摘要：火电厂的建设与生产水平的不断发展是当今社会经济快速增长的基础和关键。 时代的变迁也造就了火电厂建设 方式的改变———智慧火电厂应运而生。随着时代的发展有改变，电已经步入了所有人的生活，而电的来源很大一部分便是来源于发电厂，其中来源于从最开始的火电厂到现在部分的核电站，随着时代的变迁，智慧化电厂的建设已经刻不容缓。
关键词：智慧电厂；智能发电；智慧管理；构架体系
在推动传统工业领域的计算机化，使之向智能生产、智能工厂转型，为了应对国际竞争，提高国家制造业创新能力，推进工业化和信息化深度融合。随着计算机技术的进步，相关应用更加高效、准确。然而随 着电力市场的变化，为了与新能源发电的高效协调，需要火电厂提升发电灵活性，满足电网的负荷响应要求，及时综合分析燃料、电量等市场信息，智慧电厂的建设成为必然之路。
一、智慧化电厂的定义
概念中的智慧化电厂是在现在的电厂为基础，进行改造重建，沿用现在的管理模式与人事构造，在电厂的资源利用中做到更深入更清晰，而且对现在电厂的设备进行升级更换，在原来不动的基础上，对现在工厂的管理与技术注入新的想法与实践。智慧化电厂在运营中加入了计算机的管理，通过计算机网络的渠道，在设备运行过程中，进行先进的监测和控制，它使得机组运行准备更充分、更可靠，管理更加合理，能够进行可持续环保的发展，使社会、国家的经济效益和社会环保力度大大提高。
二、智慧电厂的特征
1、泛在感知。通过先进的传感测量手段 及 网 络通信技术，实现对电力生产和管理过程中环境、 状态、位置等信息的全方位监测、识别和多维感知。
2、信息融合。利用云计算、大数据、物联网、人 工智能等先进技术，对电力生产与管理过程中的海 量数据进行规划、处理与分析，实现多源数据的深 度融合。
3、 业务智能。基于发电核心业务，运用预测控 制、鲁棒控制、PID 自整定控制等先进算法，同时使 用大数据分析、自迭代深度学习等技术进行多目标 优化，构建具备“自学习、自适应、自诊断、自组织、 自趋优”的智能发电系统和智慧管理系统，利用 AI 技术、模式识别等方法，获得电力生产经营中关键 指标的关联性和内在规律，及时准确判断机组所处 状态和企业管理状态，及时优化或给出调整建议， 提升企业运营竞争力。
4、管控一体。建立智能发电与智慧管理 系 统 之间的数据共享、业务联动机制，实现各项生产指 标的最优化与企业安全经济效益的最大化[7]。
三、智慧电厂建设路径
随着云计算、大数据、物联网以及人工智能等技术的发展，火电 厂建设智慧电 厂的路径逐步清晰，一般应为以下阶段:
1、完成数字化建设。一是完成电厂全口径信息采集工作，并将所有信息转化为数据，形成涵盖结构化数据和非结构化 数据的统一数据源;二是进行数据的标准化工作，包括进行基于元器件的统一编码工作，以及基于时间序列的非结构数据的存储标准化工作;三是整合生产实时数据库、关系数据库和其他数据库(包括 文本数据和视频数据等)，构建统一的数据中心(含 知识库)，以确保所有数据来源唯一重复使用。
2、完成物联网建设。一是完成厂内无线专用网络建设，为厂区物物相联打造好基础;二是完成必要的检测感知元器件的升级，重点包括智能传感器、智能执行器、门禁系统、智能视频探头、设备 RFID 标识建设等，实现设备信息、环境信息的及时交互共享;三是完成人员定位系统和智能终端的建设，打通厂区内人与人、 人与物、物与物的联接，为厂区全方位收集信息，实施管控打好基础。
3、实现智能一体化。一是采用现代信息处理和通信技术，整合原有企业的信息系统，打通管理壁 垒;二是整合 DCS、 PLC、现场总线等设备控制系统，形成一体化联动的智能发电模块;三是针对安全生产管理和经营业务管理需要，构建智慧安全、智慧运行、智慧检修、智慧工程、智慧物资、智慧燃料、智慧营销、智慧行政和智慧党群等智慧管理应用模块，并完成与数据中心的信息互联共享;三是应用大数据分析等综合智能决策技术，构建能联动智能发电和智慧管理模块 的一体化决策平台。
四、智慧电厂的构建体系
1、传统火电的典型构架及缺陷。智慧电厂的建设应该立足于传统火电厂的实际情况，围绕电力市场的新形势和企业管理的新要求来切实创新，利用当下的先进技术来有的放矢，以便取得实效。 由于传统火力发电企业的信息化建设大多是分步、分系统开展的，实际工作中反映出越来越多的不足，主要包括:1)没有跨部门的结构化流程，各系统以职能部门流程为导向开发，跨部门的流程往往靠人工衔接，运作过程被割裂;2)系统设计上存在本位主义，各系统从职能部门利益出发，各自为政，造成内耗;3)决策目标不唯一、清晰，没有统一的驱动原则，各系统的运作缺乏前瞻性，反复做无用功，浪费信息资源;4)各系统的数据处理和流程优化技术不精，不能使信息资源得到充分的发挥; 5)各系统的开发技术不统一，在数据处理和共享交互上缺乏整体协同性，部分系统甚至无法与外部系统交互信息，孤岛运行。
2、智慧电厂的数据构架。高效利用电厂过程信息是智慧电厂建设的关键之一，对电厂生产、经营和管理信息的数字化整合主要包括 “数据采集—数据传输—数据标准化—数据统一存储及分析”这几个关键环节，为有利于后期智慧功能的拓展，智慧电厂的数据架构应该选用数据交互便捷、数据分析高效的技术路线，当下使用云平台技术，构建基础数据构架，比使用常规的小型机数据库具有数据更加安全、交互更加便捷、计算更加高效的优点，也为各发电集团整合所属企业数据资源，打造行业资源中心做好了基础数据构架准备。
3、智慧电厂的应用构架智慧电厂的应用构架设置可以 秉承 “业务智慧、提质增效”的原则，应该从发电业务和管理业务两个方面进行智慧变革，应用架构。整体架构包含智能发电和智慧管理两部分，由于最终目标都是服务于生产发电，所以核心应为智能发电:一是使用神经网络等高级算法，优化 DCS 控制算法，提升控制效果;二是多目标优化等智能控制策略，优化系统运行，提升系统运行效率和灵活性;三是使用一些先进的智能检测技术、大数据分析技术和人工智能技术，提升设备全生命周期管理的水平。智慧管理作为一个支撑服务体系，整合 了企业管理业务，基于生产发电实际，围绕构建“安全、高效、和谐”的智慧电厂的目标，实现所有管理 行为和业务流程实施规范、运行流畅。 其中，智慧管理部分，重点是利用企业生产、经 营、管理等数据信息，围绕安全运行、环保 排放、成本最优、作业高效等目标，在安全管理、污染物排放、配煤掺烧、电力营销、内部管控等方面，既能实现个体目标最优智慧分析，又能实现综合目标最优 智慧分析，为企业人员从多角度、多维度地给出生产营建议。智能发电部分，既能实现针对机组内部特性的自学习、自适应、自诊断的智能发电优化，又能及时响应企业人员根据智慧管理模块提供的信息做出的运营决策，进行自组织、自趋 优的发电调整。
4、智慧电厂的信息交互构架。智慧电厂建设中，信息交互构架应该对内在满足信息交互的火电标准基础上，实现业务数据的充分交互。同时，应该兼顾与外部的信息交互需要，主要包括系统内主管各级单位的专有系统的信息交互，系统外与电网、政府职能部门的业务信息交互。
5、智慧电厂的新旧系统架构和硬件网络构架。智慧电厂的建设应该充分运用火电企业过去宝贵的设备系统资源，结合传统火电企业的设备系统结构，新旧系统融合架构。
智慧电厂的硬件网络构架主要考虑的是与各级主管单位的硬件网络构架关系，构建时应在安全的基础上，充分考虑灵活的网络拓展需要。
五、火电厂智慧信息化平台关键技术
分析火电厂水务信息化现状及面临形势，深人理解火电厂智慧水务的建设需求，构建火电厂智慧水务管理平台，实现全厂与各用水单元的动态水平衡计算，主要设备工作性态监控、诊断与故障预测，关键设备的全生命周期管理，促进火电厂水务信息化有序、实时、持久、健康可持续发展。
1、处理系统关键技术
（1）动态水平衡智能测算
水系统网络。根据火电厂现状水系统网络，进行节水改造工程建设，在水系统网络与监测网络优化布局的基础上，将火电厂水系统分为生产用水和生活用水两部分，并按照用水用途和工艺流程将全厂水系统分为六大子系统，分别为生活用水系统、脱硫用水系统、一期循环水系统、化学除盐水系统、二期辅机循环系统和其他用水系统。全厂自水源地取水后，经双管道输入平流池，经过滤、沉淀等处理后，成为工业水，供全厂使用，全厂各子系统之间供水、排水互相关联，最终所有废水用于厂区绿化或进行终端处理，实现废水“零排放”。
（2）监测设备优化布局。在一期循环水系统、化水系统、锅炉排污系统等流量取样节点安装流量计并进行无线数据采集，建立统一的无线数据采集平台构成全厂水系统监测网络。实现全厂及各用水系统、单元水平衡自动测算。
2、水处理系统设备故障诊断与智能管理方案。鉴于电厂综合水处理及锅炉补给水系统设备多样性的特点，以设备当前的工作状况为依据，而不是传统的以设备使用时间为依据，通过先进的状态监测、可靠性评价及寿命预测等手段，判断设备的状态，识别故障的早期征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势作出判断，并根据分析诊断结果进行维修决策。该智能决策优化维修目标和维修时机，确定维修计划大大提高设备的可用率，避免维修不足和过度维修的问题。
（1）故障诊断技术原理。故障诊断技术原理：以可靠性为中心的设备故障(RCM)管理。以可靠性理论为手段，目标是保持系统具有的功能或固有的可靠性，按设备故障发生发展的规律及其后果，并根据不同设备的重要性、可控性和可维修性，根据历史数据及实时监测数据，科学合理地选择不同的维修方式，形成一套优化的综合维修模式。针对不同的故障，采取不同的诊断、维修策略：故障查找和状态监控、事后维修、定期维修、更改设计。故障诊断的专家系统(Es)是人工智能(AI)在故障诊断领域中的应用，能有效地模拟专家的决策过程故被广泛应用。粗糙集理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论作为一种数据分析处理理论，在机器学习、知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等领域得到了广泛且成功地应用[3]。
（2）故障诊断主要方法。故障诊断主要方法为基于状态监测的设备或系统(总称技术系统)的状态诊断方法。基于知识的专家系统、基于神经网络的智能化方法、概率统计方法和模糊评价方法，对完整的系统指标进行监测及分析。基于知识的故障诊断方法由于不需要对象的精确数学模型，而且具有“智能”特性。主要可以分为：专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法；故障树故障诊断方法；神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法等。建立综合状态评价系统，对设备在线和离线监测诊断数据、可靠性评价数据以及维修人员经验等进行综合分析，评价系统状态，并根据系统所处的状态进行维修管理决策。
（3）故障诊断流程。利用历史数据及实时监测数据，从状态特征信息的复杂性和不确定性出发，采用定性和定量特征相结合的思想，充分利用各种监测、诊断、试验系统和运行经验的状态特征证据，使评价结果既包含实时数据提供的信息又包含运行、维修人员经验的信息，并按照由低向高逐层推理思路，实现对电厂化学水处理各个子系统及系统整体的状态评价。
（4）故障预警实现。通过分析设备故障历史数据，分析故障发生特点，使用特定的方法对不同的监测数据进行分析，判断这些数据是否正常，并通过观察各种数据之间的关系，在故障征兆发生的前期发现各个故障，发出预警信号。根据水处理系统维修工作的实践经验，分析数据异常变化的状态，对系统设备故障进行预警。
（5）智能管理方案。利用历史正常数据和设备发生故障前后的数据，通过智能学习算法或者统计回归方法等，发现故障特征数据与故障结果之间存在的对应关系；再利用已经发生过故障的水设备监测数据输入到现有模型中，利用学习后的模型进行故障诊断，得到诊断结果与实际设备故障结果进行对比。当误差率不超过10％时，说明该水处理故障分析模型可以投入使用。当监测数据没有超出监测指标时，对设备工况进行评价，以便工作人员对相关的水设备进行设备维护、保养、更换等。
3、信息平台建设
（1）网络架构设计。系统网络架构是从网络部署的角度描述系统，包括网络、服务器、设备等部署和分布情况，建设在局域网网络环境下的网络系统，存储服务器、应用服务器、短信收发通信器及其他服务器通过有线连接在以太网上，本地电脑可以通过电厂局域网连接，短信收发通信器通过移动短信发送到所有移动终端。
（2）体系架构设计
智能感知体系包括对化水辅网、无线接收平台数据的立体化实时化自动采集；智慧服务体系根据感知的数据实现模型服务，主要包括水量平衡、设备诊断、成本测算、药剂配置、寿命预测等模型，而信息智能推送系统包括逻辑推算规则计算出报警及巡检消息，实现自动预警功能；智慧应用体系包括基础的应用数据管理，以尽量降低人工干预的目的实现智能管理，其中故障类事件及解决方案可以自动归类到知识系统，为今后的突发事件提供快捷的依据。支撑保障体系是系统运行的基础，包括所有数据标准、通信协议、网络传输、安全、用户校验等方面的内容。
（3）逻辑架构设计。系统逻辑架构是从逻辑的角度描述系统的架构，描述系统的实现细节及数据流的动向，现场测点的数据汇集到SIS镜像系统及无线数据采集平台后，将数据通过数据采集与整编程序从将源数据及整编数据存人到综合数据库，同时会根据规则产生自动报警信息，并将自动报警发往消息中间件和消息推送中心，最终推送给客户端，计算服务程序包括大量的模型运算及学习运算，为应用服务及其他部分提供服务支持，应用服务提供PC和移动端服务接口，最终系统功能在PC和移动端的客户端呈现。
智慧电厂建设是传统火电企业转型升级的必由之路，其建设工作是“互联网+火力发电”模式的新智能体现，切实有效的整体构架搭建，能确保企业的安全环保、节能高效、少人值守、精细管控、灵活和谐等需求得到整体落实，更为企业持续提升打好基础。火电厂智慧水务关键技术首次在工业企业即用水户层面，系统开展智慧水务建设。构建智慧水务综合管理平台，最终实现火电厂智慧水务管理。
参考文献：
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[3] 张少男.智慧电厂与智能发电研究方向及关键技术[J].技术与市场，2019，26（07）：54-55.
[4] 田雨，蒋云钟，杨明祥．智慧水务建设的基础及发展战略研究[J]．中国水利，2018(20)：14一17．