柴 政，朱凌君，姚勝平，卞韶帥，蔣歡春

（1.上海優(yōu)也信息科技有限公司，上海 201702；2.上海上電漕涇發(fā)電有限公司，上海 201507；3.上海明華電力科技有限公司，上海 200090）

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的高速發(fā)展，以及“30·60 目標(biāo)”的提出，工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能制造、“碳達(dá)峰、碳中和”，已成為當(dāng)前中國(guó)工業(yè)體系系統(tǒng)性變革的重要戰(zhàn)略。隨著碳排放的限制，未來(lái)工業(yè)企業(yè)的能源成本將進(jìn)一步增加，因此能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性調(diào)整與生產(chǎn)運(yùn)行、經(jīng)營(yíng)管理的協(xié)同優(yōu)化，對(duì)于能源集中型企業(yè)，尤其是典型的火力發(fā)電企業(yè)意義重大。在傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)決策與生產(chǎn)運(yùn)行方式下，全局性的協(xié)同提升困難重重，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為各國(guó)工業(yè)企業(yè)發(fā)展的共同選擇，而數(shù)字孿生技術(shù)作為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)物理信息深度融合及智能制造的一個(gè)重要方式，已在眾多行業(yè)被實(shí)踐[1]。

1 火力發(fā)電行業(yè)軟件應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

近2 年來(lái)，隨著發(fā)電行業(yè)納入碳排放配額分配體系，電力市場(chǎng)化與競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)一步加深，特別是火電企業(yè)，上游電煤資源爭(zhēng)奪激烈，煤價(jià)增高煤質(zhì)多變；而下游電網(wǎng)側(cè)用電量增速放緩與新能源比例激增，火電利用小時(shí)數(shù)不斷下降，同時(shí)深度調(diào)峰及AGC（Autоmаtiс Gеnеrаtiоn Cоntrоl(xiāng)）響應(yīng)要求更高，盈利水平進(jìn)一步下滑；另外，嚴(yán)格的環(huán)保指標(biāo)控制也使得企業(yè)的環(huán)保成本與部分設(shè)備的連續(xù)高效運(yùn)行受到限制?；痣娖髽I(yè)對(duì)于通過軟件系統(tǒng)解決燃煤發(fā)電全過程的成本監(jiān)控與動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)性調(diào)整的需求愈發(fā)強(qiáng)烈。

很多火電企業(yè)通過引入各類管理系統(tǒng)、MIS（Mаnаgеmеnt Infоrmаtiоn Systеm）系統(tǒng)、SIS（Sаfеly Instrumеntеd Systеm）系統(tǒng)來(lái)嘗試解決上述問題，各大發(fā)電集團(tuán)也都同步開始了智慧電廠的建設(shè)，并在水電、燃機(jī)發(fā)電及新能源電廠等場(chǎng)景中完成了部分示范落地。然而對(duì)于燃煤電廠，多數(shù)關(guān)注重點(diǎn)集中在區(qū)域數(shù)據(jù)共享與可視化輔助運(yùn)維技術(shù)的應(yīng)用方面[2]，包括3D系統(tǒng)，MIS、SIS、DCS（Distributеd Cоntrоl(xiāng) Systеm）系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、安防視頻系統(tǒng)等系統(tǒng)的集成顯示，各類圖紙資料檔案文檔的關(guān)聯(lián)管理。而對(duì)于電力領(lǐng)域復(fù)雜程度較高的燃煤發(fā)電全過程運(yùn)行管理優(yōu)化，還是依賴于SIS 系統(tǒng)應(yīng)用來(lái)實(shí)現(xiàn)，從信息利用的廣度與深度來(lái)說(shuō)，還不具備高度智能化的條件和特征[3]。

火力發(fā)電過程涉及到各種復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)和物理現(xiàn)象，過程影響變量多（涉及工藝條件、設(shè)備狀態(tài)、燃料變化、電價(jià)煤價(jià)等多種因素），狀態(tài)變量的時(shí)變性強(qiáng)、研究對(duì)象多、建模復(fù)雜、深度優(yōu)化計(jì)算工作量大，因此，依靠單一的服務(wù)企業(yè)建立一套完整的模型應(yīng)用無(wú)論從交付時(shí)間、成本與模型的準(zhǔn)確或完備程度方面都存在較大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的火電算法模型往往是面向單設(shè)備或簡(jiǎn)化系統(tǒng)，針對(duì)多臺(tái)設(shè)備、多個(gè)子系統(tǒng)協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的算法模型不多或不完善，難以滿足多目標(biāo)優(yōu)化的需求。同時(shí)一般SIS 應(yīng)用的過程數(shù)據(jù)相互隔絕，底層模型準(zhǔn)確性難以得到現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行人員或?qū)I(yè)技術(shù)人員驗(yàn)證，從而難以迭代優(yōu)化改進(jìn)。

另外，對(duì)于電力集團(tuán)而言，如何將集團(tuán)內(nèi)部先進(jìn)電廠技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)及時(shí)推廣；如何加強(qiáng)集團(tuán)對(duì)于不同電廠的統(tǒng)一化管理整合，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)級(jí)技術(shù)框架和管理操作的一致性也成為一個(gè)普遍問題。

總結(jié)來(lái)看，當(dāng)前對(duì)于火電應(yīng)用而言，如何有效地解耦傳統(tǒng)的模型應(yīng)用結(jié)構(gòu)、提高模型間交互性與可驗(yàn)證性、降低技術(shù)經(jīng)驗(yàn)共享門檻、提升標(biāo)準(zhǔn)化管理水平、實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同，最終通過軟件應(yīng)用有效提升企業(yè)盈利能力是核心的挑戰(zhàn)。

2 火電智能應(yīng)用平臺(tái)需求研究

有學(xué)者總結(jié)了智能制造的4 個(gè)基本要點(diǎn)，即依托于ICT（Infоrmаtiоn аnd Cоmmuniсаtiоns Tесhnоl(xiāng)оgy）技術(shù)的深入應(yīng)用，快速響應(yīng)變化，通過協(xié)同、共享和重用，實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的目的[4]。有學(xué)者從數(shù)據(jù)應(yīng)用的角度闡明了智能發(fā)電的5 大數(shù)據(jù)化特征，即泛在感知（數(shù)據(jù)獲取）、信息融合（數(shù)據(jù)交互）、智能算法（數(shù)據(jù)監(jiān)控）、智能管控（數(shù)據(jù)決策）、全生命周期管理（數(shù)據(jù)歸檔），并提出了包括智能發(fā)電運(yùn)行控制系統(tǒng)和智能發(fā)電公共服務(wù)系統(tǒng)的智能發(fā)電系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)[5]。

學(xué)者也對(duì)智慧電廠的建設(shè)提出了3 條參考原則：根據(jù)電廠自身數(shù)字化水平、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)需求而有所側(cè)重；符合電力市場(chǎng)政策，分階段有序推進(jìn)；在試點(diǎn)電廠實(shí)施的基礎(chǔ)上，總結(jié)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，不斷完善體系架構(gòu)，提升智慧電廠的建設(shè)水平和管理水平[6]。

綜上可見，為了踏實(shí)推進(jìn)智能化建設(shè)，未來(lái)火電企業(yè)智能化建設(shè)重點(diǎn)要以符合自身數(shù)字化水平、滿足自身價(jià)值創(chuàng)造需求（優(yōu)化生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理）為前提，以智能算法、智能管控應(yīng)用為核心，提高信息協(xié)同、知識(shí)共享與重用的能力及快速響應(yīng)能力，有序推進(jìn)智能化建設(shè)。

結(jié)合火電軟件應(yīng)用的挑戰(zhàn)來(lái)看，火電企業(yè)尤其是大型電力集團(tuán)需要建設(shè)一套通用性的底層應(yīng)用平臺(tái)，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取與反饋、生產(chǎn)管理決策信息融合共享、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)快速沉淀、支持模型的分解驗(yàn)證與復(fù)用分享、實(shí)時(shí)計(jì)算交互與動(dòng)態(tài)響應(yīng)、云邊端高效協(xié)同與標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用移植推廣。

3 基于數(shù)字孿生技術(shù)的火電智能應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)

數(shù)字孿生就是將現(xiàn)實(shí)中的物理實(shí)體（如設(shè)備、產(chǎn)品）或者邏輯概念（如業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)、環(huán)境條件）通過數(shù)字化的方式進(jìn)行動(dòng)態(tài)復(fù)刻，實(shí)現(xiàn)對(duì)所描述的對(duì)象狀態(tài)、行為高精度的表征、模擬驗(yàn)證和預(yù)測(cè)。借由數(shù)字孿生，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)物理或邏輯空間對(duì)象更為深入的認(rèn)知分析、正確的推理預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)的決策或運(yùn)行優(yōu)化。換言之，數(shù)字孿生就是通過模型算法將物理實(shí)體及其業(yè)務(wù)過程逐步抽象至數(shù)字空間，從而幫助把事情做成、做好一套技術(shù)體系，其建設(shè)是一個(gè)漸進(jìn)提升的過程。

數(shù)字孿生體（以下簡(jiǎn)稱“數(shù)孿體”）主要由數(shù)據(jù)、模型、服務(wù)接口（API）3 大要素構(gòu)成，如圖1 所示。圖中，“數(shù)字孿生體”部分主要指數(shù)孿體的框架與服務(wù)接口，通過組織管理描述對(duì)象的各類數(shù)據(jù)與算法模型，對(duì)描述對(duì)象進(jìn)行高精度的表征，最終通過應(yīng)用的形式將生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理所需的信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)反饋；“數(shù)據(jù)”部分表現(xiàn)了數(shù)孿體通過對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)、管理機(jī)構(gòu)等不同對(duì)象各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)收集、分類整合，有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化組織與動(dòng)態(tài)管理；“模型”部分主要針對(duì)自身數(shù)孿體所匯集的數(shù)據(jù)或其他數(shù)孿模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備和生產(chǎn)過程的深度洞察，及獲得相應(yīng)的分析、評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)、優(yōu)化等結(jié)果。

圖1 數(shù)字孿生體的3 大要素與聯(lián)系

3.1 數(shù)字孿生平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

圖2 為基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能應(yīng)用平臺(tái)的3 層架構(gòu)，其中應(yīng)用層更為偏重業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)與信息的交互呈現(xiàn)，數(shù)孿層更為偏重基于算法模型與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的數(shù)孿對(duì)象系統(tǒng)性表征，物聯(lián)層則偏重多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)連接與處理存儲(chǔ)。通過這種分層方式可以將應(yīng)用開發(fā)高效地分工解耦，從而沉淀不同人員知識(shí)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)知識(shí)至工業(yè)應(yīng)用的高效轉(zhuǎn)化。

圖2 基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能應(yīng)用平臺(tái)架構(gòu)

業(yè)務(wù)需求層：聚集應(yīng)用需求的提煉匯總，由業(yè)務(wù)需求人員完成，具體為梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景的管理決策、生產(chǎn)運(yùn)行、維護(hù)等需求；以及確定功能、組織系統(tǒng)、相關(guān)數(shù)據(jù)和面向用戶等需求。

應(yīng)用展現(xiàn)層：聚焦于應(yīng)用交互界面實(shí)現(xiàn)，由IT 開發(fā)人員完成，具體為模型結(jié)果輸出、非記錄性的信息處理；以及前端交互界面設(shè)計(jì)與展現(xiàn)，數(shù)據(jù)的展示、錄入。

數(shù)孿架構(gòu)層：聚焦于數(shù)據(jù)模型梳理建立，由電力技術(shù)人員完成，具體為搭建數(shù)孿結(jié)構(gòu)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)字典，建立數(shù)孿體；并且分解功能所需的基礎(chǔ)算法模型，確認(rèn)數(shù)據(jù)支撐條件。

算法模型層：聚焦于算法開發(fā)，由電力算法研發(fā)人員完成，具體為動(dòng)靜態(tài)模型、數(shù)據(jù)、服務(wù)分解，算法開發(fā)固化、迭代優(yōu)化；以及數(shù)理、機(jī)理、業(yè)務(wù)邏輯 和專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的算法轉(zhuǎn)化。

3.2 火電智能應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)

結(jié)合火電智慧電廠建設(shè)要求及上述數(shù)字孿生平臺(tái)特點(diǎn)，基于數(shù)字孿生技術(shù)的火電智能應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)的總體思路如下：①以業(yè)務(wù)目標(biāo)為導(dǎo)向，業(yè)務(wù)流程與系統(tǒng)構(gòu)架深度耦合、整體設(shè)計(jì)、分模塊實(shí)施建設(shè)。②采用數(shù)孿體技術(shù)框架。以燃燒及傳熱計(jì)算、熱力循環(huán)計(jì)算等理論方法結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法建立火電機(jī)組數(shù)孿體，并建立參數(shù)預(yù)測(cè)及優(yōu)化模型。采用圖形化建模方式對(duì)電廠主、輔機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行靈活建模；通過數(shù)孿體框架提高上述模型的可復(fù)用性，使得未來(lái)可以持續(xù)為各系統(tǒng)功能升級(jí)改造與新應(yīng)用開發(fā)提供支撐。③打通與集成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?？缦到y(tǒng)、跨設(shè)備間的數(shù)據(jù)集成，擴(kuò)大數(shù)據(jù)集成的時(shí)空維度，提高數(shù)據(jù)精細(xì)度，避免數(shù)據(jù)孤島的出現(xiàn)，有效打通電力企業(yè)現(xiàn)有的DCS、SIS 等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，擴(kuò)展數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍；同時(shí)靈活對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的具體設(shè)備及實(shí)際特性進(jìn)行配置，實(shí)現(xiàn)一次建模，多處復(fù)用，并能充分反映設(shè)備實(shí)際狀態(tài)。④實(shí)現(xiàn)多樣化的模型與應(yīng)用集成。在應(yīng)用平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)設(shè)備建模、模型管理、數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)預(yù)警、優(yōu)化提醒、決策建議等多項(xiàng)功能；同時(shí)有效連接并利用電力企業(yè)現(xiàn)有應(yīng)用數(shù)據(jù)，進(jìn)一步發(fā)掘各系統(tǒng)的原有價(jià)值；系統(tǒng)性地促進(jìn)電廠知識(shí)和人工經(jīng)驗(yàn)的模型化沉淀、傳承、復(fù)用和提升。⑤實(shí)現(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)、運(yùn)行和維護(hù)環(huán)境的統(tǒng)一。全廠設(shè)備的應(yīng)用開發(fā)和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行基于同一個(gè)應(yīng)用平臺(tái)，便于今后系統(tǒng)具有迭代升級(jí)的能力；對(duì)于不同項(xiàng)目，可以標(biāo)準(zhǔn)化地進(jìn)行模型、應(yīng)用數(shù)據(jù)的聯(lián)通與互相支撐；同時(shí)通過規(guī)范化的API 接口，簡(jiǎn)化應(yīng)用開發(fā)復(fù)雜度，并為電廠其他系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

未來(lái)通過平臺(tái)化的方式可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)火電企業(yè)或集團(tuán)，即云邊端多源系統(tǒng)數(shù)據(jù)按需融合、底層模型的共用分享及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的模型應(yīng)用響應(yīng)、智能應(yīng)用開發(fā)與分發(fā)運(yùn)行的統(tǒng)一管理、標(biāo)準(zhǔn)化橫向無(wú)障礙擴(kuò)展。

3.3 火電場(chǎng)景的數(shù)字孿生重點(diǎn)設(shè)計(jì)

針對(duì)火電實(shí)際場(chǎng)景，重點(diǎn)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的應(yīng)用層、數(shù)孿架構(gòu)層、算法模型層和數(shù)據(jù)層，各層核心內(nèi)容如下：①應(yīng)用層面。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)難以動(dòng)態(tài)測(cè)量的核心參數(shù)，如飛灰含碳、入爐煤質(zhì)的軟測(cè)量；對(duì)核心設(shè)備如鍋爐、汽機(jī)、風(fēng)機(jī)、泵效率/熱耗分析與劣化趨勢(shì)進(jìn)行分析；從配煤、鍋爐燃燒至汽機(jī)冷端、環(huán)?？刂频念A(yù)測(cè)優(yōu)化。②數(shù)孿框架層面。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)不同的鍋爐、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、脫硝裝置、脫硫裝置、除塵器、磨煤機(jī)、8 大風(fēng)機(jī)、給水泵凝結(jié)水泵循環(huán)水泵、加熱器、除氧器、凝汽器等重點(diǎn)設(shè)備或系統(tǒng)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理分類與特性數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)。③算法模型層面。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)機(jī)理、數(shù)據(jù)、生產(chǎn)規(guī)則的算法描述，具體為基礎(chǔ)性質(zhì)類，如蒸汽物性、燃料特性計(jì)算模型；傳熱相關(guān)類，如對(duì)流與輻射傳熱、熱平衡及燃料消耗模型；效率類，如重點(diǎn)設(shè)備效率（熱耗）計(jì)算模型；燃燒相關(guān)類，如燃料燃燒及煙溫、污染物排放預(yù)測(cè)模型；機(jī)理與數(shù)據(jù)分析類，如重點(diǎn)參數(shù)軟測(cè)量、設(shè)備劣化狀態(tài)分析模型；尋優(yōu)類，如鍋爐燃燒、磨煤機(jī)運(yùn)行、汽機(jī)冷端運(yùn)行、污染物控制優(yōu)化模型。④現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)層面。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)前述不同層面所需的數(shù)據(jù)采集歸并，具體為數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，如不同的控制系統(tǒng)、管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)；現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，如PLC、傳感器、儀表；人工數(shù)據(jù)，必要的上傳表格、直接錄入的規(guī)則、邏輯參數(shù)。

在針對(duì)性的數(shù)孿重點(diǎn)設(shè)計(jì)框架下，基于平臺(tái)解耦的優(yōu)勢(shì)不同，火電企業(yè)可根據(jù)實(shí)際的需求，匯集歸并所需的現(xiàn)場(chǎng)不同設(shè)備（系統(tǒng)）數(shù)據(jù)，選擇合適的工業(yè)智能應(yīng)用與對(duì)應(yīng)的數(shù)孿體、算法模型；或根據(jù)自身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求與經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)一步沉淀、開發(fā)所需的部分內(nèi)容，供本企業(yè)或上級(jí)集團(tuán)的下屬企業(yè)使用，如圖3所示。

圖3 數(shù)字孿生平臺(tái)各層在不同項(xiàng)目中的使用示意圖

4 火電智能應(yīng)用平臺(tái)實(shí)踐落地

上述基于數(shù)字孿生技術(shù)的火電智能應(yīng)用平臺(tái)已在上海某電廠作為科研項(xiàng)目初步實(shí)踐落地，以機(jī)理模型優(yōu)先、充分融合數(shù)據(jù)挖掘模型與機(jī)理模型等方法，建立火電數(shù)孿模型30 余類，算法模型20 余類，涵蓋鍋爐、汽機(jī)、發(fā)電、化學(xué)分析4 個(gè)系統(tǒng)130 多個(gè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備單元。

項(xiàng)目中建立了3 大類系統(tǒng)應(yīng)用模塊，具體如下：①基礎(chǔ)計(jì)量與綜合管理。該部分通過完善計(jì)量及運(yùn)行管理基礎(chǔ)條件，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)可視化與管理效率提升，主要包含分層綜合管理概覽（經(jīng)營(yíng)決策、生產(chǎn)管理、運(yùn)行操作）、入爐煤煤質(zhì)軟測(cè)量、鍋爐飛灰含碳量軟測(cè)量、廠用電率跟蹤、歷史參數(shù)查詢。②鍋爐與重點(diǎn)輔機(jī)監(jiān)測(cè)。該部分基于基礎(chǔ)計(jì)量模塊與設(shè)備歷史信息，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行效率、狀態(tài)的實(shí)時(shí)跟蹤監(jiān)測(cè)[7]，主要包含鍋爐效率監(jiān)測(cè)、風(fēng)機(jī)效率與偏差狀態(tài)監(jiān)測(cè)、汽輪機(jī)冷端運(yùn)行監(jiān)測(cè)、機(jī)組運(yùn)行報(bào)警配置。③運(yùn)行預(yù)測(cè)與優(yōu)化指導(dǎo)。該部分基于設(shè)備歷史信息與工藝機(jī)理，實(shí)現(xiàn)對(duì)主要設(shè)備數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與運(yùn)行優(yōu)化指導(dǎo)[8-10]，主要包含機(jī)組最大出力預(yù)測(cè)、污染物排放水平推算、變工況參數(shù)預(yù)測(cè)、磨煤機(jī)運(yùn)行優(yōu)化、汽輪機(jī)冷端優(yōu)化、鍋爐運(yùn)行優(yōu)化。

借助基于數(shù)字孿生的火電智能應(yīng)用平臺(tái)，有效將底層設(shè)備、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與算法模型進(jìn)行了解耦，通過應(yīng)用側(cè)的靈活組合聚焦解決了部分企業(yè)核心業(yè)務(wù)重點(diǎn)關(guān)注的生產(chǎn)管理痛點(diǎn)，為火電機(jī)組更安全、更環(huán)保、更經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行保駕護(hù)航。

5 結(jié)束語(yǔ)

火電智能應(yīng)用系統(tǒng)的打造是一項(xiàng)復(fù)雜且長(zhǎng)期的工作，而基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能應(yīng)用平臺(tái)具備靈活的結(jié)構(gòu)拓展、數(shù)據(jù)拓展、應(yīng)用拓展能力和跨系統(tǒng)連通能力，便于火電智能應(yīng)用系統(tǒng)的持續(xù)建設(shè)與改進(jìn)。需要注意的是在系統(tǒng)建設(shè)過程中，數(shù)字孿生技術(shù)是關(guān)鍵技術(shù)，先進(jìn)算法模型是核心支撐，而最終解決企業(yè)當(dāng)前生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中核心的重點(diǎn)、難點(diǎn)問題才是終極動(dòng)力。因此，只有針對(duì)性地進(jìn)行應(yīng)用模型開發(fā)與實(shí)施，才能通過企業(yè)實(shí)際效益的增加帶動(dòng)進(jìn)一步的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)帶面與可持續(xù)轉(zhuǎn)型。