智能电厂建设与应用方案（48页 PPT）

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智能电厂的建设与应用 背景 / BACKGROUND ０ 2 响应“十四五”规划，建立能源互联网 提升管理，节能降耗 精细化统一化管理，从数字信息化提升为智能化 目 录 / CONTENTS 01 智能电厂的定义 02 智能电厂的特点 03 总体设计 04 大数据云平台的建设 05 智能应用的建设 PART 01 智能电厂的定义 ０ 4 定义 ０ 5 01 02 03 基础 信息化和数字化 技术方式 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 目标 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 思路方针 贯彻电厂数字化是走向智能电厂的基础， 先把数据实现高水平管理，才能最终实现智 能电厂。 ０ 6 PART 02 智能电厂的特点 智能化特点 ０ 7 3 知识智能化 4 智能价值化 5 价值可传承 2 信息技术化 1 数据信息化 工业大数 据的意义 算法 学习 数据驱动 记忆认知 计算认知 交互认知 自适应 智能电厂特征 ０ 8 工程设计 数字化 数 字 化 设 计 、 采 购 和 工 程 管 理。 生产过程 智能化 监 控 参 数 的 数 字化可视化。 行为管理 智能化 行 为 数 字 可 视 化，安防、门 ( 车 ) 禁、智能 点巡检等。 智能化电厂的发展需要不断与移动互联网、云计算、大数据和物联网等先进技术相 互融合，促进电厂的进一步转型升级。 物资流转 智能化 动 态 库 存 ， 制 定 预 见 性 检 修 维护计划。 管理智能 化 智 能 化 的 生 产 管 理 、 资 产 管 理 和 决 策 支 持 系统 ０ 9 PART 03 总体设计 建设目标 10 设备生物化 利用智能型数字传感 器、优化现有方案、 系统，通过大数据建 模和云端分析工具， 物联网等，形成源库。 生产运行智能化 利用源库数据，结合 智能软件和分析工具， 实现厂级智能优化辅 助决策系统，形成大 数据源和大型知识库。 管理决策智慧化 通过汇集、筛选、建 模、分析第一、二层 的工业大数据，集团 公司实现智能管理决 策。 三点三面两阶段：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。根据国家电改的进展 情况，择机实施运行无人化和厂网销售终端智能互联。通过智能电厂与智能电网、智能销售的互联，在三 方的经营决策上实现无缝智能对接，最终成为国家能源互联网的一个重要组成部分。 自动化 数据化 智慧化 建设内容 11 核心技术思路 互联网 + 物联网 + 大数据 + 云平台 “ 云”平台 “ 云”是大数据云平台，即基础信息系统 平台。 “ 端”产品 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。 建设内容 12 数据输入 外部数据、内部数据、资产数据。 软件 & 分析 连接数据源，网络安全保障，针对不同 层面的用户提供各类型应用软件。 建议输出 盈利能力、生产效率、安全可靠性。 云平台 13 部署数据采集端（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，实时监控设施； 结合历史数据统计，实现运维智能化、成本细化。形成类 似集合 DCS 和 SIS 系统的大数据云平台。 电厂 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。 集团本部 “ 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。 端产品 14 端产品 生产类产品 主 辅 机 全 流 程 智 能 优 化 燃 料 智 能 化 管 理 系 统 经 营 管 理 分 析 经营管理类产品 集团层面产品 环 保 智 能 优 化 系 统 综 合 分 析 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 辅 助 分 析 外 围 专 家 社 交 服 务 系 统 对 标 管 理 系 统 内 部 互 助 交 流 服 务 系 统 内 部 专 家 诊 断 服 务 系 统 建设原则 15 领先科技 打通数据 大数据云 管理增效 1 系统性与完整性：将整个集团看作一个有机整 体，统一规划，基于“服务生产，面向管理，辅助决 策”的设计思想。 2 实用性与先进性：为适应集团公司、电厂不同 层次人员，使用简单实用、高效的工作平台里；选 用平台具有先进性、前瞻性、扩充性、开放性。 3 开放性与标准化：软硬件产品坚持标准化和开 放性原则，采用开放性体系结构；具有良好的可移 植性、可扩展性、可维护性和互连性。 4 可靠性与安全性：采用统一的用户认证，权限 管理、密码控制等多种安全和保密措施。双机热备、 定期存储。 5 经济性与可扩充性：尽力保护现行系统，尽量 减少技术风险和投资风险。灵活配置与扩展。 16 PART 04 大数据云平台的建设 云平台的架构 17 平台应用服务层 （ SaaS ） 平台数据服务层 （ PaaS ） 基础设施服务层 （ IaaS ） 基础架构建设 18 资源调度与管理自动化 在对资源有效监控管理 的基础上，通过对服务 模型的抽取，提供弹性 计算、负 载均衡 、动态 迁移、按需供给、自动 化部署等功能。 虚拟化和资源池化 虚拟化技术进行整合， 提供运行环境等基础服 务 硬件基础设施 主机、存储、网络及其 他硬件在内的硬件设备 软件架构建设 19 云平台由相对独立的多个模 块构成的分布式系统。基于 工业数据的特性，工业大数 据分析云平台建议和传统 IT 服务云平台分开建设，可在 集团内部署满足各自应用规 模的混合云，同时也可以对 外与公有云平台对接。 支持 java 、 php 、 python 、 C# 等这些主流的开发 语言。同时部署几十种语 言的编译包。 数据服务 20 支持数据库： mysql 、 sqlserver 、 orac le 、 redis 、 mongodb 、 neo4j 接收通道：接收通道是 所有数据的入口点，使用 HTTP 或 FTP 协议等多种 方式，数据存储前预处理。 数据服务：数据导入， 数据清理，数据合并，数 据存储。 数据安全 21 备份 采用超融合硬件，自带存储数据的冗余， 至少会保存 1 份数据副本。文件级备份 上通过虚拟化的备份工具，直接将云平 台的虚拟机组件进行备份。 容灾 实现云平台存储级同城同步容灾系统； 实现云平台应用级容灾； 实现异地双活数据中心。 安全性保障 22 01 02 03 04 云平台 传统安全边界消失 资源分配 合理分配网络资源，防止网络瘫痪 抵御病毒的攻击，保障运行 容灾 保护重要数据的存储与传输安全 数据保护 敏感数据保护，确保数据的机密性 病毒防护 虚拟化服务安全 数据集中后安全 稳定性和可靠性 05 06 预警 处理安全应急事件，安全预警 审查 建立认证体系、访问控制机制 安全 - 病毒防 护 23 采用目前虚拟化环境病毒 防护的排名第一的病毒防 护公司亚信安全的产品。 安全 - 安全审 计 24 云平台通过部署集中运维审 计系统，统一规范内部运维 管理行为，预防、及时阻断 异常，定位安全事故，为恢 复系统和追查责任提供原始 依据。 安全 - 动态口令身份认证系 统 25 云平台建设提供完整的身份 认证解决方案，特别是双因 素身份认证解决方案，已成 为该领域的事实标准。 安全 - 安全服务 26 安全服务 加固 应急 分级 现场 远程 监控 值守 响应 1 监控 --- 完整的上线检测、完整的监控服务 2 应急 --- 应急响应服务 3 响应 --- 协助确立应急响应体系服务 4 分级 --- 协助安全事件分级管理服务 5 远程 --- 定期远程巡检 6 现场 --- 定期现场巡检 7 值守 --- 远程安全值守服务 8 加固 --- 安全加固服务 27 PART 05 智能应用的建设 智能应用 28 基础设备层 实时控制层 预测控制 模糊控制 神经网络控制 遗传算法 系统优化层 数字化视频监控 数据资产智能化管理 三维地理信息系统 生产运行层 智能化燃 料 管理 主辅机全流程智能优化 环保智能优化系统 电厂智能监控和巡检 设备全流程智能诊断 智能应用分布式建设 智能应用主要分为电厂端的应用建设和集团端的应用建设两部分，前 者侧重于生产实时监控管理、分析；后者更侧重于大数据的决策分析 及对下属电厂的管理。 管理决策层 综合计划管理 监督和考核 专家诊断 运行互助 第三方社交平台 在线煤质测量技术 在线烟气测量技术 炉膛管屏温度测量 电厂端 29 智能煤场系统 智能采制化系统 智能诊断系统 智能掺配混烧系统 燃 料 智能化管控平台 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 30 智能煤场 数字化煤场 智能堆取 斗轮机远程智能操控 智能盘煤系统 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 31 自动采样机 自动制样机 样品存样柜 样品输送装置 样品化验设备 智能采制化 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 32 设备分解诊断 设备智能优化曲线 智能诊断 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 33 煤种数据库 煤质数据库 优化知识库 配煤知识库 智能配煤 电厂端 34 风机智能维护系统 风机智能维护系统部署于风电场，通过对实时数据、历史数据、异常数据进行 监测，对风功率预测曲线、 SCADA 状态参数、传动链振动监测数据、报警数据进行 实时监控、显示。引入美国 IMS 中心大数据分析工具，提供从风场级到部件级的多 层次状态评估及故障预测功能、风场调度与维护排程优化功能、和风场区域风功率 预测及发电量预测功能，实现风机资产预测性维修维护、动态经济性能分析与优化 功能。 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。 电厂端 35 汽机智能诊断系统 通过汽机三维可视化建模和 透视功能，可以方便使用者查看 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。 例如：一是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；二是汽封的 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。 电厂端 36 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。 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，但其分析对专家的依 赖很大。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。 电厂端 37 通过增强现实（ AR ）和三 维的透视、漫游等功能，实现对电 厂的监控和点巡检智能辅助操作。 点击建筑设施，展示实时数据，还 可以进入到建筑内部，展示设备的 三维实景图，也可以点击设备中某 个部件，可以展示该设备的三维实 景、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。 电厂智能监控和巡检系统 电厂端 38 我们在多年的工业数据分析 基础上，结合环保岛一体化、工业 大数据与智能制造等行业趋势，构 思了一套环保设备的智能化技术体 系。其中包含了从美国智能维护产 学合作中心（ IMS ）的技术，也 有国内高校以及设备制造商的合作 成果。 从设计到维修的产品全生命 周期实施数据采集、分析，通过构 建“人机结合”的技术生态，实现环 保岛的智能化升级。 智能环保岛管理系统 电厂端 39 采集规范 各类数据的采集、规范、统一，资产化 管理。 建模分析 IMS 的工业大数据分析工具，数理模型 建立分析，实验室机理模型实验校核， 调整裕度。 建议输出 升级改造建议，实现“价值工程”，设备 运行、经济性、环境效益最大化。 集团端 40 风机智能维护系统 通过对实时数据、历史数据、异常数据进行监测，对风功率预测曲线、报警数 据进行实时监控、显示。引入美国 IMS 中心大数据分析工具，提高设备预测性维修 维护、动态经济性能分析功能。 集团智能监控系统 通过三维的透视、漫游与视频集成的强大功能，实现对集团下属所有电厂的智 能监控操作。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。还可以直接接入每个电厂的智能监控系统，实现查看电厂实时监控画面与 监控视频回 放 功能。 集团端 41 专家诊断服务系统 充分利用集团公司的专家资 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。 集团端 42 交流互助服务系统 鉴于集团内部各电厂的生产运行管理水平参差不齐，面对目前惨烈的竞争环境， 越早提高生产管理水平，给电厂带来的经济效益就越明显。因此，可以充分利用集 团公司大数据云平台优势，建立电厂与电厂之间“一对一”或“一对多”或“多对一”，以 及集团帮扶中心与电厂之间“中心对基层”的远程互助交流服务系统。被帮扶电厂将生 产运行实时数据上传给帮扶电厂或集团，由帮扶电厂或集团帮扶中心及时给与指导 和帮助，达到提升被帮扶电厂生产运行管理水平的目的。不但大量节省了互助单位 之间互派人员学习指导所投入的时间、人力和物力，而且可以开展全方位、全覆盖、 实时有效的经验交流和学习互助工作。 集团端 43 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。 集团端 44 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 PDCA 模 式的动态管理，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。 集团端 45 资产管理系统 负 责 管理集团公司及下属电厂的资产的生命周期。提供单一平台用于管理所有 资产类型。它还通过对核对象和业务流程（包括技术规范、隔离、许可、监督检验 和纠正措施）进行建模，支持特定于电力行业的要求。可以实现如下功能： 集团公司 管理资产生命周期的所有阶段 提供各种专用的应用 制定标准化的作业计划 创建高级安排和排序功能 普通用户 新电站建造及旧电站拆除流程 帮助提高核安全性 帮助现场人员快速执行工作管理任务 定义最佳实践业务流程 提供特定于行业的决策支持 集团端 46 设备全流程智能诊断系统 对于电厂设备的预测性维护和质量管理，采用状态监测技术在线监控设备健康 状况，依据分析结果发现潜在问题。预测性维护和质量管理在设备大修进行前就可 以知道要做什么，从而大幅度减少和缩短无计划性停机检修时间，并进一步提高设 备高可靠性和企业盈利能力。同时利用先进的统计学算法、大数据分析算法、机器 学习算法，相比于传统的质量控制方法，通过对微小变化的累积放大，能够大大提 前质量缺陷预警，从而及时干预及早解决质量问题，避免更大损失。 统计运算工具包 机器学习智能算法工具包 美国 IMS 中心研发的 Watchdog Agent 智能诊断工具箱 人在回路的预测分析模型训练、验证、 及部署界面 多维度数据可视化工具 集团端 47 统一身份认证系统 统一身份认证系统 (SSO) ，实现云平台上的用户、角色和组织机构统一化管理， 实现各种应用系统间跨域的单点登录、单点退出和统一的身份认证功能，简化了用 户的操作，也保证了系统中身份的一致性。 管理模块 认证服务器 身份信息存贮服务器 谢谢您的指导 THANK YOU FOR YOUR GUIDANCE