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摘要：燃煤機組由高速增長階段轉向高質量發展階段，為了提高企業競爭優勢，本廠作為搭建智慧電力生產監盤系統首批試點單位，搭建基于大數據和人工智能的智慧監盤系統，從安全、經濟、偏差、故障預警、可靠性五個維度對機組健康度進行在線、實時、量化評價。本文詳細介紹智慧監盤系統平臺的搭建過程，運行前端界面的操作使用，模型服務器建模維護及整個架構的數據采集、存儲、計算過程，軟件使用中的注意事項和智慧電廠發展展望。

關鍵詞：大數據；人工智能；PEMS；指標；故障預判

0引言

當前，電力需求增長日益放緩，新能源裝機比重不斷提高，電力行業已由高速增長階段轉向高質量發展階段，在信息化的推動下正經歷著巨大的變革和創新，面臨巨大的機遇和挑戰。國家也明確要求堅持創新引領發展，促進新舊動能接續轉換，促進新興產業加快發展，深化大數據、人工智能、云計算等研發應用，加快在各行業各領域推進“互聯網+”[1]。在這樣的時代背景下，電力企業大力推進智慧電廠的建設勢在必行。我廠作為試點，首批搭建了智慧電力生產監盤系統（PEMS）。PEMS智慧電力生產監盤系統是基于對國內外火力電廠研究，對電廠機組運行的安全性、經濟性、運行參數、設備故障、自動投入五個維度進行實時評價，并通過大數據分析，實時數據建模優化，有效進行故障預警和操作指導的智慧型監盤系統[2-3]。

1機組概況

1號機組鍋爐為哈爾濱鍋爐廠生產的單爐膛、一次中間再熱、平衡通風、固態排渣、全鋼結構的超超臨界直流鍋爐，每臺爐配6套中速磨煤機制粉系統，汽輪機為上海汽輪機廠生產的型超臨界、一次中間再熱、單軸、凝汽式汽輪機，發電機由上海汽輪發電機有限公司生產。機組額定負荷1000MW。DCS控制系統采用了上海FOXBORO公司的EVO控制系統，設計包含DAS、BMS、MCS、SCS等系統。汽輪機控制系統采用上海汽輪機有限公司設計的DEH控制系統（數字控制部分采用西門子公司的SPPA-T3000分散控制系統）。

2智慧電力生產監盤系統平臺搭建調試

2.1電廠智慧運行系統簡介。電廠智慧運行系統，包括末端智慧運行系統和云端智慧運行系統。通過末端智慧運行系統，利用電廠的海量歷史數據建立過程參數的預測模型，形成綜合評估系統，從安全性、經濟性、自動化水平及運行狀態等五個維度對機組健康度進行在線實時量化評價，提前判斷故障，減輕運行人員勞動強度或者實現減員增效。通過云端智慧運行系統，利用大數據和人工智能技術建立標桿數據庫，對電廠提供運行指導，提高機組運行效率。利用人工經驗、生產數據、智慧算法和可視化技術對全局設備的健康狀態進行分級和多維度的動態評價和智慧報警。將存儲在專業技術人員大腦中的模糊的隱性的運行經驗不斷顯化為專家系統規則和知識庫。反之，顯化專家系統規則和知識庫又可以幫助運行人員快速積累運行經驗，減少運行人員之間的經驗差異。通過人機正向知識交互，運行人員的經驗和機器智能不斷迭代增強，實現人機協調監控。PEMS系統可以大大減輕運行人員的監盤勞動強度，提高機組運行的安全性、經濟性和環保性。

2.2前期數據收集。前期進行數據信息收集：①數據庫點信息收集。收集機組DCS點表，包含DCS所有模擬量硬點、中間點（如總風量、總煤量、給水流量等）和開關量的點表。開關量點要有描述，模擬量點要有高一、高二、低一、低二限報警值、量程、單位。同時收集設備自動投入、備用投入、聯鎖投入點的點名和描述。②收集DCS點表中所有點的歷史數據。半個小時一個數，跨度一年。③DCS畫面及測點畫面布置圖。④汽輪機、鍋爐、電氣三個專業的運行系統圖。⑤鍋爐、汽機、電氣專業運行規程。⑥電廠重要輔機（送風機、引風機、一次風機；給水泵、凝結水泵、循環水泵）的性能曲線圖。

2.3智慧電力生產監盤系統平臺搭建。在電廠的生產控制區部署電廠末端智慧運行系統，通過態勢感知系統安全區鏈路，將數據回傳至中心服務器。在電廠生產控制區借用一臺操作員站作為OPC服務器。OPC服務器經過接口機、麥杰盒子再到正向隔離，經過交換機將數據送至安全區模型服務器，再經過數據服務器匯總后通過VPN安全網關、VPDN加密后傳輸至中心服務器及集團服務器。同時中心云數據平臺下發安全情報到各場站，實現數據收集、分析和反饋的閉環安全防護策略，保障電廠網絡的安全。電力生產監盤系統網絡與電廠網絡隔離開，邊界采用隔離設備進行隔離，數據經過模型服務器及數據服務器后傳至集團數據中心和北京中能云數據中心。其中麥杰盒子是Dass部署的硬件載體，用于連接現場設備，獲取設備數據。盒中有一套麥杰數據采集管理軟件Dass，Dass是一套在邊緣端運行的數據管理應用程序，主要用于配置數據的采集，存儲，上傳，并對這些進程守護，確保其穩定運行，是數據能穩定可靠地從設備端獲取出的基礎。具體網絡架構圖如圖1。

2.4運行前端監視平臺。運行前端監視平臺，如圖2，將一臺機組劃分為24系統，每個系統都分為五個維度對機組健康度進行量化評價。五大性能指標：安全指標、經濟指標、參數分析、故障預警、自動投入。一個系統中的安全指標和故障指標都是一票否決制，取所有參數的最低分作為此系統此維度指標得分。經濟指標和偏差指標都是有一個的綜合評估算法得來，可靠性就是自動和備用的投入率直接來計算的。每個系統的總得分是安全指標占50%，經濟指標占10%，偏差指標占10%，故障預警指標占20%，可靠性指標占10%。每個系統每個評價指標點進去，最低分排在最上面，點擊對應的參數可以查看相關曲線。畫面右側報警信息也是按分數從低到高進行排列，而且將安全指標和別的指標報警顏色做了區分，點擊報警信息可以鏈接到對應的系統和報警參數信息。畫面下面會詳細記錄每次的操作記錄，哪個登錄的賬戶在什么時間進行了什么操作。運行平時根據這一張畫面可以大概了解機組的重要參數的運行狀態，有助于提前預判故障的發生，由被動處理變為主動發現。

2.5模型服務器建模。運行前端監視平臺監視查看機組健康度，最終需要維護就要進入到后臺的維護模型界面。在模型維護菜單中有連接設置、結果分析、模型維護、變量維護、賬戶維護、重載模型。連接設置，進行將模型服務器的模型維護軟件與數據服務器建立連接，點擊啟動，選擇實時診斷才開始進行診斷，交替顯示等待數據和正在計算。結果分析可以匯總顯示DCS所有模擬量點的安全、經濟、參數動態偏差評分。變量維護可以對模型服務器中數據庫點表進行增加和刪除。賬戶維護可以建立不同級別的賬戶，設置不同的權限。變量維護可以對24個子系統包含的模型進行修改優化，也可以對每個子系統的五大性能指標進行修改優化，結合各個廠機組實際運行情況進行不斷優化，可以使得各個模型的預判功能發揮到最優。一個系統中的安全指標是需要設置報警值和跳閘值的測點勾選安全指標。經濟指標和偏差指標都是基于采集到的海量數據自動識別出的邊界值，實時值與大數據判斷的期望值的偏差在大數據自動識別的正常范圍內不減分，超出范圍外，參數實時值在“高邊界”、“低邊界”之間，得分為100分；當超出高、低邊界，處于“高報警”、“低報警”之間時，得分為70-100分；當超出高、低報警，處于“高跳閘”、“低跳閘”之間時，得分為0-70分；當達到高、低跳閘值時，得分為0分。故障預判是設備、系統的性能評估，比如汽泵性能評估模型，評估汽泵當前工作狀態下的理論揚程與實際揚程偏差，在汽泵轉速和出口壓力已知的情況下，計算泵的揚程，評估方法為按實際值與期望值偏差分布評估?？煽啃跃褪抢帽磉_式模型計算自動和備用的投入率。其中數據相關變量維護可以針對模型中使用的變量進行增減，優化模型。當對模型變量修改后需重新建模，在模型維護管理界面左上角“模型數據操作”中點擊“采集數據”→“數據清洗”→“訓練模型”完成建模?；蛘咭绘I點擊連續操作直接完成上面三步。最后，所有的修改結束后都要回到菜單進行重載模型，這樣才能修改成功。

2.6數據流傳輸。數據流的流向是接口機通過OPC服務從DCS采集數據，經過麥杰盒子、交換機送至數據服務器儲存，數據服務器將帶有時間戳的數據送至模型服務器，模型服務器進行數據接收、運算、出結果，將計算出的數據送至數據服務器，數據服務器接收存儲，模型服務器上的前端運行監視畫面再讀取數據服務器上的數據進行顯示。其中接口機中數據點表、麥杰盒子中DASS的數據點表和模型數據庫中點表是一一對應的，要是增加測點，都要按照各自標準的格式進行一一對應的增加，刪除也要注意數據的流向，否則可能造成數據故障報警。從數據流向來看，這個后臺的系統模型維護軟件不能關，否則模型維護軟件就會斷開與數據服務器數據庫的連接，同時不再進行實時診斷，即不再實時進行計算、發送計算結果至數據服務器，所以前臺運行監視畫面無法讀取到新的診斷數據。

3結論

在PEMS運行初期，技術人員和電廠人員根據現場設備實際運行情況，逐個對評分低的參數、設備進行核查，根據實際情況對設備報警高低限和動態偏差限值進行優化。優化后前端監視平臺一個畫面就可以真實反映出機組目前的運行健康狀態，很大程度上減輕了運行人員的監盤壓力，不用不停地翻看畫面。運行人員根據各個指標的評分和提前預警情況可以提前預判設備故障，將故障消除在萌芽狀態。維護人員也可以查看監盤系統，及時了解設備狀態，提前進行檢修維護或定期工作，降低設備發生故障的概率和風險，同時也減輕夜間值班的壓力。最終實現PEMS的愿景，少人值守，運維兩便，通過一個監視總圖就可對機組全參數進行監控，由原先被動等待故障發生轉變為將事故預警在萌芽狀態。本廠智慧電力生產監盤系統的成功搭建，不僅本廠向智慧電廠建設邁了一大步，同時也為其他火電廠提供了寶貴的實踐經驗。智慧電廠建設目前仍然處于摸索階段，但是在國家“兩化”融合方針和節能減排政策等因素的驅動下，智慧電廠的建設將成為電力行業發展的一大趨勢。

參考文獻

[1]楊勇.火電廠輸煤系統煤倉間智慧監盤系統設計[J].電子技術與軟件工程,2019(20):120-121.

[2]張楠,劉偉.煤礦電力監控系統的研究與分析[J].山西煤炭,2020,40(3):55-60.

[3]周斌基.淺談電力電氣自動化元件技術的應用[J].電子元器件與信息技術,2019,3(8):79-80,83.

作者:李嬌 印偉 單位:國家電投集團協鑫濱海發電有限公司