燃煤火电厂智能DCS的功能设计与应用

智能分散控制系统（DCS）是将人工智能算法、大数据技术、机器学习、专家知识图谱、多目标寻优、自动优化等先进技术应用到DCS中形成的燃煤火电厂控制系统。本文分析了燃煤火电厂智能DCS的架构理念,根据电厂实际需求对智能DCS进行初步的功能设计和应用探索。通过宿迁发电有限公司3号机组智能DCS阶段性建设实例分析,智能DCS能够实现一键启停、故障诊断、早期预警、自动优化处理、运行控制优化与操作指导等先进功能,从而极大提升火力发电机组长周期安全稳定运行的能力,降低发电能耗,提高发电过程的清洁水平,提高火力发电的经济效益。     

智慧电厂与智能发电典型研究方向及关键技术综述

以数字化和自动化为基础的信息化与智能化技术发展为智慧电厂的建设创造了条件,主要体现在大数据、物联网、可视化、先进测量与智能控制等技术在发电厂生产运行与管理维护中的系统化应用。智能巡检、智能检测与闭环优化、智能燃料、智能诊断、网源协调、决策支持、可视化仿真与运维辅助等是智慧电厂的典型技术研究方向,部分关键技术正逐步形成应用成果。     

大数据在智能化电厂中的应用研究与展望

大数据是工业信息化的研究热点,随着智能电厂研究和应用的不断深入,大数据技术的不断进步,大数据技术在智能电厂具有广阔的应用前景。对大数据在发电领域的平台总体架构和未来的应用前景进行了探讨,对大数据技术的发展现状,大数据与云计算、智能化电厂之间的关系进行了分析和阐述,提出了面向智能电厂的大数据技术架构,并对大数据在智能电厂中的应用进行了展望。智能电厂未来将是大数据的重要应用领域。     

智能运行系统在智慧电厂的应用探讨

智慧电厂理念的提出是基于设备智能控制系统，对于火力发电厂锅炉、汽轮机和电机等三大主机设备的智能化运行开发尤为重要。介绍了超超临界锅炉智能运行系统在智慧电厂的应用研究，应用实时动态大数据技术和强大的人机协调计算能力，实现智慧电厂实时优化技术和先进控制技术。     

数据驱动型实时燃烧优化控制架构及应用

在安全运行基础上,为提高火电机组经济性和环保性,提出了基于历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据的燃烧优化自动控制架构。在该架构中引入稳态检测、锅炉效率在线计算、数据挖掘、非线性建模、智能优化等技术,得到用于燃烧优化的运行控制基准和实时控制增量指令。这些数据经过可靠的通信和安全无扰的控制逻辑与原控制系统进行融合,根据机组运行状态参与锅炉燃烧实时控制优化。基于该架构的燃烧优化系统已在燃煤电厂实际应用,在宽负荷范围内实现了燃烧运行状态分析、指令自动优化和锅炉效率提升。可基于该自动控制架构拓展优化其中各技术要素,并应用到其他各种炉型和控制系统中。     

机器学习在火电厂NOx减排中的应用综述

随着火电厂超低排放改造的完成，产生了成本增加、喷氨超标等问题。通过机器学习对电厂运行数据建模和优化成为解决这一问题的重要手段。综述了NO_x减排中常用的机器学习算法及其应用场景。在算法方面，归纳了数据预处理、算法模型和模型参数优化3个过程的研究现状，给出了各个过程多种机器学习算法的应用情况及适用性，提出了变工况数据预处理方法、多目标优化中目标函数的构造方法等未来研究方向。在应用层面，总结了机器学习在炉内低氮燃烧、选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统运行优化、全系统综合节能降耗等过程的实施方法及其运行效果，展望了长周期动态建模控制及多电厂联合建模等未来应用场景。     

数字化电厂解决方案及其应用

提出数字化电厂整体解决方案，以科英三位一体支撑平台（SIMCOIN）为基础，实现控制系统、在线仿真系统、生产优化与分析系统、管理在线决策系统的数据共享，用丰富的共享信息为电厂提供经济性分析、运行指导、控制优化、设备状态分析、故障诊断、在线安全分析、管理决策支持等功能，提高电厂运行的安全性和经济性，并给出实施应用的实例。     

火电机组智能水岛控制系统设计与实现

目前火电厂普遍采用集中布置的水岛系统,以实现对各个用水系统的统一协调和智能化控制,减少运行人员的检修工作量。本文基于现场总线控制系统(FCS)及FDMS软件,开发了智能水岛控制系统,该系统包括系统初始化、水网控制系统、数据分析系统、帮助运维手册4个模块。通过对燃煤电厂各子系统给排水量监测采集系统的数据进行加工处理,在水量精准计算的同时依托FCS大数据的分析,基于梯度用水原则,实现了燃煤电厂各用水子系统用水量的优化;对各子系统受控设备进行健康度分析,解决了水岛控制系统中供水母管工艺产生的判断启动公用设备问题,并可以进行设备故障预警及故障分析,实现了水岛控制系统的全自动化。该智能水岛控制系统应用在某超超临界机组中,控制效果良好,实现了火电机组用水系统节能降耗及故障预测。     

火电厂脱硫系统智能优化管理研究

在环保和经济运行的压力下,利用电厂历史/实时运行数据提升脱硫系统运行效果和智能管理水平,具有重要工程实践意义。本文以湿法脱硫系统为例,借助厂级监控信息系统的大数据平台,建立脱硫工况的成本评价判据,采用脱硫系统历史运行数据实现低成本工况的自动筛选,指导优化脱硫系统实时运行。采用某机组脱硫系统历史运行数据进行分析,结果表明:该脱硫优化管理模型能够实现脱硫系统的定量评价,给出优化建议。在满足环保要求下,降低电厂脱硫系统运行成本,提升电厂智能管理水平。     

600MW机组锅炉智能燃烧优化控制系统的开发和应用

介绍了平圩发电有限责任公司2号锅炉(600MW)智能燃烧优化控制系统的开发和应用情况,应用实际表明:针对我国电力市场的特点,研究、开发和应用符合我国电站锅炉实际运行情况的、具有自主知识产权的燃烧优化控制软件是实现燃煤电厂节能环保、安全经济运行的一个重要技术手段.     

大数据智能控制一体化平台及其体系架构

本文通过分析智能优化控制技术的发展及其实施现状,提出大数据智能控制一体化平台的构想,指出该平台需要具备标准的智能控制技术实施规范、可靠的数据采集技术、多模块协作共享、灵活的扩展能力、合理的硬件扩展设备成本、良好的升级基础等特点。同时结合智能电厂系统架构模型,提出大数据智能控制一体化平台的体系架构。该体系架构分为现场设备、控制系统、大数据通信链路、智能控制以及智能监控5个层级,并对各层级的功能进行了详细分析。该一体化平台对于推进发电机组智能化建设具有重要意义。     

基于机器学习的燃煤火电机组智能监盘系统研究

随着网络和大数据的发展,机器学习技术也得到了迅速发展和广泛应用.对机器学习技术在燃煤火电机组运行监视中的尝试性应用进行了研究,构建了一套实时智能监盘系统,介绍了燃煤火电机组智能监盘系统的实现机理和应用效果,对机器学习技术更广泛地应用于电厂运行监盘系统具有一定的指导意义.     

电网智能调度中的大数据及应用场景研究

在引入风能、光能等新能源的背景下,整个电网在调度的过程中产生海量复杂的数据,转化电网运行过程中的数据成为了智能调度的重要要求。为了深入了解电网智能调度中的大数据应用效率,论述了电网大数据智能调度的特征,并根据实际情况提出电网智能调度中大数据的应用场景。     

基于工业互联网的智能电厂平台架构

大数据、物联网、移动应用、云计算、人工智能等技术的发展,为发电企业向更加清洁、高效、可靠的智能化发展奠定了基础。智能电厂的概念在智能制造、智慧能源、工业互联网的呼声中应运而生。本文在分析国内外成熟的工业互联网目标架构和工业互联网平台的基础上,对工业互联网的关键技术进行了阐述,通过对发电厂生产业务以及智能电厂未来信息架构的分析,提出了智能电厂的平台架构。通过该平台的信息集成能力、智能电厂的安全机制、云计算的全局优化和边缘计算的局部优化,并结合其机理方法与数据驱动,可实现发电过程的智能控制、智能管理、智能安全。     

水电厂自动电压控制系统子站试验方法研究

针对电厂侧远端测控单元装置上送遥测、遥信值的准确性和及时性制约自动电压控制系统功能的弊端,提出一种电厂侧自动电压控制系统子站试验方法.试验方法包括交换数据试验、功能测试试验和联调试验等,可确认电厂侧自动电压控制系统子站系统功能状态,运行是否安全稳定,发挥其在电网中无功和电压优化的功能.经现场应用,证明该方法能够通过检验自动电压控制系统相关遥测信号精度、遥测信号准确性和及时性,达到检验自动电压控制功能的目标.此外,电厂自动电压控制系统子站的试验方法经验可供其他电厂同类工程项目参考.     

智慧电厂规划设计研究

发电厂要面向未来,使现有的各种发电方式能够更好地适应未来的智能社会,建设智慧电厂提供了很好的解决方案。智慧电厂通过采用物联网、大数据分析、云计算、人工智能、移动应用、VR虚拟现实等新技术集成智能传感与执行、智能优化与控制、智能管理与决策,实现机组更安全可靠、清洁高效、低碳环保、经济灵活的运行,并能更好地适应电力市场竞争环境,满足新时代生态环境建设和经济社会发展对电力企业的要求。     

输煤系统在线运行DCS改造及其在智慧燃料中的应用

分散控制系统（Distributed Control System,DCS）具备安全、可靠、灵活等优势，已广泛应用于新建火力发电厂的输煤系统。早期的基于可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）的电厂输煤系统存在DCS改造的需求。然而，输煤系统作为火电厂的公用系统，DCS改造将影响电厂的正常生产。为解决该问题，以某电厂的智慧燃料改造项目为背景，以该厂某期PLC输煤控制系统的DCS改造为例，提出在线DCS改造技术方案。改造期间，DCS作为PLC的执行单元，向上接受PLC指令，向下控制运行设备，既满足了系统在线运行的要求，又保证了控制功能由PLC至DCS的完整过渡。改造完成后，DCS中的数据可实时上传至智慧燃料智能数字化服务器平台，由智能平台通过服务器进行数据算法应用开发，实现了应用拓展与升级。     

基于数据驱动的实时燃烧优化策略应用

为提高电厂锅炉效率、减少污染物排放,提出了基于历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据的燃烧优化自动控制架构.在该架构中采用稳态检测、锅炉效率在线计算、数据挖掘、非线性建模、智能优化等技术,得到用于燃烧优化的运行控制基准和实时控制增量指令.这些结果与DCS进行可靠通信后,可根据机组运行状态参与锅炉燃烧灵活性控制.该架构在燃煤电厂得到了实际应用,实现了锅炉燃烧在线优化、二次风门自动控制和燃烧状态深度分析.     

基于北斗卫星通信技术的电力信息传输关键技术研究及应用

通过分析北斗卫星通信技术实现边远小电源电力信息的采集和传输,解决小电源、自备电厂等非统调电厂运行数据缺失问题。建立基于北斗卫星通信技术的电力数据传输平台,并与智能电网调度控制系统有机融合,实现调控中心对非统调小电源运行工况的实时监控和全网分压线损的统计分析。该方案投资少,安全可靠性高,符合非统调电厂信息采集应用需求。     

智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台

为了使现代电网更加智能,在电网中广泛安装了多种数据采集装置与信息管理系统,例如智能电表、远程测控终端和同步测量装置,配电管理系统、能量管理系统、用户管理系统和电厂管理系统等。这些装置和系统产生了大量数据,构成了智能电网大数据的主要来源。研究先进的数据分析技术以使这些数据能够为电网的运行控制提供科学的决策,改善电网运行的灵活性、安全性、可靠性和有效性,已经成为智能电网发展的迫切需求。首先分析了智能电网大数据产生的原因和数据分析的重要性,讨论了大数据技术的发展趋势,然后重点分析了智能电网大数据的来源和类型,进而总结出智能电网大数据的特点,分析了智能电网大数据的应用场景,介绍了正在研发的智能电网大数据分析系统的分析平台以及主要功能。