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南京科远自动化集团股份有限公司智慧电厂研究中心副总经理潘海禄在2019年智慧电厂论坛(第一期)分享了《基于工业互联网的智慧电厂》,北极星电力网、电力头条APP将对大会进行全程直播。
直播地址:2019年智慧电厂论坛(第一期)
潘海禄:我今天给各位领导汇报的是基于工业互联网的智慧电厂,其实我们认为工业互联网在电力行业上的应用,其实就应该叫智慧电厂,这是我们的一个理解。
下面把我们主要做的一些模块内容跟各位汇报,智慧电厂价值的思考,从安全方面,从经济方面,从环保方面等等进行一些思考。
从2000年开始,到2016年,我们认为这个已经是我们国家电厂已经经历并且成熟了数字化电厂,因为现在也有叫数字电厂,我们认为这个阶段数字电厂已经实现了。包括尤其以自动化系统为代表的自动化电厂,包括以SIS、MIS为代表的信息化电厂已经在国内得到了广泛应用,所以数字电厂在我们国家已经实现了。
当然了,我们现在也不得不承认,其实现在建设的智慧电厂跟我们心目中的智慧电厂还是有很大的差距。真正的智慧电厂如果能达到无人,我想不叫智慧都不太可能了,是这样一个发展历程。
刚才主持人也讲了,我们认为信息化电厂做得比较好,其实还不是智慧电厂。自动化程度比较高的,也不是智慧电厂。数字化电厂当然是一个比较概括的,它也不是智慧电厂。到底智慧电厂是什么东西呢?我们认为其实应该就是在数字化电厂的基础之上,广泛地运用一些智能技术给电厂带来安全、经济、环保等指标的提升,直至减人增效。这是我们对智慧电厂的一个理解。
这是我们公司做智慧电厂的一个模块构成,在门口的展板上面也会有这个体现。
最底层,当然是我们的智能技术了,这里面比如说刚才讲云大智物移,包括三维可视化,甚至虚拟现实、增强现实等等。另外一个是智能化DCS支撑,这些都可以使得我们从技术上面,从政策导向上面可以做一些尝试。
在智能化设备上面,也有很多。
在智能控制层,这边也有一些模块。上面有一个管控平台,这也是在我们最开始讲的,上面是管控层的一些模块。
工业互联网平台,这张图可能大家都比较熟悉,包括上午一位朋友也把这个图展现给大家了。当然了,可能下面边缘层没有写出来,但是边缘层我们公司是有一定经验的,包括当时在江苏省和山东省的一个电厂项目,可以把大量的主流的PRC、DCS等等这些数据化设备都能力存储上来。上面的IaaS层已经有非常成熟的方案,PaaS和SaaS层这个模块会详细介绍。
PaaS层主要是讲平台的架构,我们所打造的这个平台,其实我觉得非常有必要,哪怕是现在有的电厂去做智慧电厂建设的时候,也是先上了部分模块,但是我们感觉到,最后还是需要这么一个平台的支撑,这就是我们一个系统的平台架构。
这里面包含的内容,比如有实时数据库、科学推理平台。我们认为其实搞智慧电厂建设,需要我们各家的参与。但是这些知识大多数都是在我们电厂内部,其实我们想能不能提供这样一个平台,把电厂里面的一些知识通过这个平台展现出来,这样就是最好的,可以达到事半功倍的一个效果。
什么意思呢?我们可以把这个平台的接口做好,包括里面科学推理的模块,比如说人工智能的模块封装好,电厂可以利用这个平台进行二次设计。举个例子,比如说你知道设备的故障跟哪些参数有关,可以利用这个平台做一些拖拽、连线,把这个故障诊断出来。当然这个模块做得比较成功,我们可以再进行二次封装,这就是我们提供的一个科学推理的平台,这是在我们大平台里面的一个功能。
包括物理对象的仿真建模,其实我们认为工业互联网的一个核心就应该是基于机理的建模+大数据,这是我们目前所能理解到的这一层面。包括物理对象与仿真建模、业务流程建模,还提供大量的可视化图表、提供信息推送的平台,这个平台里面也有三维驱动的引擎以及手机APP应用等。
说了这么多,其实就是想通过这个平台的提供,让我们电厂,你的知识通过低代码化,就可以把你的知识贡献出来,反过来给电厂带来价值。
刚才讲的,这是我们一个平台这一块的功能。
下面就是我们在智慧电厂建设中,上面你叫APP也好,叫SaaS应用也好,一些功能模块。
这是我们在控制层做的一些尝试,比如说优化服务器,这里面可以做到性能计算、优化运行等等,包括转机的诊断、运行、设备故障参数的诊断等等。
优化运行,其实也是原理非常简单,也是基于现有的DCS大量的数据,可以进行工况的识别分析,找到与当前工况相似的历史上若干个同类的工况,并且进行最终的一个计算,得出它的一些约束条件。比如说如果你以经济性为考量的话,比如说锅炉效率是不是最高,可以找到历史同类的工况,看它的效率是不是最高的。我找到这样的工况,反过来可以对你现在的运行进行一个指导,可以使得你目前的机组运行水平始终运行在一个最高的经济性或者是环保最低的情况之下,这是我们优化运行的一个机理。
智能燃烧这个模块,其实我们在大唐南京发电厂的案例里面也有一定的,明天大家也会去参观。
智能燃烧这里面做了哪些举措呢?上午有一位专家讲到做智慧电厂要有一个感知,其实在锅炉这一块有很多不可感知的东西。比如说我们锅炉CT所做的这件事情,就是里面炉膛内部温度场的一个分布情况。其实不只是温度场,包括一氧化碳氧量等等都可以通过这种方式测量出来,这是一个感知的东西,我们用锅炉CT这个产品来解决。
还有一个,我们现在比较苦恼的是煤质的多变,我们无法测量,甚至无法在线测量,这个也是有一个叫煤质软测量模块,它的原理很简单,可以通过离线的一些煤质测量的数据,加上我们后端DCS数据进行一个建模分析,我可以反推出来当前水煤比的情况下,目前煤质大约是一个什么样的热量,这个可以测出来。当然了,这是一个总的进煤的情况。
如果是末的情况也是可以测量的,这个我们在很多电厂里面渠道了这些数据之后,也建了一个模型,可以反推现在煤的物质的含量,可以反推出来每个末的热量信号,这个是可以做到的。
做了这些感知之后,在智能燃烧里面有哪些模块举措呢?我们这个模块经过测试验证,锅炉效率提升了0.5%,这也是非常可观的。
锅炉CT这个原理非常简单,是通过激光的测量原理,能测量出来在不同激光波长发射的情况下,能测量这个炉膛端面温度分布情况或者是组分的一个组成情况。
第一个,锅炉CT能实际带来什么效果?给我们带来的不仅仅是不会导致高温腐蚀,甚至它的氮氧化物的降低也是非常明显。
智能精细配风,进行一个建模分析,能测量出来二次风量,通过风量的测量和煤质的测量,我们可以做一个精确的配风。这个在大唐南京发电厂有一定的应用。
还有一个是智能喷氨,氮氧化物排放是比较少的。以前用单点测量、单发控制,经常会过量的喷氨。我们公司有一个控制的手段,目前在华电都有应用。
这个是配煤掺烧,结合我们智能煤场的自动盘煤,加上智能掺烧的智能算法。
另外一个是智能预警和故障诊断,我们公司花了大量的投入在进行研发,这个在我们智慧电厂的建设和运营当中是非常重要的。
智能预警故障诊断的机理。一个是参数的劣化趋势分析,这个要在我们这个里面来完成。以前做的趋势分析很难做到长时间的,只能是几个周期,所以长时间的趋势劣化就应该在服务器中通过大数据的挖掘完成。
另外是设备预警,也很简单,其实跟设备相关的一些参数汇总上来之后,它能测量出来一个表征量,这个就不说是用什么方法去做的。它可以判断这个设备的健康状况,这后面有一个案例,一个燃煤机组是泄露,当时还没有部署预警模块的时候,我们把它的数据拷回来,我们公司开发一个数据回放,可以提前12个小时预警。
这个是转机设备预警和故障诊断,远程诊断,可以大部分解决电厂旋转机械故障情况,这是其中的一个模块。
针对于燃机电厂,我们也开发了一个燃机热通道故障预警诊断,这个非常有意义。
另外一个,比如说高加的泄露诊断,包括省煤器、过热器、再热器,这个是在一个燃煤机组发生故障的时候,我们提前12小时把它发现了。
又提到安全,今天下午提到安全的厂家比较多,安全确实是在我们电力生产中非常重要。我们在智能安全的模块里面,除了传统的MIS里面的一些功能之外,我们又做了一些升级。比如刚才讲的人员定位,这里面在很多的案例里面也是有体现。一个是知道人的精确位置,另外一个其实是他的一个行走轨迹,这是最基本的两个功能。当然了,这个功能和传统的业务相结合,可以使得我们的业态进一步升级,这就是产生了智能两票、智能巡检等等。
人员精确位置定位和虚拟电子围栏相结合,可以避免因为误入而导致的安全事故。另外是人员行为监控,比如说安全帽识别,可以对劳保用品佩戴不规则产生预警。另外跨越,比如可以通过人体姿态的识别,进行跨越的报警。包括还有工服,包括离岗监测、闯入、反光衣、火焰等等,都可以通过人工智能的算法算出来。
下一步我们还要迭代,进一步的开发、丰富,这是人员行为监控的模块。
刚才讲的人员定位和巡检相结合就是一个智能巡检,这里面当然有手机APP和巡检路径相结合,使得我们原来的巡检任务执行更加智能化,包括人有没有偏离路线等等。
包括两票,可以通过在开票的情况下,在设备周围产生虚拟电子围栏,这里面跟刚才讲的高危区域的电子围栏是一样的。
价值思考,我们可以通过人员定位、虚拟电子围栏、智能两票等等,可以减少人员的安全事故。可以通过我们这个参数和设备的智能预警,包括我重点多介绍的一些智能诊断的模块,减少机组的非停,可以通过我们智能燃烧模块的应用,可以提高机组的效率,包括可以降低排放,还可以提高工作效率,这主要是信息化手段带来的好处。
科远公司是1993年成立,我们把电厂划分了几个阶段,1997年以前我们叫模拟电厂,这时候我们也提供电厂里面的仪表等等设备,从1997年到上市之间,我们是做了自动化产品和信息化产品的提供,这里面我们也积累了大量的经验和技术。在2010年上市之后就布局我们的智慧产业,在电厂的应用就是智慧电厂。
这是我们的一些案例,比如大唐姜堰、国信高邮、大唐南电、华电武昌等等,都是我们公司参与建设的。还有华电句容、京博等等。
最后也非常欢迎各位专家和领导到我们公司去考察、指导工作,谢谢大家!
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