張開延

國能長源荊州熱電有限公司 湖北 荊州 434000

電力工程與國民經(jīng)濟發(fā)展及廣大民眾的生活息息相關(guān)，近幾年隨著電力泛在物聯(lián)網(wǎng)的建成，電力工程中擴大了對新材料、新技術(shù)、新工藝等資源的優(yōu)化配置，大幅度提升了此類工程的全要素生產(chǎn)率。當(dāng)前，正值此類工程高質(zhì)量建設(shè)與高水準(zhǔn)運營期間，火力發(fā)電廠應(yīng)結(jié)合高質(zhì)量發(fā)展主題持續(xù)在技術(shù)賦能路徑下增強對燃料系統(tǒng)神經(jīng)元相關(guān)技術(shù)的探究，并結(jié)合其改造方向及應(yīng)用方式為其實踐賦能，促進其向“智慧電廠”的轉(zhuǎn)型。下面先對火力發(fā)電燃料系統(tǒng)的構(gòu)成要素與基本原理做出簡要概述。

1 火力發(fā)電燃料系統(tǒng)概述

現(xiàn)代火電廠主要由五大系統(tǒng)構(gòu)成：（1）燃料系統(tǒng)；（2）燃燒系統(tǒng)；（3）汽水系統(tǒng)；（4）電氣系統(tǒng)；（5）控制系統(tǒng)。燃料系統(tǒng)作為其中的關(guān)鍵組成部分，使用燃料不同其系統(tǒng)構(gòu)成要素也存在差異。從火力發(fā)電廠的燃料系統(tǒng)看，常用燃料包括煤、石油（以重油、天然氣為準(zhǔn)），其中煤燃料仍占據(jù)主流，設(shè)備配置有鍋爐、汽輪機、發(fā)電機及輔助裝置，構(gòu)成要素分為輸煤、磨煤、粗細分離、排粉、給粉、鍋爐、除塵、脫硫等。燃料系統(tǒng)運行時先將將燃料運輸?shù)藉仩t經(jīng)過燃燒加熱水變成蒸汽，使化學(xué)能轉(zhuǎn)化為熱能后推動汽輪機旋轉(zhuǎn)生成機械能，再帶動發(fā)電機旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生電能等[1]。

2 火力發(fā)電燃料系統(tǒng)神經(jīng)元改造方向

目前，在電力工程關(guān)于火力發(fā)電燃料系統(tǒng)神經(jīng)元改造方面，主要圍繞“雙碳”目標(biāo)與“智慧電廠”實施，旨在實現(xiàn)節(jié)能降耗、提質(zhì)增效、全天候“無人化”巡檢等。從改造方式看，近幾年主要是在技術(shù)賦路路徑下通過配置神經(jīng)元算法的完成改造。具體改造方向集中在系統(tǒng)化與專項化改造上：（1）以系統(tǒng)化改造為例，主要是對燃料系統(tǒng)工藝進行全面改造，實施時將重點通過提標(biāo)改造方式應(yīng)用神經(jīng)元算法。（2）以專項化改造為例，一般在改造中強調(diào)針對各個子系統(tǒng)的智能化改造。例如，在輸煤管道、輸煤棧橋方面的智能管理系統(tǒng)、在鍋爐控制方面的智能PID控制系統(tǒng)等。以后者為例，鍋爐中的溫度、風(fēng)量、煤量直接影響其燃料的使用效果，此時實踐主體會選擇神經(jīng)元算法中的基本邏輯為其制定適配性較高的完整控制方案。神經(jīng)元算法如圖下圖1所示：

圖1 神經(jīng)元算法示意圖

3 火力發(fā)電燃料系統(tǒng)神經(jīng)元應(yīng)用方式

3.1 項目概況

以某火力發(fā)電廠為例，現(xiàn)有660MW（2×330MW）亞臨界燃料供熱機組，項目正式投產(chǎn)于2009年底。其中了輸煤管廊采用輸煤棧橋形式，燃料系統(tǒng)采用循環(huán)流化床鍋爐，控制方式以常用PID控制為主。目前，存在的問題集中表現(xiàn)在兩大方面：（1）輸煤管廊采用人工巡檢作業(yè)方式，存在效率低，及時性與安全性差，可靠性、穩(wěn)定性弱，誤報、漏報的問題。（2）應(yīng)用的循環(huán)流化床鍋爐，存在控制內(nèi)擾大、變量匹配法下控制效果差、補償解耦法下應(yīng)用數(shù)字調(diào)節(jié)器構(gòu)造算法困難、PID控制波動大、解耦效果分析差等問題。為了同時解決上述問題，該火力發(fā)電廠采用公開招標(biāo)的方式，向投標(biāo)者提出了“基于神經(jīng)元改造的智能巡檢機器人”與“基于神經(jīng)元的PID調(diào)節(jié)器加靜態(tài)解耦控制模式”設(shè)計及實現(xiàn)要求[2]。

3.2 應(yīng)用需求

投標(biāo)單位中標(biāo)并取得標(biāo)的后，與該火力發(fā)電廠簽訂了內(nèi)容完整的合同。作為施工方式的投標(biāo)單位在履行合同期間，首先結(jié)合招標(biāo)文件、施工合同及相關(guān)文獻資料，分析了其應(yīng)用需求。具體如下：（1）以燃料系統(tǒng)為準(zhǔn)，針對其中的輸煤管廊設(shè)計智能循環(huán)機器人。（2）針對當(dāng)前應(yīng)用的2臺330MW機組循環(huán)流化床鍋爐PID控制模式進行智能化改造。（3）改造過程中，要求采用神經(jīng)元算法，包括基于人工智能的AI深度學(xué)習(xí)圖像算法、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及與之配套的相關(guān)技術(shù)等。

3.3 技術(shù)方案

本次研究根據(jù)該項目實際應(yīng)用神經(jīng)元的需求，選擇了系統(tǒng)化與專項化改造相結(jié)合的思路。具體如下：（1）以燃料系統(tǒng)的構(gòu)成要素為準(zhǔn)，針對輸煤管廊、燃燒鍋爐兩個對象實施神經(jīng)元改造。在前一個方面按照系統(tǒng)性控制要求于“智能管理平臺+巡檢機器人”框架設(shè)計一款智能巡檢機器人，在后一個方面根據(jù)專項化控制設(shè)計“神經(jīng)元PID調(diào)節(jié)器+靜態(tài)解耦”控制模式。（2）在上述技術(shù)路線下，分別設(shè)計出兩套技術(shù)方案，最后通過網(wǎng)絡(luò)通信連接的方式，使其實現(xiàn)關(guān)聯(lián)，最終保障整個燃料系統(tǒng)的智能化控制與智慧化管理。

3.3.1 “智能管理平臺+巡檢機器人”方案

首先，工作人員在該技術(shù)方案下遵循“大平臺+小系統(tǒng)”基本框架設(shè)計以“設(shè)備層-數(shù)據(jù)采集層-通信層-數(shù)據(jù)處理層-應(yīng)用層”為主的系統(tǒng)架構(gòu)。具體如下：

（1）設(shè)備層。可見光相機、紅外相機、紅外相機、驅(qū)動電機、氣體傳感器、無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、后臺控制服務(wù)器、皮帶撕裂檢測裝置、輸煤廊道區(qū)域布置定點檢測裝置等。

（2）數(shù)據(jù)采集層。選擇復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實時主動處理技術(shù)。為了精確感知多種不同傳感器可能在短時間內(nèi)產(chǎn)生大量多層次數(shù)據(jù)，創(chuàng)新研發(fā)復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實時主動處理技術(shù)。該技術(shù)將單一傳感器的狀態(tài)檢測作為簡單事件，通過邏輯操作和時序操作，將大量不同層次的簡單事件融合為復(fù)雜事件，從多個維度描述系統(tǒng)的健康狀態(tài)，實現(xiàn)電氣場景設(shè)備狀態(tài)、表計、環(huán)境參數(shù)等 100%全覆蓋。

（3）通信層。選擇多組網(wǎng)方式，實施以WiFi、5G、無線電臺等多種無線通信方式，實現(xiàn)服務(wù)器端與機器人端的實時圖像、視頻和控制信令的傳輸。同時，機器人采用多組網(wǎng)方式接收監(jiān)控后臺的控制指令，調(diào)用前端機器人進行巡檢并正確反饋狀態(tài)信息，及時上報本體的各類預(yù)警和告警信息[3]。

（4）數(shù)據(jù)處理層。通信層將前端傳感器采集的各類信息傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層后，數(shù)據(jù)處理層利用大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)與數(shù)據(jù)引擎存儲技術(shù)完成對數(shù)據(jù)的清洗、歸一化處理、分類存儲并形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。然后，由智能輔控系統(tǒng)應(yīng)用AI識別算法及大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)深入分析，對設(shè)備狀態(tài)變化趨勢進行數(shù)據(jù)自動診斷，自動進行缺陷錄入、生成巡檢報告功能。由于智能安全輔控系統(tǒng)提供了REST API、HTTP Client等多種方式的第三方應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口和開發(fā)工具，有利于對其進行多系統(tǒng)集成管理，進而使消防系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)等電力企業(yè)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及實時聯(lián)動，實現(xiàn)現(xiàn)場人員對電廠數(shù)據(jù)便捷穩(wěn)定的查詢和管理等。具體實施時，各子系統(tǒng)采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像算法。具體以基于神經(jīng)元的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像算法為準(zhǔn)引入AI深度學(xué)習(xí)方法（如圖2），建立高精度AI識別算法工具庫與電力、能源、工業(yè)生產(chǎn)等示范項目的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)字符類、指針類、 狀態(tài)顯示類、開關(guān)類、刻度類等多種電力設(shè)備檢測功能。相比傳統(tǒng)圖像算法，AI 深度學(xué)習(xí)圖像算法具備自動學(xué)習(xí)模式特征，可減少人為設(shè)計特征造成的不完備性，同時充分采用端到端 的識別方式，適配巡檢點位要求，并提升現(xiàn)有巡檢速率和準(zhǔn)確率。

（5）應(yīng)用層。主要包括高清數(shù)字大屏、PC端、App終端、后臺管理平臺、燃燒系統(tǒng)管理部門、安全管理部門及相關(guān)單位等。應(yīng)用層主要是通過數(shù)據(jù)處理層上傳的報表完成相應(yīng)的管理及應(yīng)用工作。

其次，工作人員按照根據(jù)模塊化設(shè)計思路設(shè)置了若干模塊，并通過單元技術(shù)控制的方法對各個模塊進行了構(gòu)成要素與技術(shù)指標(biāo)設(shè)置，旨在保障其方案實施的全面性與可操作性。具體如下：

（1）機器人本體模塊：重量不大于70kg，可承載100kg重物，以鋰電池供電方式為準(zhǔn)，可以通過火力發(fā)電廠中設(shè)置的固定充電樁進行自動充電，充電時間為4km/h，續(xù)航能力為15km，具體行走以設(shè)置的鋼性軌道為準(zhǔn)。行走速度設(shè)置為0～1m/s范圍內(nèi)（實際可調(diào)），定位精度不大于10mm，最小轉(zhuǎn)變半徑為500mm。除上述功能外，還可以通過可見光攝相機、紅外熱成像儀、清灰裝置等完成一系列操作，尤其是云臺運動范圍實現(xiàn)了360°全覆蓋，并且能夠在防碰撞功能下完成無障礙運行[4]。

（2）通信模塊：根據(jù)單個基站覆蓋區(qū)域情況設(shè)置為80m以上，實時傳輸寬帶可達到不小于30Mbps，基站切換時間在50ms以內(nèi)，丟包率設(shè)置為0。

（3）軌道模塊：主要采用高強度輕質(zhì)防腐蝕材料，重量為15kg/m以內(nèi)，最小變曲半徑等R500mm，通過硬質(zhì)陽極氧化處理后可以在溫度為-20～175℃、濕度為0～99%RH、中性鹽霧場景中鋪設(shè)。

除以上模塊外，還設(shè)置有充電模塊、后臺控制模塊、工作環(huán)境模塊、皮帶撕裂模塊、皮帶跑偏模塊等。實際情況以招標(biāo)文件要求為準(zhǔn)，此不贅述。上述模塊應(yīng)用后可以輔助該火力發(fā)電廠完成智能管理平臺、巡檢機器人之間的信息交換與通信網(wǎng)絡(luò)功能、機器人自檢功能、多場景檢測功能、設(shè)備狀態(tài)皮帶狀態(tài)檢測功能、測溫功能、自主充電功能、防碰撞功能、數(shù)據(jù)分析功能、系統(tǒng)互聯(lián)功能等。

3.3.2 “神經(jīng)元PID調(diào)節(jié)器+靜態(tài)解耦”控制模式

工作人員提出了神經(jīng)元控制（如圖3）與靜態(tài)解耦控制相結(jié)合的思路，旨在設(shè)計能夠解決其一般問題與PID控制器解耦控制問題的控制模式。具體如下：

圖3 基于神經(jīng)元的智能PID控制器模型

假定：（1）PID控制器輸入偏差與控制輸入在t時間分別為e（t）、u（t），PID控制器比例帶、積分時間、微分時間分別為P、Ti、Td。此時常規(guī)PID控制算法如下：

按照PID調(diào)節(jié)律對上式（1）進行離散化表示，算法可寫為：

在上圖3中，自適應(yīng)神經(jīng)元模型為虛框部分，神經(jīng)元的三個輸入狀態(tài)分別為x1、x2、x3，對應(yīng)的輸入狀態(tài)權(quán)系數(shù)分別為w1、w2、w3。假定智能PID控制系統(tǒng)參考輸入、被控制過程輸出分別為r、y，控制性能測量信號為Z（t），那么在Z（t）取值等于e(t)、神經(jīng)元比例系數(shù)KP已知的情況下，可以得到其智能PID控制器的輸出值u(t)如下：

影響上式（4）的主要因素為自學(xué)習(xí)速率，此時在公式（3）中代入x1、x2、x3的表達式后可得到P、Ti、Td的值，具體表示為。由于權(quán)系數(shù)是通過自學(xué)習(xí)獲取，此時的PID調(diào)節(jié)器參數(shù)也可能在自主學(xué)習(xí)方式下得到。

其次，在靜態(tài)解耦控制方面，工作人員直接選擇靜態(tài)對角矩陣解構(gòu)網(wǎng)絡(luò)完成，既能夠解決單位解耦網(wǎng)絡(luò)補償法應(yīng)用時的高頻作用區(qū)間小、作用距離高頻遠的情況，又能夠利用靜態(tài)解耦陣中的簡單結(jié)構(gòu)保障其應(yīng)用的穩(wěn)定性。最后，工作人員在“神經(jīng)元PID調(diào)節(jié)器+靜態(tài)解耦”控制模式下，工作人員根據(jù)實際情況提出了針對鍋爐中的溫度、風(fēng)量、煤量三個控制對象的完整控制方案[5]。

3.4 具體實施

首先，業(yè)主對機器人智能管控系統(tǒng)的技術(shù)方案審查后，施工單位根據(jù)技術(shù)方案完成安裝、調(diào)試、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)維護、邏輯優(yōu)化、調(diào)試試運、制定操作規(guī)程等一系列工作。具體實施前，施工單位待系統(tǒng)試運通過后，與業(yè)主協(xié)同合作開展經(jīng)濟性研究和分析工作，確定后根據(jù)以下步驟進行實施：（1）開展巡檢區(qū)域規(guī)劃，包括現(xiàn)場路線構(gòu)建、軌道鋪設(shè)，以及無線網(wǎng)絡(luò)布設(shè)方案規(guī)劃，充 電位置規(guī)劃等。（2）搭建巡檢服務(wù)器，配置后臺監(jiān)控系統(tǒng)及遠程集控管理系統(tǒng)，對巡檢機器人進行本地管理。（3）現(xiàn)場的建圖、設(shè)點工作。與運維人員確認檢測點，皮帶輸送區(qū)域應(yīng)根據(jù)現(xiàn)場情況與巡 檢周期要求設(shè)計巡檢點位分布與停車點。（4）現(xiàn)場試運行，確保機器人工作正常，識別準(zhǔn)確。（5）投入使用。進行運行、維護培訓(xùn)，達到培訓(xùn)要求后投入使用。其次，經(jīng)過仿真測試后確定神經(jīng)元PID控制加靜態(tài)解耦控制模式有效后，按完整控制方案結(jié)構(gòu)進行設(shè)置與應(yīng)用[6]。

4 結(jié)束語

總之，新時期的電力工程正在向規(guī)?；c功能多元化方向發(fā)展，先進技術(shù)已成為推動其發(fā)展的主要因素。結(jié)合上述分析可以看出，火力發(fā)電燃料系統(tǒng)構(gòu)成比較復(fù)雜，運行原理相對簡單。新時期的基于神經(jīng)元的改造目標(biāo)始終集中在節(jié)能降耗、提質(zhì)增效方面，改造方向幾乎涵蓋了燃料系統(tǒng)節(jié)能與管理的各個層面，火力發(fā)電廠無論采用系統(tǒng)性改造，還是專項化改造，均建議在具體項目中根據(jù)實際燃料系統(tǒng)及運行現(xiàn)狀，一方面加強對其改造需求的分析，另一方面遵循思路決定出路的基本原則在技術(shù)賦能路徑下擴大神經(jīng)元在其中的應(yīng)用范圍，進而通過提升該系統(tǒng)的全素生產(chǎn)率力使其在安全可靠的運行狀態(tài)下輔助企業(yè)產(chǎn)出綜合效益。