智能电厂的建设与应用方案.pptVIP

电厂端-燃料智能化管控平台 设备分解诊断 设备智能优化曲线 智能诊断 电厂端-燃料智能化管控平台 煤种数据库 煤质数据库 优化知识库 配煤知识库 智能配煤 电厂端 风机智能维护系统部署于风电场，通过对实时数据、历史数据、异常数据进行监测，对风功率预测曲线、SCADA状态参数、传动链振动监测数据、报警数据进行实时监控、显示。引入美国IMS中心大数据分析工具，提供从风场级到部件级的多层次状态评估及故障预测功能、风场调度与维护排程优化功能、和风场区域风功率预测及发电量预测功能，实现风机资产预测性维修维护、动态经济性能分析与优化功能。 通过锅炉的三维可视化建模，以KKS编码为基本图元，以真实尺寸为基准比例，将锅炉的结构、运行流程、布置方式进行真实表现，并在三维环境下实现现场数据与三维模型的关联对应，实现设备部件的三维定位、跟踪和管理；实现锅炉模型在网页环境中放大、缩小、旋转、定位、透视、漫游等操作；实现对锅炉泄露事故、隐患信息的三维空间定位与表达，在三维环境中实现事故的分析与诊断；通过与现场数据相集成，对泄露及隐患部位进行状态跟踪，划分隐患预警等级、开展风险预警监测，从而实现对隐患部位有效、及时的预防治理。 电厂端 通过汽机三维可视化建模和透视功能，可以方便使用者查看设备的内部情况，及时找到故障位置，对复杂部件进行快速诊断。例如：一是汽轮机调速汽门在线监测和故障预警功能，不仅能够对高调门的喷嘴配汽特性故障进行预警，保证机组的安全稳定性；而且还能够指导运行人员实时对机组最优滑压点进行优化调整，实现机组复杂变工况模式下滑压运行的高效经济性；二是汽封的智能状态监测，通过综合考虑汽封性能、漏气量等变化因数，设计符合机组实际运行情况的最优滑压运行曲线，提高机组的变工况运行经济性。 电厂端 通过采集压缩机运行过程中的状态参数，结合机器学习和人工智能等先进数据建模手段，实现对压缩机运行过程中的实时状态进行评估、预测、诊断、及优化功能。对压缩机喘振故障、失衡、轴承机械故障、效率下降、和过负载运行等异常模式进行预测和控制参数优化建议，从而保证压缩机安全、稳定、和高效地持续运行。 振动监测作为工业装备资产状态监测最常见的手段之一，但其分析对专家的依赖很大。远程振动监测与分析系统内部署了数十种振动信号处理、故障提取、模式识别、故障特征建模、故障趋势预测、和故障诊断算法，能够极大程度上帮助专家对振动数据所反映出的设备状态进行初步评估，将有异常状态风险的数据自动筛选和推送给振动专家，同时向振动专家提供辅助分析工具进行诊断决策。与传统的振动监测软件不同，本系统具备有美国IMS中心研发的机器学习和人工智能分析引擎，能够记录和识别振动专家做出分析和决策的依据，从而优化系统自身的预测及诊断能力，具备自我校正和自我成长的智能机制。 电厂端 通过增强现实（AR）和三维的透视、漫游等功能，实现对电厂的监控和点巡检智能辅助操作。点击建筑设施，展示实时数据，还可以进入到建筑内部，展示设备的三维实景图，也可以点击设备中某个部件，可以展示该设备的三维实景、实时数据和运行状态，辅助人工现场点巡检工作。还可以通过智能监控系统，采集电厂全量信息， 通过多摄像机实时拼接显示摄像结果，实现智能巡航与电厂全景监控视频回放功能。 建设原则 我们在多年的工业数据分析基础上，结合环保岛一体化、工业大数据与智能制造等行业趋势，构思了一套环保设备的智能化技术体系。其中包含了从美国智能维护产学合作中心（IMS）的技术，也有国内高校以及设备制造商的合作成果。 从设计到维修的产品全生命周期实施数据采集、分析，通过构建“人机结合”的技术生态，实现环保岛的智能化升级。 智能电厂的建设与应用 背景 响应“十四五”规划，建立能源互联网 提升管理，节能降耗 精细化统一化管理，从数字信息化提升为智能化 目 录 CONTENTS 1 智能电厂的定义 2 智能电厂的特点 3 总体设计 4 大数据云平台的建设 5 智能应用的建设 智能电厂的定义 第一章 02 03 定义 01 基础 信息化和数字化 技术方式 智能传感测量技术、信息通讯技术、自动控制技术、智能分析决策技术、人工智能技术和发电技术相结合 与电厂基础建设高度集成而成的达到经济、高效、安全、智能和环保最优化状态的新型现代化电厂 目标 思路方针 贯彻电厂数字化是走向智能电厂的基础，先把数据实现高水平管理，才能最终实现智能电厂。 第二章 智能电厂的特点 01 02 03 智能化特点 知识智能化 智能价值化 价值可传承 信息技术化 数据信息化 04 05 记忆认知 计算认知 交互认知 自适应 算法 学习 数据驱动 智能电厂特征 工程设计数字化 数字化设计、采购和工程管理。 生产过程智能化 监控参数的数