数字孪生技术在发电站管理平台中的应用

发布时间:2020-10-28 16:32:35 作者:臻图信息 阅读量:1734

1引言

能源是人类社会生存和发展的重要物质基础,人口多、经济发展速度快,因此我国的能源消费总量连续多年处于世界领先地位。我国的能源结构是多煤、少气、贫油,而且风、光、水资源、消费分布不平衡,相应的发电能源也以煤为主,2017年煤炭电装装机总量为10.2亿千瓦,占装机总量的58%,发电量占比67%。但是为了实施《巴黎协定》,在全球“放弃煤炭”的大势下,中国也积极行动,推进能源供应方改革,提高能源转换效率,减轻环境污染。2016年国家发展改革委员会、国家能源局、工业信息化部共同发表《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》,促进能源和信息的深度融合,清洁高效地推进煤炭电力生产,智能发电站的概念也是通过国家能源转换提出的能源互联网产生的。

近年来,随着云端运算、大数据、物联网、移动互连、3D可视化等技术的发展,在节能、降耗、减排政策要求和集约化、高效管理需求驱动下,我国一些发电企业在智能发电站领域进行了相关探索和尝试,但从目前国内智能发电站的建设和应用情况来看,其应用更侧重于智能信息集成展示,对提高节约能源、提高效率的作用不强,偏离了智能生产的初衷。同时,许多项目计划和实施往往是局部信息化系统、自动化系统的简单积累,缺乏系统之间的紧密联系。因此,本文将从智能发电站的内涵出发,利用数字孪生理念,提出智能发电站的总体框架,结合智能发电站的应用实际和信息技术特点,重点论述智能发电站的系统布局模型。

2智能发电站的概念和发展

智能发电站的概念在提出时没有具体的项目支持,只是对未来发展前景的憧憬和要求。近年来,很多学者进行了深入的研究,很多发电企业进行了具体的实践探索,虽然还不是真正智力发电站的具体着陆,但逐步完善了智能发电站的内涵,产业共识智能电站建设目标初步形成。

2.1智能电站的研究与探索

目前,业界对智能发电站的解释并不统一,我国相关权威机构也没有严格定义和制定发展智能发电站的统一标准,但在新一轮“第三工业革命”的刺激下,世界各国在国家“网络”工作的地图下,对智能发电站的概念和结构进行了深入的研究。中国自动化学会发展自动化专业委员会发表的《智能电厂技术发展纲要》提出了以现代信息技术、通信技术、智能检测、执行、控制、决策技术等为基础的智能发展模式智能发电站的定义。使发电厂更加高效、安全、环保。该文件还提出了智能发电站的四层体系结构:智能设备层、智能控制层、智能生产监管层和智能管理层。我认为智能发电站是具有自身最优化、自适应、自我恢复、自我学习、自组织等特点的智能发电运行控制和管理模式,改进和优化《智能电厂技术发展纲要》提议的4层架构。根据智能设备层、智能控制层和集成管理决策层划分体系结构。参考产业4.0参考体系结构模型(RAMI4.0)和美国产业网络联盟(IIC)参考体系结构,从生命周期、系统级别和智能功能的三维角度提出智能发电站系统参考体系结构建议。

在相关学者研究中,智能发电厂随着先进信息技术的发展,进一步扩大了发电厂的生产运行管理,提高了发电厂的自动化、数字化、智能化水平,其中智能发电厂的核心技术和体系结构是研究的重点。

2.2智能发电站实践

专家学者推进理论研究,各发电企业也紧跟工业化、信息化融合潮流,大力推进智能发电厂建设,部分信息工程公司也以智能发电厂的需求为中心开展了资讯系统平台研究和示范工作,推进了智能发电厂建设。

以每台发电机3D可视化故障诊断系统、3D数字档案等5个功能模块为中心推进。计划了8个功能模块:三维数字档案和可视化立体设备模型、锅炉CT、智能管理中心。主要采用三维模拟、人员市场定位、在线诊断等技术,提高电厂的安全运行能力。根据生产过程控制系统、工厂级监控资讯系统、管理信息系统和决策支持系统四层结构,制定数字电站计划。

从部分实施和已经投入运行的发电站的实际情况来看,目前正在推进的智能发电站更侧重于信息集成展示和智能管理等,尤其关注三维展示、人员市场定位等多种技术。依靠三维模型、市场定位技术提高信息化水平,提高现场控制水平。在生产过程中智能化的应用很少。特别是利用智能发电站建设推进管理模式变化的情况很少,实际上没有提高质量,提高效率。(威廉莎士比亚,哈姆雷特)

2.3智能发电站的内涵

从目前对智能发电厂的研究和推进情况来看,研究人员对于智能发电厂的定义描述不同,体系结构上也有一些不同的理论观点,实现方式上更有差异,但对智能发电厂的核心要求已经有了初步的共识。也就是说,通过智能化、数字化、信息化,综合应用网络、大数据资源。充分发挥智能系统强大的分析处理能力,标准化生产管理流程,提高生产管理水平,掌握生产管理趋势,形成一系列智能生产管理模式,提高能源利用效率。智能发电站完全符合电厂自动化的发展趋势。从近几十年发电厂自动化技术的发展历史角度来看,发电厂自动化从现有仪表控制、分布式控制系统控制、工厂级监控资讯系统应用到电脑技术的持续发展,现场控制发电厂、自动化发电厂、数字发电厂、发电厂的生产率水平逐步提高。进入数字时代后,“网络”、“大数据”、“人工智能”等新的信息技术等将进一步提高发电厂的自动化水平,使发电厂智能化发展,实现“本质安全、高效清洁、人机合作、智能决策”的发电厂价值目标。如此智能的发电站是一个全面、整体、多维的生产经营管理系统。与管理学理论一起,智能发电站可以分为智能设备层、智能控制层、智能管理层和智能决策层四个层面。智能设备层和智能控制层侧重于具有全面意识和协作最优化功能的执行。智能监管层和智能决策层侧重于具有预测警报和科学决策功能的管理,如下图所示。

总的来说,智能发电站是以数字发电站为基础,利用下一代信息技术、人工智能技术、测试和控制技术,加强信息化与智能化的融合,明确生产经营过程,科学制定生产经营计划,提高生产经营过程的可控性,减少人工干预的智能新型发电站。

3数字孪生的研究与应用

近年来,随着智能化进程的加快,为了实现物理世界和信息世界的相互作用和融合,出现了“数字孪生”的概念,不断地快速发展,对许多行业起到了巨大的推动作用。数字孪生目前在电力行业的应用较少,但在航空航天、汽车制造、石油天然气管道等行业的应用将有助于促进智能发电站的建设和发展。

3.1数字孪生研究进展

数字孪生的概念于2003年首次出现,GRIEVES在美国密歇根大学产品全生命周期管理课程(product  lifecycle  management)提出了这一概念。将数字孪生定义为实时同步、忠实的映射特性,定义为物理世界与信息世界交互和融合的技术手段。2017年以前,对数字孪生的研究较少,主要集中在概念讨论上,但2017年以后,研究数量大幅增加,研究者除了继续讨论概念外,还提出了验证数字孪生的使用案例,并提出了新的应用框架和方法。自2017年以来,全球权威IT研究和顾问咨询公司Gartner连续两年将数字孪生列为当年十大战略技术发展趋势之一。在数字孪生概念不断改进和发展的过程中,研究者们主要以数字孪生建模、物理信息融合和服务应用等为对象,重点分析数字孪生和相关产业关系、构建虚拟模型、孪生数据融合分析、服务应用指导等。数字孪生的意义是构建数字孪生体。最终表达是对物理实体的完整准确的数字描述,可以用于模拟、监控、诊断、预测和控制物理实体。随着人工智能应用技术的深入发展,在孪生体深化应用领域结合并行控制理论,形成了伴随现实系统的并行建模、并行预测、并行执行数字四胞胎并行演化架构。将能源发电扩展到社会能源的并行系统。

3.2数字孪生应用实践

在研究人员以数字孪生为中心进行深入研究的过程中,数字孪生理念逐渐被美国通用电气公司、德国西门子等企业接受,并应用于技术开发和生产,形成了Predix、Simcenter  3D等数字孪生开发软件工具,引起了学术界、工业界、新闻媒体等广泛的关注。

同时,很多行业进行了数字孪生的应用实践。在BMW丁格芬智能工厂,手动监控已被基于数字孪生的智能资料分析系统取代。美国空军提出使用数字孪生概念预测飞机的结构寿命。中国石油天然气集团有限公司利用数字孪生推进智能管网建设。也有文献提出了基于数字孪生概念的发电厂发电机智能健康管理。

3.3智能发电站数字孪生应用

企业为了模拟仿真和警报构建数字孪生,可以减少非故障的停车时间,同时持续降低员工的工作强度。智能发电站也可以应用数字孪生体,提高发电站的智能化水平,达到降低效率、节约能源的目的。发电站是技术密集型、高度自动化的现代生产企业,具有应用数字孪生的良好基础,从数字孪生的内涵和DCS的体系结构来看,部分生产过程可以视为通过DCS实现的低级数字孪生。DCS通过I/O输入模块从物理现场收集信号,在DCS中对生产流程建模,根据物理模型的控制要求对收集到的信号进行适当的控制参数,最后通过I/O输出模块进行现场执行控制。生产工艺数字孪生如下图所示。

对于整个智能发电站,随着信息技术的发展,现场的模型不再局限于生产过程的控制内容,还包括更多管理最优化内容,因此数字孪生将进一步扩大通过数据桥连接虚拟发电站和物理发电站。物理发电站的内容包括设备、环境和其他资源,以及人的行为和相应的业务标准等。因此,在数据虚拟发电站环境中,设备的监控、警报、诊断、实验、运行状态最优化、虚拟环境中的人、机器、事物、方法、环整体多维分析、设备智能发电站数字孪生如下图所示。

4智能电站体系结构和系统部署

综合参考了智能发电站的内涵及其在智能发电站的数字孪生应用,从智能发电站的核心能力要求出发,结合具体的资讯系统层次和国内电站组织结构划分,基于数字孪生理论,利用电厂生产运行数据构建和应用相关模型。智能设备层、智能控制层、智能监管层和智能决策层4体系结构进一步完善了智能发电厂的体系结构模型,并可以根据发电厂的具体智能要求部署相应的业务。

4.1智能发电站核心能力

智能发电站的核心能力是智能化。智能化有两种意义。一方面是利用“人工智能”的理论、方法和技术处理信息和问题,另一方面具有“拟人智能”的特性或功能。自主性、主动性、敏感性、机动性——无处不在的认识、自我诊断、智能发电站的核心能力如下图所示。

1)智能设备层可以突破现有的仪器和控制装置,全面收集现场信息,诊断收集到的信息。

2)智能控制层突破了现有的DCS,具有多种复杂计算和修正误差的数据处理功能。

3)智能监管层突破了现有的安全仪表系统,具有设备运行状态的多维分析功能,可以灵活地改变和扩展功能。

4)智能决策层具有学习能力和适应能力。也就是通过与环境的互动不断地学习和积累知识,使自己适应环境变化。

4.2智能发电站体系结构

要实现智能发电站的核心能力,必须充分利用当前的云端运算、大数据、物联网、移动应用程序等高级信息技术、发电站控制系统、工厂级监控系统、管理信息系统、辅助监控系统等,支持产业数据库平台、管理云平台和发电站SIS网络,并在智能设备层、智能控制层、智能监管层和智能决策层构建满足智能发电站要求的模型,从而形成智能发电站生产和管理系统,实现发电过程的全面感知、协同优化、预测预警和科学决策。智能发电站体系架构如下图所示。

(1)智能设备层

智能设备层与发电厂生产经营要素紧密融合,是与物理世界进行虚拟世界交互与合作的关键,也是数字孪生的关键,为了实现全面认识,主要通过先进的测量技术,将发电厂所有设备状态、工艺参数、管理过程和环境条件转换为数字信息,并根据自我诊断要求进行适当的处理和高效的传输。此外,在智能控制层、智能监管层、智能决策层的指示下,可以准确分析和传达有关相应电站生产和运营要素的指示,以实现最小干预的闭环控制要求。

(2)智能控制层

智能控制层为了实现对发电厂各工艺过程的智能控制,必须通过物理实体的行为模型和规则模型、生产工艺数字孪生、主要是DCS本身的相关高级算法程序、边缘计算等高级信息技术等,形成工艺特性的自适应控制、预测控制、模糊控制、神经网络控制等具体程序,对生产工艺建模。综合智能设备层收集的信息和智能监督层的指示,形成满足发电站安全、经济、环境要求的控制指南,在各种燃料和环境条件下最大限度地提高发电站的安全性、经济性、环境性。

(3)智能监管层

智能监督层的重点是实现电站设备资产的智能化管理。基于生产工艺、工厂级监控资讯系统、整个工厂生产过程和管理数据和信息收集、集成、工厂级能效基准和评估、运营管理、智能巡检员、设备健康管理、设备远程诊断等预测报警功能、在发电厂级实现发电厂闭环时,建模的重点是设备的物理模型和运行维护的规则模型。对应于虚拟模型的物理实体包括设备资产本身和维护服务行为。智能管理层接收的输入信息包括控制层的生产实时数据、智能设备层的现场实时信息、智能决策层的执行策略和最优化模型信息。

4)智能决策层

智能决策层借助生产制造、运营管理操作系统出示的海量信息展开大数据分析应用及有关功能模块的开发设计,推动管理数据信息与生产制造数据信息之间的互相整合,实现了辅助决策、仓储成本分析、智能供应链支持、绩效评估等战略决策,从而增强整个集团公司的精益化管理水平。智能决策层的核心是工业生产信息化大数据平台和管理云平台,智能决策层再加智能监管层基本上将发电站现场的所有生产运营要素都进行了数字化,是真正意义上的数字孪生。在这个等级,生产制造、运行、经营管理的管理行为等都生成了数字孪生体,甚至涉及智能监管层的实体模型创建行为。

4.3智能发电站操作系统部署

智能发电站基于现代化先进网络技术发展而成,其核心是依托于云计算技术、大数据技术、物联网技术等技术应用演变而生成的信息系统和设施,智能发电站的体系构架落地最终还是落实到含有工业生产信息化大数据平台在内的信息系统上。借助相对应的现场设备维修和信息系统开发设计,才能真正实现智能发电站的基本建设,借助数字孪生生成智能发电站生产运营实体模型,最终达到本质安全、高效清洁、人机协同、智慧决策的目的。智能发电站的操作系统部署以集团公司级大数据中心(工业生产信息化大数据平台、管理云平台)和厂级大数据中心(SIS数据库)为核心,按照智能设备层、智能控制层、智能监管层以及智能决策层4个等级,根据发电站具体情况进行优化调整。智能发电站操作系统部署如下图所示。

1)智能设备方面主要部署先进的监测设备,如涉及入炉煤质、锅炉入炉煤粉流量、烟气含氧量等发电机组关键技术参数的高精度的软测量系统、火焰图像频谱分析操作系统;工业无线和全厂Wi-Fi,可增强各等级的数据信息交互和整合能力;应用智能机器人实现一些高劳动强度的重复操作和高风险的操作等。

2)智能控制方面重点考虑发电站安全、经济、环保多目标优化控制需求,主要部署燃烧优化、环保优化、锅炉吹灰优化、制粉系统优化等环保节能优化控制算法和操作系统;在燃料区域结合智能设备更新改造,实现了燃料部分工艺流程无人化;对于部分设施借助智能监盘操作系统部署实现了无人化;借助进阶生产规划及排程操作系统实现了发电机组级自启停。

3)智能监管方面重点关注生产流程和设施健康监管,可以智能化地实现预测预警,智能两票、智能安全准入操作系统可以加强现场维修保养作业的安全管理;智能巡点检可以进一步补充完善现场设施的健康技术参数;智能视频监控可以及时传送现场的异常情况。

5结语

智能发电站的重点在于生产运营流程的智能化,本文利用数字孪生方式 将生产运营要素和流程全息投影到由工业生产信息化大数据平台、管理云平台结合的集团级大数据中心,按照决策、监管、控制和设备4个层次部署相对应的智能化系统,覆盖设施、运行、燃料、物资等生产运营层面,从而实现了智能发电站全面感知、协同优化、预测预警和科学决策的目的,更好的实现了发电站的节能降耗、减人增效、灵活调节和安全管控。

标签:数字孪生  数字化  智能化  

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