劉開健 盧浙安 肖凱 李啟鋒 代濤 柴虎

火力發(fā)電廠作為一種重要的能源供應方式，對國家能源安全和經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。然而，傳統(tǒng)火力發(fā)電廠運維存在信息滯后、檢測缺失、對設備實際狀態(tài)缺乏動態(tài)調(diào)整、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等一系列問題。這些問題導致廠內(nèi)運維效率低下、故障風險增加和成本上升等挑戰(zhàn)。為解決這些問題，智能技術(shù)成為改進火力發(fā)電廠運維水平的關(guān)鍵手段之一。

（一）傳統(tǒng)監(jiān)測方法存在信息滯后、漏檢等問題

傳統(tǒng)的火力發(fā)電廠監(jiān)測方法主要依賴于人工巡檢和手動記錄，存在信息滯后和漏檢的問題。同時，手動記錄容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤或遺漏，影響對設備狀態(tài)的準確評估和分析。

（二）傳統(tǒng)運維計劃缺乏對實際設備狀態(tài)的動態(tài)調(diào)整

傳統(tǒng)的火力發(fā)電廠運維計劃通常是基于固定的時間間隔進行的，無法根據(jù)實際設備的狀態(tài)和需求進行動態(tài)調(diào)整。這導致運維資源的浪費和效率的低下，無法做到運維計劃與設備狀態(tài)的深度匹配。

（三）傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式通常依賴于手動記錄和離線存儲，數(shù)據(jù)的準確性和完整性無法得到保證。同時，傳統(tǒng)的離線存儲方式也存在數(shù)據(jù)丟失、難以訪問等現(xiàn)象，容易影響數(shù)據(jù)的實際應用質(zhì)量。

（一）火力發(fā)電廠運維中的關(guān)鍵問題和需求

火力發(fā)電廠需要實時監(jiān)測各項運行參數(shù)，如溫度、壓力、流量等。實時采集運行參數(shù)可以幫助運維人員及時了解設備運行狀況，發(fā)現(xiàn)異常情況，并開展相應的調(diào)整和維護。

（二）智能化技術(shù)在解決這些問題中的潛力和優(yōu)勢

智能化技術(shù)在解決火力發(fā)電廠運維中的關(guān)鍵問題和需求方面具有巨大的潛力和優(yōu)勢。智能化技術(shù)通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集、故障診斷和預測，能夠提高火力發(fā)電廠的運維效率、可靠性和經(jīng)濟性。

（一）設計火力發(fā)電廠智能化運維系統(tǒng)的關(guān)鍵要素和功能

1.實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集

式（1）中，T表示溫度值（攝氏度）；V表示傳感器輸出的電壓值（伏特）；K表示傳感器的校準系數(shù)。根據(jù)具體的傳感器規(guī)格和技術(shù)特性，每個傳感器都會有相應的校準系數(shù)，用于將傳感器輸出的電壓值轉(zhuǎn)化為實際的溫度值。需要注意的是，校準系數(shù)可以通過傳感器的數(shù)據(jù)手冊或校準過程中獲取。通過定量的數(shù)據(jù)存儲可以采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)，以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲需求。

如表1所示，通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以根據(jù)預設的閾值檢測設備的運行狀態(tài)，實時發(fā)送報警通知給相關(guān)人員，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并采取相應措施，以確保設備的正常運行和安全性。

2.故障診斷和預測

火力發(fā)電廠的故障診斷和預測是通過利用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等技術(shù)，對設備運行數(shù)據(jù)進行分析和建模，以實現(xiàn)對潛在故障的診斷和預測。這些技術(shù)可以幫助運維人員快速準確地定位設備故障，并提前采取相應的維修措施，從而避免停機時間和損失。假設使用支持向量機（SVM）算法來進行火力發(fā)電廠的故障診斷和預測。SVM是一種監(jiān)督學習算法，適用于分類和回歸問題。可以使用以下舉例公式來表示SVM算法的訓練和預測過程。

式（2）中，x表示輸入的特征向量；y表示對應的標簽。

在訓練階段，我們將清洗后的設備運行數(shù)據(jù)作為輸入的特征向量，將設備的故障或狀態(tài)作為對應的標簽。通過訓練數(shù)據(jù)集，SVM算法會學習到一個決策函數(shù)f（x），該函數(shù)可以將輸入的特征向量映射到相應的標簽。

式（3）中，x_pred表示待預測的特征向量；y_pred表示預測的標簽。

在預測階段，我們將新的設備運行數(shù)據(jù)作為待預測的特征向量，通過決策函數(shù)f（x）進行預測，得到相應的標簽。

通過上述公式，可以利用機器學習算法（如SVM）對火力發(fā)電廠的設備運行數(shù)據(jù)進行分析和建模，并實現(xiàn)對潛在故障的診斷和預測。這樣的技術(shù)可以幫助運維人員快速準確地定位設備故障，并提前采取相應的維修措施，從而避免停機時間和損失。

3.運維任務優(yōu)化和調(diào)度

首先，需要對運維任務的需求進行分析，確定不同任務的時間要求、優(yōu)先級和資源需求，其次，需要考慮運維任務的關(guān)聯(lián)性和依賴關(guān)系，以確保任務的順序和調(diào)度的合理性。

（二）優(yōu)化火力發(fā)電廠運維流程

1.自動化運維任務執(zhí)行

火力發(fā)電廠需要對運維任務進行分析和規(guī)劃。根據(jù)任務的性質(zhì)和要求，確定哪些任務適合自動化執(zhí)行，根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境變化進行決策和調(diào)整。通過控制系統(tǒng)，遠程監(jiān)控和控制自動化設備的運行。

2.數(shù)據(jù)分析和決策支持

火力發(fā)電廠需要收集大量的設備運行數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、歷史記錄和故障數(shù)據(jù)庫等，并將收集到的數(shù)據(jù)進行整理和清洗，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。

3.故障響應和修復的智能化

火力發(fā)電廠通過傳感器網(wǎng)絡和實時監(jiān)測系統(tǒng)，對設備運行狀態(tài)進行持續(xù)監(jiān)測和檢測。當設備出現(xiàn)異常情況時，監(jiān)測系統(tǒng)可以自動檢測并發(fā)出警報，對故障進行診斷分析，并提供有關(guān)故障原因和修復方法的建議。

（一）火力發(fā)電廠智能化運維系統(tǒng)案例

以某發(fā)電公司為例，為確保系統(tǒng)的網(wǎng)絡安全，工作人員采用多種5G網(wǎng)絡安全技術(shù)。其中包括孤網(wǎng)運行，即將5G網(wǎng)絡與其他網(wǎng)絡隔離，保證工業(yè)控制系統(tǒng)的獨立運行。同時執(zhí)行MEC解決方案，將計算資源放置在網(wǎng)絡邊緣，并加裝硬件防火墻，提供額外的網(wǎng)絡安全保護，確保數(shù)據(jù)的安全性。

（二）探討案例中的效果和收益

采用5G和云平臺控制技術(shù)，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程的智能化控制。通過將生產(chǎn)現(xiàn)場就地設備信號與云平臺進行雙向數(shù)據(jù)傳輸，將大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)實時融入生產(chǎn)過程，形成閉環(huán)控制，使得生產(chǎn)過程更加精準、高效。取消DCS控制裝置，采用5G+云平臺控制的方式，改變傳統(tǒng)的自動化控制模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的系統(tǒng)性應用。

如表2所示，技術(shù)指標優(yōu)于現(xiàn)有DCS相關(guān)規(guī)程、規(guī)范要求。

采用5G+云平臺控制技術(shù)可以滿足DCS規(guī)范要求中的各項指標要求，提供了高效、快速的信號傳輸和控制能力，以及實時的數(shù)據(jù)刷新和監(jiān)控能力。這樣的技術(shù)組合可以有效地提升火力發(fā)電廠的智能化運維水平，并滿足規(guī)范要求。5G+云平臺控制創(chuàng)新成果已經(jīng)在公司2×1000MW機組化水車間進行實際應用，取得了圓滿成功，設備運行狀態(tài)良好。

綜上所述，基于5G+云平臺的火力發(fā)電廠智能化運維系統(tǒng)設計與優(yōu)化能夠提高火力發(fā)電廠的運行效率和可靠性。通過實時監(jiān)測和故障預警，以及優(yōu)化算法的應用，可以及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，減少停機時間和損失，提高運行效率、可靠性和經(jīng)濟性。這樣的系統(tǒng)設計和優(yōu)化對于能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

作者單位：中煤新集利辛發(fā)電有限公司