南京科远助力姜堰电厂实现智能化运营--2017最新注册送白菜网

南京科远助力姜堰电厂实现智能化运营
企业: 日期:2017-09-19
领域: 点击数:171

南京科远自动化集团股份有限公司

1 背景介绍

自2013年起,大唐姜堰燃机热电有限责任公司多次对精品工程策划进行修改完善,力求创建集团示范燃机精品工程。从顺应“互联网+”在发电行业的应用趋势,促进工业化与信息化深度融合的角度出发,大唐姜堰电厂勇于创新,提前布局,在创建精品工程的同时,努力建设成国内首家智慧电厂。

根据南京科远股份提供的智慧电厂初步设想与技术架构,2016年3月正式成立“创建智慧电厂”领导小组与工作小组,全面策划、实施智慧电厂的相关工作,确立创建智慧电厂的方针,即“花小钱,出亮点,抢先机,见实效”。在基本不超预算的前提下,对智慧电厂各项功能如何能真正提高电厂智能安全、经济等方面,多次深入分析与研究,形成智慧电厂的五大功能模块即:基于互联网+的安全生产管理系统、基于大数据分析的运行优化系统、三维可视化智能培训系统、基于专家系统的三维可视化故障诊断系统、三维数字化档案等系统。以最终达到更安全、更高效、更绿色可持续发展等终极目标。

2 项目实施与应用

姜堰电厂智慧电厂分为智能控制系统和智慧管控系统两大系统。

2.1 智慧管控系统

大唐姜堰智慧电厂智慧管控系统包括常规SIS、MIS外,具有以下智能模块:

(1)三维虚拟电厂

基于设计院提供的三维模型(包括汽机房、锅炉房及结构、设备、管道、桥架等,以及化学,供水等工艺设备管道)构建全厂三维模型。三维立体展示整个工厂物理分布情况及设施的运行状态。如实地描述和反映设备的实体关系,精确的实体、位置和层级描述,提供准确的全景展示。一是在三维可视化支撑系统支持下,实现三维模型虚拟电厂与常规平面系统联动,运行人员在操作员站点击画面,三维虚拟电厂同步联动,非常直观地巡视设备系统。二是三维与文档资料等信息的关联,形成庞大的工厂三维数字化档案系统。实现管线数据的共享和动态更新机制,消除信息孤岛,确保管线数据的现势性和数据价值利用的最大化。三是管控一体化平台,建立规划审批,施工许可,现场监管,竣工测量以及数据入库的全过程的流程管控,实现地下管线从规划、建设、运维、退役全生命周期的管理。四是辅助决策平台,利用物联网技术,解决地下管线实时监测的问题;利用实时监测数据,建立针对地下管线危险源的综合空间环境下的动态风险分析和专业管理机制;在此基础上,建立地下管线事故的应急处置流程,为科学决策提供辅助。地下管线的智能管控平台还为地下管线的社会化运营与服务提供信息化支撑手段。

(2)三维可视化智能培训系统

通过三维虚拟电厂对运行人员和检修人员可进行三维可视化培训。三维画面中的任何一台设备,都是与其设备规程、检修作业指导、实时监控画面、工艺系统实景培训、设备拆解/组装培训、设备与系统检修培训、设备档案查询、人员考核相关联,缺陷、异动的历史记录可直接追溯、查看、登记。一是设备拆解,为检修人员提供三维可视化仿真培训的平台,可支持主要的主、辅机设备的动态分解、组合、细度可到KKS编码覆盖的部件级。二是培训考核,充分挖掘电厂已配置的三维可视化系统的功能,结合数字化移交,扩展培训系统功能及范围,从而实现对检修人员的考核。系统自动打分,自动评判、自动找出错误步骤,给出正确的示范,可以有效提高检修水平。三是流程仿真,基于真实数据的流程工艺仿真,全面实景展现电厂架构、设备位置、运行状态、主要参数,实现虚拟巡检。

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(3)基于互联网+的安全生产管理系统

通过对“互联网+”的应用,将人员位置、重点设备及敏感区域的监控、两票管理系统、门禁系统、电子围栏等相结合,实现安全生产管理;解决了发电企业安全生产管理过程中,现场人员位置及工作状态无法把控、外包工难于管理、危险区域防护不严等问题。一是人员定位,在智慧电厂管理信息系统中,利用标签与工作人员捆绑,通过基站对标签的识别,可以实时将工作人员定位,轨迹在三维模型中显示出来,实现监控功能,在厂级监控系统中,可以找到关键区域的工作人员,直接锁定到个人。二是轨迹管理,有效避免人员走错间隔,误动设备。同时规范巡检、点检轨迹,人员活动轨迹可追溯。三是与两票系统结合,实现准入管理。在系统中设定相关人员的准入区域,可以看到工作人员的标签变化,红色为越权,违规进入,系统将自动发出警告,并记录人员行走的轨迹。同样的,还可以给车辆添加标签,这样车辆所在的位置,行驶路线都可以在监控中查询。同时,两票系统自动排除一人多项工作、对不同工作票区域间的交叉作业及时告知相关人员,有效的避免安全隐患等功能。四是建立电子围栏,根据检修工作和许可区域,在虚拟电厂环境中建立检修场所电子围栏,系统同时对越权人员进行震动、声音提示,提醒该人员离开。

(4)三维数字化移交档案系统

电厂资料收集集合整理尤其重要,大部分设备资料及施工安装图纸已经数字化移交,随着姜堰电厂运行维护数据不断新增,借助三维数字化档案管理系统,从而实现所有的设备资料与虚拟工厂相结合。除了具有常规档案系统的查询功能外,还通过三维模型实现数字化档案联动,可直接下载查阅,也可通过手机二维码扫描的方式,直接调取指定设备的基本信息及历史档案资料、台账记录等。实现了资料齐全完整、查阅便捷的功能。

(5)基于数字化的决策系统

生产经营智能管控系统通过数据整合平台,结合目标预测、综合计划、预算管理、费用管理、成本管理等,实现预算、指标体系过程管理,进而构建预算/指标预测、下达、控制、执行、修正的管理平台,为企业管理者提供量本利预测分析、趋势、对比、挖掘、追溯的辅助决策平台。一是指标管理。以业务指标的产生过程为主线,在确保指标数据正确性和一致性的前提下,通过指标体系的建立和对各类各级指标进行定义、分类、授权、审批、分析等来完成指标管理工作,进而实现规划、实施、过程控制、持续改进的管理目标。二是辅助决策管理。包括量本利分析、成本分析、煤耗分析、厂用电率分析、电量分析等。三是目标预测管理。按事先配置的预测模型,预测下一年度或当前年度的剩余期间的生产经营情况:主要包括年度、月度利润、费用、指标、电量等各项数据的预测与辅助决策功能,同时能够支持正、反向预测,预测的结果可以指导预算、综合计划的编制,预测完成后,以预测结果为目标指导年度计划编制工作。目标预测管理包括预测模型配置、预测执行、预测分析等。四是计划统计管理。系统与各业务流程紧密结合,全面作用于电厂指标类计划、任务类计划的通知、申报、编制、审核、汇总、审批、下发、执行、跟踪、统计、考核和分析各个环节。五是预算管理。将电厂的各项经营指标计划通过预算项目的划分予以细化和量化,涵盖全厂生产经营的成本预算、费用预算体系的编制,包括预算方案的制定、预算执行与控制、调整和分析等,以使整个电厂的生产经营活动处于受控状态,保证预期目标计划的实现。六是成本管理。包括全厂的生产成本、机组成本、实时成本等,保证企业效益最大化。七是绩效考核管理。通过绩效考核模块可以建立指标体系、发布指标,展示指标信息,进行指标分析。包括绩效考评方式发布、继续考评标准发布、绩效考评试卷发布,年度、季度、月度绩效考评结果发布。做到考评管理透明化、标准化。

(6)移动智能终端

移动智能终端应用支持当前主流移动平台Android和iOS系统,实现智慧管控在移动智能终端上的延伸使用。移动智能终端设备既满足了企业移动办公的需求,又能包含点检仪功能,可以测量温度、振动等,能够快速全面地将移动办公、辅助分析及消息提醒等功能延伸到管理人员和业务人员的手机中,为企业提供移动的实时的信息化服务。

2.2 智能控制系统

(1)DCS实现二三维联动

通过二维、三维联动,在二维画面选择某个设备时,三维监控画面会自动定位到相应温度、压力等测点的实际位置,甚至还包括一些检修过的焊点等等,有利于运行人员对故障的判断。这个功能在火电厂中加强故障诊断有很重要的拓展应用。

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(2)基于专家系统的旋转机械故障远程诊断系统

故障诊断系统为重要旋转设备建立一套严密的监控保护系统,以大量的数据采集为基础,包含了各设备的厂家设计数据、安装数据、现场长期运行的参数及检修、点检数据、运行数据建模,大数据分析技术、进行智能诊断,自动判断异常原因,并得出唯一结论。一是常规异常,根据设备异常情况,系统将进行自动诊断,并将结果发送给运行人员,提醒检修人员进行故障处理。二是专家系统,系统会对异常现象及相关的历史数据,频谱分析自动发送给远程专家、专家结合数据分析及多年经验给出更专业的处理建议。对于设备本身存在的缺陷,系统将发送给设备制造厂商进一步判断处理。三是自学习功能,对于已经处理的故障,系统还会自动学习,进一步丰富专家库的内容,更好地保障机组的安全稳定运行。

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(3)基于大数据分析的运行优化系统

优化运行系统以效益为优先原则,克服了传统热力学分析方法中的局限,把热力学和经济学有机地结合在一起,以追求机组综合经济效益最大化为目标。一是在线性能试验。可以完成数据的自动采集和记录,取代了人工抄表;根据机组运行数据开展在线试验,通过热力计算并自动生成试验报告,从而节省大量的人力物力;可以随时提取历史上任意时段的数据进行离线试验,并能立刻得到试验报告;从而可以实时了解机组的经济性变化情况,节省进行常规性能试验的大部分费用,降低电厂经营成本。二是性能计算及耗差分析系统。利用从DCS等过程控制系统中采集到的数据,通过基于国家和电力行业标准的计算模型,计算出各个设备、机组和整个电厂的经济性指标,以实时画面、报表、历史曲线等多种方式展示给用户,使用户了解电厂各个设备、机组或整个电厂的实时性能及变化趋势,并在全工况数据库基础上通过多种指标的耗差来指导用户采用最经济的方式进行电能生产,实现节能降耗。

(4)智能在线仿真系统

大唐姜堰智慧电厂系统建设中已规划利用现场真实数据、真实故障开展运行人员仿真培训,就必须要求DCS厂家与仿真机厂家一致,否则在仿真培训上将会存在功能缺陷。

3 效益分析

(1)安全方面

实现了从数字化到智慧化的跨越,安全生产从“人防”到“技防”的变革,提高了生产管理的本质安全,最终实现从人工决策到智慧决策的过程。通过三维电子地图,管理者能够随时掌握布控区域人员位置、人员分布密度、人员在线、离线状态信息及每个受控目标的活动轨迹。通过智能两票及智能巡检模块的上线,也杜绝了操作过程中的错误动作。

(2)经济方面

在机组启动期间,基于专家系统的旋转机械故障诊断系统发挥了很大作用,及时准确地定位到机组振动的原因,并给出判断及改进建议,使得机组能够快速投运及减少维护费用,效果非常明显。通过基于数字化的决策系统、移动智能终端及APP使用,电厂工作效率得到明显提升。

(3)环保方面

基于大数据分析的运行优化系统的使用,使得目前机组一直运行在最优状态,通过数据统计表明,各项环保指标良好。

(4)其他方面

随着电厂的投入运行,三维数字化的档案移交也完成交付,使得整个电厂的档案系统更加丰富,查询更加便捷。三维可视化智能培训系统、智能在线仿真系统也在电厂运行人员和检修人员的水平提高方面发挥了巨大作用,运行人员在整个机组投运过程中操作零失误,保障了机组顺利投产。相信通过机组运行时间越来越长,智慧电厂功能发挥的作用也越来越大。

2017年8月10日,姜堰燃机顺利实现“双投”。作为科远股份智慧电厂完整解决方案示范项目以及国内智慧电厂重点代表项目,我们利用物联网、三维可视化、虚拟现实、人工智能、大数据分析、云计算等技术,打破了传统电厂的生产、管理模式,为电力行业带来一抹绿色与新意。其建设思路符合国家能源产业政策,不仅是大唐集团建设一流智慧能源集团的重要战略组成部分,也是能够体现新一轮科技革命和产业变革成果和有行业引领作用的智慧电厂示范项目。科远股份和大唐江苏的成功合作为中国智慧电厂建设提供了一条具有借鉴意义的道路,将极大地提高电力行业建设智慧电厂的信心、推动智慧电厂的建设进程,并进一步加快科远股份智慧电厂技术在整个电力行业的推广和应用。

精彩问答

自动化博览:您认为自动化技术在中国的电力能源行业中应用现状如何?还存在哪些问题?

南京科远自动化集团股份有限公司智慧电厂研究中心总经理助理潘海禄:电力能源行业大都已经达到并越过了工业3.0阶段,正在探索工业4.0的实现道路。目前,电力行业的自动化技术正快速向智能化、网络化、数字化以及保护、控制、测量、预测、诊断、自我修复等一体化方向发展。实现智能化,要先实现数字化,而实现数字化,要先补数据信息的短板。随着DCS的发展,功能进一步提高,应用范围迅速扩展,但很多“黑盒子”和“末端”的数据还没有充分利用,很多决策和操作还是“经验型”而不是由客观数据支撑的“数据型”。

在实现数字化的基础上,才能谈智能化的问题。智能化是对海量数据的有效应用以及知识、经验的逻辑化。以SIS为例,其所起的作用只是数据的采集、存储、显示和可打印各类生产报表,能够发挥的功能很少。其数据分析、运行优化、控制优化、故障诊断等功能基本未能付绪实施。这也导致了数据浪费。智能化对于如何对数据进行处理,发现信息与信息之间的逻辑关系,整合出真正能够用于决策的有用信息提出了更高要求。所以说,方向明确,问题明确,要看如何利用现有技术及针对研发适用技术,来帮助中国的电力能源行业解决痛点,实现下个阶段的突破。

自动化博览:近几年,在智能制造的推动下,智能工厂在电力能源行业发展迅猛,您如何看待这一趋势?南京科远有何表现?

潘海禄:随着中国经济发展步入新常态和“两化深度融合”,电力企业经营压力越来越大,必须要做出转变。从粗放管理向精细化高效管理转型,要不断进行科技创新、制度创新和管理创新。顺应“互联网+”在发电行业的应用,深度融合工业化与信息化的大趋势,围绕“安全、经济、环保”三个主题,利用机器人、物联网、云计算、人工智能、大数据分析和虚拟现实等最新技术构建智慧电厂是必然选择。我认为,智慧电厂一定是电力能源行业未来的发展方向。科远也从2015年就开始了探索,在国内率先推出了智慧电厂解决方案,并先后中标大唐姜堰燃机热电联产工程、大唐南京发电厂2×600MW机组智慧电厂项目、山西赵庄鑫光发电有限公司2×660MW低热值煤发电工程等。

目前我们的智慧电厂整体解决方案从电厂的智慧管控、智能控制和智能设备三个层面切入,涵盖了三维虚拟电厂、人员定位安全生产管理系统、锅炉CT与燃烧优化、故障诊断系统、锅炉防磨防爆诊断系统、优化运行系统、凝器清洗机器人与冷端优化等多个特色模块。以智能燃烧为例,目前主要技术难题是炉膛参数、一次风煤粉浓度是测量盲区,一次风粉浓度不可调,运行方式粗放。我们以此为突破点,集中力量去创新。开发出了新型测温、一次风粉浓度在线测量等相关技术和产品,这将突破燃烧优化的瓶颈问题。

摘自《自动化博览》2017年9月刊

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