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建言十四五 | 智慧技术在火电厂的应用
2021-04-07分类:能源互联网 / 智慧电厂来源:阳城国际发电有限责任公司

【前言】“十三五”圆满收官,“十四五”扬帆启航。为了鼓励广大团员青年为“十四五”高质量发展建言献策,充分调动团员青年参与企业管理、关心企业发展的积极性,营造人人爱企业、人人为企业的浓厚氛围,为集团公司二次创业、做强做优汇聚青春智慧,大唐集团公司团委组织开展了“青话高质量,建言十四五”征集活动。截至目前,全系统共征集论文704篇、金点子建议1735个。经过层层审核筛选,共推荐论文178篇、“金点子”建议481个参加终评。即日起,本栏目将陆续刊发部分征文建议。

随着电力体制改革逐渐深入,我国发电企业将面临前所未有的机遇和挑战,日益激烈的市场竞争也对火电机组的灵活性要求不断提高。随着火电机组参与调峰成本较低,一键启停、深度调峰技术得到广泛应用,在机组设备管理水平相差不大的情况下,设备管理方法的创新将在火电企业的作用将越来越重要。

随着厂级实时/历史数据库的应用普及,基于实时/历史数据库系统的厂级监控系统、生产检修系统正在各发电厂得到大规模的普及和应用,同时也实现了在电厂办公室及与分子公司或者集团公司之间的重要运行参数远程监控等功能。但是传统的厂级监控系统中,基于实时/历史数据库系统开发应用主要包括针对机组经济运行的厂级性能计算和耗差分析,保存在实时历史数据中大量的历史数据并未被充分利用。这些海量的生产运行数据中包含了设备运行状态和参数耦合关联的重要信息。如何通过智能数据挖掘技术,从海量的生产数据中抽取出影响系统设备安全运行的信息,为现场的安全生产和运行管理提供更加科学的判断依据,将是火力发电企业的研究方向。


一、提前预警保安全

目前,发电行业伴随单元机组容量不断扩大,系统更加复杂,而且安全性、可靠性的要求日渐提高,需要处理判断的运行信息逐渐增多。在这种情况下,仅凭有关人员的经验和感觉对设备进行监控存在监视范围有限、监视时间有限、参数之间关联度难以掌握等缺点,已经不能满足电厂安全运行生产管理要求。因此需要建立对机组运行状态进行在线监测分析,并实时做出早期预警和初步诊断的自动化状态监视和诊断体系,来部分代替人工开展海量实时参数监视、数据价值收集,以保证机组安全运行和高可靠性,从而降低人员劳动强度、提高机组运行参数压线率、优化工况、提高整体运行效率。

智能早期预警系统使用神经网络技术,对所需监视的重要设备或者系统建立模型,并采用正常运行工况时大量现场测量历史数据进行模型训练,在模型训练完成后,预警诊断系统能够实时监视设备或系统实际运行状况和正常运行状态(期望值)的任何偏差,可以说,预警诊断系统能够在破坏性故障真正发生之前的早期阶段就能及时发现和预测故障。


二、提质增效促发展

从设备经济性方面看,由于过去产能致使燃煤的价格持续上涨,缩小了发电企业的效益空间,火电机组的能耗水平直接决定了火电企业的盈利水平。

目前电厂的性能计算系统基本可以完成主辅机的主要经济性指标的计算和统计,但仍存在以下问题:参与计算的现场数据可靠性无法保障,多次传输后参与计算的现场数据质量取决于现场的传感器是否损坏、传输网络是否正常、数据库服务器是否故障等因素,导致最终计算结果的可靠性和稳定性无法保证;热力系统结构的差异性较大,传统的性能计算参照统一标准进行输出,不能考虑到各机组之间的细节差异化;机组存在较强的热惯性且大部分时间处于非稳态运行,传统的性能计算无法保证性能计算结果的有效性和代表性;多样化热力系统的可比性较差,同类型机组的不同运行边界和条件下,对标结果也千差万别,无法从海量的历史数据中挖掘到有效的对标结果;能耗异常的相关数据不易被关注,无法实现“能耗异常预警—能耗异常诊断—能耗案例分析”的全链条分析流程。

面对上述问题,有必要建设一套准确、高效、创新的能耗分析、对标、优化系统,对火电机组进行深度分析、多维对标、精准优化,为电厂管理和操作人员开展运行监管、节能对标、管理降耗等工作提供有效可行的辅助工具,确保发电机组的安全高效运行。一是在充分了解机组的生产方式、运行模式和检测设备精度基础上,对电厂的生产过程数据、机组检修后数据、试验参数进行收集与存储,以应修必修、修必修好为原则,推行检修作业标准化、制度化,防止检修过程中漏项等失误。二是进行设备劣化分析,实现设备寿命管理,及时提醒检修人员设备使用寿命,重要设备到期更换。三是能为运行优化调整、设备劣化分析及检修提供数据和技术支撑,形成高效率的数据支撑平台。


三、安全环保增效益

近年来,随着MIS系统和SIS、EAM、ERP等信息系统在电厂的应用普及,采用计算机系统进行设备管理已经成为提高设备管理效率的有效手段,并在长期设备管理活动中积累了大量设备缺陷、故障、维修过程、操作等设备管理业务数据和设备运行过程数据,这些数据为电厂开展大数据挖掘,深入实践各种设备分析评估方法提供了丰富的数据依据。

但目前的电厂运营模式大多是在设备、系统故障后才进行分析总结,经验教训惨痛,而且费时费力。建议开发智能监视诊断系统,全面自动监视电厂的各个系统、主机、辅机等。与传统报警诊断相比,该技术体系能够在渐变性故障发生之前、劣化趋势达到一定标准时及时报警,并提供该异常的具体变化趋势,以及相关异常参数情况,供故障预警与分析。同时,发电厂结合现场生产实时数据和结构化数据,对机组一对一建模分析,实时计算全厂发供电煤耗、供热煤耗、各种效率(锅炉、汽轮发电机组及其辅助系统等)、损耗(煤、水、电、热耗等)、入炉煤信息等参数,污染物排放量等。还可通过煤质、煤量、喷氨量等重要参数分析,通过优化锅炉燃烧,做到精准喷氨,严控环保数据,有效助力打赢蓝天保卫战。

另一方面,通过开发全厂人员定位系统,发电厂精准把控入厂人员所处位置,防止人员在卸煤沟、灰库、渣仓等高风险地区单独作业,在高温、高压、强酸、强碱等设备异常自动报警时,还可以标定高中风险区域,实现人员软隔离,防止人员二次伤害。


【作者简介】

魏育龙,男,31岁,大学本科学历,毕业于辽宁工业大学自动化专业,阳城国际发电有限责任公司仪控五班技术员,高级工/助理工程师,曾获山西公司2018年青年创新创效活动二等奖、阳城发电公司“六号机组检修功臣”“优秀共产党员”等称号。

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