發(fā)電機(jī)組平行智能監(jiān)盤系統(tǒng)目錄TOC\o"1-3"\h\u31894發(fā)電機(jī)組平行智能監(jiān)盤系統(tǒng) 121919一、項(xiàng)目概述 3597二、應(yīng)用場(chǎng)景及建設(shè)方案 426035（一）場(chǎng)景描述 43140（二）技術(shù)架構(gòu) 5161271.系統(tǒng)性健康評(píng)價(jià)體系方法研究 5108052.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的健康評(píng)估算法優(yōu)化 5149293.基于動(dòng)態(tài)閾值的故障預(yù)警診斷模型 5166304.平行控制策略 517295（三）建設(shè)方案 61500（二）鑒定評(píng)價(jià)（如有） 730618（三）推廣前景 729600四、下一步計(jì)劃 7一、項(xiàng)目概述隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，生產(chǎn)過程自動(dòng)化程度原來越高，工業(yè)過程中采用的自動(dòng)控制回路也越來越多，大多數(shù)控制回路在運(yùn)行初期具有良好的性能，但在運(yùn)行一段時(shí)間后，由于受到各種因素的影響，這些控制回路、執(zhí)行機(jī)構(gòu)的性能將會(huì)變差，從而降低了生產(chǎn)效率、造成資源浪費(fèi)、增加不合格產(chǎn)品，由于電廠的控制系統(tǒng)往往較為復(fù)雜，控制回路眾多，靠人工進(jìn)行監(jiān)測(cè)和管理，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且不容易及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題。流程行業(yè)采用DCS系統(tǒng)為生產(chǎn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和獲取提供了方便，如何有效利用大量的數(shù)據(jù)資源來獲得有關(guān)控制器的性能信息，即對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià)成為一個(gè)需要解決的問題。此外，傳統(tǒng)以流程圖加簡單參數(shù)數(shù)據(jù)值顯示的DCS操作畫面眾多，操作員巡盤逐頁瀏覽機(jī)組工藝流程圖畫面信息量巨大，是一種高強(qiáng)度操作，容易造成疲勞，久而久之監(jiān)盤質(zhì)量受人心理等不確定因素影響，通過對(duì)設(shè)備及系統(tǒng)級(jí)的健康度總覽與監(jiān)測(cè)，曲線及圖表簡潔可視化界面展示，方便運(yùn)行人員迅速把握機(jī)組或子系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)，起到減輕日常繁復(fù)監(jiān)盤工作量的作用，使得運(yùn)行人員更加專注于機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與安全性。在深入挖掘和分析海量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，建立各類參數(shù)預(yù)測(cè)模型和評(píng)價(jià)模型，從安全性評(píng)價(jià)模型、經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)模型、參數(shù)評(píng)價(jià)模型、故障預(yù)警模型、自動(dòng)化投入率等多個(gè)維度進(jìn)行實(shí)時(shí)量化評(píng)價(jià)，提前預(yù)警故障征兆，輔助并減輕運(yùn)行人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，降低操作難度。預(yù)期目標(biāo)：針對(duì)火電機(jī)組復(fù)雜系統(tǒng)性健康評(píng)價(jià)體系方法研究，基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的健康評(píng)估算法優(yōu)化，故障預(yù)警診斷模型研究，智能監(jiān)盤和平行控制策略實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值閉環(huán)。應(yīng)用場(chǎng)景及建設(shè)方案場(chǎng)景描述通過對(duì)設(shè)備及系統(tǒng)級(jí)的健康度總覽與監(jiān)測(cè)，曲線及圖表簡潔可視化界面展示，方便運(yùn)行人員迅速把握機(jī)組或子系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)，起到減輕日常繁復(fù)監(jiān)盤工作量的作用，使得運(yùn)行人員更加專注于機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與安全性。在深入挖掘和分析海量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，建立各類參數(shù)預(yù)測(cè)模型和評(píng)價(jià)模型，從安全性評(píng)價(jià)模型、經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)模型、參數(shù)評(píng)價(jià)模型、故障預(yù)警模型、自動(dòng)化投入率等多個(gè)維度進(jìn)行實(shí)時(shí)量化評(píng)價(jià)，提前預(yù)警故障征兆，輔助并減輕運(yùn)行人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，降低操作難度。技術(shù)架構(gòu)1.系統(tǒng)性健康評(píng)價(jià)體系方法研究火電機(jī)組結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含的設(shè)備繁多工藝復(fù)雜，火電機(jī)組的健康評(píng)估需要采用分治法，先按機(jī)組BOM結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行分拆，對(duì)系統(tǒng)、設(shè)備及參數(shù)分別進(jìn)行分析建模，再結(jié)合變量關(guān)系、參數(shù)耦合性進(jìn)行融合最終形成參數(shù)、設(shè)備、系統(tǒng)、機(jī)組等多層級(jí)的健康評(píng)價(jià)方法和體系。2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的健康評(píng)估算法優(yōu)化通過利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合設(shè)備機(jī)理進(jìn)行健康評(píng)估算法優(yōu)化，提高模型的精度，包括數(shù)據(jù)理解、工況劃分、健康評(píng)估基準(zhǔn)模型算法和驗(yàn)證方法。3.基于動(dòng)態(tài)閾值的故障預(yù)警診斷模型設(shè)備的亞健康狀態(tài)并不一定是真正的故障，但低的健康評(píng)分一定意味著設(shè)備狀態(tài)與其歷史同工況下的狀態(tài)差異較大，可能是設(shè)備本身的狀態(tài)發(fā)生變化，也可能是相關(guān)傳感器發(fā)生故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常。無論哪種情況，都存在作為異常事件進(jìn)行記錄的價(jià)值，并結(jié)合機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)定報(bào)警研判規(guī)則和邏輯。基于健康評(píng)估關(guān)鍵參數(shù)偏離方向和程度，結(jié)合設(shè)備故障機(jī)理，進(jìn)行綜合性分析判斷確定故障原因，得出符合實(shí)際的診斷結(jié)論。4.平行控制策略通過智能監(jiān)盤可視化界面實(shí)時(shí)展示機(jī)組整體健康度、各關(guān)鍵系統(tǒng)、設(shè)備的健康度，以及異常指標(biāo)，指標(biāo)超出閾值的產(chǎn)生告警推送通過高亮展示以便運(yùn)行人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常信息?；诟婢彤惓Ｖ笜?biāo)，可查看具體的指標(biāo)異常情況、指標(biāo)異常原因分析、故障邏輯、故障處理預(yù)案等信息。根據(jù)故障預(yù)警或評(píng)分過低導(dǎo)致系統(tǒng)或設(shè)備或參數(shù)可能出現(xiàn)問題，給出對(duì)應(yīng)的解決思路如：溫度低了，關(guān)小減溫水閥門等，指導(dǎo)監(jiān)盤和運(yùn)維人員采取相關(guān)措施。建設(shè)方案設(shè)備的亞健康狀態(tài)并不一定是真正的故障，但低的健康評(píng)分一定意味著設(shè)備狀態(tài)與其歷史同工況下的狀態(tài)差異較大，可能是設(shè)備本身的狀態(tài)發(fā)生變化，也可能是相關(guān)傳感器發(fā)生故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常。無論哪種情況，都存在作為異常事件進(jìn)行記錄的價(jià)值，并結(jié)合機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)定報(bào)警研判規(guī)則和邏輯。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法采用按每個(gè)場(chǎng)景獨(dú)立完成，存在大量的重復(fù)工作，效率低。本期項(xiàng)目將針對(duì)健康評(píng)估方法進(jìn)行研究，并通過多個(gè)不同場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證優(yōu)化，形成一套適合特定場(chǎng)景的通用的自適應(yīng)基準(zhǔn)健康評(píng)估分析方法?；舅悸肥浅浞掷迷O(shè)備健康狀態(tài)下的大量數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)理和專家知識(shí)建立設(shè)備的健康基線，通過度量設(shè)備狀態(tài)相對(duì)于基線狀態(tài)的偏差實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備亞健康狀態(tài)（即異常狀態(tài)）的探測(cè)和分析，從而為設(shè)備運(yùn)行維護(hù)管理提供支持。鑒定評(píng)價(jià)（如有）無推廣前景首先計(jì)劃在烏沙山電廠內(nèi)其他機(jī)組進(jìn)行模塊化推廣，其次以浙江分公司為核心對(duì)省內(nèi)其他熱電廠進(jìn)行推廣，并且該項(xiàng)目具備行業(yè)全