车业蒙
中国大唐集团科学技术研究院有限公司
摘要：本文从两化融合的管理体系出发，结合两化融合管理体系数据、技术、业务流程、组织机构四要素的作用，对未来电厂的发展趋势进行了研究，给出了未来电厂的总体架构，并对未来电厂的要素进行了分析。未来电厂是数据、技术、业务流程、组织结构四要素的互动创新和持续优化的发展趋势，依托大数据平台，实现电厂数据价值，实现控制技术、清洁能源技术、智能技术及智慧电厂的创新发展，实现业务流程和组织机构的变革。
关键词：两化融合 管理体系 未来电厂 大数据平台 智慧电厂
一、概述
在能源领域两化融合的发展进程下，电厂的规划、建设、生产运营都在发生深刻的变化，作为当前我国能源的主要供给方式，火力发电厂的发展趋势是怎样的？两化融合管理体系，会给未来电厂带来什么样的影响？它在电厂技术创新、业务流程再造、组织机构优化方面能起到什么样的作用？智慧电厂如何发展？这些都是电厂未来发展需要面对的问题。为更好地提升能源转换效率，减轻对环境的污染，推进能源供给侧的改革，加快推进两化融合要求，未来电厂的发展也要做出改进。
本文从两化融合管理体系四要素出发，结合目前信息技术发展，以大数据平台为核心，分析未来电厂基于大数据平台的技术、业务流程、组织机构的演变趋势。
二、未来电厂总体架构
根据两化融合管理体系理念，未来电厂将建成一体化大数据平台，通过数据驱动，实现技术创新、业务流程精简、组织结构变革，即出未来电厂的组成要素为：一体化大数据平台、多样化技术应用、高效化业务流程、精简化组织机构。
2.1 一体化大数据平台
发电企业大数据和云平台技术的应用，为电厂运行管理水平的持续提高奠定了良好基础。通过集成电厂的生产实时数据、运行管理数据、文档数据和空间数据等大数据资源，对主数据和元数据进行管理，利用互联网技术、数据挖掘技术形成一体化大数据平台。
一体化大数据平台结构如下图所示：
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图1 一体化大数据平台架构
（1）数据采集。对现场锅炉、汽轮机、发电机、辅机、燃料、环境、故障数据进行采集，支持从实时数据库、关系数据库或接口机上进行数据采集。
（2）数据传输处理。负责数据从采集接口到数据库的数据传输、处理。对数据缺失、错误等情况进行验证，对错误数据实时告警，并进行替换、剔除的清洗操作，监控数据质量。
（3）数据存分析。对系统采集、计算、配置等所有数据进行集中存储，实现统一存储、统一管理、统一接口，对存储的数据进行综合分析、数据挖掘等。
2.2 多样化技术应用
1）智能控制技术
未来电厂主流控制方式是多机一控和多厂远程集控。多厂远程集控，即将同一区域或同一发电集团的多个电厂统一集中控制，包括多个不同类型发电厂的集中控制。通过全厂的厂级自动化网络或各厂之间的专用网络，实现电厂从燃料进场、机组发电以及灰渣处理的全过程控制，实现所有机组和辅助车间系统的统一监控。
依托于一体化大数据平台和现场总线应用，未来电厂将实现DCS系统和SIS系统的融合，即把管理和控制结合在一起，形成一体化DCS 系统，且机组自启停功能将发展的非常完善，机组运行的安全可靠性和运行效率将极大提高。
2）清洁能源技术
超（超）临界机组技术、二次再热技术、燃煤与生物质混烧技术、空冷发电技术、大型循环流化床技术、烟气脱硫脱硝技术等在未来电厂中仍发挥着巨大作用，同时也会涌现更多的清洁能源新技术，真正实现绿色发电。
采用先进的优化模型和高级算法的国内自主知识产权优化控制技术日趋成熟，能够对不同的工艺系统进行优化，已经取得了良好的节能减排效果，在未来绿色电厂中将被广泛应用。
3）智能技术
随着科技发展，虚拟现实（VR）在未来电厂还将实现与一体化DCS进行联网，不仅可以实现在线仿真，还可以进行故障诊断、事故判断和在线预测。视频监控的全景化和智能化，使得未来电厂关键设备内部运行状况的可视化成为现实，从而及时发现问题并减少事故。
目前部分电厂已在升压站、电缆沟和凝汽器胶球清洗系统等使用机器人，承担一些简单重复性的劳动，随着机器人智能化程度的不断提高，未来电厂的机器人将承担更复杂更重要任务，如对高危区域进行巡检、探伤等。
4）智慧电厂
目前，新建和投运电厂在现场中大规模采用智能化的设备，形成一个一个独立的智能电厂，智能电厂通过人工智能深度学习模拟运行及检修人员从业经验，发展出类似于人类思维的智慧，为实现智能电厂向智慧电厂的升级打下基础。
一体化数据平台、业务应用一体化平台和智能传感与执行、智能控制与优化算法、数据挖掘基精细化管理决策等技术的应用，使得未来电厂的发电运行控制与管理模式具备自趋优、自学习、自恢复、自适应、自组织等特征，真正实现了智慧电厂。
2.3 高效化业务流程
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图2 业务流程
依托于一体化大数据平台，充分利用电厂的各类数据，建成大规模的案例库、知识库，通过对同类型数据的分析、比对，对不同类型数据之间的关系分解，形成未来电厂以问题为导向的高效化的业务流程。
未来电厂将建立发现问题、分析问题、解决问题、问题管理的循环业务流程。通过实时监控报警、预警发现问题，对发现的问题进行诊断分析查找问题原因，针对性制定策略并不断优化指导解决问题，将问题发现、分析、解决的处理过程形成案例库、知识库实现问题的闭环管理。
2.4 精简化组织结构
利用一体化大数据平台，形成包含基建管理、设备全生命周期管理、运行管理、物资燃料管理、节能环保管理、安全生产管理和经营决策支持的业务应用一体化平台，进而达到精简组织结构的目的。
目前电厂未实现全厂的真正统一监控，值班运行人员是相互分离的，随着未来电厂所有机组和辅助控制系统的统一集控和智慧电厂的实现，电厂的运行模式将会有较大的改变，通过长时间的深度学习，电厂的人工智能控制已经能够逐步替代运行人员，常规运行操作已经缩减至有限的几人。
三、结语
本文对未来电厂的描述是基于现有技术发展趋势，通过发挥数据的核心驱动作用，创新技术发展，优化业务流程，调整组织结构，实现多样化的技术应用、高效化的业务流程和精简化的组织结构。数据作为电厂资源的地位越来越重要，不断加强数据的开发利用，挖掘数据这一核心要素的创新驱动潜能，才能推动未来电厂实现数据、技术、业务流程、组织结构四要素的互动创新和持续优化。
参考文献
[1]Tsuguhiko Nakagawa, Hideyuki Chisaka, Yu Notoji. A novel SMART energy system for using biomass energy effectively[J]. Renewable Energy, 2018,116: 492-499.
[2] Jan-Hendrik Menke, Nils Bornhorst, Martin Braunt. Distribution system monitoring for smart power grids with distributed generation using artificial neural networks [J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2019,57(05): 472-480.
[3]许继刚, 郑慧礼. 电厂自动化的现状与未来[J]. 电力能源, 2016,9: 38-42.
[4]赵锐刚. 关于智慧电厂建设的探究[J]. 内燃机与配件,2018,133(04):233-234.
[5]王筝. 设备智能诊断技术系统在智慧电厂的应用[J]. 电力自动化, 2018,2: 113-114.
[6]陈思全, 左华京. 数字化电厂的发展趋势及向智能化电厂发展的展望[J]. 沈阳工程学报（自然科学版）, 2016,14(2): 126-129.
[7]张帆. 智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析[J]. 华电技术, 2017,39(2): 1-3,7.
[8]刘吉臻, 胡勇, 曾德良, 夏明, 崔青汝. 智能发电厂的架构及特征[J]. 中国电机工程学报, 2017,37(22): 6463-6470.