数字化转型下的智慧电厂建设思路

一、发电企业数字化、智慧化转型趋势

智慧企业、智慧电厂、工业互联网成为发电行业趋势

• 中国制造2025引导产业升级
  • 两化融合，信息化与工业化深度融合
  • 信息技术与制造技术深度融合的数字化、智能制造
• 工业互联网行动计划
  • “关于推进 “互联网+”智慧能源发展的指导意见
    -《深化 “互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》
• 新电改深化电力市场改革
  • 售电市场放开：市场竞争加剧，具备核心竞争力的企业将征得先机
  • 优化生产管理流程，降本增效 ，成为企业重点关注方向
• 因地制宜发展新质生产力
  • 关于印发《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的通知
    • 加强智慧化调度体系总体设计
    • 打造一批系统友好型新能源电站
  • 《发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点》
    • “新质生产力主要由技术革命性突破催生而成。科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。”
    • “我们要及时将科技创新成果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，完善现代化产业体系”

对新型能力的要求

• 建设快速感知能力，制定安全风险感知方案，围绕人员、设备、生产、仓储、物流、环境等方面，开发和部署专业智能传感器、测量仪器及边缘计算设备，打通设备协议和数据格式，构建基于工业互联网的态势感知能力。
• 建设实时监测能力，制定工业设备、工业视频和业务系统上云实施指南，加快高风险、高能耗、高价值设备和ERP、MES、SCM及安全生产相关系统上云上平台，开发和部署安全生产数据实时分析软件、工具集和语义模型，开展“5G+智能巡检”，实现安全生产关键数据的云端汇聚和在线监测。
• 建设超前预警能力，建立风险特征库、失效数据库，分行业开发安全生产风险模型，推进边缘云和5G+边缘计算能力建设，下沉计算能力，实现精准预测、智能预警和超前预警。
• 建设应急处置能力，建设安全生产案例库、应急演练情景库、应急处置预案库、应急处置专家库、应急救援队伍库和应急救援物资库，基于工业互联网平台开展安全生产风险仿真、应急演练和隐患排查，推动应急处置向事前预防转变。
• 建设系统评估能力，开发基于工业互联网的评估模型和工具集，对安全生产处置措施的充分性、适宜性和有效性进行全面准确的评估，对安全事故的损失、原因和责任主体等进行快速追溯和认定，为查找漏洞、解决问题提供保障，实现对企业、区域和行业安全生产的系统评估。

智慧电厂时代，企业生产管理的追求与目标发生转变

应用的深度融合：

• 深化数字化管理应用，支持工业企业、重点园区在工业互联网建设中，将数字孪生技术应用于安全生产管理。实现关键设备全生命周期、生产工艺全流程的数字化、可视化、透明化，提升企业、园区安全生产数据管理能力。
• 深化网络化协同应用，推动人员、装备、物资等安全生产要素的网络化连接、敏捷化响应和自动化调配，实现跨企业、跨部门、跨层级的协同联动，加速风险消减和应急恢复。
• 深化智能化管控应用，依托工业互联网平台，开展重点行业安全管理经验知识的软件化沉淀和智能化应用，加快工艺优化、预测性维护、智能巡检、风险预警、故障自愈、网格化安全管理等工业APP和解决方案的应用推广，实现安全生产的可预测、可管控。

目标发生转变：

智慧电厂智能化、数字化理念

智慧电厂设计理念

智慧电厂智能化范畴

二、电厂数字化的建设目标

建设目标

数字化的建设目标，总体来说分为五个阶段：

1. 自动化
   • 目标：操作自动化。
   • 关键技术：DCS、主辅一体化、 一键启停等。
2. 信息化
   • 目标：管理过程规范化、透明化。
   • 关键技术：ERP、SIS、MIS、EAM、OA。
   • 内容：工业监控管理、运维工作信息化、标准化管理。
3. 数字化
   • 目标：多维异构数据融合；数据规 范、可靠、易用；数据采集自动化。
   • 关键技术：主数据管理、可视化。
   • 内容：工业物联网状态感知、主动安全管控、工业总线、智能传感器等。
4. 智慧化
   • 目标：少人值守、无人巡检、辅助决策 。
   • 关键技术：大数据分析、人工智能。
   • 内容：通过自主学习、设备故障库、 运行优 化等构建智慧支撑体系。
5. 智能化
   • 目标：无人值守、自主优化。
   • 关键技术：需要软硬件服务企业联合，需要政策 支持，需要安全可控网络环境。

数字化建设顶层设计

三、电厂数字化建设的蓝图

电厂数字化建设的蓝图主要分为5个板块：

1. 一体化管控平台

通过数据治理、企业基础应用平台建设，实现企业全业务数据的标准统一化、采集流程化、管理资产化及应用协同化，为智慧电厂建设夯实数据基础，助力企业降本增效。主要工作内容：

• 基于数据标准，实现全部业务数据的有效治理
• 通过数据聚合，实现全部业务数据的统一管理
• 通过数据资产高效联通，实现跨系统、跨业务、跨部门的融合应用
• 通过统一的数据服务，实现数据交换过程的有序共享
• 实现全量数据聚合，充分支撑顶层设计、业务洞察
• 通过数据资产管控，提高数据安全等级
• 通过丰富的数据组件，提高业务部门数据应用能力

2. 智慧生产平台

电厂生产相关的模块：

• 设备全生命周期管理，打造数据标准，统一数据源头，实现主数据、工程数据的一次录入、全寿期应用，充分规范全寿期的数据应用过程，实现数据融合、泛在协同的数据中心体系。
• 值班与任务管理，引入任务管理和调度系统，提升任务的分配和跟踪效率。
• 设备健康管理，建立设备状态监控和预警机制，定期更新故障知识库。如利用大数据分析技术，建立参数预测模型，在故障诊断基础上进一步根据设备、参数早期异常征兆，结合故障知识库实现设备早期故障智能分析诊断。
• 工况寻优，引入高级数据分析工具，优化能源生产和调度。如提高风、光功率短期、超短期预测精度和调节精度。
• 智能报表，制定报表生成和分发的自动化流程，提高报表的准确性和及时性。
• 智慧点巡检，采用无人机、机器人、摄像头、传感器等技术进行设备巡检，减少人工巡检的工作量，并对人工巡检制订标准化流程。
• 精益检维修，引入预测性维护工具，提升设备的可靠性和可用性。主要包括检修策划、进度跟踪、过程建档、检修闭环四部分。
• 外委管理，制定外包管理标准和流程，确保外包作业的安全和质量。

3. 安全管理平台

安全生产事故的发生大多是四点原因：人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不良影响和管理的缺失，而96%以上的安全事故都是由于人的不安全行为导致的，本平台除了对管理安全的相关制度进行管理外，还利用机器学习技术对风险进行管控。

• 安全管理，包括两票管理，人员资质管理，安全工器具管理和安全活动记录等。
• 安全培训：定期开展安全培训，提高员工的安全意识和技能。
• 安全审计：引入自动化的安全审计工具，定期检查和评估安全管理体系的有效性。
• 应急预案：制定详细的应急预案，并定期进行演练，确保在突发事件中的快速响应。
• 安全风险感知，通过将现场风险检测、视频识别、电子围栏报警数据，进行统一的识别、预警、疏散、响应，实现对现场风险因素的主动识别、主动预警， 通过已有工业视频体系的整合，构建一体化的安全管控体系。
• 风险管控，主要包括知识库、风险规划、风险辨识、风险评估、风险控制、安全应急、统计分析、风险报告、危险源管理等模块。
• 风险资产，将风险知识库，风险管理模板抽取成组织级资产，以便再次利用，或像其他企业分享。

4. 智慧经营平台

• 经营分析工具：采用高级数据分析工具，实时监控和分析经营指标。如建立基于大数据平台的厂内生产、经营数据的生产成本分析、收入分析、利润分析等模型，进行全厂经济性数据分析，实现日、月、年的成本计算、收入计算、利润计算分析；再如，基于历史数据、负荷影响因素等建立全厂任务优化分配模型，结合实际生产情况、电力市场合约情况通过偏差调整、检修任务调整、手动调整等优化生产任务计划。
• 市场预测：引入机器学习和预测模型，提升电力市场需求预测的准确性。
• 电力交易，提升交易电量和电价，做到度电必争提升效益。

5. 智慧基建平台

基建全过程管控，对工程项目进行精确设计和施工模拟，围绕施工过程管理，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈。具体内容略。