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    個性化：更能體現智慧電廠智慧
    
							
    
							
    
								
    發布時間 ：
    
								
    2019-09-02
    
								
    點擊：273
    
							
    
							
    
                               
								
    “智慧電廠還有更多的是個性的問題，個性問題更能表現出智慧、價值。”

    目前，業內對智慧電廠已經形成共識，就是信息融合與智能發電技術，主要特征是泛在感知、自適應、自主可控與交互性，是多種技術交叉融合的系統性應用。智慧電廠建設已經在火電、水電、新能源、燃氣等所有領域展開。但范圍廣、復雜程度高的常規燃煤火電廠是目前智慧電廠研究與應用的重要領域和亟需突破的一個方向。
    王凡指出，智慧電廠建設不會一蹴而就，需要系統性的統籌融合。同時，他也強調，智慧電廠建設還有更多的是個性的問題，個性問題更能表現出智慧、價值。
    他舉例，山東一家民營發電集團，在2公里的長度上依次排開9臺66萬的超超臨界機組。電廠的燃料采用了山西陽城高硫無煙煤。一般電廠不會用這種煤，但是高硫無煙煤成本每噸要低100元。電廠在脫硫上進行了個性化設計，建立了雙塔脫硫，此外雙塔脫硫采用的不用石灰石，而是聚硫乙烯生產過程中的廢渣，所以雙塔+脫硫的原料是強堿性的，在煙道測試的地區基本上測不出二氧化硫。王凡表示，這家民營企業的做法，有利于企業長期運營，但一般央企、國企都不會這么做。這就是個性的體現。
    對于智慧電廠的個性化問題，國家電力投資集團有限公司火電部生產管理處長華志剛也表達類似觀點。他表示智慧電廠建設要做到“因廠制宜、一廠一策”。對新建機組和存量機組要根據自身數字化水平、人員狀況和生產經營需求，同時考慮技術成熟度和實施的經濟性有所側重。可以在智能化電廠相關技術中選擇部分類別和模塊進行應用建設。
    現場，國電和華潤電力還就自身在智慧電廠上的探索進行了分享。
    國電方家莊智慧電廠：一個中心，兩個平臺、6+11個模塊
    目前，國電方家莊智慧電廠構建出“一個中心，兩個平臺、6+11個模塊”的架構。
    所謂一個中心指的是“人工智能廠級大數據中心”，從業務層面來講是信息匯集、經營決策的中心。
    兩個平臺是架構的核心，分別是ICS智能發電平臺和IMS智慧管理平臺，ICS智能發電平臺有獨立的控制網絡，平臺不再跟外部進行數據交互，數據單向輸出，保證了數據安全性；IMS智慧管理平臺可以初步實現信息一體化的管理，又進一步構建出了廠級的大數據平臺，首先實現數據的存儲和采集，實現數據的傳輸，用分析軟件實現篩選后進入信息分析存儲環節。
    負責方家莊智慧電廠建設的國電浙能寧東發電有限公司副總經理黃一志表示，智慧電廠主要是包含內外兩個方面，內部是技術條件，外部來說，是云計算、大數據、物聯網的應用。
    他還總結，一個智慧電廠是把人的思考賦予到生產過程中，實現態勢感知、自診斷、自學習、自適應，目的是要提高效率、降低成本、保證安全生產的可靠性。
    此外，他也談到，要因廠制宜規劃智慧電廠整體方案，做好基礎完善與提高工作，整合電廠各種資源，合理構建信息化平臺，關鍵技術重點突破，按步驟有計劃實施電廠的智能化建設工作。
    華潤電力：實現智能生產+智能決策才能達到真正的智能運行
    華潤電力在對當前電力市場環境進行分析之后認為，智慧電廠的建設至少要實現幾個方面，分別是：
    職業危害信息實時定向推送，起到保護員工的作用；
    環保排放信息實時反饋，并且排放指標和國家的政策要及時對接，及時觸發警示處理；
    應急信息實時發布，執行情況實時追蹤；危險源智能辨識，作業風險預控；
    培訓教育效果智能分析辨識，科學制定受訓方案、計劃；
    智能巡檢，提前發現缺陷及隱患；
    應急處置智能響應，精準出急，撲滅事態。
    華潤電力控股有限公司運營管理部精益智能主任師廖大兵指出了設備管理中存在的一些問題，缺乏覆蓋全廠轉動設備的振動監測診斷系統、尋點檢系統在各項目中初步應用、現有設備數據信息無統一數據收集-整理-分析平臺以及系統設備的效能無有效評估。
    因此，廖大兵表示要實現智能生產+智能決策才能達到真正的智能運行。燃料方面要實現智能采購+期貨對沖；售電方面實現報價決策+計劃排程；根據排放環保的要求做好相關調度。
    此外，廖大兵還建議選取一個新建項目作為試點，電廠從建設開始，從設計、制造、建設、運行、退役全過程考慮，打造全廠設備、全生命周期的智能管理。
    此次會議還發布了由華北電力大學技術研究院國家大學科技園聯合各個集團和企業初步擬定的《智慧電廠領域方案中心行動計劃》。據了解，《行動計劃》的主要工作包括推動發電行業創新技術的應用；推動產學研共建共享；在人工智能和物聯網應用層面，引導實現發電設備自主可控替代。

    
						       
    
							    
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