何立荣：智能电厂建设的六五大纲

智能电厂建设的五全范围、五技支撑、五维评价、五优检修、五调保障以及五化管理的内容……北京必可测科技股份有限公司总经理何立荣介绍了智能电厂建设的六五大纲。

2020年3月13日，由华北电力大学国家大学科技园联合中关村华电能源电力产业联盟举办的“2020年智慧电厂线上论坛（第一期）”在腾讯会议进行线上直播，北极星电力网对本次会议进行全程文字直播。北京必可测科技股份有限公司总经理何立荣作了“智能电厂建设的六五大纲”为主题的报告。直播会议合作，请联系手机/微信：13693626116。

非常高兴跟大家分享我们从2009年开始到现在已经做了11年的智能电厂建设方案的策划、实施以及部分的试点。

关于智能电厂的概念，每个人可以从自己的专业、学识、学养对它下不同的定义，做不同的概念。我理解智能电厂是以安全、高效、价值为导向，以云、大、物、移的技术为支撑，以人工智能+专家知识库为灵魂，为全可视化为展示形态，以智能终端为管控工具，构建更高阶段的自动化和信息化建设。一定是相对的定义，对前边、对后边是一个阶段性的概括和总结。最终其实是为了减少运维、减少排放、减少费用、减少污染，提升单位的效应。实际就是这两条，建设更安全、更高效的电厂，最后实现无人或者少人巡检、无人或者少人监盘，构建成本更低。

我们认为智能电厂的建设包含着六大范围，这是从不同维度来分我们叫“六五大纲”。

智能电厂的建设范围，从历史的时间维度来说，它是全周期，从设计开始，设计、制造、安装、调试、运维到最后报送，整个历史寿命周期。

从设备维度。是从系统到设备、到元器件、到焊口。

数据，全部的数据包括设计的静态数据、按调试的、历史检修的、结构化、非结构化、半结构化，我们都要把它变成数字化的数据，以便于计算机处理、分析、诊断、控制使用。

全可视是指，现在无论是基建时期，还是最后运维时期，一直到它报废，所有的数据要可视化、所有的数据要可视化、所有的工艺流程要可视化。

现在我给大家放这个屏幕，右边这个屏幕，整个进修管理都在手机上进行了，包括三维作业指导书，包括考试应知应会的内容，包括评分标准，都在这里边完成。

5G支撑，首先要解决智能感知的问题，做智能电厂建设状态的感知是在最前边，如果没有这一步就别谈后边的智能电厂，智能感知对在线监测的传感器来说，首先要完成模式转换。以振动传感器为例，现在电厂里边手机所装的数字传感器，它的采集频段是在10—2000赫兹之间，下边对应的设备的故障部位，频响范围跟数字传感器是完全不相匹配的，齿轮的啮合故障在12000赫兹左右，我们现在99%的电厂手机上所装的数字传感器是无法进行分析诊断的，只能对里边已经预设好的符合国家标准的振动价的报警、跳机保护负责。所以我们现在非常多非常多的软件系统里有故障诊断、有设备管理，但是给不了你结论，为什么？只能猜谜，可能你这儿坏了、可能你那儿坏了，因为根本没有解决智能感知问题。所以我们建议，不管是在运行的电厂还是新建电厂，都必须加装加数字传感器，我们才能把故障诊断的系统落实到原机什么问题才能有根据，智能传感器是建立智能电厂第一个关口就是智能感知。

现在一谈到人工智能和机器人，包括无人机，好像大家一谈人工智能的时候或者谈智能电厂的时候，不说无人机、不说机器人、不说人工智能就显得自己很LOW，其实我们对它有不同的认知，所有的无人机、所有的机器人实际上是个移动的数字装置，就是数据采集，有在线、有无线的，有分公网、区网，有分5G、4G和物联网，这些传输了，监测数据采集。

包括锅炉，锅炉状态的监控和燃烧优化的执行。首先说锅炉，我们在2009年就提出了锅炉信息的概念，要把锅炉里边的燃烧状态全部测量清楚，然后你再去控制、逻辑的修改，最后完成状况监测的锅炉优化燃烧控制。我们提出了“三维度”：第一个维度就是确保安全状态下的炉膛温度，让它稍微欠氧燃烧。第二个维度是高效燃烧，要测量你的氧耗量、测量你的一氧化碳，确保你的燃烧状态最佳。第三个维度是我们要进行环保燃烧，我们要及时的知道里边的氮氧化物的分布和含量，调整我们的风粉比，反切怎么切，正切怎么切，确保你的氮氧化物符合环保的要求，通过逐级退风，把燃烧效率、环保达标，把宽负荷深度调峰，再把问题彻底解决。这方面也是把锅炉信息的数据采集或者智能感知放在最前边，如果做不到这一步，后边的控制就是无的放矢。

智能穿戴，也是感知，包括对人体健康的管理，包括你的身高、与你的位置的管理，就是人体健康与你的工作行为、与你工作的部位、与你工作的地点完全通过智能穿戴连起来，这也是智能穿戴、也是智能感知的一个部分。

智能感知解决了我们就要解决智能传输问题，我们这儿提出了智能传输完整的解决方案，就是在你的光纤或者总线之外我们又加了一条无线，可以叫区域工业无线传输解决方案，可以跑4G、可以跑5G，可以跑这种窄带的，就是物联网的方式。就是说原来基建的时候没有装传感器，现在我需要把数据拿上来，我们这套方案就是支持装任何一种可以通过宽带、通过窄带传输的智能解决方案，智能电厂建设必不可少，而且机械电厂我们也推荐装这么一套系统，和你的主线系统、在线系统并行的，可以随时假装任何物联网装置、任何传感器，最终实现智能电厂的智能数据采集和传输。

数据来了怎么办？我们提出的方案叫综合诊断和辩症实施，就是专家诊断技术库+人工智能+评价。具体是大数据来了之后经过提炼、挖掘我们要干什么，一台风机假如有30个理化指标可以标征着它的状态我们把它拉出来，这叫理化模型或者物理模型，对每个数据线的辅值、速率在高点上持续的时间点，我们有专家给它定义、有标准给它定义，标注出来，我们可以把这个标准往前提，实现故障预警或者异常预警，然后用数学公式把它表达出来，这个数学公式可以理解为各种各样的先进算法，如果我们做的是60万机组的故障诊断模型、控制模型，落地的时候可能是百万机组、也可能是30万机组，这个时候就要调试，可以在此时、此地、此电厂、此机组进行试验，经过模拟各种工况，最后得到真实性的认知，它就变成了知识模型数据库，也叫故障模型数据库。这个时候并不完整，这个时候还需要专家给它一个故障总结的判结标准，还需要专家给他一个解决方案、还需要专家给他一个故障检修的工具包，所有这些就构成了专家诊断知识库。基于已有的故障和已有的经验得出来专家知识库，没有遇到的怎么办？人工智能、机器深度学习、深度的神经网络就要派上用场了，识别新的故障，但是它还不能判别，它的部位在哪里、我要怎么解决，还得有人工的专家，就是专家的人工经验加以识别，赋予它新的含义，重新集成到专家诊断知识库里来。

使用效果是这样的，可能这个地方不好、可能那个地方不好，直接把故障部位告诉你，把故障原因告诉你，把维修建议告诉你，把诊断故障告诉你，现在所有机械设备的故障诊断模型数据库已经超过了5000条。

这是去年在一个智能化电厂使用的效果，就是运行状态正常，但是我们这个系统、这个专家知识库已经准确的识别出，不仅有问题，而且问题非常大，连续的报警，打开一看轴承底座已经裂纹了2/3，如果严重了可以出现人命、可以伤人，不严重也会引起降负荷事故。

智能控制，我前边的采集准确了，我的大数据准确了，然后我的控制逻辑就可以编出来了，重新组逻辑。所有的厂家在基建完成之后，在调试完成规定工况下的负荷逻辑之后，后面没有怎么发生变化，工况发生了变化，电网负荷超过了原来调节的范围，你的DCS模型就解决不了了，这个时候就需要人工去解决，我们现在已经做到了，不用人工解决，我们可以调到25、调到30，就是低负荷下稳焰燃烧，调节的速率要快、要稳、要准，这方面我已经做了100多个电厂，就是在调频、系统的考核，包括低温状态下脱硫脱硝不退出，包括锅炉的优化燃烧，就是所有的在优化运行各个控制子模块中我们有很多的建设。

锅炉，当锅炉的大数据来了之后现在技术监督跟点检、巡检数据都是分割的，没有融到一起，在我们这个平台上是完全一起的，当我的锅炉水管的温度超标，不仅仅是报警上报，还要分析是因为化学处理处理不好引起的超温还是管壁太薄引起的超温，要找这个原因，一切都是基于数据驱动。

前边是讲5G的支撑，现在讲“五维评价”，大数据来了之后我们到底往哪个方向引领、怎么使用大数据，我们提出“五维评价”。

第一，可靠性，以设备的健康状态为评价依据，得到设备的可靠性，有国际标准、有国内标准，也有企业的相对标准，我们做的企业相对标准要高于国家标准。

第二，安全性，国际、国内都有标准，相对很容易。

第三，可用性复杂一些，设备状态评估，本来我的汽轮机是6年一大修，现在推进状态检修，或者采用状态检修的方式，延长了多少，汽轮机关键部件、锅炉关键部件的评估就显得尤其重要。

第四，经济性，原来CIS系统里包含了各个设备的能效指标的评估。

第五，环保型，国家有统一排放的标准。

这五个指标一出来可以解决优化检修的问题。

现在各个集团都在推状态检修，实行优化检修，但是各个集团的方式不一样，我们现在经验是，首先要实现“五检合一”，就是现在点检在检修车间，巡检在运行车间，技术监督在技术监督，这些数据在不同的系统里是孤立的，没有有机的融合在一起，检修行为的触发也是各触发各的，跟大数据的发展、跟大数据的内涵外延完全不相称，我们现在把五检全部放在一起，这些数据是在一起的，他们之间是联动的。

数据来了之后怎么办？进行五个维度的评价。五个维度的评价结束之后要得到这“五定”，不管哪个设备我要知道你的故障部位确定、故障原因确定、故障等级确定、故障方案确定、工时费用确定，这五个问题一经解决就解决了后边大家根本的需要，就是优化检修的决策。我根据“五定”诊断结论，就可以确定你的检修周期，就可以确定你的检修项目，就可以确定你的检修级别，然后确定你的检修策略，然后确定你的检修费用。

这是鹿华电厂所做的，他们本来6年一大修，经过我们的维修评价之后建议他们把维修周期延长两年多。

前边解决了设备的可靠度问题，设备可靠度现在认知也是不一致的，我们对设备可靠度有三种境界：第一重境界，汽轮发电机组设定使用寿命30年，这个期间保护好、保养好、检修好，确保少出事故、不出事故，这是设备保全。第二重境界，我通过采用国际级、世界级的检修技术和策略，我把你的寿命延长15年。第三重境界，如果原来负载能力80%，等我延长15年负载能力变成20%了，这个一点意义没有，至少延长后的负载能力是50%以上。设备可靠度管理是电厂优化运行的基石，优化运行是确保安全、高效的关键。我们现在做的系列的产品，可以壁挂式也可以通过在你的DCS控制模型，达到此时此刻状态下的优化，满足安全、高效、节能、环保的运行指标。如果采用壁挂式还有一个好处，不仅我们可以远程补助，还可以远程重新组态、修改升级。

后边提到了“五化管理”，是指管理制度化、制度流程化、流程表格化、表格信息化、信息智能化。现在信息化多数停留在比较传统的，我给你的邮件，催你干什么事情，什么时候干什么事，就是侧重于表层工作流的流转、工作流的驱动和信息化的问题，但是真正的灵活还没有建立起来或者建立的很不到位。比如说采购工单的下发，采购工单的提报是根据什么，是根据人填的，还是根据数据，分析诊断出来，内部缺少一个内在逻辑的联动，你也没有大数据+专家系统+人工智能的数据，所以你填那个表可能是人为的，或者到时候我就修，修好、修坏是另一回事。我们认为智能电厂应该把这个问题彻底解决，你这个信息化应该具备什么样的内在的状态，才说具有了灵魂，能够完成自诊断、自感知、自决策、自执行，执行完成了之后重新评价，评价不合格还要调整，评价不合格、不好我还得找你。完成了这个循环无形的逻辑，这样的信息化才真正具备了灵魂。

我们把各种指标，老大关心的内容推到你的手机上，执行部门应该完成的任务、应该执行的工作设计到你手机上，都是在软件系统上自动完成的。6年前我们就提出，叫“一部手机管好一个电厂”。

最后结果，智能电厂=多级两化融合，相当于控制智能化+信息智能化。

具体是这八条，控制智能化是指自动感知、自动判断、自动决策、自动执行、自动愈合。信息智能化指自动感知、自动诊断、自动策略、自动执行、自动考核。

智能电厂管理体系就是这几条。我们是一码、二级统率下的三维模式，二级是设备到元器件级，一码、二级统策下的三级模型，承载着相关的数据，然后靠专家经验、靠人工智能把这些数据用起来，然后自动推到你的手机上去，指导你的工作、考核你的工作，全部在手机上完成，我们最终实现智能维护，解决设备考核的问题，解决无人巡检、无人点检。运行是智能控制，是解决智能运行问题，解决无人、少人监管、无人巡检。

来源：北极星电力网

（本文根据现场速记整理，未经发言人审核。）