智慧电力系统和智能电力系统的探讨(一百二十五)

智慧发电厂——光伏发电系统的智能化（一）

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智能电厂发展大势与“智能”VS“智慧”概念初探

关于智能电厂，徐工在前面的文章里是有所涉及的，也说了不少，但有反馈让徐工再讲一讲。既然大家都提要求了，那徐工就此事再说道说道。

根据国家能源局和中国电力企业联合会等官方数据，2024年中国全国发电量占比情况如下：

总体趋势：2024年，中国电力结构持续优化，非化石能源发电量同比增长15.4%，其增量占总发电量增量84.2%。非化石能源发电装机容量占比达到58.2%，首次超过火电装机规模。在国家双碳目标的指导下，非化石能源发电量将会进一步增长，逐步扩大占比，成为电力能源的主流。这也是实现双碳目标的必由之路。

咱们还是先来说说“智能发电厂”，那么什么是智能发电厂呢？目前还没一个明确的、统一的定义。目前大家普遍说的智能发电厂是基于现代数字信息化技术、通信技术以及智能传感与执行、智能控制和管理决策等技术，形成智能发电模式，以实现更高效、更安全、更环保运行，并与智能电网相互协调的发电厂。别看网上说的我国电厂建设已经进入数字智慧化时代，徐工认为才刚刚迈入智能发电厂的门槛而已，离全面智能化都还有很长的路要走，离智慧发电厂就更远了。肯定会有不同意见，这就是徐工在文章开头所说的“关于智能发电厂与智慧发电厂的定义问题”。徐工为什么这么说？大家可以查看一下徐工前面的文章，关于“智能与智慧”的讲述，在这里徐工就不再赘述了。

我们再来看看智慧发电厂的定义：智慧发电厂是通过集成先进的信息技术、自动化技术、数据分析技术和人工智能技术，对传统发电厂进行全方位智能化升级的新型发电设施。

大家看看“智能发电厂与智慧发电厂”的定义有什么不同？徐工觉得没什么区别。既然都提到了人工智能，那我们就先来问问人工智能“豆包”！看看它们有什么不同。

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智能电厂技术赋能与智慧电厂升级路径

智能发电厂和智慧发电厂在概念、技术应用、目标等方面存在一些区别，主要如下：

概念内涵

智能发电厂：侧重于利用先进的信息技术，如自动化控制、传感器技术、数据分析等，实现发电过程的自动化、优化运行和设备的状态监测与故障诊断，强调单个设备或系统的智能化功能。

智慧发电厂：是在智能发电厂基础上，更注重整体的协同优化和智能决策，将发电厂视为一个有机整体，通过全面的信息感知、深度的数据分析和智能的决策支持，实现全厂的高效、安全、环保运行，涵盖了生产、管理、经营等各个环节的智能化。

技术应用

智能发电厂：主要应用自动化技术、智能传感器技术、数据采集与监控系统（SCADA）等，重点提升设备的智能化水平和局部系统的优化控制。

智慧发电厂：除上述技术外，还广泛应用人工智能、大数据、云计算、物联网、数字孪生等先进技术，实现更全面的信息集成和深度的数据分析挖掘，以支持更复杂的决策和协同控制。

目标定位

智能发电厂：目标是提高设备可靠性、运行效率和降低运维成本，通过设备智能化和局部优化，实现生产过程的稳定运行和优化控制。

智慧发电厂：目标是打造一个高度智能化的企业，不仅关注生产环节的优化，还包括企业管理、市场运营、节能减排等方面的全面提升，以实现发电厂的可持续发展和价值最大化。

系统架构

智能发电厂：系统架构相对侧重于设备层和控制层的智能化，通过现场总线、工业以太网等将智能设备和控制系统连接起来，实现设备的远程监控和自动化控制。

智慧发电厂：系统架构更强调分层分布式的体系结构，包括感知层、网络层、平台层和应用层。感知层全面采集各类数据，网络层实现数据的可靠传输，平台层进行数据处理和分析，应用层为各类业务提供智能应用服务。

人员角色

智能发电厂：运行人员主要负责监控设备运行状态，根据预设的规则和指令进行操作；维护人员侧重于设备的定期维护和故障修复。

智慧发电厂：运行人员需要具备更全面的数据分析和决策能力，能够根据智能系统提供的信息进行综合判断和优化决策；同时出现新的角色，如数据分析师、算法工程师等，负责对海量数据进行分析挖掘，优化智能模型和算法。

智能发电厂

技术应用广泛：自动化控制技术已成熟，实现了发电设备的自动启停、运行参数的自动调节。传感器技术普及，能实时监测设备的温度、压力、振动等关键参数。数据分析技术用于设备故障诊断和运行优化，通过对历史数据和实时数据的分析，提前发现设备潜在问题。

部分环节优化显著：在生产过程控制方面，通过智能控制系统，提高了发电效率和稳定性，降低了能耗和污染物排放。在设备运维方面，基于状态监测的预防性维护策略逐渐普及，减少了设备故障停机时间，降低了运维成本。

建设仍在推进：一些大型发电集团在新建电厂时，会按照智能发电厂的标准进行设计和建设，将智能化技术融入到电厂的各个环节。同时，一些老旧电厂也在进行智能化改造，逐步提升电厂的智能化水平。

智慧发电厂

先进技术融合应用：数字孪生技术构建了与真实电厂对应的虚拟模型，能实时反映电厂的运行状态，用于模拟分析和优化决策。人工智能技术在发电过程控制、设备故障预测、生产管理等方面得到广泛应用，如利用机器学习算法实现发电负荷的智能预测和优化调度。物联网技术实现了全厂设备和系统的互联互通，形成了一个有机的整体。

整体效益提升：通过全面的信息集成和协同优化，实现了发电效率的进一步提高、运营成本的降低、安全管理水平的提升。在节能减排方面，智慧发电厂能够更精准地控制燃料消耗和污染物排放，实现绿色发电。

示范项目带动发展：国内已经有一些智慧发电厂的示范项目，如华能集团、国家电投集团等企业的部分电厂，通过建设智慧电厂，取得了显著的经济效益和社会效益，为行业的发展提供了借鉴和参考。

总体而言，智能发电厂和智慧发电厂都在不断发展和完善中，随着技术的不断进步和应用的不断深入，将为电力行业的高质量发展提供有力支撑。

---T3数科斯锐明天---

编辑：池俊国

审核：杭云浠