重磅调研报告 | 浙江省能源电力数字化转型成果和协同创新生态研究（二）-第2页-北极星火力发电网

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案例1：台二电厂

① 项目背景

浙能集团智能电厂示范项目是浙能集团以国家发改委下发的《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》（发改能源[2016]392号）为纲领，响应浙江省委省政府提出的“全面推动浙江制造数字化转型，建设一批‘无人车间’、‘无人工厂’”的号召，立足浙能集团“数字浙能”、“新浙能”战略规划，以浙江浙能台州第二发电有限责任公司两台具备深度调峰能力的1050MW机组为试点，利用先进的工业互联网、大数据挖掘、深度学习、5G通讯微网、VR虚拟现实等高精尖技术，将人工智能应用在发电厂生产、经营和管理等各个方面，打造“数字赋能、低碳排放、高效环保”的新型火电厂，实现信息流、业务流、价值流的交换与互动，满足绿色生态、安全可靠、优质经济等多目标要求。

② 项目功能

一个平台+八大模块：

一个平台：

浙能集团智能电厂以“赋能服务平台和智能生产应用研发”为项目建设的核心，依托集团工业互联网，利用微服务微应用开发架构，Docker技术封装微服务微应用，开发出设备数字镜像、指标建模、数理建模、故障推理、机理建模及可视化界面组态、分布式调度计算等灵活可扩展功能模块，快速实现集团云端赋能服务平台和电厂边侧应用生态的智能协同管控。

同时，赋能服务平台作为数据管理中心，与集团ERP系统、SIS系统、安健环系统等业务支撑平台实现互联互通，实现集团生产数据的统一管理及智能应用的自主研发。

八大模块：

1) 智能设备模块：借助大数据挖掘、人工智能技术，提升和完善设备的感知能力，构建可主动分析、主动诊断、主动跟踪、主动纠偏、主动学习的智能“设备体”，实现全生命周期电厂锅炉、汽轮机、发电机及主要辅机设备的智能化管理。

2) 智能运行模块：在发电生产运行中应用“云、大、物、移“等技术，通过大数据挖掘进行工况寻优与诊断，实现运行参数异常早期预警、系统故障自行诊断、机组能效劣化自动调整，降低运行人员的劳动强度，做到集控室少人值守乃至无人值守。

3) 智能燃料模块：以节能降耗、降本增效为目标，以智能燃料管理系统为统一管理平台，将智能卸船机、智能斗轮机、输煤机器人等智能辅机联通，实现燃料岛的数据自由互联；从而做到了从供煤、存煤、计量、化验、配煤掺烧等全部环节入手，实现燃料从离港到入厂再到入炉的全过程智能化管控。

4) 智能安全模块：以本质安全、有效管控为目标，运用三维仿真系统、人员定位、智能门禁、视频识别等技术，打造可视化管理平台实现人员信息互通共享、智能统一管控，对工作人员的作业地点、时间、内容、过程等信息进行全程掌控，确保人员作业安全规范，做到风险有效把控，实现“人防”到“智防“的转变。

5) 智能决策模块：通过打造生产经营数据统一管理平台，建立全成本、全价值的管控体系，对全厂生产经营数据进行采集与运算，填充短期成本分析和实时报价的数据空缺，核算短期发电边际成本，为现货市场实时报价提供依据。

6) 智能档案模块：对电厂海量文档数据资源进行全文数据标引、碎片化重组、知识体系构建与数据挖掘分析、在线发布与智能检索、分析利用。同时，依托于数字镜像系统，实现人员随时随地扫码查档，方便快捷，人员的查档存档能力大大增强。

7) 智能仓储模块：以仓储物流智能化为核心，建立适用于能源行业特点的WMS系统，打通与ERP系统的数据通道，升级应用合同协同商务平台。结合外部物流数据，实现对物资物流进度、仓储管理、远程验收的实时掌握，达到精益、高效、规范的仓储管理目标。

8) 智能培训模块：利用虚拟现实技术，构建电厂智能培训系统，实现厂区场景自由漫游、设备检修指导、操作规程模拟、事故演练教学、生产流程仿真培训等功能，方便人员熟练掌握专业技能，提升技术水平。

③ 项目亮点（成效）

1) 赋能服务平台，构建智能电厂数据中心与数智大脑

基于工业互联网打造的赋能服务平台，将发电生产实时数据和ERP、SIS及各个子项目系统深度融合，打破系统间的隔阂，消灭信息孤岛，把各系统转化为一个智能化的整体。同时，赋能服务平台构建面向业务人员的低代码二次开发生态环境，通过各种算子开发模块，业务人员可根据流程选择不同的模块进行衔接，而非使用代码编写的方式开发，大大降低业务调整的难度，实现流程可调整，人人可参与。此外算法模块可实现自由复制，方便后续的项目推广。

2) 云边协同架构，打造智能化发电集群

充分融合集团信息资源和大数据分析能力，完成机理数理双驱动模型构建，对电厂业务的优化算法进行快速迭代；同时结合群厂横向分析对比，快速进行设备预警诊断，实现以集团数智大脑为核心，打造发电生产的智能化集群。

3) 数智应用全覆盖，实现全厂业务智能化

智能电厂示范项目涵盖智能设备、智能运行、智能安全、智能燃料、智能决策、智能培训、智能档案、智能仓储八大业务领域的多项数字化、智能化应用，做到全厂业务的智能化，不再局限于单个系统的智能化改造。

4) 精细化全过程管理，直达设备底层的控制优化

将人工智能算法模型深入底层设备，直接作用于设备控制系统，设备故障预警诊断和运行闭环优化，全面实现基于大数据挖掘的精细化生产管理，更彻底释放发电生产力，提高全员生产率，降低运行人员劳动强度。

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