方案案例

智能电厂解决方案

点击数:965   发布时间:2016-11-01 15:39:25  

智能电厂的定义

智能电厂(Smart Power Plant)是在信息化和数字化的基础上,将智能传感测量技术、信息通讯技术、自动控制技术、智能分析决策技术、人工智能技术和发电技术相结合,并与电厂基础建设高度集成而成的达到经济、高效、安全、智能和环保最优化状态的新型现代化电厂。

 

智能电厂的特征

 

智能化真正的意义在于:数据信息化,信息知识化,知识智能化,智能价值化,价值可传承。

 

智能电厂即电厂具备人工智能,可以自我适应电厂整体的外部环境,如煤质的变化、循环水水温变化、电网负荷的波动、排放的变化等,通过学习、记忆、认知、化脑的过程,用数据来驱动人工智能,帮助管理者进行智能决策。智能化电厂的发展需要与移动互联网、云计算、物联网、工业大数据云平台和数字化克隆等先进技术相互融合,以提升电力生产的可靠性、可承受性和可持续性,降低成本,提高效率,同时满足最新的环保排放要求。

 

智能电厂的建设目标

 

智能电厂建设的总体目标分为三点三面两阶段:三点是指自动化、数据化、智慧化三大特点,贯穿整个智能电厂的三面和两阶段中;

三面是指电厂智能化阶段需要实现的设备生物化、生产运行智能化、管理决策智慧化三个层面;

两阶段是指电厂智能化阶段和智能电厂与智能电网对接阶段。

 

基于“云+端”的智能电厂体系

发电企业可以建立一个全集团整体的“云+端”体系:“云”既是大数据云平台——电厂、集团层面的基础信息系统平台,采集、筛选、汇总基层单位的各种数据,进行“数据资产化管理”工作;“端”既是在“云”上通过建模分析和各类智能应用,构建智能化辅助决策功能。

 

“云”平台

以电厂为单位——部署数据采集端(主要是设施布置传感器或从已有DCS、SIS、MIS、OA等数据库采集);通过3D、VR、AR等智能工具将数据可视化,动态监控设施运行状况;构建厂级煤电转换过程的标准数据模型;再通过历史数据和实时数据结合,分析运行设备效率和各种消耗;结合目前生产规划部门的数据统计,消除设备运维故障,实现运维智能化,实现成本细化。形成与智能电厂相匹配的类似集合DCS和SIS系统的大数据云平台。

集团本部——建立工业大数据云服务平台,以统一信息平台展现,支持集团层面的“端”产品,形成与智能电厂相匹配的类似MIS系统的大数据云平台。

 

 

“端”产品

生产相关产品——包括以燃料智能化管理为起点,主机全流程智能优化为支撑、环保全系统智能优化为延伸,辅控、管线、厂用电、厂用水等智能优化为连接,通过定制的大数据分析模型,形成一个闭环的设备资产智能优化增效体系。

经营管理相关产品——包括辅助决策系统(如经营管理分析、 综合计划分析、 合同综合分析、 工程辅助分析、 指标辅助分析、 燃料辅助分析、 电量辅助分析、 财务预算分析、 成本辅助分析、 收入辅助分析、 电费回收分析、 机组负荷分析、 检修策略辅助分析等)。

集团层面产品——四大智能服务系统:对标管理系统、外围专家社交网络服务系统、内部专家诊断服务系统、内部互助交流服务系统。

 

功能/应用

 

燃料智能化管控平台

帮助电厂在从燃料入厂到入炉的全流程中,尽量排除人为因素干扰所产生的问题, 同时通过智能设备、分析工具和智能专家、知识库法, 将燃料管理变为给电厂带来可持续经济效益的有力工具。管控平台主要分为四个部分:、

1、智能煤场,包括数字化煤场、智能盘煤(无人机盘煤、煤棚内精准盘煤)、斗轮机的智能操控(现场无人值守);、

2、智能采制化:通过三维立体呈现采制化流程及所有故障报警信号;、

3、智能诊断,通过大数据分析工具对重要的设备进行预测预警性维护,以及运行优化建议;、

4、智能掺配混烧:基于实验数据和经验积累,向用户提供知识库和具有自我学习功能的数据库,辅助掺烧决策

 

电厂智能监控和巡检系统

电厂智能监控和巡检系统通过增强现实(AR)和三维的透视、漫游等强大的功能,实现对电厂的监控和点巡检智能辅助操作。点击电厂内的某个建筑,实时展示建筑内部的关键设备的实时数据,还可以进入到建筑内部,展示设备的三维实景图,在设备的三维实景监测界面,可以点击某个部件,进入部件的三维实景监测界面,可以展示该设备的实时数据和运行状态,辅助人工现场点巡检工作。还可以通过智能监控系统,采集电厂全量信息, 通过多摄像机实时拼接显示摄像结果,实现智能巡航与电厂全景监控视频回放功能。

 

远程振动监测与分析系统

振动监测作为工业装备资产状态监测最常见的手段之一,在火电厂及风场设备中已经形成了客观的部署规模。然而振动信号的分析对专家的依赖很大,需要人为对信号的频谱等特征进行判断来实现状态评估和故障诊断。远程振动监测与分析系统内部署了数十种振动信号处理、故障提取、模式识别、故障特征建模、故障趋势预测、和故障诊断算法,能够在极大程度上帮助专家对振动数据所反映出的设备状态进行初步评估,将有异常状态风险的数据自动筛选和推送给振动专家,同时向振动专家提供辅助分析工具进行诊断决策。与传统的振动监测软件不同,本系统具备有美国IMS中心研发的机器学习和人工智能分析引擎,能够记录和识别振动专家做出分析和决策的依据,从而优化系统自身的预测及诊断能力,具备自我校正和自我成长的智能机制。

 

对标管理系统

通过指标对标管理体系的建立,加强指标精细化管理和科学化分析,使其成为提升集团精益管理水平的有力工具。实现发扬长处,补齐短板,闭环可控的动态管理,引导集团在各项工作中“找差距、抓整改、促提升”,促进集团指标管理水平不断提高,为集团提高现代化管理水平提供技术保障。

 

专家诊断服务系统

充分利用电力集团公司的专家资源和基层电厂拥有多年实际现场运行检修经验的技术人员,建设集团内部的技术专家远程诊断平台。通过电厂实时上传的设备工况数据和集团大数据云平台,所有远程诊断服务系统内的技术专家不用到现场,即可快速响应生产中出现的设备异常诊断需求,实现远程实时诊断服务。

 

专家社交平台服务系统

在内部专家智库的基础上,将数据安全可控的开放给高校、电科院、设计院、装备厂家、维修维护公司、第三方技术服务公司,让各个业务阶段的负责单位都能在一个统一规范的平台下对集团业务完成各自的服务,如技术咨询、事故诊断、经验交流等,从而形成一个完整的专家社交平台的生态圈,进一步完善更新集团自己的专家知识库内容。

 

汽轮机智能诊断系统

汽轮机智能诊断系统通过汽机三维可视化建模和透视功能,方便使用者查看设备的内部情况,及时找到故障位置,对复杂部件进行快速诊断。汽轮机调速汽门在线监测和故障预警功能,不仅能够对高调门的喷嘴配汽特性故障进行预警,保证机组的安全稳定性;而且还能够指导运行人员实时对机组最优滑压点进行优化调整,实现机组复杂变工况模式下滑压运行的高效经济性;汽封的智能状态监测,通过综合考虑汽封性能、漏气量等变化因数,设计符合机组实际运行情况的最优滑压运行曲线,提高机组的变工况运行经济性。

 

锅炉智能诊断系统

锅炉智能诊断系统通过锅炉的三维可视化建模,以KKS编码为基本图元,以真实尺寸为基准比例,将锅炉的结构、运行流程、布置方式进行真实表现,并在三维环境下实现现场数据与三维模型的关联对应,实现设备部件的三维定位、跟踪和管理;实现锅炉模型在网页环境中放大、缩小、旋转、定位、透视、漫游等操作;实现对锅炉泄露事故、隐患信息的三维空间定位与表达,在三维环境中实现事故的分析与诊断;通过与现场数据相集成,对泄露及隐患部位进行状态跟踪,划分隐患预警等级、开展风险预警监测,从而实现对隐患部位有效、及时的预防治理。

 

压缩机运行智能检测与优化系统

压缩机运行智能检测与优化系统通过采集压缩机运行过程中的状态参数,结合机器学习和人工智能等先进数据建模手段,实现对压缩机运行过程中的实时状态进行评估、预测、诊断、及优化功能。对压缩机喘振故障、失衡、轴承机械故障、效率下降、和过负载运行等异常模式进行预测和控制参数优化建议,从而保证压缩机安全、稳定、和高效地持续运行。

 

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