电厂智慧水务系统建设实践.docx

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1、电厂智慧水务系统建设实践摘要：主要面向电厂用水量大、能耗高、中水回用率低、自动化水平差等重 要的技术问题，以智能水务研究成果为基础，进行智能水务技术与信息平台的构 建。针对发电厂水务信息化发展现状，明确了研究的基本目标与具体目标。将现 场监测数据和智能分析理论和方法相结合，构建电厂的主要污水处理装置及智能 故障诊断方案。关键词：电厂；智慧水务系统；故障诊断中国是一个水资源相对贫乏的国家。相关研究表明，二零三零年中国水资源 缺口估计将超过七百亿立方米，中国火电发电量占全国全部发电量的百分之八十 以上，而火电消耗量约占全国工业用水量的六分之一，是其最大的水工业。随着 工业废水排污标准的越来越严苛以

2、及水电费收取标准的日益提升，发电厂深部节 水与零排放问题成为了国内外瞩目的焦点。智能水务系统是一个复杂的大型工程 使用智能化设备访问系统底层数据，并结合信息化方式对城市的给排水信号进行 提取、处理和公开，对城市给排水、污水处理等进行高效、低成本的管理。中水 处理综合利用工艺，目前在国内城市逐渐普及。一、电厂智慧水务主要目标伴随移动网络、云技术、新一代人工智能、物联网等新信息的发展，智能电 站建设已成为水力发电领域的热点。而作为智能电站建设的缩影，废热火力发电 厂智能水务科技研究中心能够使全电站水务管理智能、高端化、低碳化的作用， 将为废热火力发电厂的升级提供质的跨越。从智能电站到智能发电厂，有

3、着重大 的示范性含义。按照DL/T1337-2014火力发电厂加水管理导则的规定：火力 发电厂应建立电站主水系统水量平衡和水质监测系统。在保证设备安全的前提条 件下，进一步提高公司加水工作效率，减少工厂公司单位水力发电量和污染水量 。从这一原理入手，根据智能水的最新成果，并借鉴了国内在水循环系统、 应用化学、能源与环境工程等领域的最新研究进展，以及国际前沿的信息处理技 术和网络通信、计算机技术应用以及大数据分析科学技术，紧密结合电站水资源 管理与水循环系统建设的实际状况，并指出了各技术在电站智能水体系构建中的 关键功能以及具体实施路径。（一）总体目标综合剖析了电厂水务信息化形势与面临的建设形势

4、进一步深刻理解了电厂 水务智慧要求，建立智慧感知系统、服务系统、智能应用系统、保障系统等四 个体系作为电厂水务信息智能管控平台的总体架构，以实现与单位水量动态平衡 计量、关键水务系统成本估算与动态分析、水投放量信息统计与优化、监测、检 测之间的相互协调、主要设施评价与故障预警、重要设备的全生命周期管控，有 效推动了电厂水务信息有序、实时、连续、健康、可持续的发展。（二）具体目标进行全厂水准测量动态实时统计和历史水准测量回顾统计，以实现全厂供水 的综合监控和水平衡统计功能。在此基础上，还能够准确检测全厂水管道网的漏 水故障，并迅速定位故障地点。实现对主要水处理设备（超滤、反渗透、离子交换树脂系

5、统）工作状态的实 时监测和评估，实现上述系统故障的预测诊断，主动故障处理，提高水处理系统 的维护水平，降低维护成本。建立上述主要水处理系统的寿命预测分析模块，为系统寿命管理提供参考。实现化工水车间水处理系统（中水系统、锅炉给水系统）成本核算，优化水 系统药耗，降低全厂制水成本，实现优化运行操作系统的。水系统关键设备（超滤、反渗透、离子交换树脂系统）工作周期巡检、故障 报告和保养记录管理系统，并实现了全厂的水管理系统数据管理和报告管理系统利用移动客户端，进行对全厂水控制系统重要操作参数和故障状况的即时安 全推送，并在不影响安全的情形下，有条件地执行。通过对工厂水资源配置的在线实时监控与优化，完成

6、了厂区内各类供电、用 水、排水的综合规划、综合平衡分析。分析了全厂供水管网耗水量和用水量之间的关联，并设计与开发了全厂供应 管线渗漏故障的快速定位分析模型，为工厂供水安全平稳运转提供了充分保障系 统，从而显着提升了给水系统的正常运营与管理。二、主要水处理系统设备故障诊断与智能管理方案根据工厂一体化给水处理和锅炉给水系统装置多样化的特性，采用了先进的 工作状态检测、安全性评价和寿命预估等技术手段，评估装置状况，以确定故障 早期征兆。并根据装置当前的工作状况，而不是装置的传统使用时间。确定故障 部位及其严重程度、故障发展趋势等，并通过分析检测的结果进行修理决定。通 过智能决策，优化修理目标和修理时

7、间，制定修理预案，以提升设备的可用性， 从而减少了修理缺陷和过度的问题。（一）故障诊断技术原理故障诊断技术基本原理是以安全性为主要中心的机械设备故障状态（RCM）管理工作。借助于安全可靠性理论知识，主要目标是保证控制系统具备内在安全 可靠的控制功能，或依据机械设备故障状态及其结果的发展规律，并依据机械设 备的变化，保证有效控制和可维护性的重要程度。结合历史统计和实时检测统计 科学合理地选用各种的维护方法，实现一整套完善的维护模式优化。针对不同类 型的故障状态，采取各种的诊断和维护策略：故障状态查找和状态监测、后期维 护、定期维护、设计变更。诊断专家系统（ES）是新一代人工智能（AI）在诊断 应

8、用领域中的运用之一。它已被普遍采用，由于它能够很高效地模拟专家的决策 流程。粗糙集理论是一个描述信息不完全性和不确定性的数学分析工具，能够很 高效地分类并处理信息不精确、不一致、不完整等不充分信号，从而找到信息隐 含的东西并发掘其潜在规律性。粗糙集理论作为一个统计分析与处理学说，在计 算机器教学、认知研究、信息数据发掘、策略支持与大数据信息发掘等应用领域 都获得了普遍且成熟的运用。二）故障诊断主要方法故障判断的主要方式是基于运行状态检测的设备或系统（一般为技术系统） 的运行状态检测方式。通过基于知识库的专家制度、基于神经网络的高度智能方 式、概率计算方式，以及模糊评估方式对完整的系统指标进行检

9、测与分类。由于 基于知识库的设备故障判断方式都是高度智能的，因此它并不要求对象的准确数 学模型。可分成：专家系统故障判断方式。模糊故障判别方式。故障树故障诊断 方式。神经网络故障判别方式和大数据分析融合故障判别方式。通过构建综合状 态评估系统，通过综合评估分析设备的在线、离线检测判断数据分析、系统可靠 性评估数据分析以及维护人员经验等，评估系统状况，并针对系统状况进行维护 管理决策。（三）故障诊断流程运用历史数据和信息监测数据，从状况信息的复杂性和不确定性入手，利用 定性与定量相结合的特点，利用对各类状况特点的检测、判断、测量系统知识和 工作经历的依据，使评估结果所提供的状况信息既包括了运维人

10、员信息的真实数 量和经历情况，遵循着从低到高的推理思路，对化工企业各子系统和整个体系作 出了状况评估，实现电厂水处理。（四）故障预警实现通过对设备故障历史数据的分析，故障发生特征的分析，采用具体方法对不 同的监测数据进行分析，判断这些数据是否正常，并通过观察各种数据之间的关 系，在出现的最早期透过设备故障标志找出每一种设备故障，从而产生预警信息 结合水处理系统维护实践，可以分析数据的异常变化，并预防系统设备故障。（五）智能管理方案利用正常的历史数据和设备故障前后的数据，通过智能学习算法或统计回归 方法，找出故障特征数据与故障结果的对应关系。然后将出现故障的水设备的监 测数据输入现有模型中，再使用所学到的新模块进行故障诊断，并将检测结果和 实际设备的故障结果加以对比。当误差率低于百分之十时，则说明该水处理故障 分析模块已经可以投入使用了。在安全检测资料还不达到检测指标时，则对水装 置的工作状况可以做出评价，以便技术人员对相关水装置进行设备维修、养护与 更新。结束语：智慧水务建设首次在工业企业及消费者层面系统性开展。通过对该 技术的研究，进行智能故障诊断，构建智能水综合管理平台，最终实现电厂智能 水管理。参考文献：1 钱陈虎.智慧水务管理平台在火电厂的应用J.区域治理.2 杨超.智慧水务在火力发电厂废水零排放项目中的应用C/中国电力 企业联合会. 中国电力企业联合会, 2017.