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“会思考”的电厂是如何炼成的?

“人工智能”和“机器学习”的神秘面纱已悄然揭开。在瑞典,在智能软件帮助下,海上风机能自我学习,自动分析风速、风向等数据,调节设置,实现风力的最大利用。而在瑞士日内瓦地下100米深处,科学家正利用大型强子对撞机,模拟137亿年前的宇宙大爆炸,希望破解宇宙诞生之谜。创新软件可以分析对撞机的海量数据,提前预警元器件故障。

电厂的远程诊断也有着类似的原理,即从海量数据中习得规律,作出最佳决策。在郑州,国家电力投资集团公司(国家电投)河南远程诊断中心已经上线运行。发电机组的健康状况由千里之外的“专家大夫”悉心呵护。在还没引发“疾病”之前,“细菌”就被扼杀在摇篮。国家电投是中国唯一同时拥有水电、火电、核电和新能源资产的综合能源企业。

爱学习的诊断高手

数字化变革正在席卷各行各业,而大数据更是被称为价值连城的“石油”,电力企业也无法再任其在机器轰鸣、产线轮转之间白白流失。

在电力需求持续上升的今天,大容量、高精密的机组对电厂的维护水平提出了更高的要求。而对大型电力集团来说,旗下电厂分布广泛,运营难度和成本相应增加。应对这些挑战都离不开数字技术的力量。国家电投先人一步,成为电厂数字化的探路先锋。

目前,国家电投河南远程诊断中心连接监视国家电投旗下7家电厂的14台发电机组,装机容量共达到680万千瓦。

每台机组都有成千上万个运行参数由传感器实时采集,如机组的负荷、水泵的电流等,并传输至远程诊断中心的集中数据库。经过特训的智能模型如同“大脑”一般机敏,能自动分析这些海量数据,一旦发现异常,便会立即预警。技术专家根据预警的优先级,利用SPPA-M3000电厂生产管理平台,对设备进行诊断,并在平台中进行诊断报告的编写、查询和发布等。

那么智能模型的“火眼金睛”是如何炼成的呢?根据电厂的运行需要和机组的特点,技术专家在电厂高级智能诊断系统SPPA-D3000中针对不同设备,建立不同功能的模型,包括故障预测、性能优化等。此后,通过神经元网络算法,智能模型对电厂6-12个月内的历史数据进行学习和训练,直到能够准确识别设备在不同运行状态下的正常参数范围。

打个比方,要训练一个人的健康模型,就要让它不断学习这个人过去慢走、快跑、吃饭时的正常血压、脉搏等数据,模型才会更加“知识渊博”。

非计划停机给电厂带来的损失巨大。据估算,一台100万千瓦的蒸汽轮机机组1天能发电约1600万度。如果按照1度电0.3元来计算,停机1天给电厂造成的损失就有480万元。这还不包括每次机组启停耗费的燃料成本。

会“思考”的电厂

对于发电机组这样的尖端设备来说,精心呵护尤其必要。一台蒸汽轮机和燃气轮机有着上千个零部件,在运行时要承受巨大的机械和热能压力。以8000H燃气轮机为例,燃烧室中的温度可达1600度,远超火山喷发岩浆的温度。并且高温气体以每秒100米的速度流动,相当于第2级强的龙卷风的速度。

通过数字化服务,电厂不仅能享受高级诊断服务,还能精准预测部件使用寿命,更灵活、合理地安排维护周期,降低备件库存,优化电厂资产。

对中国市场来说,数字化电厂的意义更加非比寻常。比如,将来如果中国开放电力竞价上网,数字化服务专家还能结合电厂运行状态、电网数据等,帮助电厂决定最佳的竞标电价,使其经济收益最大化。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180115A07E1700?refer=cp_1026
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