【前言】“十三五”圓滿收官，“十四五”揚(yáng)帆啟航。為了鼓勵廣大團(tuán)員青年為“十四五”高質(zhì)量發(fā)展建言獻(xiàn)策，充分調(diào)動團(tuán)員青年參與企業(yè)管理、關(guān)心企業(yè)發(fā)展的積極性，營造人人愛企業(yè)、人人為企業(yè)的濃厚氛圍，為集團(tuán)公司二次創(chuàng)業(yè)、做強(qiáng)做優(yōu)匯聚青春智慧，集團(tuán)公司團(tuán)委組織開展了“青話高質(zhì)量，建言十四五”征集活動。截至目前，全系統(tǒng)共征集論文704篇、金點子建議1735個。經(jīng)過層層審核篩選，共推薦論文178篇、“金點子”建議481個參加終評。即日起，本欄目將陸續(xù)刊發(fā)部分征文建議。
一、背景
隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等新一輪工業(yè)革命的興起，智慧電廠成為我國發(fā)電企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，應(yīng)對能源變革的新舉措，其智能系統(tǒng)建設(shè)成為當(dāng)前亟待解決的問題。
“智慧電廠”“智能電廠”等概念最早是在2016年，由我國提出并實踐，近年，我國對智慧電廠的研究和建設(shè)開展了許多有益探索，但離智慧電廠內(nèi)涵和建設(shè)目標(biāo)還有一定的差距，其關(guān)鍵技術(shù)有待進(jìn)一步研究。智慧運(yùn)行作為火力發(fā)電智慧電廠重點研究和建設(shè)的重要部分，如何通過對發(fā)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)的優(yōu)化，提高節(jié)能降耗水平，降低運(yùn)營成本，成為了當(dāng)前火力發(fā)電廠解決當(dāng)前困境的重要措施。
二、現(xiàn)狀分析
西方發(fā)達(dá)國家早在20世紀(jì)70年代初，美國、英國、德國、日本等國家的電站設(shè)備制造商和科研機(jī)構(gòu)相繼展開了燃煤電廠運(yùn)行優(yōu)化的相關(guān)研究。我國對火電廠發(fā)電機(jī)組性能運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)的研究始于20世紀(jì)80年代，國內(nèi)科研院所和科技企業(yè)對大型燃煤發(fā)電機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化的研究主要集中在建立精確的能耗特性模型,并確定關(guān)鍵參數(shù)和性能指標(biāo)的優(yōu)化目標(biāo)值。
目前，行業(yè)內(nèi)普遍采用的燃煤電廠運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)目標(biāo)值確定方法主要有：①制造廠提供的設(shè)計值；②最佳運(yùn)行試驗方法；①和②兩種方法只在系統(tǒng)運(yùn)行初期效果較好；③變工況熱力計算，在實際運(yùn)行中很難達(dá)到；④工況尋優(yōu)，假定的邊界條件眾多，僅在典型工況下開展運(yùn)行優(yōu)化，且目標(biāo)值優(yōu)化結(jié)果具有一定的滯后性；⑤機(jī)器學(xué)習(xí)，隨著運(yùn)行工況的變化和延長，其模型的性能降低，系統(tǒng)往往難以在線最適應(yīng)最優(yōu)甚至得出錯誤的運(yùn)行優(yōu)化方案。
上述方法在燃煤發(fā)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域己經(jīng)取得了一定的應(yīng)用成果,并顯示出良好的效益,但在模型搭建和系統(tǒng)建設(shè)，以及實際應(yīng)用方面有待進(jìn)一步改進(jìn)。且我國火電節(jié)能領(lǐng)域正面臨著若干新的、更復(fù)雜的問題,以往的模型和系統(tǒng)建設(shè)方法在諸多方面已不適應(yīng)當(dāng)前節(jié)能降耗工作的迫切需求,主要體現(xiàn)在：
（一）市場-環(huán)保-生產(chǎn)的互動新要求下對火電廠運(yùn)行優(yōu)化提出了新的挑戰(zhàn)
以往僅在安全和環(huán)保限制約束下以供電煤耗最低作為運(yùn)行優(yōu)化目標(biāo)，均較少考慮CO2、SO2、NOX、灰塵等環(huán)境市場成本變化對發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化的影響，無法實現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行與市場經(jīng)營互動的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行最優(yōu)，火電廠需要考慮多種環(huán)境市場變化成本的度電成本作為運(yùn)行優(yōu)化的目標(biāo)。
（二）未考慮工況多變耦合和滯后性以及僅局部系統(tǒng)的優(yōu)化，難以持續(xù)性降低發(fā)電成本
發(fā)電機(jī)組發(fā)電性能受內(nèi)部系統(tǒng)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行參數(shù)影響較多，之間具有復(fù)雜多變的耦合性，且具有工況被動變化的滯后性，僅獨立考慮局部系統(tǒng)和設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化，可能造成全局發(fā)電成本增高。
三、解決的問題
針對現(xiàn)有國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對火電機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化方法存在的理想環(huán)境的假設(shè)性、應(yīng)用的局限性、以及模型和系統(tǒng)難以自適應(yīng)等問題。提出本文課題研究目標(biāo)：研發(fā)一套基于信息物理融合和人工智能的智慧電廠運(yùn)行優(yōu)化數(shù)字孿生系統(tǒng)。解決在考慮排放物市場成本變化和發(fā)電機(jī)組運(yùn)行多參數(shù)耦合性和時變性情況下，難以通過系統(tǒng)化進(jìn)行實時動態(tài)運(yùn)行優(yōu)化的問題，實現(xiàn)火電機(jī)組智慧運(yùn)行的自適應(yīng)、自趨優(yōu)和自學(xué)習(xí)特征，持續(xù)性降低火電機(jī)組供電煤耗，提高機(jī)組的度電成本，優(yōu)化平衡火電廠“安全-經(jīng)濟(jì)-環(huán)保”三角關(guān)系。
四、解決的思路
本課題研究主要內(nèi)容為基于人工智能平臺，利用信息物理融合技術(shù)和人工智能技術(shù)實現(xiàn)火電廠發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行優(yōu)化和閉環(huán)控制。其系統(tǒng)架構(gòu)和建模思路如下圖1和2所示。
圖1 智慧電廠運(yùn)行優(yōu)化數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)
圖2 基于數(shù)字孿生的智慧電廠運(yùn)行優(yōu)化建模流程
基于上述分析可分為三個子課題展開，如下：
（一）基于信息物理融合和集成學(xué)習(xí)的運(yùn)行參數(shù)動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)
本子課題解決多參數(shù)耦合多變，自適應(yīng)和自趨優(yōu)問題
1.首先基于信息物理融合系統(tǒng)建設(shè)思路，機(jī)理分析挖掘影響發(fā)電機(jī)組經(jīng)濟(jì)性能的物理系統(tǒng)到信息系統(tǒng)之間的映射關(guān)系，建立數(shù)據(jù)采集樣本，并對采集的數(shù)據(jù)考慮開停機(jī)、穩(wěn)定工況，超安全限制、超環(huán)保限制、測點缺失和異常等情況進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，獲取健康樣本。
2.對影響火電機(jī)組的度電成本進(jìn)行特征變量自適應(yīng)選擇，采用最大相關(guān)性且最小冗余自適應(yīng)預(yù)測誤差驅(qū)動和機(jī)理模型融合驅(qū)動的組合方法，動態(tài)實時確定各工況影響火電機(jī)組的度電成本的各個參數(shù)及關(guān)聯(lián)排序。
3.構(gòu)建基于多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)的度電成本人工智能預(yù)測模型，從誤差和方差均衡的角度，改進(jìn)集成學(xué)習(xí)評價模型，比單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和以往的集成學(xué)習(xí)方法的性能更佳，具有更好的泛化性和魯棒性，通過采集機(jī)組歷史樣本集對所述度電成本預(yù)測模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)，得到自學(xué)習(xí)訓(xùn)練完成后的所述度電成本預(yù)測模型。
4.然后獲取可調(diào)參數(shù)，考慮負(fù)荷、環(huán)境溫度等邊界條件以度電成本最優(yōu)為尋優(yōu)目標(biāo)函數(shù)，以可調(diào)參數(shù)作為尋優(yōu)自變量，以各參數(shù)安全性、經(jīng)濟(jì)性等為約束條件，通過多種群遺傳函數(shù)非線性極值尋優(yōu)方法對度電成本預(yù)測模型進(jìn)行計算，得到可調(diào)參數(shù)的最優(yōu)值。
5.實時監(jiān)測度電成本預(yù)測模型預(yù)測性能降低至一定程度時，并找出影響預(yù)測模型性能降低的訓(xùn)練樣本，采取增量學(xué)習(xí)，自動獲取當(dāng)前工況情況下供電煤耗更低的優(yōu)秀樣本，自動更換影響性能降低的訓(xùn)練樣本。實現(xiàn)運(yùn)行優(yōu)化模型的自趨優(yōu)。
6.集成學(xué)習(xí)得到得優(yōu)化結(jié)果同時與自適應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化結(jié)果對比，采取一定的閾值比較邏輯判定，選擇最后得可調(diào)參數(shù)的實際可達(dá)值運(yùn)行優(yōu)化方案。
（二）智慧電廠運(yùn)行優(yōu)化的三維數(shù)字孿生系統(tǒng)
本子課題解決優(yōu)化策略結(jié)果仿真驗證準(zhǔn)確性問題
1.研發(fā)在線三維DCS仿真系統(tǒng)：在線三維DCS仿真系統(tǒng)具有數(shù)字孿生高級形態(tài)，在線三維DCS仿真系統(tǒng)是與發(fā)電廠近乎相似的數(shù)字雙胞胎，具有仿真過程與結(jié)果與現(xiàn)場運(yùn)行情況高度一致的能力?？蓪Πl(fā)電廠現(xiàn)場的設(shè)備，管道，閥門、測點、材質(zhì)、磨損程度，工藝等一一映射，在線三維DCS仿真系統(tǒng)能完全仿真出各系統(tǒng)、設(shè)備和參數(shù)的變化情況，并通過三維可視化模型進(jìn)行形象展示。
2.在線動態(tài)三維仿真:啟動仿真功能，將子課題1的運(yùn)行優(yōu)化策略結(jié)果實時在線接入在線三維DCS仿真系統(tǒng)，仿真計算出各參數(shù)變化情況、以及供電煤耗和度電成本變化結(jié)果。
3.最后根據(jù)運(yùn)行優(yōu)化數(shù)字孿生系統(tǒng)的仿真結(jié)果和實際情況，選擇是否需要系統(tǒng)自動控制，選擇采取人為或系統(tǒng)自動對發(fā)電機(jī)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整和操作。
4.根據(jù)機(jī)理模型對運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化方案從安全、環(huán)保和經(jīng)濟(jì)性的預(yù)測及仿真，若仿真結(jié)果超出判定范圍則不予動作，若判定結(jié)果為可行，則實現(xiàn)運(yùn)行優(yōu)化信息物理融合到數(shù)字孿生系統(tǒng)的閉環(huán)優(yōu)化控制。
（三）基于信息物理融合系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化預(yù)測控制系統(tǒng)
本子課題解決熱力系統(tǒng)時滯性和延遲性問題
目前應(yīng)用在發(fā)電廠運(yùn)行參數(shù)自動控制，一般采用PID技術(shù)，在面對工況快速變化和深度調(diào)峰等情況，系統(tǒng)現(xiàn)場運(yùn)行不穩(wěn)定，控制效果不佳，導(dǎo)致參數(shù)曲線振動較為頻繁，延遲性較大，魯棒性較差，難以適應(yīng)工況復(fù)雜、多變量耦合、時滯性等特征的熱力系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化控制，采用先進(jìn)的預(yù)測控制技術(shù)可較好解決此類問題。
通過具有自適應(yīng)特征的廣義預(yù)測控制模型進(jìn)行運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化控制，通過反饋來補(bǔ)償控制系統(tǒng)誤差，再加上滾動優(yōu)化技術(shù)，使模型能對因時變、干擾等造成的影響及時進(jìn)行補(bǔ)償。依此原理解決電廠主要運(yùn)行參數(shù)的優(yōu)化值控制目標(biāo)輸入的時滯性和高延時性問題，實現(xiàn)基于信息物理融合和人工智能的智慧電廠運(yùn)行優(yōu)化數(shù)字孿生系統(tǒng)的閉環(huán)自適應(yīng)在線動態(tài)控制。
五、效益分析
（一）經(jīng)濟(jì)效益：具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益
預(yù)計可為每臺機(jī)組降低供電煤耗2g/kw.h左右，以2019年，全國6000千瓦及以上火電發(fā)電設(shè)備累計年平均利用小時為4293小時，全國火電發(fā)電量為：51654.3億千瓦，環(huán)渤海動力煤炭市場價格800元/噸計算。
1.以一臺60萬千瓦計算，預(yù)計可為每年每臺發(fā)電機(jī)組降低發(fā)電成本412.13萬。
2.全國推廣，預(yù)計可為全國火力發(fā)電廠節(jié)省發(fā)電成本約81億。
（二）社會效益：具有較好的環(huán)境效益和推廣價值
1.在降低發(fā)電成本，節(jié)能降耗的同時，可相應(yīng)相應(yīng)提高機(jī)組安全性，降低發(fā)電廠CO2、SO2、NOx、灰塵等污染物的排放濃度。
2.其運(yùn)行優(yōu)化方法和數(shù)字孿生系統(tǒng)，具備發(fā)展為智慧運(yùn)行標(biāo)桿的潛能，可推動整個智慧電廠行業(yè)發(fā)展。
3.為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能工廠、智能制造、智慧城市等數(shù)字孿生系統(tǒng)或信息物理系統(tǒng)融合系統(tǒng)提供參考借鑒和復(fù)制推廣。
【作者簡介】
肖祥武，男，31歲，碩士研究生，在讀博士，工程師,現(xiàn)就職于湖南大唐先一科技有限公司，任專業(yè)主管兼部門經(jīng)理助理。先后從事火電廠集控運(yùn)行、電力信息化、智慧電廠及電力大數(shù)據(jù)等方面的研發(fā)工作，主持或參與的項目獲得過“中電聯(lián)創(chuàng)新成果獎”“集團(tuán)軟科學(xué)研究優(yōu)秀成果獎”等多個行業(yè)及集團(tuán)科技成果獎，在國內(nèi)外核心期刊發(fā)表論文10余篇，申請及授權(quán)發(fā)明專利4項，曾獲得先一科技公司“優(yōu)秀個人”、長沙市“青年崗位能手”等榮譽(yù)。
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