一、項目背景及挑戰

       某電廠裝機2×1000MW超超臨界火力發電機組，其鍋爐為上海鍋爐廠生產的超超臨界直流鍋爐，汽輪機為上海汽輪機廠生產的超超臨界、一次中間再熱、單軸、四缸四排汽、凝汽式汽輪機。機組的DCS控制系統采用艾默生公司的Ovation系統。

       機組運行十多年，經過多輪工藝改造，系統復雜度相對建廠初期大幅增加。監盤人員日常運行、監盤難度和工作量也與日俱增。同時對于運行十多年的老電廠，部分崗位人員逐步進入更替期。如何將寶貴的運行經驗繼續保留下來并沉淀到系統里，如何實現運維經驗的模型化，實現超前預警診斷，保證機組安全、穩定運行，成為該廠首要考慮的問題。

二、解決方案及項目創新點

       為應對上述挑戰，艾默生為客戶提供了智能預警系統。由于火電廠各個系統、各個設備和工藝參數、設備數據是隨著多維的邊界條件變化而變化的，智能預警系統結合了機理模型和大數據模型，能夠及時識別電廠生產過程中的潛在隱患。

        大數據模型深度挖掘數據間關系，構建智能識別模型，而智能預測模型則實時追蹤參數變化，通過將預測值與實際值對比分析，識別邊界條件，依據設備運行標準，診斷參數的健康狀況并量化評估。另一方面，機理模型基于熱力特性、性能試驗數據和設備投入條件等固定公式，綜合進行安全性、經濟性、數據偏差、系統故障和設備自動聯鎖投入率等五個方面的評分分析。

       通過邊界識別技術，將參數的運行健康水平轉化為一條量化的健康指標曲線。利用計算機對海量參數指標曲線進行不間斷掃描分析，將指標的異常結果進行有效呈現，以實現參數異常事件的早發現、早處理。這種方法將運行中可能出現的事故處理措施進行前置，實現從傳統的事后處理轉變為事前的模型分析、偏離預計，提前防范。 

系統清單

典型故障清單

系統模型設計原理圖

智能預警系統由智能預警服務器、高性能模型服務器兩部分組成，智能預警服務器、模型服務器間的數據流獨立于Ovation網絡，從而避免對Ovation網絡造成影響。

（1）智能預警服務器功能

智能預警服務器無縫接入現DCS網絡，配置成為DCS的一臺工作站。智能預警服務器內安裝有OIF大數據平臺，通過OIF-DIP程序實現模型服務器與 Ovation 控制系統的數據交互。

（2）模型服務器功能

模型服務器具有取數建模、模型運行、模型管理、模型修改等功能，從機組 Ovation 控制系統采集實時數據，在模型服務器里進行模型和邏輯運算，將運算結果寫入 Ovation 控制系統，可在任意操作員站智能預警系統組態畫面中進行監測。

系統架構圖

三、項目成果

1、優化監盤展示方式

智能預警系統根據實時數據包括機組運行的溫度、壓力、液位、振動、電流、流量、流速等參數，結合智能預警系統的預警信息，提示運行人員設備參數限值大小，并通過測點變色，在Alarm中推送報警信息給運行監盤人員。安全測點90-70分為黃色，70分以下為紅色。經濟和動態偏差測點70-50分為黃色，50分以下為紅色。手自動點0分為紅色。

2、建立和豐富專家知識庫

運行經驗是最寶貴的財富，智慧監盤通過構建標準化的專家知識庫，實現了運行經驗的沉淀與共享。項目實施過程中，各專業針對機組運行實施狀況，不斷累加、總結工藝系統分析專家知識庫。例如，引增合一汽電雙驅改造后兩側風機功率偏差計算，可通過熱力計算顯示吸風機A/B實時功率并計算偏差提供參考；針對六大風機PQ工況曲線實時顯示，積累最優運行狀態和參考數據。

3、具備基于DCS一體化的智能報表功能

相比較常規報表，智能報表系統除了提供網頁端訪問，還與 Ovation DCS 畫面深度融合，通過 DCS 畫面即可查詢任意時間報表，為運行人員提供一體式的查詢體驗。而智能報表系統的學習成本較低，不僅支持下載報表結果為 Excel，還使用 Excel 文件作為組態文件，并支持大部分 Excel 公式。在此基礎上擴充功能，以滿足超限統計、人工輸入等電廠常見需求。

4、DCS一體化的平臺具有強大優勢

智能預警系統與DCS系統一體化的平臺，可以輕松實現智能診斷結果直接展示于常規DCS系統監視畫面，所見即所得。監盤人員可以及時發現預警信息并進行處理，極大降低了操作負荷，提升工作效率?；贒CS的一體化智能預警系統，不僅提供了滿足未來更多的閉環控制需求的高質量數據和快速通訊，還為下一步從自診斷到自尋優、自調整的發展奠定了堅實基礎。

5、調試及試運行階段智能預警系統發現的問題匯總

（1）發現E磨一次風與密封風差壓低。原因及處理：現場檢查發現測量管破損，處理后正常。

（2）通過經濟指標報警發現一次風機電流大。原因及處理：調整運行方式。

（3）通過經濟指標報警發現密封風機電流超額定電流。原因及處理：調整運行方式（增加一臺密封風機）。

（4）凝汽器A/B溫度偏差小，循環水母管壓力高。 原因及處理：凝汽器鈦管臟污。

（5）紅外煙溫探針溫度異常。原因及處理：聯系熱控處理后正常。

（6）吸風機小機調閥油動機閥位指令反饋偏差大。原因及處理：需停機后處理。

四、項目收益

1、經濟效益：自智能預警系統上線以來，運行人員工作強度顯著降低。該系統能對設備故障征兆進行及時預警，機組設備可靠性得到了明顯提高。該系統優化了機組的經濟運行指標，通過對智能預警系統所管轄設備開展劣化趨勢分析，提前預知并處理缺陷，實現了經濟效益和設備效率最大化。

   2、管理效益：該系統有效提升了智慧化管理水平，建立健全了信息化應用機制，建立了一支具有建模能力的人才隊伍，提升了信息資源的利用率。

   3、社會效益：智能預警系統提升了電廠的運行效率和可靠性。它不僅能夠預防和減少非計劃停機事件，還可優化電廠運行計劃、提高發電效率、降低能源浪費，為電網的穩定提供堅實保障，也為電力行業的可持續發展做出重要貢獻。