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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何助力火電智能化轉(zhuǎn)型實踐案例分享

2022-08-15 14:30:47 次
近年來，在國家節(jié)能減排工作要求的推動下，在“中國制造2025”的國家戰(zhàn)略號召下，在發(fā)電行業(yè)，越來越多的企業(yè)加入了智慧電廠轉(zhuǎn)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(huán)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(yè)的革命和創(chuàng)新。
火力發(fā)電是發(fā)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(fā)電量約占全國總發(fā)電量的70%。火力發(fā)電的技術(shù)成熟，成本較低，對地理環(huán)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(fā)電在我國仍然占據(jù)著非常重要的地位。因此，如何在安全生產(chǎn)的前提條件下，保障生產(chǎn)效率，同時能夠節(jié)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(zhuǎn)型過程中需要重點解決的問題。
從現(xiàn)有的火電廠數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀來看，在過去幾年里，國內(nèi)的火電廠已經(jīng)基本實現(xiàn)了不同程度的數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，應用非常廣泛且成熟，已經(jīng)逐步實現(xiàn)電廠的數(shù)字化生產(chǎn)，實現(xiàn)部分高精準的信息交換與實時共享，這為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化應用場景構(gòu)建，實現(xiàn)智能生產(chǎn)打下良好的基礎。
美林數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(wěn)定、設備運行過程中故障發(fā)現(xiàn)、以及原料成本高等多個方向上的業(yè)務問題。為企業(yè)的安全運行、節(jié)能減排、經(jīng)營管控等方面提供了新的思路和精準的支撐，助力火力發(fā)電企業(yè)向智能化邁進。
美林數(shù)據(jù)Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺
助力電廠安全生產(chǎn)，提升設備運行穩(wěn)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(wěn)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(shù)字化、智能化的生產(chǎn)服務模式變革，對設備持續(xù)的健康監(jiān)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(guī)則是根據(jù)汽輪機出廠時設置的安全閾值對設備進行實時監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)設備出現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(tǒng)計分析的方法先對設備運行工況進行合理的劃分，再根據(jù)歷史數(shù)據(jù)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(gòu)建不同工況下測點的監(jiān)控預警機制，實現(xiàn)細致的設備狀態(tài)監(jiān)控。
三級預警為異常趨勢預警，根據(jù)測點歷史運行數(shù)據(jù)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(nèi)的狀態(tài)變化趨勢，觀察其未來一段時間內(nèi)是否有超限趨勢，提前給出報警。
設備故障診斷
根據(jù)三級預警規(guī)則，可自動標識設備是否處于異常狀態(tài)，并對監(jiān)測到的異常數(shù)據(jù)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(zhuǎn)異常信息，為電廠汽輪機設備的狀態(tài)實時監(jiān)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(tǒng)的重要設備，它的好壞直接影響著電力系統(tǒng)的安全運行。油浸式變壓器采用油紙絕緣結(jié)構(gòu)，其主要絕緣材料是油、絕緣紙和絕緣紙板，當變壓器內(nèi)部發(fā)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(chǎn)生各種低分子烴類及CO、CO2 等氣體，故障點產(chǎn)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(fā)生故障時，產(chǎn)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(lián)機理和規(guī)律，構(gòu)建變壓器故障預測模型，這里基于數(shù)據(jù)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(gòu)建故障診斷預測模型，發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部的潛伏性故障，實現(xiàn)變壓器故障的智能診斷與監(jiān)測，從而有效保障設備和電網(wǎng)的安全運行。
助力電廠節(jié)能減排，提高能源利用率
?鍋爐吹灰優(yōu)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(fā)電車間，鍋爐通過燃燒煤粉所產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)生的影響是企業(yè)面臨的普遍問題。當前吹灰時間是根據(jù)經(jīng)驗確定的，缺乏科學的依據(jù)，吹灰時間間隔固定，其合理性有待驗證。
鍋爐吹灰優(yōu)化模型的構(gòu)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(jiān)控及預測，實現(xiàn)動態(tài)的鍋爐吹灰。其核心在于通過對鍋爐運行原理的理解，結(jié)合現(xiàn)成可采集的數(shù)據(jù)的探索分析，構(gòu)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?cè)剂狭?rdquo;。利用歷史吹灰前后指標變化數(shù)據(jù)，結(jié)合統(tǒng)計分析和機器學習算法構(gòu)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(jù)對當前實時采集的目標指標數(shù)據(jù)結(jié)合工況數(shù)據(jù)構(gòu)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(jīng)驗模態(tài)分解對指標進行分解預測。
機器學習模型
通過吹灰優(yōu)化模型的運行，一方面分析擬合結(jié)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(qū)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(jù)；另一方面根據(jù)歷史及當前鍋爐數(shù)據(jù)變化，構(gòu)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(jié)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(jù)。
?汽輪機冷端系統(tǒng)優(yōu)化
汽輪機冷端系統(tǒng)是火電機組的重要組成部分，冷端系統(tǒng)的運行狀況不佳會增加機組的發(fā)電煤耗，直接影響機組運行的經(jīng)濟性。
冷端系統(tǒng)運行狀況的影響機理復雜，核心參數(shù)是凝汽器的真空度，真空度越大，機組的發(fā)電煤耗越低。對真空度有影響的主要有水質(zhì)、冷卻塔出力、進水溫度、循環(huán)泵運行方式等，一般地，冷卻塔出力基本固定，水質(zhì)和進水溫度不能控制，因此循環(huán)水泵的運行方式成為企業(yè)為控制凝汽器真空度的主要方法，對企業(yè)來說，在什么環(huán)境下應該開啟什么樣的循環(huán)水泵運行方式至關重要。
循環(huán)泵運行方式的選擇，傳統(tǒng)的方法是通過開展循環(huán)泵運行方式對比實驗來確定使用何種循環(huán)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(yè)積累了一定量實驗數(shù)據(jù)的情況下，可以根據(jù)試驗數(shù)據(jù)的結(jié)果構(gòu)建相應的知識庫，在后續(xù)的生產(chǎn)運行過程中，可根據(jù)當前的環(huán)境狀況，利用相似度匹配的方法與歷史知識庫中的環(huán)境狀況進行匹配，提取最優(yōu)的循環(huán)泵運行方式。
另一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法是基于汽輪機運行的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建汽輪機冷端系統(tǒng)中水溫、機組負荷、循環(huán)泵電流、泵運行方式、機組運行方式等運行參數(shù)與系統(tǒng)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(tǒng)運行過程中不同環(huán)境狀況下，計算不同方式泵的運行所產(chǎn)生的經(jīng)濟指標，根據(jù)經(jīng)濟指標，從可選擇的泵運行方式中選擇一種最節(jié)能的方法代替現(xiàn)有運行方式，降低企業(yè)能耗。
機器學習模型
通過對不同循環(huán)泵運行方式下機組經(jīng)濟型的對比分析，判斷當前泵運行方式是否合理，并提醒經(jīng)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(huán)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(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)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(fā)電廠鍋爐燃煤產(chǎn)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(fā)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(xiàn)象。氨氣注入不足就會降低還原轉(zhuǎn)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(qū)，一方面逃逸掉的氨氣造成資金的浪費，環(huán)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(jié)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(chǎn)能耗是企業(yè)的目標。
基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能脫硝應用模型就是為了實現(xiàn)精準的脫硝控制產(chǎn)生的，其核心是利用歷史脫硝過程中積累的大量檢測數(shù)據(jù)，結(jié)合統(tǒng)計分析機器學習算法，構(gòu)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(jù)當前的工況情況、鍋爐運行狀況，SRC檢測點、氨氣投入量等數(shù)據(jù)，預測未來一段時間內(nèi)SRC出口的NOx濃度以及氨氣逃逸率，并將結(jié)果反饋到工控系統(tǒng)中，通過工控系統(tǒng)與噴氨系統(tǒng)的交互，來達到控制氨氣投入的目的。
預測模型的構(gòu)建根據(jù)系統(tǒng)的實際特征可使用時序類如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)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(gòu)造的過程中一方面要考慮系統(tǒng)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(shù)據(jù)，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(tǒng)負荷，進而影響脫硫脫硝系統(tǒng)，穩(wěn)態(tài)、非穩(wěn)態(tài)、非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)過度。
機器學習模型
通過智能脫硝系統(tǒng)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(nèi)出口煙氣的變化，變被動的氨氣控制機制為主動的氨氣調(diào)節(jié)機制，實現(xiàn)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(jīng)營管理水平
?供應商評價
隨著時代的快速發(fā)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(yè)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(yōu)質(zhì)的供應商。圖片
電廠在以往對供應商的管理上，雖然已經(jīng)進行了多方面嘗試，然而在對供應商實際的管理中，主要側(cè)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(tài)調(diào)整的分配機制，幫助企業(yè)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(tǒng)
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(xiàn)不同維度不同指標的權(quán)重設定，建立供應商評價模型，優(yōu)化電廠供應鏈管理流程，從數(shù)據(jù)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(chǎn)品質(zhì)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(lián)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(fā)電中占據(jù)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(chǎn)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(yè)務經(jīng)驗’向‘智能化’轉(zhuǎn)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(qū)域、不同原料歷史價格數(shù)據(jù)，結(jié)合市場、環(huán)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(shù)據(jù)的準確度及數(shù)據(jù)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(nèi)。
通過對原料價格的預測，使業(yè)務部門對煤炭等原料全國范圍內(nèi)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(tǒng)，能耗是生產(chǎn)過程中非常重要的一個生產(chǎn)因素，能耗的大小關系企業(yè)的切實經(jīng)濟利益，當前生產(chǎn)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(xiàn)能源消耗的精細化管理是企業(yè)當前急需解決的問題。
傳統(tǒng)能耗分析方式往往依靠運行人員經(jīng)驗或運行規(guī)程去發(fā)現(xiàn)問題，但是隨著投運時間的累積，經(jīng)驗與規(guī)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(xiàn)出能源消耗的異常情況及產(chǎn)生波動的原因。
能耗分析模塊的構(gòu)建是通過對企業(yè)生產(chǎn)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(jù)能量平衡、質(zhì)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(xiàn)企業(yè)耗能總體評分、異常耗能發(fā)現(xiàn)、耗能異常定位及原因追溯等功能，為企業(yè)進行能耗監(jiān)控及管理提供數(shù)據(jù)支撐。
總結(jié)
本文主要介紹了美林數(shù)據(jù)在火力發(fā)電企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過程中的實踐應用，從安全運行、節(jié)能減排、經(jīng)營管控多方面對電廠數(shù)據(jù)進行深入挖掘，助力電廠實現(xiàn)自動化與智能化，全面提升電廠的生產(chǎn)技術(shù)和經(jīng)營管理水平。
當然，在電力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，還有更多的應用場景待發(fā)掘，我們也將繼以“釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價值，提高企業(yè)經(jīng)濟效益”為目標，挖掘更多智能化應用點，助力企業(yè)成功轉(zhuǎn)型。
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