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摘要：本文以探索创建智能电厂为目的，首先提出智能电厂的概念，根据智能电厂系统构成的要素，提出智能电厂实施方案的构想、实施难点及实施原则。
关键词：智能电厂系统构成方案构想
1.智能电厂的定义
智能电厂是一个涵盖非常广泛的课题，目前没有明确和权威的定义。借鉴美国工业互联网、德国工业4.0和中国制造2025等概念，并结合当前电厂实际情况和数字化进程，提出以下智能电厂概念：智能电厂是指在广泛采用现代数字信息处理和通信技术基础上，集成智能传感与执行、智能控制和管理决策等技术，达到安全、高效、环保运行并与智能电网相互协调的发电厂。
智能电厂的基础是互联集成：使设备与设备、设备与人、人与人以及服务与服务之间能够互联，从而实现高度的横向集成和纵向集成。
智能电厂的关键是智能，体现在电厂各系统、设备的自管理、自学习和自诊断能力。
智能电厂的核心是数据。传统电厂积累了大量设备数据、运行数据、电网数据和管理数据，随着信息化技术的飞速发展，大数据的分析和利用成为可能，积累的数据成为智能电厂巨大的财富。
智能电厂的动力来自创新。一是新型智能设备、智能控制、互联网、大数据在信息技术创新体系中不断演进；二是生产工艺创新，不断优化创新流程和创新工艺，在既有的技术路线上不断演进；三是传统电力工业与信息技术的融合发展，包括工业云服务、工业大数据应用、物联网集成技术、移动互联技术、虚拟现实等新技术。
2.智能电厂的系统构成
智能电厂系统构成主要有以下五个要素：
智能设备、智能控制、智能操作、智能管理和智能决策。
智能设备：自身或在辅助系统/设备的协助下至少具备自管理、自学习、自诊断能力之一的现场装备。
智能控制：基于先进控制系统平台，采用智能控制策略，并具备控制的自诊断和优化功能。
智能操作：基于专家经验，通过信息化手段实现操作指导，操作仿真，并具备操作约束，操作诊断和操作优化功能。
智能管理：以先进、成熟的ERP管理理念为基础，以经济效益为中心、以生产管理为主线，以设备管理为重点，融合物联网、云计算、工业大数据等新一代信息技术，全生命周期对电厂的信息进行管理。
智能决策：基于统一的厂级数据平台，应用人工智能、决策支持系统、工业大数据等新一代技术手段，对信息资源进行分析、提炼、判断、预测，充分挖掘数据中的“隐性知识”，并有效利用“隐性知识”来帮助解决复杂的决策问题。
理想的智能电厂应是在各个要素上深度融合各种先进智能技术，充分利用电厂内的各种资源，最大限度地提高电厂效能的新型绿色环保电厂。
3.智能电厂实施方案的构想
基于以上智能电厂系统构成的五个要素，提出以下智能电厂实施方案的构想。
3.1智能设备的实施方案
采用新型可靠仪表和设备，可以完善对电厂系统、设备的运行状态监测，提高机组自动化水平，为其它智能元素提供更丰富的基础数据。
压力、温度、液位、化学成分分析仪表及执行机构等采用具有现场总线通讯协议功能，并配置相应的智能设备管理和诊断系统。设备管理和诊断系统通过采集和监测全厂主机及主要辅机设备运行状态及参数，利用工业大数据分析手段，进行设备诊断。设备诊断系统可以实现参数级诊断（参数劣化分析）、设备级诊断、系统级诊断三个层次的故障诊断，并提供具体对策和处理措施，指导运行调整和相关处理。
考虑到智能电厂未来对海量信息存储和信息交换的要求，厂级数据平台主干网拟按照万兆网络标准设计；充分预留智能电厂与外部接口，配置相应防护措施以保证厂级信息系统安全；服务器与存储设备的配置需满足云计算和云储存技术的要求，充分考虑未来智能功能的需求；信息系统设备间充分考虑将来设备扩展。
通过布置工业级的无线访问接入站点（AP）或无线传感器装置，实现生产现场敏感位置以外的无线网络信号全覆盖，为基于移动化、物联网的管理和控制应用提供空间位置信息和网络基础环境。
3.2智能控制的实施方案
智能控制拟采用统一的分散控制系统平台，采用成功的智能算法，并配置控制诊断与优化系统。
3.2.1统一的分散控制系统平台
单元机组控制系统及辅助车间(BOP)控制系统拟采用统一的分散控制系统平台。每台机组设置一套分散控制系统(DCS)，在多台机组的分散控制系统(DCS)之间设置一个单独的公用控制网，并设有与单元机组分散控制系统(DCS)的网桥，以便于机组与公用控制网进行信息交换。与机组无直接关联且位置远离主厂区的辅助系统统一纳入辅助车间(BOP)控制系统。
全厂分散控制系统设有与厂级监控信息系统（SIS）通讯接口，以便将生产过程及智能设备的信息收集到厂级数据库内，供智能管理和智能决策使用。
3.2.2机组自启停控制
机组自启停控制系统(APS--AutomaticPlantStartup/ShutdownSystem)就是根据机组工艺流程在启停过程中不同阶段的需要和对机组工况全面、准确、迅速的检测，通过大量的条件与时间等方面的逻辑判断，按规定好的程序向各功能组、子功能组或驱动级、协调控制系统(CCS)、模拟量自动控制系统(MCS)、燃气轮机控制系统、汽轮机数字电液控制系统(DEH)、汽轮机旁路控制系统等发出启动或停运命令，以最终实现发电机组的自动启动或停运。
APS的整体结构采用金字塔形结构，总体上分四层，即机组控制级、功能组控制级、功能子组控制级和单个设备控制级。它涵盖了以下监控：
1）现场设备驱动；
2）子系统的程序控制；
3）子回路的控制；
4）模拟量回路控制；
5）全厂启停顺序控制；
6）厂级模拟量控制。
完善的功能组和功能子组设计和调试是实现APS的基本保障。采用上述分层控制方式，每层的任务明确，层与层之间接口界限分明，同时，四层之间的联系密切可靠。这种分层的结构将整个机组控制化大为小，将复杂的控制系统分成若干个功能相对独立和完善的功能组，减轻了机组控制级统筹全厂控制的压力，简化了控制系统的设计。机组控制级主要完成各功能组和系统的衔接，减少了和具体设备的连接，方便了各系统的设计和调试，但对底层功能组的设计提出了较高要求。
3.2.3智能控制的诊断与优化
除采用“统一的分散控制系统平台”+“智能控制策略”以外，拟采用一套控制诊断与优化系统。如采用美卓自动化公司开发的PlantTriage，该系统是当前国际上比较先进和完善的CPM系统，是生产过程控制实时监测、故障诊断、优化和持续改进的综合性自动化管理平台。
3.3智能操作的实施方案
完善智能控制的设计，已经可以将电厂大部分控制实现了智能控制，但仍有一些非常规过程需要操作员的人为介入，比如机组的启停、机组负荷大幅变化、重要设备故障等。
信息技术的进步已经为智能操作提供了解决方案。Exapilot基于专家经验，通过信息化手段实现操作指导、操作约束，操作仿真、操作诊断和操作优化。智能操作汇聚经验最丰富的操作员的技术诀窍，并将其转化为标准流程作业图，这样就可以在整个过程中指导操作员准确操作。Exapilot的中操作工作流可以通过自文档化功能打印，可用于标准操作程序(SOP)。
Exapilot支持导入电厂实时数据以模拟操作，而不会影响实际的工厂运行。Exapilot可以记录操作员每一步操作并结合操作结果分析、验证和评估操作的正确性用以操作优化。
3.4智能管理的实施方案
智能管理是以先进、成熟的ERP管理理念为基础，以经济效益为中心、以生产管理为主线，以设备管理为重点，融合物联网、云计算、工业大数据等新一代信息技术，从电厂全生命周期的整个过程来进行企业管理，达到创造价值和增强企业竞争力的目的。
3.4.1智能基建系统
设置智能基建系统，实现基建各类业务过程管理的数字化、信息化，同时利用建立可持续改进提高的风险预设和管控模式，利用信息化技术实现业务管理过程中的风险比对和控制，为基建期的统筹管理、协调和调度提供有效辅助。智能基建系统包含目标控制模块、协调控制模块、投资管理模块、采购管理模块、设计管理模块、施工管理模块、试运管理模块、责任追溯模块和安防模块。基建期结束后接入厂级信息系统。
3.4.2智能生产管理系统
智能生产管理系统包括设置的设备管理系统、设备诊断系统、控制诊断与优化系统和操作导航系统等外（以上子系统已经在“智能设备”、“智能控制”和“智能操作”部分详细介绍），还应在厂级自动化系统实现以下功能：
（1）智能过程大数据管理
与传统数据分析技术相比，智能过程大数据技术能够在渐变性故障发生之前，劣化趋势达到一定标准时及时报警，并提供该异常的具体变化趋势，以及相关异常参数情况，供故障预警与分析。该技术不仅仅能够监视转动设备，还要能够对系统、子系统、以及参数、设备组等建立智能监视模型。能够在各种运行工况下持续监视所有设备和生产流程，可用于监视负荷变化工况和机组启动/停机工况，并能在到达临界点之前发现那些蠕变的缺陷。另外，在故障发生后，可以查看模型分析结果，帮助准确定位故障源头和发现故障发生过程。成功挖掘出大量过程参数数据里隐含的对提高机组安全稳定运行有价值的信息，提高电厂安全运行水平。
（2）智能RCM设备优化管理
RCM设备优化管理机制是比预防性检修更高层次的检修体制，是一种以设备状态为基础、以可靠性为中心、以预测状态发展趋势为依据的设备优化管理方式。RCM设备状态检修系统综合设备日常检查、定期重点检查、在线状态监测和智能早期预警所提供的信息，经过分析处理，判断设备的健康和性能劣化状况，及时发现设备故障的早期征兆，并跟踪其发展趋势，从而在设备故障发生前及性能降低到不允许的极限前有计划地安排检修。
（3）智能安全系统
利用建立全厂生产CPS三维模型图，在实现全厂WIFI无线网络全覆盖基础上，用WIFI结合RFID或低功耗蓝牙定位技术，将现场进行区域和位置依据安全类型和安全级别进行划分和定位，将该位置对应的安全注意事项和危险预防措施，结合该区域设备的安全等级、注意事项、运行标准、电厂安全规程、危险点预控票、重点安全措施等，根据人、机、料、法、环五要素进行安全内容分解，建立主动安全数据库。
3.5实时智能决策的实施方案
智能实时一体化平台是对现有系统中已经存在的数据以及正在产生的数据通过数据集成的方法按照业务管理和生产调度决策指挥的功能要求进行有效地组织、加工、关联、汇总、以及业务化处理；再通过简单、易用、智能化的方式为不同角色、不同职责的业务管理和决策人员量身订制出其个性化的管理功能。它是一个全企业范围内统一的智能化、实时化、集成化、可视化的管理平台；是构架整个企业范围生产决策支持数据的统一化和标准化、生产运行最佳化的测量基准。实时智能决策基于智能实时一体化数据平台，应用人工智能、决策支持系统、工业大数据等新一代技术手段，对信息资源进行分析、提炼、判断、预测，充分挖掘数据中的“隐性知识”，并有效利用“隐性知识”来帮助解决复杂的决策问题。智能决策是自动化系统中最“智能”的要素。
智能决策的研究已经取得一些成果，比如智能报价系统、智能节能调度系统等，但是尚未有成熟应用。
4.智能电厂实施的难点
当前，建设智能电厂研究已有一定进展，但是具体实施过程中需要重点考虑和解决标准化、复杂系统管理、通信基础设施建设和网络安全保障等四大难点。
（一）标准化：智能工厂要对内外的各种系统，设备与服务进行联网；通信方式、数据格式等许多内容都需要标准化。
（二）复杂系统管理：实际生产过程与各种业务管理系统协同之后，系统整体更加复杂化，对其进行管理将更困难。
（三）通信基础设施建设：主要是指适用于工业的、具有高可靠性的通信基础设施建设。
（四）网络安全保障：工厂与外界实现联网之后，恶意软件的入侵、受到网络攻击的危险性将进一步提升，需要制定保障网络安全的对策与解决方案。
5.智能电厂的实施原则
智能电厂是一个全生命周期的智能集成，有一个不断发展、完善的过程；因此对于智能电厂的实施建议采用“统筹考虑、逐步智能；经济适用，适当超前”的实施方案。
智能电厂中相关各种设备、系统，建议按照以下几条原则实施：
（一）基础性的设备和系统在基建期一次性实施；
（二）不影响工程进度的成熟设备和系统在基建期一次性实施；
（三）影响工程进度的成熟设备和系统在基建期预留接口，生产期实施；
（四）尚不成熟、不完善的设备和系统在生产期充分调研后逐步实施。
6.结束语
从投资来看，建设智能电厂费用较高，但建成后却能带给电厂长期经济效益和社会效益，且难以用金钱来计算。
以模式创新、管理创新、组织创新为基础的智能电厂是打造一流企业的法宝；以创新驱动、两化深度融合为契机，持续推进智能电厂建设，将助力企业在第四次工业革命的浪潮中脱颖而出。
参考文献:
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[2]徐建业.大数据在智能电厂的应用[J]山东工业技术2017,(17)
[3]王晓雄；王景超；裴顺.浅谈智能电厂规划建设[J]南方能源建设2017,(3)
作者简介：
许林（1982-），男（汉族），广东省揭阳市，热控工程师，
工学学士，工程部副主任