2025发电机组平行智能监盘系统

发电机组平行智能监盘系统目录TOC\o"1-3"\h\u31894发电机组平行智能监盘系统 121919一、项目概述 3597二、应用场景及建设方案 426035（一）场景描述 43140（二）技术架构 5161271.系统性健康评价体系方法研究 5108052.基于机器学习的健康评估算法优化 5149293.基于动态阈值的故障预警诊断模型 5166304.平行控制策略 517295（三）建设方案 61500（二）鉴定评价（如有） 730618（三）推广前景 729600四、下一步计划 7一、项目概述随着工业的不断发展，生产过程自动化程度原来越高，工业过程中采用的自动控制回路也越来越多，大多数控制回路在运行初期具有良好的性能，但在运行一段时间后，由于受到各种因素的影响，这些控制回路、执行机构的性能将会变差，从而降低了生产效率、造成资源浪费、增加不合格产品，由于电厂的控制系统往往较为复杂，控制回路众多，靠人工进行监测和管理，费时费力，且不容易及时发现问题。流程行业采用DCS系统为生产数据的存储和获取提供了方便，如何有效利用大量的数据资源来获得有关控制器的性能信息，即对控制系统进行自动评价成为一个需要解决的问题。此外，传统以流程图加简单参数数据值显示的DCS操作画面众多，操作员巡盘逐页浏览机组工艺流程图画面信息量巨大，是一种高强度操作，容易造成疲劳，久而久之监盘质量受人心理等不确定因素影响，通过对设备及系统级的健康度总览与监测，曲线及图表简洁可视化界面展示，方便运行人员迅速把握机组或子系统当前状态，起到减轻日常繁复监盘工作量的作用，使得运行人员更加专注于机组运行的经济性与安全性。在深入挖掘和分析海量历史运行数据基础上，建立各类参数预测模型和评价模型，从安全性评价模型、经济性评价模型、参数评价模型、故障预警模型、自动化投入率等多个维度进行实时量化评价，提前预警故障征兆，辅助并减轻运行人员的劳动强度，降低操作难度。预期目标：针对火电机组复杂系统性健康评价体系方法研究，基于大数据和机器学习技术的健康评估算法优化，故障预警诊断模型研究，智能监盘和平行控制策略实现业务价值闭环。应用场景及建设方案场景描述通过对设备及系统级的健康度总览与监测，曲线及图表简洁可视化界面展示，方便运行人员迅速把握机组或子系统当前状态，起到减轻日常繁复监盘工作量的作用，使得运行人员更加专注于机组运行的经济性与安全性。在深入挖掘和分析海量历史运行数据基础上，建立各类参数预测模型和评价模型，从安全性评价模型、经济性评价模型、参数评价模型、故障预警模型、自动化投入率等多个维度进行实时量化评价，提前预警故障征兆，辅助并减轻运行人员的劳动强度，降低操作难度。技术架构1.系统性健康评价体系方法研究火电机组结构复杂，包含的设备繁多工艺复杂，火电机组的健康评估需要采用分治法，先按机组BOM结构和运行机理进行分拆，对系统、设备及参数分别进行分析建模，再结合变量关系、参数耦合性进行融合最终形成参数、设备、系统、机组等多层级的健康评价方法和体系。2.基于机器学习的健康评估算法优化通过利用大数据和机器学习技术，结合设备机理进行健康评估算法优化，提高模型的精度，包括数据理解、工况划分、健康评估基准模型算法和验证方法。3.基于动态阈值的故障预警诊断模型设备的亚健康状态并不一定是真正的故障，但低的健康评分一定意味着设备状态与其历史同工况下的状态差异较大，可能是设备本身的状态发生变化，也可能是相关传感器发生故障导致数据异常。无论哪种情况，都存在作为异常事件进行记录的价值，并结合机理、专家经验和业务场景设定报警研判规则和逻辑。基于健康评估关键参数偏离方向和程度，结合设备故障机理，进行综合性分析判断确定故障原因，得出符合实际的诊断结论。4.平行控制策略通过智能监盘可视化界面实时展示机组整体健康度、各关键系统、设备的健康度，以及异常指标，指标超出阈值的产生告警推送通过高亮展示以便运行人员及时发现异常信息。基于告警和异常指标，可查看具体的指标异常情况、指标异常原因分析、故障逻辑、故障处理预案等信息。根据故障预警或评分过低导致系统或设备或参数可能出现问题，给出对应的解决思路如：温度低了，关小减温水阀门等，指导监盘和运维人员采取相关措施。建设方案设备的亚健康状态并不一定是真正的故障，但低的健康评分一定意味着设备状态与其历史同工况下的状态差异较大，可能是设备本身的状态发生变化，也可能是相关传感器发生故障导致数据异常。无论哪种情况，都存在作为异常事件进行记录的价值，并结合机理、专家经验和业务场景设定报警研判规则和逻辑。传统的数据分析方法采用按每个场景独立完成，存在大量的重复工作，效率低。本期项目将针对健康评估方法进行研究，并通过多个不同场景进行验证优化，形成一套适合特定场景的通用的自适应基准健康评估分析方法。基本思路是充分利用设备健康状态下的大量数据，结合机理和专家知识建立设备的健康基线，通过度量设备状态相对于基线状态的偏差实现对设备亚健康状态（即异常状态）的探测和分析，从而为设备运行维护管理提供支持。鉴定评价（如有）无推广前景首先计划在乌沙山电厂内其他机组进行模块化推广，其次以浙江分公司为核心对省内其他热电厂进行推广，并且该项目具备行业全