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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)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(shí)踐案例分享

2022-08-15 14:30:47 次
近年來(lái)，在國(guó)家節(jié)能減排工作要求的推動(dòng)下，在“中國(guó)制造2025”的國(guó)家戰(zhàn)略號(hào)召下，在發(fā)電行業(yè)，越來(lái)越多的企業(yè)加入了智慧電廠轉(zhuǎn)型的實(shí)踐中，期望通過(guò)智慧電廠的建設(shè)及改造，提高能源和資源的利用率，承擔(dān)更多保護(hù)環(huán)境和服務(wù)社會(huì)的功能，同時(shí)更好地適應(yīng)未來(lái)的智能社會(huì)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(guó)電力能源的重要支柱，2021年發(fā)電量約占全國(guó)總發(fā)電量的70%?；鹆Πl(fā)電的技術(shù)成熟，成本較低，對(duì)地理環(huán)境要求低，但同時(shí)污染大、效率低，熱能利用率只能達(dá)到60-70%，同時(shí)使用的礦物燃料資源也越來(lái)越少，未來(lái)有面臨枯竭的可能。
短時(shí)間看火力發(fā)電在我國(guó)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(shí)能夠節(jié)能減排，這是火電廠迫切需要解決的問(wèn)題，也是火電廠智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。
從現(xiàn)有的火電廠數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，在過(guò)去幾年里，國(guó)內(nèi)的火電廠已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了不同程度的數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，應(yīng)用非常廣泛且成熟，已經(jīng)逐步實(shí)現(xiàn)電廠的數(shù)字化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)部分高精準(zhǔn)的信息交換與實(shí)時(shí)共享，這為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)打下良好的基礎(chǔ)。
美林?jǐn)?shù)據(jù)近些年在多個(gè)電廠相關(guān)項(xiàng)目上進(jìn)行智能化應(yīng)用實(shí)踐，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析解決了電廠吹灰過(guò)程不合理、煙氣脫硫脫硝工程中催化劑過(guò)量投放、汽輪機(jī)冷端不穩(wěn)定、設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中故障發(fā)現(xiàn)、以及原料成本高等多個(gè)方向上的業(yè)務(wù)問(wèn)題。為企業(yè)的安全運(yùn)行、節(jié)能減排、經(jīng)營(yíng)管控等方面提供了新的思路和精準(zhǔn)的支撐，助力火力發(fā)電企業(yè)向智能化邁進(jìn)。
美林?jǐn)?shù)據(jù)Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
助力電廠安全生產(chǎn)，提升設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性
?汽輪機(jī)設(shè)備故障診斷
汽輪機(jī)作為燃煤電廠的核心設(shè)備之一，其安全穩(wěn)定的運(yùn)行對(duì)電廠至關(guān)重要。隨著設(shè)備廠商與電廠客戶對(duì)設(shè)備的高效、可靠、安全運(yùn)行要求不斷提升，以往計(jì)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(wù)模式變革，對(duì)設(shè)備持續(xù)的健康監(jiān)控、實(shí)時(shí)診斷等需求日益增長(zhǎng)，成為新一代電廠建設(shè)的重點(diǎn)。在實(shí)際的應(yīng)用中，汽輪機(jī)設(shè)備故障診斷及預(yù)警可分為三個(gè)層級(jí)。
設(shè)備故障診斷
一級(jí)預(yù)警為安全閾值預(yù)警，這部分預(yù)警規(guī)則是根據(jù)汽輪機(jī)出廠時(shí)設(shè)置的安全閾值對(duì)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)設(shè)備出現(xiàn)閾值超限的狀況立即停機(jī)處理，但這種預(yù)警相對(duì)較晚，一旦發(fā)現(xiàn)就必須停機(jī)處理，造成一定的浪費(fèi)。
二級(jí)預(yù)警為運(yùn)行工況級(jí)預(yù)警，這部分主要是利用統(tǒng)計(jì)分析的方法先對(duì)設(shè)備運(yùn)行工況進(jìn)行合理的劃分，再根據(jù)歷史數(shù)據(jù)利用異常檢測(cè)等方法對(duì)不同工況下測(cè)點(diǎn)閾值進(jìn)行確定，以此構(gòu)建不同工況下測(cè)點(diǎn)的監(jiān)控預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)細(xì)致的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控。
三級(jí)預(yù)警為異常趨勢(shì)預(yù)警，根據(jù)測(cè)點(diǎn)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及運(yùn)行工況，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中時(shí)序分析、回歸分析等方法預(yù)測(cè)測(cè)點(diǎn)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)變化趨勢(shì)，觀察其未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否有超限趨勢(shì)，提前給出報(bào)警。
設(shè)備故障診斷
根據(jù)三級(jí)預(yù)警規(guī)則，可自動(dòng)標(biāo)識(shí)設(shè)備是否處于異常狀態(tài)，并對(duì)監(jiān)測(cè)到的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識(shí)和提醒，使電廠用圖片戶及時(shí)獲取汽輪機(jī)設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)異常信息，為電廠汽輪機(jī)設(shè)備的狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障快速診斷分析、預(yù)測(cè)性運(yùn)維及服務(wù)提供支撐。
?變壓器設(shè)備故障診斷
變壓器是電力系統(tǒng)的重要設(shè)備，它的好壞直接影響著電力系統(tǒng)的安全運(yùn)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(dāng)變壓器內(nèi)部發(fā)生潛伏性故障時(shí)，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(diǎn)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(jí)別。
圖片變壓器設(shè)備故障診斷是對(duì)油浸式變壓器發(fā)生故障時(shí)，產(chǎn)生的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等特征氣體進(jìn)行挖掘分析，通過(guò)探索變壓器故障類型與油中溶解氣體的關(guān)聯(lián)機(jī)理和規(guī)律，構(gòu)建變壓器故障預(yù)測(cè)模型，這里基于數(shù)據(jù)量和特征屬性的特點(diǎn)，可選用分類精度高的決策樹(shù)算法、隨機(jī)森林算法以及支持向量機(jī)等算法構(gòu)建故障診斷預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部的潛伏性故障，實(shí)現(xiàn)變壓器故障的智能診斷與監(jiān)測(cè)，從而有效保障設(shè)備和電網(wǎng)的安全運(yùn)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(hù)中的一項(xiàng)重要工作，主要場(chǎng)景在發(fā)電車間，鍋爐通過(guò)燃燒煤粉所產(chǎn)生的熱量的同時(shí)，會(huì)形成煤灰，煤灰會(huì)附著在管道中。
如煤灰不及時(shí)清理，會(huì)和蒸汽生成凝膠附著管道，管道煤灰過(guò)厚，管道壓力和溫度會(huì)有明顯的顯示，如煤灰過(guò)厚會(huì)造成管道空間變小，壓力增大，導(dǎo)致蒸汽量變小，同時(shí)煤灰會(huì)影響熱傳遞，不利于溫度傳遞，導(dǎo)致管道級(jí)鍋爐溫度變高，影響生產(chǎn)安全。如清理太頻繁，又會(huì)造成熱量消耗，浪費(fèi)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(wèn)題。當(dāng)前吹灰時(shí)間是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的，缺乏科學(xué)的依據(jù)，吹灰時(shí)間間隔固定，其合理性有待驗(yàn)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(shí)間，同時(shí)對(duì)鍋爐爐膛積灰情況和煙道積灰情況分別進(jìn)行監(jiān)控及預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的鍋爐吹灰。其核心在于通過(guò)對(duì)鍋爐運(yùn)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(biāo)指標(biāo)。
例如可表征積灰情況的指標(biāo)“一減流量*（爐膛出口煙溫-低過(guò)出口煙溫）/總?cè)剂狭?rdquo;。利用歷史吹灰前后指標(biāo)變化數(shù)據(jù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建兩種分析模型：一種是對(duì)積灰程度指標(biāo)的變化趨勢(shì)進(jìn)行擬合，這里可采用的方法包括線性回歸、多項(xiàng)式回歸等回歸類方法；另一種模型是根據(jù)對(duì)當(dāng)前實(shí)時(shí)采集的目標(biāo)指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)合工況數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，判斷鍋爐當(dāng)前是否達(dá)到吹灰條件，使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)回歸等回歸類算法，也可使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解預(yù)測(cè)。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型
通過(guò)吹灰優(yōu)化模型的運(yùn)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(diǎn)，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(dāng)前鍋爐數(shù)據(jù)變化，構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鍋爐定時(shí)的吹灰預(yù)測(cè)模型，對(duì)當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)下?tīng)t膛、煙道是否需要吹灰進(jìn)行預(yù)判，為實(shí)際的吹灰操作提供參考依據(jù)。
?汽輪機(jī)冷端系統(tǒng)優(yōu)化
汽輪機(jī)冷端系統(tǒng)是火電機(jī)組的重要組成部分，冷端系統(tǒng)的運(yùn)行狀況不佳會(huì)增加機(jī)組的發(fā)電煤耗，直接影響機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。
冷端系統(tǒng)運(yùn)行狀況的影響機(jī)理復(fù)雜，核心參數(shù)是凝汽器的真空度，真空度越大，機(jī)組的發(fā)電煤耗越低。對(duì)真空度有影響的主要有水質(zhì)、冷卻塔出力、進(jìn)水溫度、循環(huán)泵運(yùn)行方式等，一般地，冷卻塔出力基本固定，水質(zhì)和進(jìn)水溫度不能控制，因此循環(huán)水泵的運(yùn)行方式成為企業(yè)為控制凝汽器真空度的主要方法，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，在什么環(huán)境下應(yīng)該開(kāi)啟什么樣的循環(huán)水泵運(yùn)行方式至關(guān)重要。
循環(huán)泵運(yùn)行方式的選擇，傳統(tǒng)的方法是通過(guò)開(kāi)展循環(huán)泵運(yùn)行方式對(duì)比實(shí)驗(yàn)來(lái)確定使用何種循環(huán)泵運(yùn)行方式。這種實(shí)驗(yàn)的方式一般都費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率較低。但是當(dāng)企業(yè)積累了一定量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的情況下，可以根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果構(gòu)建相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)，在后續(xù)的生產(chǎn)運(yùn)行過(guò)程中，可根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境狀況，利用相似度匹配的方法與歷史知識(shí)庫(kù)中的環(huán)境狀況進(jìn)行匹配，提取最優(yōu)的循環(huán)泵運(yùn)行方式。
另一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是基于汽輪機(jī)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建汽輪機(jī)冷端系統(tǒng)中水溫、機(jī)組負(fù)荷、循環(huán)泵電流、泵運(yùn)行方式、機(jī)組運(yùn)行方式等運(yùn)行參數(shù)與系統(tǒng)真空度之間關(guān)系的預(yù)測(cè)模型（或冷端出口溫度預(yù)測(cè)模型），模擬系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中不同環(huán)境狀況下，計(jì)算不同方式泵的運(yùn)行所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，根據(jù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從可選擇的泵運(yùn)行方式中選擇一種最節(jié)能的方法代替現(xiàn)有運(yùn)行方式，降低企業(yè)能耗。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型
通過(guò)對(duì)不同循環(huán)泵運(yùn)行方式下機(jī)組經(jīng)濟(jì)型的對(duì)比分析，判斷當(dāng)前泵運(yùn)行方式是否合理，并提醒經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（泵用電率、總煤耗）最小的泵運(yùn)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(wèn)題而被尖銳地提了出來(lái)。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(guān)注的問(wèn)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(duì)煙氣進(jìn)行脫硫脫硝處理。
目前發(fā)電廠在進(jìn)行脫硝過(guò)程中，對(duì)氨氣的投入存在著過(guò)量投入和投入不足的現(xiàn)象。氨氣注入不足就會(huì)降低還原轉(zhuǎn)化效率，導(dǎo)致出口NOx排放不達(dá)標(biāo)。氨氣投入過(guò)量，不但不能減少NOx排放，反而因?yàn)檫^(guò)量的氨導(dǎo)致NH3逃逸出反應(yīng)區(qū)，一方面逃逸掉的氨氣造成資金的浪費(fèi)，環(huán)境污染。
另一方面逃逸的氨氣，也會(huì)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(shè)備堵塞與腐蝕。因此如何準(zhǔn)確地控制脫硝過(guò)程中的氨氣投放來(lái)達(dá)到污染物達(dá)標(biāo)排放、減少運(yùn)行成本、降低生產(chǎn)能耗是企業(yè)的目標(biāo)。
基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能脫硝應(yīng)用模型就是為了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的脫硝控制產(chǎn)生的，其核心是利用歷史脫硝過(guò)程中積累的大量檢測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建出口NOx和氨氣逃逸率的預(yù)測(cè)模型。
在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，根據(jù)當(dāng)前的工況情況、鍋爐運(yùn)行狀況，SRC檢測(cè)點(diǎn)、氨氣投入量等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)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(guò)工控系統(tǒng)與噴氨系統(tǒng)的交互，來(lái)達(dá)到控制氨氣投入的目的。
預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際特征可使用時(shí)序類如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法，也可選擇回歸類預(yù)測(cè)算法如XGBoost等。需要注意的是，在特征構(gòu)造的過(guò)程中一方面要考慮系統(tǒng)的時(shí)滯性，由于設(shè)備龐大、測(cè)點(diǎn)分布空間廣，這就導(dǎo)致同一時(shí)間點(diǎn)上測(cè)得的數(shù)據(jù)，不是對(duì)同一對(duì)象的測(cè)量值，可使用時(shí)間滯后相關(guān)性分析（TLCC）等方法進(jìn)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(fù)荷，進(jìn)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(guò)度。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型
通過(guò)智能脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行，對(duì)SCR出口煙氣中的NOx濃度和氨氣逃逸率進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前感知未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)出口煙氣的變化，變被動(dòng)的氨氣控制機(jī)制為主動(dòng)的氨氣調(diào)節(jié)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)氨氣投放的精準(zhǔn)控制，從而達(dá)到控制污染物達(dá)標(biāo)排放、減少運(yùn)行成本的目的。
助力電廠精細(xì)運(yùn)營(yíng)，提升經(jīng)營(yíng)管理水平
?供應(yīng)商評(píng)價(jià)
隨著時(shí)代的快速發(fā)展，物資供應(yīng)商都在不斷地尋找與電廠進(jìn)行合作的機(jī)會(huì)，因此，電廠用戶如何選擇合適的供應(yīng)商是企業(yè)面臨的難題之一。需要同時(shí)考慮市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、交貨風(fēng)險(xiǎn)、資信風(fēng)險(xiǎn)等方面的因素，進(jìn)行多方面的分析與評(píng)估，才能確定優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商。圖片
電廠在以往對(duì)供應(yīng)商的管理上，雖然已經(jīng)進(jìn)行了多方面嘗試，然而在對(duì)供應(yīng)商實(shí)際的管理中，主要側(cè)重于單方面的管理，不能做到對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行整體評(píng)價(jià)。因此，必須建立完整的評(píng)價(jià)體系及其動(dòng)態(tài)調(diào)整的分配機(jī)制，幫助企業(yè)及時(shí)掌握風(fēng)險(xiǎn)資訊，以提高應(yīng)變能力和抵御外部風(fēng)險(xiǎn)的能力。
供應(yīng)商評(píng)價(jià)系統(tǒng)
綜合供應(yīng)商基本信息、投標(biāo)行為、供貨行為、價(jià)格差異等多維度指標(biāo)，利用熵值法、Topsis、層次分析法等綜合評(píng)估的算法，實(shí)現(xiàn)不同維度不同指標(biāo)的權(quán)重設(shè)定，建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型，優(yōu)化電廠供應(yīng)鏈管理流程，從數(shù)據(jù)角度全方位提升了電廠管理供應(yīng)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(gòu)安全性、增強(qiáng)應(yīng)對(duì)外部供應(yīng)商變化的敏捷性均做出了貢獻(xiàn)，有效促進(jìn)采購(gòu)管理科學(xué)化，加強(qiáng)供需之間的聯(lián)系與合作，使電廠在面對(duì)市場(chǎng)供給的變化時(shí)，夠快速的做出反應(yīng)。
?原料市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)
原料費(fèi)是電廠發(fā)電中占據(jù)最大成本份額的部分，原料市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)對(duì)原料采購(gòu)策略制定和成本控制至關(guān)重要。電廠在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)原料的采購(gòu)管理受市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)影響較大，迫切需要從‘業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)’向‘智能化’轉(zhuǎn)化，為電廠原料采購(gòu)決策提供有力支撐。
原料市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)就是借助機(jī)器學(xué)習(xí)工具通過(guò)不同區(qū)域、不同原料歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合市場(chǎng)、環(huán)境、政策等因素的變化，對(duì)煤炭等原料的未來(lái)一段時(shí)間價(jià)格走勢(shì)、漲跌進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。這里可使用的預(yù)測(cè)方法包括基于時(shí)間序列算法、基于回歸預(yù)測(cè)算法。注意在進(jìn)行原料價(jià)格預(yù)測(cè)時(shí)，算法只是決定預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的一個(gè)方面，更多的取決于所搜集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度及數(shù)據(jù)量，由于原料的價(jià)格影響因素較多，需要盡可能地將其波動(dòng)影響因素都考慮在內(nèi)。
通過(guò)對(duì)原料價(jià)格的預(yù)測(cè)，使業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)煤炭等原料全國(guó)范圍內(nèi)的價(jià)格有明確的認(rèn)知，進(jìn)一步提升公司原料采購(gòu)管理成效，促進(jìn)公司原料采購(gòu)管理的整體能力提升。
?能耗分析
電廠是一個(gè)龐大的多變量、高維度、非線性系統(tǒng)，能耗是生產(chǎn)過(guò)程中非常重要的一個(gè)生產(chǎn)因素，能耗的大小關(guān)系企業(yè)的切實(shí)經(jīng)濟(jì)利益，當(dāng)前生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)能源的消耗管理是粗礦式的，與智慧工廠建設(shè)的目標(biāo)不符，如何實(shí)現(xiàn)能源消耗的精細(xì)化管理是企業(yè)當(dāng)前急需解決的問(wèn)題。
傳統(tǒng)能耗分析方式往往依靠運(yùn)行人員經(jīng)驗(yàn)或運(yùn)行規(guī)程去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，但是隨著投運(yùn)時(shí)間的累積，經(jīng)驗(yàn)與規(guī)程都不能準(zhǔn)確反映機(jī)組的能耗性能，缺乏能耗的綜合性分析，無(wú)法體現(xiàn)出能源消耗的異常情況及產(chǎn)生波動(dòng)的原因。
能耗分析模塊的構(gòu)建是通過(guò)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的水、電、煤、氣等能耗指標(biāo)以及相關(guān)影響因素指標(biāo)的梳理，依據(jù)能量平衡、質(zhì)量平衡的原理，利用綜合評(píng)價(jià)、對(duì)比分析、鉆取分析等多種分析手段實(shí)現(xiàn)企業(yè)耗能總體評(píng)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(jìn)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?jǐn)?shù)據(jù)在火力發(fā)電企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中的實(shí)踐應(yīng)用，從安全運(yùn)行、節(jié)能減排、經(jīng)營(yíng)管控多方面對(duì)電廠數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，助力電廠實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化，全面提升電廠的生產(chǎn)技術(shù)和經(jīng)營(yíng)管理水平。
當(dāng)然，在電力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，還有更多的應(yīng)用場(chǎng)景待發(fā)掘，我們也將繼以“釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益”為目標(biāo)，挖掘更多智能化應(yīng)用點(diǎn)，助力企業(yè)成功轉(zhuǎn)型。
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