基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的鍋爐低碳燃燒優(yōu)化智能控制目錄TOC\o"1-3"\h\u2186基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的鍋爐低碳燃燒優(yōu)化智能控制 127686一、項目概述 38700（二）項目背景 49706（三）項目建設情況 54994二、應用場景及建設方案 624958（一）場景描述 627245（二）技術架構 744531.業(yè)務藍圖規(guī)劃: 7184012.技術架構設計: 841493.主要架構如下： 927153（三）建設方案 1185483.關鍵技術應用： 12216094.可解決的關鍵痛點問題： 12310575.解決的行業(yè)共性問題： 13137946.本系統(tǒng)主要創(chuàng)新點為： 1337797.領先點 1526387三、項目效果 1518742（一）項目效益 15260525.通過燃燒的智能調(diào)整，減小兩側煙溫差、防止受熱面金屬超溫。 1631400（二）鑒定評價（如有） 168708（三）推廣前景 1618634四、下一步計劃 17一、項目概述發(fā)電智慧企業(yè)建設站位要高，緊緊圍繞國家政策及產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，積極探索云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G等信息新技術與發(fā)電生產(chǎn)經(jīng)營的深度融合，堅持問題導向、需求導向、目標導向相結合，找準影響生產(chǎn)經(jīng)營的痛點，務實地有針對性地開展數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化建設，不搞花架子，通過智慧化建設，真正提高生產(chǎn)效率，解放人力，提高職工的幸福指數(shù)。建設中，企業(yè)按照“成本最優(yōu)，實用性強，有延電特色”宗旨，完全按照新一代信息技術（云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G）在火電生產(chǎn)中如何應用進行整體智慧化建設。企業(yè)先后與清華大學、東南大學知名高校，與西安熱工研究院、大唐西北科研院等研究機構，與大唐先一、科遠智慧、華清三立等知名智慧化信息公司合作，走產(chǎn)學研結合路線，充分吸收兄弟企業(yè)智慧化建設的經(jīng)驗和教訓，開展本企業(yè)的智慧化建設。特別是企業(yè)在建設自己基于私有云的智慧化平臺之后，從火電廠最大的難題燃燒優(yōu)化著手，走出自己創(chuàng)新之路，將大數(shù)據(jù)、人工智能和燃燒優(yōu)化深度融合，采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構，實現(xiàn)煤耗自動尋優(yōu)、燃燒智能優(yōu)化閉環(huán)調(diào)節(jié)控制，在機組低碳運行、節(jié)能降耗、解放人力方面都取得了很好的成效。（二）項目背景雙碳目標下，國家印發(fā)的《關于開展全國煤電機組改造升級的通知》指出，火電機組作為全國碳排放重點行業(yè)（占全國排放量的比重超過40%），在堅守能源電力安全穩(wěn)定供應底線下，系統(tǒng)有序開展節(jié)能降碳運行優(yōu)化及改造，科學發(fā)揮煤電的兜底保障作用和靈活調(diào)節(jié)能力，對我國能源戰(zhàn)略安全和碳中和目標如期實現(xiàn)具有重要意義。當前火電機組實際運行面臨負荷多變、煤質(zhì)多變、節(jié)能減排標準日趨嚴格等挑戰(zhàn)，對機組各設備的運行優(yōu)化提出了極高要求。通常火電機組的設備改造成本高、周期長、具體成效受限于多重制約因素，且技術上短期內(nèi)難以實現(xiàn)突破性提高。因此對發(fā)電企業(yè)更緊迫、也更具費效比的發(fā)展方向是提高現(xiàn)有各設備及生產(chǎn)環(huán)節(jié)的減污降碳性能。為此，將數(shù)字化手段與工業(yè)過程深度融合，利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術與火電生產(chǎn)熱力過程機理模型結合，構建與生產(chǎn)運行調(diào)節(jié)深度耦合的先進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術，對機組運行過程進行優(yōu)化控制，實現(xiàn)在線智能分析與控制，將傳統(tǒng)人力分析、手動控制模式升級為智能自動控制，有望使機組時刻保持最佳運行狀態(tài)，以實質(zhì)提升機組性能，實現(xiàn)火電機組有效減碳。該技術在本項目的成功開發(fā)與落地具有重要現(xiàn)實意義和推廣價值，可成為電力行業(yè)順利達成碳達峰目標的關鍵技術保障。近年來發(fā)電領域對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術應用愈發(fā)重視，并進一步發(fā)展出“智慧電廠”理念，即從數(shù)字化向智能化推進，實現(xiàn)自學習、自優(yōu)化、自診斷的信息物理深度融合系統(tǒng)。大唐集團提出“數(shù)字大唐，智慧電廠”數(shù)字化轉型戰(zhàn)略，并將延安熱電廠批復為大唐集團首批“智慧電廠”試點企業(yè)。面對良好機遇，大唐延安熱電廠以打造“集團紅色智慧化示范企業(yè)”為目標，聯(lián)合清華大學、華創(chuàng)三立（北京）能源科技有限公司、東南大學等多家科研院所和企業(yè)，探索綜合運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息化技術協(xié)同應用實現(xiàn)鍋爐燃燒過程智能優(yōu)化控制，解決以往的人為分析、手動、自動控制單一、不智能等導致機組（特別是大型燃燒能源設備）運行效率低、耗費人力等突出問題，實現(xiàn)機組運行提質(zhì)增效，最大限度降低碳排放。（三）項目建設情況項目名稱：能耗大數(shù)據(jù)分析尋優(yōu)指導系統(tǒng)目前狀態(tài)：實施時間：建設周期：預期目標：實現(xiàn)燃燒的智能閉環(huán)控制，提高爐效0.3%,NOX降低5%~20%。投資額：承建單位：當前進展：已完工二、應用場景及建設方案（一）場景描述本場景基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構，通過搭建私有云平臺及大數(shù)據(jù)平臺，建立高速時序大數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一數(shù)倉管理，對接數(shù)據(jù)采集端，進行數(shù)據(jù)過濾、清洗、規(guī)范、智能識別等處理，提供大數(shù)據(jù)所涉及得離線計算和流式計算等基礎服務。通過人工智能層，提供機器學習框架、算法建模（神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等），完成鍋爐低碳燃燒智能優(yōu)化控制的關鍵技術。實現(xiàn)對入爐煤質(zhì)進行在線監(jiān)測，在此基礎上采集機組大量運行數(shù)據(jù)，運用人工智能技術進行分析，建立機組燃燒模型，在保證機組運行安全的條件下，智能優(yōu)化鍋爐配風、配煤等燃燒運行參數(shù)，針對燃燒過程中存在的偏燒、超溫、減溫水過多、排煙溫度高、飛灰可燃物高等問題，根據(jù)機組負荷和煤質(zhì)的變化，自動調(diào)整燃燒系統(tǒng)運行參數(shù)（閉環(huán)優(yōu)化控制），實現(xiàn)鍋爐燃燒控制系統(tǒng)運行的全自動，達到節(jié)能減排的目的。該場景是基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術在火電機組關鍵環(huán)節(jié)的深度應用，是目前燃燒優(yōu)化調(diào)整技術一次革新。本場景是企業(yè)在智慧電廠建設中，與清華大學、東南大學、華創(chuàng)三立合作，走產(chǎn)學研結合路線，針對傳統(tǒng)燃燒調(diào)整方面存在的痛點問題，用新一代信息技術與發(fā)電應用場景創(chuàng)新融合，基于企業(yè)自建的私有云智慧化平臺，從火電廠最大的難題燃燒優(yōu)化著手，走出自己創(chuàng)新之路，將大數(shù)據(jù)、人工智能和燃燒優(yōu)化深度融合，采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構，實現(xiàn)煤耗自動尋優(yōu)、燃燒智能優(yōu)化閉環(huán)調(diào)節(jié)控制，在機組低碳運行、節(jié)能降耗、解放人力方面都取得了很好的成效。（二）技術架構業(yè)務藍圖規(guī)劃:本場景基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構，通過搭建私有云平臺及大數(shù)據(jù)平臺，建立高速時序大數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一數(shù)倉管理，對接數(shù)據(jù)采集端，進行數(shù)據(jù)過濾、清洗、規(guī)范、智能識別等處理，提供大數(shù)據(jù)所涉及得離線計算和流式計算等基礎服務。通過人工智能層，提供機器學習框架、算法建模（神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等），完成鍋爐低碳燃燒智能優(yōu)化控制的關鍵技術。系統(tǒng)實現(xiàn)對入爐煤質(zhì)進行在線監(jiān)測，在此基礎上采集機組大量運行數(shù)據(jù)，運用人工智能技術進行分析，建立機組燃燒模型，在保證機組運行安全的條件下，智能優(yōu)化鍋爐配風、配煤等燃燒運行參數(shù)，針對燃燒過程中存在的偏燒、超溫、減溫水過多、排煙溫度高、飛灰可燃物高等問題，根據(jù)機組負荷和煤質(zhì)的變化，自動調(diào)整燃燒系統(tǒng)運行參數(shù)（閉環(huán)優(yōu)化控制），實現(xiàn)鍋爐燃燒控制系統(tǒng)運行的全自動，達到節(jié)能減排的目的。該系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術在火電機組關鍵環(huán)節(jié)的深度應用，是目前燃燒優(yōu)化調(diào)整技術一次革新。2.技術架構設計:本場景實施過程中的關鍵技術產(chǎn)品有：電廠私有云平臺；高速時序數(shù)據(jù)庫；電廠大數(shù)據(jù)存儲與分析平臺；整合智能算法的機器學習平臺；通過燃燒尋優(yōu)參數(shù)進行閉環(huán)優(yōu)化控制。關鍵參數(shù)：1）電廠私有云平臺：8臺4U高性能服務器和一臺陣列搭建成服務器集群形成計算資源池，資源參數(shù)如下：cpu總數(shù)：788顆；內(nèi)存：3.084T；存儲：238T；平臺上網(wǎng)絡帶寬：10G/s。2）高速時序數(shù)據(jù)庫：寫入速度15萬條/秒（單核）、2000億條/天（16核）；讀取速度取單點歷史數(shù)據(jù)500萬條/秒（單核）、6.9萬億條/天（16核）。取多點實時數(shù)據(jù)20萬測點/秒（單核）。3）電廠大數(shù)據(jù)存儲與分析平臺：搭建了完整的hadoop生態(tài)，包括HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算引擎、ZoopKer集群調(diào)度管理工具、Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、Spark流式計算引擎、Kafaka高吞吐量分布式消息系統(tǒng)。4）整合智能算法的機器學習平臺：搭載各類大數(shù)據(jù)分析和人工智能模型如：xgboost、GRU、RNN、CNN等。5）通過燃燒尋優(yōu)參數(shù)進行閉環(huán)優(yōu)化控制：工控機、系統(tǒng)控制器、模擬量輸入模塊、模擬量輸出模塊、DCS系統(tǒng)模擬量輸入模塊、灰分探測儀、微波水分儀。3.主要架構如下：系統(tǒng)的架構圖如下：系統(tǒng)實現(xiàn)的流程如下圖：第一部分（云計算基礎設施層）：主要負責對計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡資源的統(tǒng)一調(diào)度和管控，提供安全認證、高可用、彈性伸縮、裸金屬、可編排等云能力。第二部分（數(shù)據(jù)中臺層）：主要負責對大數(shù)據(jù)存儲庫、時序數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一數(shù)倉管理；對接數(shù)據(jù)采集端，進行過濾、清洗、規(guī)范、智能識別等處理；提供大數(shù)據(jù)所涉及得離線計算和流式計算等基礎服務。第三部分（人工智能層）：主要提供機器學習框架、算法建模（神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等）的平臺，是本項目的核心基座，是完成鍋爐低碳燃燒智能優(yōu)化控制的關鍵技術。本部分主要是對電廠鍋爐3~5年歷史數(shù)據(jù)進行深度挖掘，挖掘主要包括兩部分：一部分是大數(shù)據(jù)分析，另一部分是人工智能的機器學習。第四部分（鍋爐低碳燃燒優(yōu)化控制應用層）：系統(tǒng)對入爐煤質(zhì)進行在線監(jiān)測，在此基礎上采集機組大量運行數(shù)據(jù)，運用人工智能技術進行分析，建立機組燃燒模型。在保證機組運行安全的條件下，優(yōu)化鍋爐配風、配煤燃燒運行參數(shù)，根據(jù)機組實際運行過程中存在的問題，解決燃燒過程中存在的偏燒、超溫、減溫水過多、排煙溫度高、飛灰可燃物高等各種工況，根據(jù)機組負荷和煤質(zhì)的變化，自動調(diào)整燃燒系統(tǒng)運行參數(shù)（閉環(huán)優(yōu)化控制），實現(xiàn)鍋爐燃燒控制系統(tǒng)運行的全自動，達到節(jié)能減排的目的。該場景是基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術在火電機組的具體應用，也是目前最有效的燃燒優(yōu)化技術。（三）建設方案1.本項目的建設目標：本項目瞄準火電生產(chǎn)過程中的低碳燃燒控制難題，探索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術的優(yōu)化控制解決方案。經(jīng)過近十多個月的項目實踐，項目團隊以“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的鍋爐低碳燃燒智能優(yōu)化控制解決方案”為任務目標，直面火電廠長期運行難題，開展技術攻關及方案落地實施。2.基于私有云平臺和人工智能計算平臺，對機組3~5數(shù)據(jù)，采用機器學習方法，進行任意工況自動匹配歷史上的最優(yōu)狀態(tài)參數(shù)，并與當前狀態(tài)進行對比，找出偏差，進行智能閉環(huán)調(diào)整。通過這個智能優(yōu)化調(diào)整，最終目標達到提高爐效最少0.3%,鍋爐出品NOX產(chǎn)生量降低5%--20%。重點任務：1）實現(xiàn)3~5年機組秒級歷史數(shù)據(jù)解壓釋放至高速大數(shù)據(jù)庫。2）實現(xiàn)煤質(zhì)的在線秒級測量，提供準確的煤質(zhì)數(shù)據(jù)。3）結合煤質(zhì)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)進行優(yōu)化模型訓練。4）將模型接入優(yōu)化系統(tǒng)與實時數(shù)據(jù)對比，進行偏差智能調(diào)整，并在系統(tǒng)中根據(jù)不斷積累的數(shù)據(jù)自學習，不斷改進模型的準確性。3.關鍵技術應用：本項目中使用的關鍵技術有：1）云計算技術：為整個系統(tǒng)提供彈性算力。2）大數(shù)據(jù)技術：對機組3~5年歷史秒級數(shù)據(jù)釋放至高速大數(shù)據(jù)庫，并采用高速數(shù)據(jù)采集技術實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)秒級落庫。3）人工智能技術：采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行人工智能模型訓練，得到優(yōu)化匹配模型。在保證機組運行安全的條件下，優(yōu)化鍋爐配風、配煤燃燒運行參數(shù)，根據(jù)機組實際運行過程中存在的問題，解決燃燒過程中存在的偏燒、超溫、減溫水過多、排煙溫度高、飛灰可燃物高等各種工況，根據(jù)機組負荷和煤質(zhì)的變化，自動調(diào)整燃燒系統(tǒng)運行參數(shù)（閉環(huán)優(yōu)化控制），實現(xiàn)鍋爐燃燒控制系統(tǒng)運行的全自動，達到節(jié)能減排的目的。4.可解決的關鍵痛點問題：火電機組在寬工況下的鍋爐燃燒組織優(yōu)化是影響碳排放和機組經(jīng)濟性的核心因素，但鍋爐燃燒與上游風煤參數(shù)高度相關，且燃燒過程在爐內(nèi)缺乏直接監(jiān)測手段，因此總體上仍處于復雜“黑箱”狀態(tài)，運行調(diào)節(jié)以鍋爐設計準則、人員經(jīng)驗等方式為主，雖然多年來各企業(yè)和科研單位通過多種試驗和傳統(tǒng)手段不斷改進，但效果均不明顯，且較難形成推廣性強的技術方案，因此成為行業(yè)內(nèi)的一個長期存在的關鍵難題。5.解決的行業(yè)共性問題：1）當前火電廠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理架構對機組運行的海量數(shù)據(jù)僅限于壓縮存儲及局部小批量、短時限展示，無法實現(xiàn)大量、長時段數(shù)據(jù)的快速（實時）讀取、追索和計算，從而無法利用海量數(shù)據(jù)所蘊含的機組運行特性規(guī)律，其價值被浪費而無法為提高生產(chǎn)效率發(fā)揮作用，導致電廠生產(chǎn)管理仍偏盲目、原始，缺乏超前性和優(yōu)化能力。2）能源企業(yè)的控制系統(tǒng)目前仍以傳統(tǒng)單回路或三回路控制為主，控制系統(tǒng)和基于數(shù)據(jù)的先進人工智能尋優(yōu)、預測相互隔絕，因此當前控制邏輯僅能保證機組在基本負荷下的穩(wěn)定運行，特別是燃燒控制特性，對復雜寬工況下運行的安全性、經(jīng)濟性和碳減排特性的優(yōu)化不足。3）缺乏統(tǒng)一平臺，企業(yè)各應用數(shù)據(jù)相互孤立，新一代信息化技術無法發(fā)揮作用，造成企業(yè)生產(chǎn)管理沒有超前數(shù)據(jù)分析，造成管理是一種低效和滅火式管理。技術應用創(chuàng)新該系統(tǒng)打破傳統(tǒng)燃燒優(yōu)化調(diào)整方法，將大數(shù)據(jù)和人工智能技術應用在燃燒控制調(diào)整中，是燃燒優(yōu)化技術一大創(chuàng)新。6.本系統(tǒng)主要創(chuàng)新點為：1）將尋優(yōu)結果通過4~20mA電信號直連傳遞給DCS控制系統(tǒng)，實現(xiàn)隨著煤質(zhì)和負荷變化對燃燒的自動優(yōu)化調(diào)整，是一大創(chuàng)新，該創(chuàng)新通過電信號直連（DCS本身信號接入的方式）解決了以前通過PLC外掛機與DCS通訊的不安全問題，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領域功能發(fā)揮拓展更大的空間，可為未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)控制方面發(fā)揮更大作用。2）采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)燃燒優(yōu)化調(diào)整，是對燃燒調(diào)整方法的一種新的探索和創(chuàng)新，是將新一代信息與工業(yè)生產(chǎn)的再次完善融合。神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)示意圖3）人工智能尋優(yōu)與自動控制調(diào)節(jié)創(chuàng)新性結合，讓控制更智能。4）創(chuàng)新性引入入爐煤在線測量。大多數(shù)電廠只是在輸煤總皮帶處加裝煤質(zhì)在線測量，無法準確把握入爐煤煤質(zhì)的實時變化，而本次實現(xiàn)的入爐煤在線測量裝置是在每臺給煤機處加裝無源探測裝置，成本低，入爐煤質(zhì)變化把握更準確。7.領先點該系統(tǒng)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的作用，對電廠鍋爐3~5年歷史數(shù)據(jù)進行深度挖掘，挖掘主要包括兩部分：一部分是大數(shù)據(jù)分析，另一部分是人工智能的機器學習，從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出爐效最高狀態(tài)相應風、煙系統(tǒng)檔板位置，通過給出偏置實現(xiàn)燃燒狀態(tài)的自動優(yōu)化調(diào)整。三、項目效果（一）項目效益1.將人工智能的預測和優(yōu)化與傳統(tǒng)的PID控制相疊加，是對傳統(tǒng)控制的一大創(chuàng)新?；痣姀S目前的自動控制是PID（微分、比例、積分）控制，沒有超前預測或尋優(yōu)等方面人工智能控制，因此調(diào)節(jié)回路不智能，本系統(tǒng)是將預測和尋優(yōu)這一人工智能控制功能和傳統(tǒng)的自動控制相疊加，讓設備和生產(chǎn)過程在以前機械式自動化基礎上更智能，因此這控制方法的實現(xiàn)更是一種行業(yè)創(chuàng)新。2.基于大數(shù)據(jù)和人工智能尋優(yōu)實現(xiàn)對燃燒的優(yōu)化調(diào)整是燃燒調(diào)整手段的一大創(chuàng)新（傳統(tǒng)燃燒調(diào)整多為通過人工試驗做出某幾個狀態(tài)下的燃燒檔板位置）并帶來了明顯的經(jīng)濟效益。