基于5G+云平台的火力发电厂智能化运维系统设计与优化

刘开健 卢浙安 肖凯 李启锋 代涛 柴虎

火力发电厂作为一种重要的能源供应方式，对国家能源安全和经济发展具有重要意义。然而，传统火力发电厂运维存在信息滞后、检测缺失、对设备实际状态缺乏动态调整、数据质量不高等一系列问题。这些问题导致厂内运维效率低下、故障风险增加和成本上升等挑战。为解决这些问题，智能技术成为改进火力发电厂运维水平的关键手段之一。

（一）传统监测方法存在信息滞后、漏检等问题

传统的火力发电厂监测方法主要依赖于人工巡检和手动记录，存在信息滞后和漏检的问题。同时，手动记录容易出现数据错误或遗漏，影响对设备状态的准确评估和分析。

（二）传统运维计划缺乏对实际设备状态的动态调整

传统的火力发电厂运维计划通常是基于固定的时间间隔进行的，无法根据实际设备的状态和需求进行动态调整。这导致运维资源的浪费和效率的低下，无法做到运维计划与设备状态的深度匹配。

（三）传统的数据管理方式面临数据质量问题

传统的数据管理方式通常依赖于手动记录和离线存储，数据的准确性和完整性无法得到保证。同时，传统的离线存储方式也存在数据丢失、难以访问等现象，容易影响数据的实际应用质量。

（一）火力发电厂运维中的关键问题和需求

火力发电厂需要实时监测各项运行参数，如温度、压力、流量等。实时采集运行参数可以帮助运维人员及时了解设备运行状况，发现异常情况，并开展相应的调整和维护。

（二）智能化技术在解决这些问题中的潜力和优势

智能化技术在解决火力发电厂运维中的关键问题和需求方面具有巨大的潜力和优势。智能化技术通过实时监测和数据采集、故障诊断和预测，能够提高火力发电厂的运维效率、可靠性和经济性。

（一）设计火力发电厂智能化运维系统的关键要素和功能

1.实时监测和数据采集

式（1）中，T表示温度值（摄氏度）；V表示传感器输出的电压值（伏特）；K表示传感器的校准系数。根据具体的传感器规格和技术特性，每个传感器都会有相应的校准系数，用于将传感器输出的电压值转化为实际的温度值。需要注意的是，校准系数可以通过传感器的数据手册或校准过程中获取。通过定量的数据存储可以采用关系型数据库或分布式文件系统等技术，以满足大规模数据的存储需求。

如表1所示，通过实时监测和数据分析，系统可以根据预设的阈值检测设备的运行状态，实时发送报警通知给相关人员，及时发现异常情况并采取相应措施，以确保设备的正常运行和安全性。

2.故障诊断和预测

火力发电厂的故障诊断和预测是通过利用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，对设备运行数据进行分析和建模，以实现对潜在故障的诊断和预测。这些技术可以帮助运维人员快速准确地定位设备故障，并提前采取相应的维修措施，从而避免停机时间和损失。假设使用支持向量机（SVM）算法来进行火力发电厂的故障诊断和预测。SVM是一种监督学习算法，适用于分类和回归问题。可以使用以下举例公式来表示SVM算法的训练和预测过程。

式（2）中，x表示输入的特征向量；y表示对应的标签。

在训练阶段，我们将清洗后的设备运行数据作为输入的特征向量，将设备的故障或状态作为对应的标签。通过训练数据集，SVM算法会学习到一个决策函数f（x），该函数可以将输入的特征向量映射到相应的标签。

式（3）中，x_pred表示待预测的特征向量；y_pred表示预测的标签。

在预测阶段，我们将新的设备运行数据作为待预测的特征向量，通过决策函数f（x）进行预测，得到相应的标签。

通过上述公式，可以利用机器學习算法（如SVM）对火力发电厂的设备运行数据进行分析和建模，并实现对潜在故障的诊断和预测。这样的技术可以帮助运维人员快速准确地定位设备故障，并提前采取相应的维修措施，从而避免停机时间和损失。

3.运维任务优化和调度

首先，需要对运维任务的需求进行分析，确定不同任务的时间要求、优先级和资源需求，其次，需要考虑运维任务的关联性和依赖关系，以确保任务的顺序和调度的合理性。

（二）优化火力发电厂运维流程

1.自动化运维任务执行

火力发电厂需要对运维任务进行分析和规划。根据任务的性质和要求，确定哪些任务适合自动化执行，根据实时监测数据和环境变化进行决策和调整。通过控制系统，远程监控和控制自动化设备的运行。

2.数据分析和决策支持

火力发电厂需要收集大量的设备运行数据，包括传感器数据、历史记录和故障数据库等，并将收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的质量和准确性。

3.故障响应和修复的智能化

火力发电厂通过传感器网络和实时监测系统，对设备运行状态进行持续监测和检测。当设备出现异常情况时，监测系统可以自动检测并发出警报，对故障进行诊断分析，并提供有关故障原因和修复方法的建议。

（一）火力发电厂智能化运维系统案例

以某发电公司为例，为确保系统的网络安全，工作人员采用多种5G网络安全技术。其中包括孤网运行，即将5G网络与其他网络隔离，保证工业控制系统的独立运行。同时执行MEC解决方案，将计算资源放置在网络边缘，并加装硬件防火墙，提供额外的网络安全保护，确保数据的安全性。

（二）探讨案例中的效果和收益

采用5G和云平台控制技术，实现工业生产过程的智能化控制。通过将生产现场就地设备信号与云平台进行双向数据传输，将大数据和云计算等技术实时融入生产过程，形成闭环控制，使得生产过程更加精准、高效。取消DCS控制装置，采用5G+云平台控制的方式，改变传统的自动化控制模式，实现数据中台的系统性应用。

如表2所示，技术指标优于现有DCS相关规程、规范要求。

采用5G+云平台控制技术可以满足DCS规范要求中的各项指标要求，提供了高效、快速的信号传输和控制能力，以及实时的数据刷新和监控能力。这样的技术组合可以有效地提升火力发电厂的智能化运维水平，并满足规范要求。5G+云平台控制创新成果已经在公司2×1000MW机组化水车间进行实际应用，取得了圆满成功，设备运行状态良好。

综上所述，基于5G+云平台的火力发电厂智能化运维系统设计与优化能够提高火力发电厂的运行效率和可靠性。通过实时监测和故障预警，以及优化算法的应用，可以及时发现和解决问题，减少停机时间和损失，提高运行效率、可靠性和经济性。这样的系统设计和优化对于能源行业的可持续发展具有重要的意义。

作者单位：中煤新集利辛发电有限公司