，進(jìn)行將模型服務(wù)器的模型維護(hù)軟件與數(shù)據(jù)服務(wù)器建立連接，點(diǎn)擊啟動(dòng)，選擇實(shí)時(shí)診斷才開始進(jìn)行診斷，交替顯示等待數(shù)據(jù)和正在計(jì)算。結(jié)果分析可以匯總顯示DCS所有模擬量點(diǎn)的安全、經(jīng)濟(jì)、參數(shù)動(dòng)態(tài)偏差評分。變量維護(hù)可以對模型服務(wù)器中數(shù)據(jù)庫點(diǎn)表進(jìn)行增加和刪除。賬戶維護(hù)可以建立不同級別的賬戶，設(shè)置不同的權(quán)限。變量維護(hù)可以對24個(gè)子系統(tǒng)包含的模型進(jìn)行修改優(yōu)化，也可以對每個(gè)子系統(tǒng)的五大性能指標(biāo)進(jìn)行修改優(yōu)化，結(jié)合各個(gè)廠機(jī)組實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行不斷優(yōu)化，可以使得各個(gè)模型的預(yù)判功能發(fā)揮到最優(yōu)。一個(gè)系統(tǒng)中的安全指標(biāo)是需要設(shè)置報(bào)警值和跳閘值的測點(diǎn)勾選安全指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和偏差指標(biāo)都是基于采集到的海量數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別出的邊界值，實(shí)時(shí)值與大數(shù)據(jù)判斷的期望值的偏差在大數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別的正常范圍內(nèi)不減分，超出范圍外，參數(shù)實(shí)時(shí)值在“高邊界”、“低邊界”之間，得分為100分；當(dāng)超出高、低邊界，處于“高報(bào)警”、“低報(bào)警”之間時(shí)，得分為70-100分；當(dāng)超出高、低報(bào)警，處于“高跳閘”、“低跳閘”之間時(shí)，得分為0-70分；當(dāng)達(dá)到高、低跳閘值時(shí)，得分為0分。故障預(yù)判是設(shè)備、系統(tǒng)的性能評估，比如汽泵性能評估模型，評估汽泵當(dāng)前工作狀態(tài)下的理論揚(yáng)程與實(shí)際揚(yáng)程偏差，在汽泵轉(zhuǎn)速和出口壓力已知的情況下，計(jì)算泵的揚(yáng)程，評估方法為按實(shí)際值與期望值偏差分布評估。可靠性就是利用表達(dá)式模型計(jì)算自動(dòng)和備用的投入率。其中數(shù)據(jù)相關(guān)變量維護(hù)可以針對模型中使用的變量進(jìn)行增減，優(yōu)化模型。當(dāng)對模型變量修改后需重新建模，在模型維護(hù)管理界面左上角“模型數(shù)據(jù)操作”中點(diǎn)擊“采集數(shù)據(jù)”→“數(shù)據(jù)清洗”→“訓(xùn)練模型”完成建模�；蛘咭绘I點(diǎn)擊連續(xù)操作直接完成上面三步。最后，所有的修改結(jié)束后都要回到菜單進(jìn)行重載模型，這樣才能修改成功。

2.6數(shù)據(jù)流傳輸。數(shù)據(jù)流的流向是接口機(jī)通過OPC服務(wù)從DCS采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過麥杰盒子、交換機(jī)送至數(shù)據(jù)服務(wù)器儲(chǔ)存，數(shù)據(jù)服務(wù)器將帶有時(shí)間戳的數(shù)據(jù)送至模型服務(wù)器，模型服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)接收、運(yùn)算、出結(jié)果，將計(jì)算出的數(shù)據(jù)送至數(shù)據(jù)服務(wù)器，數(shù)據(jù)服務(wù)器接收存儲(chǔ)，模型服務(wù)器上的前端運(yùn)行監(jiān)視畫面再讀取數(shù)據(jù)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。其中接口機(jī)中數(shù)據(jù)點(diǎn)表、麥杰盒子中DASS的數(shù)據(jù)點(diǎn)表和模型數(shù)據(jù)庫中點(diǎn)表是一一對應(yīng)的，要是增加測點(diǎn)，都要按照各自標(biāo)準(zhǔn)的格式進(jìn)行一一對應(yīng)的增加，刪除也要注意數(shù)據(jù)的流向，否則可能造成數(shù)據(jù)故障報(bào)警。從數(shù)據(jù)流向來看，這個(gè)后臺(tái)的系統(tǒng)模型維護(hù)軟件不能關(guān)，否則模型維護(hù)軟件就會(huì)斷開與數(shù)據(jù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的連接，同時(shí)不再進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，即不再實(shí)時(shí)進(jìn)行計(jì)算、發(fā)送計(jì)算結(jié)果至數(shù)據(jù)服務(wù)器，所以前臺(tái)運(yùn)行監(jiān)視畫面無法讀取到新的診斷數(shù)據(jù)。

3結(jié)論

在PEMS運(yùn)行初期，技術(shù)人員和電廠人員根據(jù)現(xiàn)場設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況，逐個(gè)對評分低的參數(shù)、設(shè)備進(jìn)行核查，根據(jù)實(shí)際情況對設(shè)備報(bào)警高低限和動(dòng)態(tài)偏差限值進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后前端監(jiān)視平臺(tái)一個(gè)畫面就可以真實(shí)反映出機(jī)組目前的運(yùn)行健康狀態(tài)，很大程度上減輕了運(yùn)行人員的監(jiān)盤壓力，不用不停地翻看畫面。運(yùn)行人員根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的評分和提前預(yù)警情況可以提前預(yù)判設(shè)備故障，將故障消除在萌芽狀態(tài)。維護(hù)人員也可以查看監(jiān)盤系統(tǒng)，及時(shí)了解設(shè)備狀態(tài)，提前進(jìn)行檢修維護(hù)或定期工作，降低設(shè)備發(fā)生故障的概率和風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也減輕夜間值班的壓力。最終實(shí)現(xiàn)PEMS的愿景，少人值守，運(yùn)維兩便，通過一個(gè)監(jiān)視總圖就可對機(jī)組全參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，由原先被動(dòng)等待故障發(fā)生轉(zhuǎn)變?yōu)閷⑹鹿暑A(yù)警在萌芽狀態(tài)。本廠智慧電力生產(chǎn)監(jiān)盤系統(tǒng)的成功搭建，不僅本廠向智慧電廠建設(shè)邁了一大步，同時(shí)也為其他火電廠提供了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。智慧電廠建設(shè)目前仍然處于摸索階段，但是在國家“兩化”融合方針和節(jié)能減排政策等因素的驅(qū)動(dòng)下，智慧電廠的建設(shè)將成為電力行業(yè)發(fā)展的一大趨勢。

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作者:李嬌 印偉 單位:國家電投集團(tuán)協(xié)鑫濱海發(fā)電有限公司