智能电厂

电厂安全生产管理支持系统通过物联网、互联网+等技术，对电厂特定工作环境实现区域分类授权管理、重要设备识别与定位、人员及车辆的综合定位与行为监控、危险源状态上报等，从而提升电厂的安全生产管理水平。安全生产管理支持系统融入了软件技术、射频无线定位技术、GPS定位技术、WIFI布网技术、视频监控技术、视频智能识别技术、人脸识别技术、二维码电子标签技术等众多跨领域跨学科的技术，涉及了业务联动、门禁管理、视频监控、智能识别、综合定位等多项信息子系统，具有范围广，整合度高，应用性强等特点。

为贯彻落实党中央、国务院关于加快推动 5G 应用的相关部署要求，推进《能源领域 5G 应用实施方案》及《5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年）》的相关任务，加速 5G 等新型信息技术与能源转型发展深度融合，国家能源局与工业和信息化部于 2022 年联合开展了能源领域 5G 应用典型案例征集活动，旨在激发能源领域各行业的创新活力，拓展能源领域 5G 应用场景，探索可复制、易推广的 5G 应用新模式、新业态，支撑能源产业高质量发展。本次能源领域 5G 应用典型案例征集活动聚焦 6 个方向，即：智能电厂+5G、智能电网+5G、智能煤炭+5G、智能油气+5G、综合能源+5G、智能制造及建造+5G，共收到 198 个能源领域 5G 应用案例，覆盖全国 26 个省、自治区、直辖市，以及 14 家能源领域、信息通信领域中央企业。经专家评审和复核，最终遴选出 33 个典型案例。总体来看，5G 技术逐步与能源各行业融合创新发展且深度不断增加，取得了积极的示范效应。为进一步总结案例经验，我们面向《能源领域 5G 应用实施方案》中的 6 个重点方向，将 33 个典型案例编撰成册，形成“2022年度能源领域 5G 应用典型案例汇编”，以供交流与推广。

当前全社会上下都面临着节能减排的巨大压力，而发电厂这一高耗能群体，面对燃煤价格的日益上涨和污染排放的限制，面临着提高锅炉效率与降低污染排放的双重要求，迫切需要更好的面向节能、降耗、减排、安全的生产过程一体化智能优化方法。本项目基于可调谐激光吸收光谱技术（TDLAS）的锅炉CT温度场测量系统研发及应用，实现了锅炉大空间温度场的在线检测，为燃煤锅炉燃烧优化提供了检测手段和必要信息。构建智能燃烧优化系统，实现锅炉燃烧精确高效运行。通过大数据分析和智能寻优，开发基于神经网络和遗传算法的变煤质/负荷锅炉高效运行专家指导系统，根据锅炉炉膛温度参数分布，利用神经网络、遗传算法和模拟退火方法等全局寻优算法对锅炉的最佳燃烧工况进行寻优，获得不同煤种、配风模式及负荷条件下，各燃烧参数的最佳设定值。基于历史数据分析、专家知识库诊断的远程故障诊断与预警系统，实现了远程诊断中心对DCS过程数据、旋转机械振动分析数据、精密点检数据的集成，将数据集中在公司总部集中展示，利用大数据技术、专家系统，对数据进行分析，对设备的健康状态进行分析展示，指导运行和检修。基于炉内燃烧动力场的“四管”防磨防爆预警系统，建立了大数据分析处理系统，可以长期采集DCS运行数据，根据烟气对“四管”长期冲刷下磨损情况和汽水参数越限情况，结合锅炉燃烧CFD模拟判断烟气流累积评估，建立“四管”寿命预测模型，从而对锅炉泄漏进行预判。基于物联网的安全管理系统，系统综合运用高精度定位技术、物联网技术、智能信息处理技术等高科技手段，实现现场关键区域人员工作状态的实时监控，实现危险源智能识别、智能巡检、电子围栏、智能两票等功能，消除安全生产隐患，提高电厂运行的安全性。三维虚拟电厂构建与应用技术，对电厂进行整体三维建模，最高精度达到设备零件级，并与DCS运行数据、人员点位数据、两票作业数据、燃烧动力场数据、故障诊断预警数据等进行实时联动显示。 项目研发的技术在大唐南京发电厂#1机组（660MW超超临界机组）安装并成功投运。经第三方测试，系统投运以后可以提供锅炉效率0.5%以上。本项目成功实施后，主要用户在发电领域，如中国大唐集团、中国华能集团等五大电力集团。根据《2014版全国火力发电厂分布与规划图册》，截至2014年底，全国火力发电机组300MW以上已投产数量为1397台，在建机组192台，机组共计约1600台，目标用户数量和市容量十分庞大，项目技术及产品有很大的推广应用价值。

本次能源领域5G应用典型案例征集活动聚焦6个方向，即：智能电厂+5G、智能电网+5G、智能煤炭+5G、智能油气+5G、综合能源+5G、智能制造及建造+5G，共收到198个能源领域5G应用案例，覆盖全国26个省、自治区、直辖市，以及14家能源领域、信息通信领域中央企业。经专家评审和复核，最终遴选出33个典型案例。总体来看，5G技术逐步与能源各行业融合创新发展且深度不断增加，取得了积极的示范效应。为进一步总结案例经验，我们面向《能源领域5G应用实施方案》中的6个重点方向，将33个典型案例编撰成册，形成“2022年度能源领域5G应用典型案例汇编”，以供交流与推广。

聚焦《能源领域5G应用实施方案》提出的智能电厂、智能电网、智能煤矿、智能油气、综合能源、智能制造与建造6类具有一定发展前景的能源领域典型应用场景，征集并遴选一批5G与能源工程项目创新融合的优秀案例，树立融合应用解决方案可规模复制、合作模式可参考借鉴的能源工程项目+5G发展标杆，带动技术装备创新和应用场景拓展。

随着经济发展步入新常态化和“两化深度融合”，电力企业面对电力需求增长放缓、新能源装机比重不断提高的发展环境，建立智能化电厂就是我国电厂解决发展难题的突破点。国家发改委发布《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，在国家能源转型的大背景下电力发展提出智能发电概念。大唐南京发电厂与南京科远智慧科技集团股份有限公司、中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东分公司以及东南大学开展产学研合作，把虚拟现实、大数据分析、人工智能等技术运用到电力生产行业，逐步完善并确立了锅炉CT、智能燃烧优化系统、三维镜像电厂、人员定位安全管理系统、远程故障诊断中心、锅炉四管诊断系统为技术核心的六个建设模块，成为国内首家开展智能化电厂研究的燃煤发电厂。本项目成果主要创新点包括研发锅炉温度场CT测量技术，实现燃烧过程三维可视化；实现超超临界大型煤粉锅炉燃烧过程的三维数值模拟，研发变煤质/负荷超超临界锅炉燃烧优化专家指导系统：利用UWB技术，采用基于接收信号时间法实现高精度定位；通过大数据分析和人工智能技术实现机组故障早期预警和诊断；通过大数据分析分析及三维建模技术，构建锅炉四管三维建模及状态三维可视化，实现泄漏预警、防磨防爆管理；采用虚拟现实技术，完成电厂三维建模；通过数字化管控平台进行统一集中管理和展示，提供管理驾驶舱，直观的监测电厂运营情况。本成果已在大唐南京发电厂两台660MW超超临界机组中应用，系统运行效果良好。本成果使用对象明确，用户数量和市厂容量庞大，项目技术及产品具有很高的的推广应用价值，可在发电厂广泛应用。

从电力行业来看，综合运用各种自动化、数字化、信息化技术手段，使发电企业在高度自动化的基础上，提升其可感知、可视化、预测与仿真、协同分析与决策等能力，促进企业智能化水平，增强产业创新能力、服务社会能力、价值创造能力，将是未来发展的大趋势。尤其是随着现场总线、智能仪表、传感器、摄像头等新技术和智能设备大量应用于电厂，数据采集范围越来越广，数据采集频率越来越高，数据类型越来越多，数据产生速度越来越快，数据量越来越大，为电厂应用大数据技术、人工智能技术进行数据挖掘、处理、分析提供了坚实的数据基础，并能进一步创建包含生产运行数据、设备全生命周期数据、经营管理数据、人财物资产数据为主的企业的“大数据”信息资源库，构建企业大数据资产。基于大数据技术、人工智能技术的电厂数据归集存储和挖掘利用，是解决电厂数据信息无序、分散、滞涨、利用程度低等问题的有力的工具，通过信息化、智能化的精细化管理可以有效提升电站的安全性、经济性，促进电厂大数据资产的深化应用。综上所述，如何构建电厂大数据资产、深度挖掘数据价值，是智能电厂建设过程中所面临的主要挑战。 随着电力体制改革工作的推进，上网电价全面下调，燃煤电厂超低排放和节能改造等政策的落地实施，在保证安全生产的前提下，如何通过精细化的生产管理实现资产全生命周期管理，降低运行和检修成本，是很多发电企业亟待解决的问题。 高安屯热电是个数字化热电厂,并且从基建期就开始了数字化建设，在建设物理电厂的同时建立数字化电厂，在数字化电厂的基础上，将互联网技术与传统电力行业的热电联产相结合,运用大数据与人工智能技术进行生产管理、工况寻优、转机评价和智慧营销管理。 通过智慧电厂的建设，利用大数据技术手段，结合高安屯大数据平台自2016年上线以来所积累的近三年的生产数据、发电数据、供热数据、外部因素（网侧调度数据、环境数据）等数据，研发基于大数据的智慧营销管控的厂级经营优化及营销报价平台和应用，为电厂未来参与电网调峰提供有针对性地、更加精准地辅助服务及优化报价策略，并且科学地对全年电量任务规划、调峰辅助参与策略及供热经济性分析等进行深入研究，辅助电厂经营者做出最优管理及运营决策。

聚焦《能源领域5G应用实施方案》提出的智能电厂、智能电网、智能煤矿、智能油气、综合能源、智能制造与建造6类具有一定发展前景的能源领域典型应用场景，征集并遴选一批5G与能源工程项目创新融合的优秀案例，树立融合应用解决方案可规模复制、合作模式可参考借鉴的能源工程项目+5G发展标杆，带动技术装备创新和应用场景拓展

“现在科技发展表明，我们已经进入了以人工智能和机器人为代表的智能技术和智慧社会，智能电厂的推进实际上是一个逐渐的过程。”中国电力工程顾问集团西南电力设计院数字化设计总工程师张晋宾在中国能源研究会节能减排中心与华北电力大学国家大学科技园联合举办“2018年智慧电厂论坛(第一期)”上发表演讲时表示。