國(guó)能神皖馬鞍山發(fā)電有限責(zé)任公司 馬忠禮

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和智能化水平的提高，電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，電廠作為電力系統(tǒng)的核心組成部分，其集中控制運(yùn)行的優(yōu)化策略對(duì)于保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、提高電能利用效率和降低運(yùn)行成本具有重要意義。傳統(tǒng)的電廠集控運(yùn)行優(yōu)化策略主要基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則和靜態(tài)模型，難以適應(yīng)電力系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜性和變化性，因此需要借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)大數(shù)據(jù)的深度挖掘、分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)電廠集控運(yùn)行的精細(xì)化和智能化。

1 存在問(wèn)題

1.1 數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確、不一致

電廠作為一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的系統(tǒng)，其運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理環(huán)節(jié)多且復(fù)雜，每一個(gè)環(huán)節(jié)都有可能成為數(shù)據(jù)質(zhì)量下降的源頭。例如，由于傳感器的老化、損壞或者校準(zhǔn)不準(zhǔn)確，采集到的數(shù)據(jù)可能存在偏差；在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中也可能因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)延遲或者信號(hào)干擾而發(fā)生數(shù)據(jù)丟失或數(shù)據(jù)錯(cuò)誤；而在數(shù)據(jù)處理階段，算法設(shè)計(jì)不合理或參數(shù)設(shè)置不當(dāng)也會(huì)產(chǎn)生誤差[1]。

1.2 缺乏靈活性和自適應(yīng)性

傳統(tǒng)的電廠集控運(yùn)行策略在靈活性和自適應(yīng)性方面的缺乏，這一問(wèn)題的根源在于傳統(tǒng)策略往往基于預(yù)設(shè)的規(guī)則和固定的模型，而忽視了電廠運(yùn)行環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化和不確定性，當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)或者設(shè)備狀態(tài)變化時(shí)傳統(tǒng)策略往往無(wú)法及時(shí)調(diào)整，導(dǎo)致運(yùn)行效率下降，甚至出現(xiàn)安全隱患。由于傳統(tǒng)策略通常缺乏自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，因此在面對(duì)新的運(yùn)行條件時(shí)往往需要人工干預(yù)。這不僅增加了運(yùn)維成本，還降低了運(yùn)行的自動(dòng)化水平。因此設(shè)計(jì)出既能夠適應(yīng)電廠運(yùn)行環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，又能夠自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的集控運(yùn)行策略，成為提高電廠運(yùn)行效率和安全性的關(guān)鍵[2]。

1.3 缺乏綜合考慮多種因素的能力

電廠運(yùn)行是一個(gè)涉及眾多變量和參數(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)，包括但不限于負(fù)荷需求、設(shè)備性能、環(huán)境條件，以及市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等，然而傳統(tǒng)的運(yùn)行策略往往只能針對(duì)單一或少數(shù)因素進(jìn)行優(yōu)化，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)多維度因素的綜合平衡和協(xié)調(diào)[3]。例如，在負(fù)荷需求波動(dòng)較大時(shí)單純追求設(shè)備效率的最大化可能會(huì)導(dǎo)致資源配置不合理，從而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性；同樣忽視環(huán)境因素或市場(chǎng)變化的策略可能會(huì)在長(zhǎng)期運(yùn)行中造成資源浪費(fèi)或經(jīng)濟(jì)損失。在這一背景下基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力和多維度優(yōu)化能力，為解決這一問(wèn)題提供了新的視角和方法。

2 優(yōu)化對(duì)策

2.1 改進(jìn)數(shù)據(jù)采集和處理方法，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性

改進(jìn)數(shù)據(jù)采集和處理方法，從而提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，這需要通過(guò)采用先進(jìn)的傳感器技術(shù)和高精度的測(cè)量設(shè)備，確保原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性；對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程，采用穩(wěn)定高效的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，以減少數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的丟失和損壞。數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)也至關(guān)重要，通過(guò)有效的數(shù)據(jù)清洗、校正和標(biāo)準(zhǔn)化處理，可以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性，在數(shù)據(jù)處理和分析階段采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等先進(jìn)的算法和模型，可以從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為電廠集控運(yùn)行的優(yōu)化決策提供科學(xué)依據(jù)。建立健全的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和管理機(jī)制、定期對(duì)數(shù)據(jù)采集和處理過(guò)程進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化也是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性的重要措施。通過(guò)這些綜合性的改進(jìn)措施，可以為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電廠集控運(yùn)行優(yōu)化提供更加準(zhǔn)確、可靠和一致的數(shù)據(jù)支持，從而提高整個(gè)優(yōu)化策略的有效性和可靠性。

2.2 采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)靈活性和自適應(yīng)性

采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化方法的核心在于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法，對(duì)電廠運(yùn)行中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行策略的實(shí)時(shí)優(yōu)化和調(diào)整[4]。第一，需要建立一個(gè)全面的數(shù)據(jù)分析框架，整合電廠運(yùn)行中的各類數(shù)據(jù)，包括負(fù)荷數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等；第二，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和趨勢(shì)預(yù)測(cè)以準(zhǔn)確把握電廠運(yùn)行的動(dòng)態(tài)變化。基于此可以設(shè)計(jì)智能的優(yōu)化算法，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整電廠的運(yùn)行參數(shù)和控制策略以適應(yīng)不斷變化的運(yùn)行環(huán)境和需求，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化方法還具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠不斷從歷史數(shù)據(jù)和運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提升優(yōu)化策略的準(zhǔn)確性和效率。

2.3 設(shè)計(jì)綜合考慮多種因素的集控運(yùn)行優(yōu)化策略

面對(duì)電廠集控運(yùn)行優(yōu)化的復(fù)雜多維需求，設(shè)計(jì)一套綜合考慮多種因素的運(yùn)行優(yōu)化策略顯得尤為迫切，該策略應(yīng)當(dāng)建立在一個(gè)高度整合的框架之上，既要考慮操作層面的直接控制系統(tǒng)如分布式控制系統(tǒng)（DCS）、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（NCS）和緊急控制系統(tǒng)（ECS）等，又需涵蓋信息層面的管理信息系統(tǒng)（MIS）和安全信息系統(tǒng)（SIS），確保從設(shè)備到管理層面的信息流暢通無(wú)阻，實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)分析[5]。電廠集控運(yùn)行優(yōu)化策略與信息流系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

在此基礎(chǔ)上還需充分考慮生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備維護(hù)、能效管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)、安全保障，以及市場(chǎng)響應(yīng)等因素，運(yùn)用先進(jìn)的算法如大數(shù)據(jù)分析、人工智能和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)性的優(yōu)化計(jì)算，尋找各因素之間的最優(yōu)平衡點(diǎn)。該策略要具備前瞻性，能夠基于預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)和準(zhǔn)備，及時(shí)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各種情況，這不僅可以在實(shí)際運(yùn)行中實(shí)現(xiàn)高度的自適應(yīng)性和靈活性，還能夠在保障電廠穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，優(yōu)化能源利用效率，提升整體的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境友好度。

3 研究方法和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 收集電廠集控運(yùn)行數(shù)據(jù)和相關(guān)參數(shù)

本實(shí)驗(yàn)旨在驗(yàn)證基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電廠集控運(yùn)行優(yōu)化策略的有效性和可行性，實(shí)驗(yàn)組（采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略）和對(duì)照組（采用傳統(tǒng)的集控運(yùn)行策略），對(duì)比其在不同時(shí)間段的負(fù)荷和能耗情況，從電廠實(shí)際運(yùn)行中獲取歷史數(shù)據(jù)與使用模擬仿真平臺(tái)生成數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)后將對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的負(fù)荷和能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校正和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

表1 2023.11.1電廠集控運(yùn)行負(fù)荷和能耗數(shù)據(jù)對(duì)比

隨后，將根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略對(duì)電廠集控運(yùn)行的影響，評(píng)估優(yōu)化策略的有效性和可行性，通過(guò)這些步驟可以全面評(píng)估基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電廠集控運(yùn)行優(yōu)化策略在提高能源利用效率和降低運(yùn)行成本方面的效果，為進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)。

3.2 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的集控運(yùn)行優(yōu)化模型

在構(gòu)筑基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電廠集控運(yùn)行優(yōu)化模型時(shí)必須梳理與分析各控制系統(tǒng)，包括分布式控制系統(tǒng)（DCS）、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（NCS）、緊急控制系統(tǒng)（ECS），以及遠(yuǎn)程終端單元（RTU）的數(shù)據(jù)輸出特性[6]。電廠集控系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步與優(yōu)化管理架構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 電廠集控系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步與優(yōu)化管理架構(gòu)圖

依托于核心的同步數(shù)據(jù)庫(kù)SyncBase5.0，本模型旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)整合與高效處理，這是確保模型準(zhǔn)確性與快速響應(yīng)的關(guān)鍵所在，將采用分層的數(shù)據(jù)分析方法并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)各項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和提煉以構(gòu)建出反映電廠集控運(yùn)行核心變量的預(yù)測(cè)模型。模型的設(shè)計(jì)理念著眼于模塊化與個(gè)性化，以滿足不同電廠的運(yùn)行特性及需求，優(yōu)化模型應(yīng)具備自適應(yīng)能力，能在設(shè)備性能波動(dòng)、外部環(huán)境改變，以及市場(chǎng)供需變化等情況下自動(dòng)調(diào)節(jié)控制策略。模型中融入的自學(xué)習(xí)機(jī)制能夠通過(guò)分析歷史操作數(shù)據(jù)與系統(tǒng)反饋，不斷完善其決策邏輯，以實(shí)現(xiàn)決策精準(zhǔn)度與操作響應(yīng)速度的雙重提升。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中以模擬數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)模型進(jìn)行初始階段的訓(xùn)練與驗(yàn)證，此步驟是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)與優(yōu)化能力的前提；在模型驗(yàn)證階段，將導(dǎo)入真實(shí)的電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照分析，不僅可以幫助調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，還能確保模型在真實(shí)場(chǎng)景中能達(dá)到預(yù)期的運(yùn)行效率和能源管理效果。

3.3 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評(píng)估

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證通常由一系列模擬運(yùn)行情境組成，這些情境精心設(shè)計(jì)以模仿現(xiàn)實(shí)世界中電廠可能遭遇的各類挑戰(zhàn)，例如負(fù)荷劇烈波動(dòng)、關(guān)鍵設(shè)備突發(fā)故障，以及環(huán)境條件的極端變化，在這些模擬情境中新優(yōu)化模型將被置于與傳統(tǒng)模型對(duì)照的環(huán)境中，通過(guò)比較兩者在相同條件下的表現(xiàn)，評(píng)估新模型的改進(jìn)效果。性能評(píng)估重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)關(guān)鍵：系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間、能效比、運(yùn)行成本，以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在此基礎(chǔ)上將使用多變量分析和假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法來(lái)處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，判定新模型在不同運(yùn)行情境下的性能表現(xiàn)是否統(tǒng)計(jì)上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型。此外，還應(yīng)考慮引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別模型性能與電廠運(yùn)行參數(shù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，這些分析結(jié)果不僅可以驗(yàn)證新模型的有效性，還能夠揭示優(yōu)化模型對(duì)特定運(yùn)行參數(shù)變化的敏感度，為今后的模型迭代和改進(jìn)提供寶貴的信息。

4 結(jié)語(yǔ)

在電廠集控運(yùn)行優(yōu)化方案中，針對(duì)存在的問(wèn)題提出了一系列解決方案，通過(guò)改進(jìn)數(shù)據(jù)采集和處理方法，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性；采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)靈活性和自適應(yīng)性；設(shè)計(jì)綜合考慮多種因素的集控運(yùn)行優(yōu)化策略，能夠有效提高電廠的運(yùn)行效率和安全性。收集了電廠集控運(yùn)行數(shù)據(jù)并建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的集控運(yùn)行優(yōu)化模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評(píng)估驗(yàn)證了優(yōu)化策略的有效性和可行性，這些努力為電廠的智能化和高效運(yùn)行提供了重要支持。