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美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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大數據分析技術如何助力火電智能化轉型實踐案例分享

2022-08-15 14:30:47 次
近年來，在國家節能減排工作要求的推動下，在“中國制造2025”的國家戰略號召下，在發電行業，越來越多的企業加入了智慧電廠轉型的實踐中，期望通過智慧電廠的建設及改造，提高能源和資源的利用率，承擔更多保護環境和服務社會的功能，同時更好地適應未來的智能社會以及能源行業的革命和創新。
火力發電是發電方式中歷史最久的，也是最重要的一種，是我國電力能源的重要支柱，2021年發電量約占全國總發電量的70%。火力發電的技術成熟，成本較低，對地理環境要求低，但同時污染大、效率低，熱能利用率只能達到60-70%，同時使用的礦物燃料資源也越來越少，未來有面臨枯竭的可能。
短時間看火力發電在我國仍然占據著非常重要的地位。因此，如何在安全生產的前提條件下，保障生產效率，同時能夠節能減排，這是火電廠迫切需要解決的問題，也是火電廠智能化轉型過程中需要重點解決的問題。
從現有的火電廠數字化發展現狀來看，在過去幾年里，國內的火電廠已經基本實現了不同程度的數字化，互聯網、云計算、大數據及物聯網等技術，應用非常廣泛且成熟，已經逐步實現電廠的數字化生產，實現部分高精準的信息交換與實時共享，這為基于數據驅動的智能化應用場景構建，實現智能生產打下良好的基礎。
美林數據近些年在多個電廠相關項目上進行智能化應用實踐，通過大數據分析解決了電廠吹灰過程不合理、煙氣脫硫脫硝工程中催化劑過量投放、汽輪機冷端不穩定、設備運行過程中故障發現、以及原料成本高等多個方向上的業務問題。為企業的安全運行、節能減排、經營管控等方面提供了新的思路和精準的支撐，助力火力發電企業向智能化邁進。
美林數據Tempo大數據分析平臺
助力電廠安全生產，提升設備運行穩定性
?汽輪機設備故障診斷
汽輪機作為燃煤電廠的核心設備之一，其安全穩定的運行對電廠至關重要。隨著設備廠商與電廠客戶對設備的高效、可靠、安全運行要求不斷提升，以往計劃維修、事后維修等方式已不能滿足數字化、智能化的生產服務模式變革，對設備持續的健康監控、實時診斷等需求日益增長，成為新一代電廠建設的重點。在實際的應用中，汽輪機設備故障診斷及預警可分為三個層級。
設備故障診斷
一級預警為安全閾值預警，這部分預警規則是根據汽輪機出廠時設置的安全閾值對設備進行實時監控，一旦發現設備出現閾值超限的狀況立即停機處理，但這種預警相對較晚，一旦發現就必須停機處理，造成一定的浪費。
二級預警為運行工況級預警，這部分主要是利用統計分析的方法先對設備運行工況進行合理的劃分，再根據歷史數據利用異常檢測等方法對不同工況下測點閾值進行確定，以此構建不同工況下測點的監控預警機制，實現細致的設備狀態監控。
三級預警為異常趨勢預警，根據測點歷史運行數據及運行工況，利用機器學習中時序分析、回歸分析等方法預測測點未來一段時間內的狀態變化趨勢，觀察其未來一段時間內是否有超限趨勢，提前給出報警。
設備故障診斷
根據三級預警規則，可自動標識設備是否處于異常狀態，并對監測到的異常數據進行標識和提醒，使電廠用圖片戶及時獲取汽輪機設備運轉異常信息，為電廠汽輪機設備的狀態實時監測、故障快速診斷分析、預測性運維及服務提供支撐。
?變壓器設備故障診斷
變壓器是電力系統的重要設備，它的好壞直接影響著電力系統的安全運行。油浸式變壓器采用油紙絕緣結構，其主要絕緣材料是油、絕緣紙和絕緣紙板，當變壓器內部發生潛伏性故障時，在熱和電的作用下，變壓器油和固體絕緣材料將逐漸老化和分解，產生各種低分子烴類及CO、CO2 等氣體，故障點產生氣體的組分和含量取決于故障類型、故障部位和故障能量級別。
圖片變壓器設備故障診斷是對油浸式變壓器發生故障時，產生的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等特征氣體進行挖掘分析，通過探索變壓器故障類型與油中溶解氣體的關聯機理和規律，構建變壓器故障預測模型，這里基于數據量和特征屬性的特點，可選用分類精度高的決策樹算法、隨機森林算法以及支持向量機等算法構建故障診斷預測模型，發現變壓器內部的潛伏性故障，實現變壓器故障的智能診斷與監測，從而有效保障設備和電網的安全運行。
助力電廠節能減排，提高能源利用率
?鍋爐吹灰優化
鍋爐吹灰是燃煤電廠鍋爐日常維護中的一項重要工作，主要場景在發電車間，鍋爐通過燃燒煤粉所產生的熱量的同時，會形成煤灰，煤灰會附著在管道中。
如煤灰不及時清理，會和蒸汽生成凝膠附著管道，管道煤灰過厚，管道壓力和溫度會有明顯的顯示，如煤灰過厚會造成管道空間變小，壓力增大，導致蒸汽量變小，同時煤灰會影響熱傳遞，不利于溫度傳遞，導致管道級鍋爐溫度變高，影響生產安全。如清理太頻繁，又會造成熱量消耗，浪費燃料。
因此合理的吹灰，減少積灰所產生的影響是企業面臨的普遍問題。當前吹灰時間是根據經驗確定的，缺乏科學的依據，吹灰時間間隔固定，其合理性有待驗證。
鍋爐吹灰優化模型的構建就是為了找出合理的吹灰間隔時間，同時對鍋爐爐膛積灰情況和煙道積灰情況分別進行監控及預測，實現動態的鍋爐吹灰。其核心在于通過對鍋爐運行原理的理解，結合現成可采集的數據的探索分析，構造能夠表征爐膛、煙道積灰變化情況或間接反映鍋爐吸熱效率的目標指標。
例如可表征積灰情況的指標“一減流量*（爐膛出口煙溫-低過出口煙溫）/總燃料量”。利用歷史吹灰前后指標變化數據，結合統計分析和機器學習算法構建兩種分析模型：一種是對積灰程度指標的變化趨勢進行擬合，這里可采用的方法包括線性回歸、多項式回歸等回歸類方法；另一種模型是根據對當前實時采集的目標指標數據結合工況數據構建指標變化趨勢預測模型，判斷鍋爐當前是否達到吹灰條件，使用的機器學習算法包括多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹回歸等回歸類算法，也可使用經驗模態分解對指標進行分解預測。
機器學習模型
通過吹灰優化模型的運行，一方面分析擬合結果的特征，分析積灰累積的飽和度，找出積灰飽和度的閾值點，挖掘鍋爐不同區域合理的吹灰間隔，為電廠制定合理的吹灰控制策略提供依據；另一方面根據歷史及當前鍋爐數據變化，構建基于機器學習的鍋爐定時的吹灰預測模型，對當前時間節點下爐膛、煙道是否需要吹灰進行預判，為實際的吹灰操作提供參考依據。
?汽輪機冷端系統優化
汽輪機冷端系統是火電機組的重要組成部分，冷端系統的運行狀況不佳會增加機組的發電煤耗，直接影響機組運行的經濟性。
冷端系統運行狀況的影響機理復雜，核心參數是凝汽器的真空度，真空度越大，機組的發電煤耗越低。對真空度有影響的主要有水質、冷卻塔出力、進水溫度、循環泵運行方式等，一般地，冷卻塔出力基本固定，水質和進水溫度不能控制，因此循環水泵的運行方式成為企業為控制凝汽器真空度的主要方法，對企業來說，在什么環境下應該開啟什么樣的循環水泵運行方式至關重要。
循環泵運行方式的選擇，傳統的方法是通過開展循環泵運行方式對比實驗來確定使用何種循環泵運行方式。這種實驗的方式一般都費時費力，效率較低。但是當企業積累了一定量實驗數據的情況下，可以根據試驗數據的結果構建相應的知識庫，在后續的生產運行過程中，可根據當前的環境狀況，利用相似度匹配的方法與歷史知識庫中的環境狀況進行匹配，提取最優的循環泵運行方式。
另一種基于數據驅動的方法是基于汽輪機運行的歷史數據，構建汽輪機冷端系統中水溫、機組負荷、循環泵電流、泵運行方式、機組運行方式等運行參數與系統真空度之間關系的預測模型（或冷端出口溫度預測模型），模擬系統運行過程中不同環境狀況下，計算不同方式泵的運行所產生的經濟指標，根據經濟指標，從可選擇的泵運行方式中選擇一種最節能的方法代替現有運行方式，降低企業能耗。
機器學習模型
通過對不同循環泵運行方式下機組經濟型的對比分析，判斷當前泵運行方式是否合理，并提醒經濟指標（泵用電率、總煤耗）最小的泵運行方式。
?智能煙氣脫硝
防止環境污染的重要性，已作為世界范圍的問題而被尖銳地提了出來。隨著現代工業生產的發展和生活水平的提高，大氣污染成了人們十分關注的問題。發電廠鍋爐燃煤產生的煙氣中包含大量大氣污染物，如SO2、NOX（氮氧化物）、粉塵顆粒等，為降低大氣污染，需要在排放前對煙氣進行脫硫脫硝處理。
目前發電廠在進行脫硝過程中，對氨氣的投入存在著過量投入和投入不足的現象。氨氣注入不足就會降低還原轉化效率，導致出口NOx排放不達標。氨氣投入過量，不但不能減少NOx排放，反而因為過量的氨導致NH3逃逸出反應區，一方面逃逸掉的氨氣造成資金的浪費，環境污染。
另一方面逃逸的氨氣，也會與空氣中的SO3生成硫酸氨鹽(具有腐蝕性和粘結性)，使位于脫銷下游的設備堵塞與腐蝕。因此如何準確地控制脫硝過程中的氨氣投放來達到污染物達標排放、減少運行成本、降低生產能耗是企業的目標。
基于數據驅動的智能脫硝應用模型就是為了實現精準的脫硝控制產生的，其核心是利用歷史脫硝過程中積累的大量檢測數據，結合統計分析機器學習算法，構建出口NOx和氨氣逃逸率的預測模型。
在實際的應用過程中，根據當前的工況情況、鍋爐運行狀況，SRC檢測點、氨氣投入量等數據，預測未來一段時間內SRC出口的NOx濃度以及氨氣逃逸率，并將結果反饋到工控系統中，通過工控系統與噴氨系統的交互，來達到控制氨氣投入的目的。
預測模型的構建根據系統的實際特征可使用時序類如循環神經網絡預測算法，也可選擇回歸類預測算法如XGBoost等。需要注意的是，在特征構造的過程中一方面要考慮系統的時滯性，由于設備龐大、測點分布空間廣，這就導致同一時間點上測得的數據，不是對同一對象的測量值，可使用時間滯后相關性分析（TLCC）等方法進行研究。另一方面需要考慮工況的變化，電力需求決定鍋爐燃燒系統負荷，進而影響脫硫脫硝系統，穩態、非穩態、非穩態到穩態過度。
機器學習模型
通過智能脫硝系統的運行，對SCR出口煙氣中的NOx濃度和氨氣逃逸率進行預測，提前感知未來一段時間內出口煙氣的變化，變被動的氨氣控制機制為主動的氨氣調節機制，實現氨氣投放的精準控制，從而達到控制污染物達標排放、減少運行成本的目的。
助力電廠精細運營，提升經營管理水平
?供應商評價
隨著時代的快速發展，物資供應商都在不斷地尋找與電廠進行合作的機會，因此，電廠用戶如何選擇合適的供應商是企業面臨的難題之一。需要同時考慮市場風險、交貨風險、資信風險等方面的因素，進行多方面的分析與評估，才能確定優質的供應商。圖片
電廠在以往對供應商的管理上，雖然已經進行了多方面嘗試，然而在對供應商實際的管理中，主要側重于單方面的管理，不能做到對供應商進行整體評價。因此，必須建立完整的評價體系及其動態調整的分配機制，幫助企業及時掌握風險資訊，以提高應變能力和抵御外部風險的能力。
供應商評價系統
綜合供應商基本信息、投標行為、供貨行為、價格差異等多維度指標，利用熵值法、Topsis、層次分析法等綜合評估的算法，實現不同維度不同指標的權重設定，建立供應商評價模型，優化電廠供應鏈管理流程，從數據角度全方位提升了電廠管理供應商的水平，為保障原材料產品質量，有效控制、降低成本，提高采購安全性、增強應對外部供應商變化的敏捷性均做出了貢獻，有效促進采購管理科學化，加強供需之間的聯系與合作，使電廠在面對市場供給的變化時，夠快速的做出反應。
?原料市場價格預測
原料費是電廠發電中占據最大成本份額的部分，原料市場價格預測對原料采購策略制定和成本控制至關重要。電廠在生產過程中對原料的采購管理受市場價格波動影響較大，迫切需要從‘業務經驗’向‘智能化’轉化，為電廠原料采購決策提供有力支撐。
原料市場價格預測就是借助機器學習工具通過不同區域、不同原料歷史價格數據，結合市場、環境、政策等因素的變化，對煤炭等原料的未來一段時間價格走勢、漲跌進行精準預測。這里可使用的預測方法包括基于時間序列算法、基于回歸預測算法。注意在進行原料價格預測時，算法只是決定預測準確度的一個方面，更多的取決于所搜集數據的準確度及數據量，由于原料的價格影響因素較多，需要盡可能地將其波動影響因素都考慮在內。
通過對原料價格的預測，使業務部門對煤炭等原料全國范圍內的價格有明確的認知，進一步提升公司原料采購管理成效，促進公司原料采購管理的整體能力提升。
?能耗分析
電廠是一個龐大的多變量、高維度、非線性系統，能耗是生產過程中非常重要的一個生產因素，能耗的大小關系企業的切實經濟利益，當前生產過程中對能源的消耗管理是粗礦式的，與智慧工廠建設的目標不符，如何實現能源消耗的精細化管理是企業當前急需解決的問題。
傳統能耗分析方式往往依靠運行人員經驗或運行規程去發現問題，但是隨著投運時間的累積，經驗與規程都不能準確反映機組的能耗性能，缺乏能耗的綜合性分析，無法體現出能源消耗的異常情況及產生波動的原因。
能耗分析模塊的構建是通過對企業生產過程中的水、電、煤、氣等能耗指標以及相關影響因素指標的梳理，依據能量平衡、質量平衡的原理，利用綜合評價、對比分析、鉆取分析等多種分析手段實現企業耗能總體評分、異常耗能發現、耗能異常定位及原因追溯等功能，為企業進行能耗監控及管理提供數據支撐。
總結
本文主要介紹了美林數據在火力發電企業智能化轉型的過程中的實踐應用，從安全運行、節能減排、經營管控多方面對電廠數據進行深入挖掘，助力電廠實現自動化與智能化，全面提升電廠的生產技術和經營管理水平。
當然，在電力企業的數字化轉型過程中，還有更多的應用場景待發掘，我們也將繼以“釋放企業數據價值，提高企業經濟效益”為目標，挖掘更多智能化應用點，助力企業成功轉型。
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