基于人工智能技术的火电机组智能监盘系统及方法与流程

本发明涉及火电机组运行监控与智能化管理，具体为基于人工智能技术的火电机组智能监盘系统及方法。

背景技术：

1、火电机组是电力生产的重要设备，其运行状态直接关系到电力供应的安全性与稳定性。火电机组在运行过程中，会产生大量的运行参数和设备状态数据，如温度、压力、流量、设备振动等。这些数据蕴含着机组运行状况的关键信息，对保障机组安全、经济运行具有重要意义。

2、传统的火电机组监盘工作主要依赖值班员对dcs系统中大量运行参数和设备状态测点的实时观察与经验判断。在这种模式下，值班员需要长时间高度集中精力监盘，工作强度极大，容易因疲劳导致信息遗漏或误判。而且，现有的dcs系统报警机制多为事后报警，缺乏对潜在故障的提前预警能力。一旦参数越限或设备跳闸，运行人员的可操作时间极短，容易引发设备损坏、机组跳机等严重事故。此外，dcs系统自身功能受限，无法实现对机组最优运行模式的指导、设备健康状态的评估以及系统自动化程度的提升等高级功能。这些问题不仅影响了火电机组的运行效率和安全性，也严重制约了电厂的智能化发展。

3、因此，传统火电机组监盘模式已无法满足现代火电机组安全、经济、智能化运行的需求，存在着明显的改进空间，需要一种更高效、智能的监盘系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能技术的火电机组智能监盘系统及方法，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能技术的火电机组智能监盘系统，包括：

3、数据采集与预处理模块：与dcs系统接口相连，用于实时采集火电机组运行过程中的各类参数，包括温度、压力、流量、设备状态等，并对采集到的数据进行清洗、过滤和标准化处理，去除噪声和异常数据，确保数据质量；

4、智能计算引擎：其具备高实时性、高并发处理能力，支持机器学习、深度学习等多种智能算法的运行，采用计算负荷平衡技术，可根据任务需求动态分配计算资源，支持单机和计算集群的自由配置，以满足不同规模火电机组的计算需求；

5、智能分析模块：基于大数据分析和人工智能算法，对采集到的运行参数进行深度分析，实现参数预警模型、设备健康打分机制、能效及耗差分析模型以及智能控制寻优策略等功能；

6、预警与控制模块：根据智能分析模块的输出结果，生成相应的预警信号和控制指令，预警信号通过声光报警、短信通知等方式及时告知值班员和维护人员，控制指令则直接发送至dcs系统或其他自动化控制系统，实现对设备的自动控制；

7、数据交互与可视化模块：实现系统内部各模块之间的数据交互，以及与外部系统，将运行参数、预警信息、设备健康状态等信息以直观的方式展示在操作界面上。

8、优选的，所述参数预警模型针对百万级火电机组的重要运行参数，并通过聚类分析、神经网络等算法，对参数的历史数据和实时数据进行学习和分析，识别参数的正常波动范围和异常趋势，提前发出预警信号，避免参数越限引发的故障。

9、优选的，所述设备健康打分机制综合考虑设备的运行数据，为每台设备生成实时健康评分，通过建立设备健康状态评估模型，采用数据融合技术，将不同维度的数据进行加权计算，得到设备的健康评分，当健康评分低于预设阈值时，系统自动触发报警，提醒维护人员及时检查和维修。

10、优选的，所述能效及耗差分析模型通过建立基于数据驱动的能效分析模型，准确计算机组的运行效率和能耗情况，能够分析各环节的能耗分布，识别潜在的节能空间，并提供优化建议。

11、优选的，所述智能控制寻优策略结合智能化耗差分析和寻优模型，形成最优的闭环控制系统，根据实时能耗数据、设备健康状态等信息，自动调整生产参数，实现生产过程的智能化调控，提高生产效率和能源利用率。

12、优选的，所述智能计算引擎采用分布式计算架构，能够将计算任务分配到多个计算节点上并行处理。

13、优选的，所述数据交互与可视化模块支持多源数据可视化方式，其中包括图表、曲线、地图等，用户可以根据需要自定义展示内容和布局。

14、基于人工智能技术的火电机组智能监盘方法，包括以下步骤：

15、数据采集与预处理：实时采集火电机组运行过程中的各类参数，并进行清洗、过滤和标准化处理；

16、智能计算与分析：将预处理后的数据输入智能计算引擎，通过智能分析模块中的参数预警模型、设备健康打分机制、能效及耗差分析模型等进行深度分析，生成相应的预警信号和优化建议；

17、预警与控制：根据智能分析结果，预警与控制模块生成预警信号并通过多种方式通知相关人员，同时根据优化建议生成控制指令，发送至自动化控制系统，实现对设备的自动控制；

18、数据交互与可视化：系统内部各模块之间进行数据交互，同时将运行参数、预警信息、设备健康状态等信息通过可视化界面展示给值班员，进行实时监控和操作；

19、自学习与自适应：系统在运行过程中不断学习和积累运行数据，自动调整模型参数和优化策略，以适应火电机组运行工况的变化。

20、优选的，所述智能计算与分析步骤中，参数预警模型采用深度学习算法中的长短期记忆网络对具有时序特性的运行参数进行建模分析，设备健康打分机制利用贝叶斯网络构建设备健康状态评估模型，通过条件概率分布描述各影响因素之间的依赖关系，准确地评估设备的健康状态，所述预警与控制步骤中，控制指令的生成采用模糊控制算法，将运行参数的优化建议转化为具体的控制指令，能够处理控制过程中的不确定性和模糊性。

21、本发明提供了基于人工智能技术的火电机组智能监盘系统及方法。具备以下有益效果：

22、1、本发明通过参数预警模型和设备健康打分机制，对火电机组的重要运行参数进行实时监测与智能分析，提前发现潜在故障隐患，有效避免传统事后报警方式的局限性。参数预警模型利用聚类分析、神经网络等先进算法，精准识别参数正常波动范围和异常趋势，提前发出预警信号，为运行人员提供充足时间采取措施，避免参数越限引发故障。设备健康打分机制综合设备运行数据、历史故障记录及运行时长等多维度信息，为每台设备生成实时健康评分，当评分低于预设阈值时自动触发报警，提醒维护人员及时检查维修。

23、2、本发明能效及耗差分析模型基于数据驱动，精准计算机组运行效率与能耗情况，深入分析各环节能耗分布，识别节能空间并提供优化建议。同时，智能控制寻优策略结合智能化耗差分析和寻优模型，形成最优闭环控制系统，依据实时能耗数据、设备健康状态自动调整生产参数，实现智能化调控，有效降低煤耗，提高能源利用率。

24、3、本发明采用机器学习、深度学习和数据分析算法，自动学习识别火电机组运行中的复杂模式和异常趋势，替代人工监盘繁琐工作，降低劳动强度。系统具备自学习与自适应功能，根据机组实际运行工况和数据变化，自动调整模型参数和优化策略，确保长期稳定运行。同时，系统与dcs系统等现有测控系统无缝对接，数据实时联动，形成完整智慧监盘解决方案。通过数据交互与可视化模块，以直观方式展示运行参数、预警信息等，方便值班员实时监控操作。这不仅提高了监盘效率和质量，还为电厂的智能化管理提供了有力支持，推动电厂向智能化、自动化方向发展。