火电机组的运行信息的管理方法、存储介质和电子装置与流程

1.本技术实施例涉及信息处理领域，尤指一种火电机组的运行信息的管理方法、存储介质和电子装置。


背景技术：

2.推动互联网与能源电力行业深度融合，促进智慧能源发展，提高能源绿色、低碳、智能发展水平，是构建现代能源体系的必由之路。同时，随着大容量、高参数火力发电厂的发展，电厂运行人员面临着操作越来越复杂、工作强度不断提高等诸多问题，在这样的大背景下，智能发电技术的应用与推广显得尤为重要和迫切，因此迫切需要研究智能化的人机交互方法,提升运行人员更好的驾驭机组运行的能力,确保发电厂机组安全经济稳定运行。


技术实现要素：

3.为了解决上述任一技术问题，本技术实施例提供了一种火电机组的运行信息的管理方法、存储介质和电子装置。
4.为了达到本技术实施例目的，本技术实施例提供了一种火电机组的运行信息的管理方法，包括：
5.确定火电机组的监控对象，其中所述监控对象包括除所述火电机组所在的分布式控制系统dcs未监控的监控对象以及所述dcs所使用的模拟量和数字量；
6.对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据；
7.根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理。
8.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文所述的方法。
9.一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文所述的方法。
10.上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
11.通过确定火电机组的监控对象，其中所述监控对象包括除所述火电机组所在的分布式控制系统dcs未监控的监控对象以及所述dcs所使用的模拟量和数字量，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，实现对相关技术中dcs监控过程中遗漏的监控对象以及dcs自身进行监控，达到全面监控的目的，保证火电机组的运行稳定性
12.本技术实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例而了解。本技术实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
13.附图用来提供对本技术实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部
分，与本技术实施例的实施例一起用于解释本技术实施例的技术方案，并不构成对本技术实施例技术方案的限制。
14.图1为本技术实施例提供的火电机组的运行信息的管理方法的流程图。
具体实施方式
15.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本技术实施例的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
16.在实现本技术过程中，发明人对相关技术中发电厂安全运行压力和运行人员工作量不断增大的问题进行了技术分析，发现造成上述问题的原因在于如下方面，包括：
17.1、运行规程及预案在线化、知识化不够。运行人员需翻看各类文本形式的运行规程、保护定值清单以及事故预案等来指导运行，不仅容易遗漏而且效率低；
18.2、发电厂dcs系统存储了大量的历史数据，然而并没有得到充分利用。亟需从大量历史数据中挖掘出有价值的运行规律，给予运行人员操作指导；
19.3、相关技术中采用传统专家系统构建，知识获取和维护采用人工编辑，扩展性差，知识推理自动化、智能化程度不够。
20.由于上述问题造成发电厂安全运行压力和运行人员工作量不断增大，因此迫切需要研究智能化的人机交互方法,提升运行人员更好的驾驭机组运行的能力,确保发电厂机组安全经济稳定运行。
21.针对火力发电厂运行面临的上述突出问题，本技术实施例提供了一种火电控制过程的智能交互方法、存储介质和电子装置，用于帮助、提示和指导运行人员在火电机组运行过程中进行高效的监视和操作，降低运行人员劳动强度，提升机组运行的安全性、经济性。
22.图1为本技术实施例提供的火电机组的运行信息的管理方法的流程图。如图1所示，图1所示方法包括：
23.步骤101、确定火电机组的监控对象，其中所述监控对象包括除所述火电机组所在的分布式控制系统(distributed control system，dcs)未监控的监控对象以及所述dcs所使用的模拟量和数字量；
24.在一个示例性实施例中，所确定的监控对象为dcs无法监控的内容，包括dcs系统对火电机组未监控的对象以及所述dcs自身，其中所述dcs所使用的模拟量和数字量包括dcs系统所有模拟量以及运行重点关注的联锁保护以及手自动投入等数字量，还可以包括机组运行信息，可以包括生产工艺参数、正常运行负荷、各种许可运行方式。
25.上述所确定的监控对象能够实现对相关技术中dcs监控过程中遗漏的监控对象以及dcs自身进行监控，达到全面监控的目的，保证火电机组的运行稳定性。
26.步骤102、对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据；
27.在一个示例性实施例中，运行采集的方式可以通过记录运行指标的实时参数或记录监控对象的影像信息；可以采用机理建模计算、数据分析、数据与知识可视化等技术，实现对设备及系统的状态监测、性能监测，提高监控效率。
28.步骤103、根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理；
29.在一个示例性实施例中，可以将监控对象的数据作为数据记录、性能分析、告警处
理等操作的数据来源，完成相应的数据处理。
30.本技术实施例提供的方法，通过确定火电机组的监控对象，其中所述监控对象包括除所述火电机组所在的分布式控制系统dcs未监控的监控对象以及所述dcs所使用的模拟量和数字量，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，实现对相关技术中dcs监控过程中遗漏的监控对象以及dcs自身进行监控，达到全面监控的目的，保证火电机组的运行稳定性。
31.下面对本技术实施例提供的方法进行说明：
32.本技术实施例提供的方法从如下方面对火电机组进行管理，包括：
33.一、智能监控技术
34.智能监控涵盖机组dcs系统所有模拟量，运行重点关注的联锁保护、手自动投入等数字量。覆盖机组生产工艺参数、覆盖正常运行负荷、适应各种许可运行方式。智能监控可完成常规dcs无法监控的内容。
35.在一个示例性实施例中，所述火电机组的监控对象包括如下至少一个：四管防磨防爆与泄露、锅炉三维运行信息、工质与能力平衡信息、高温受热面信息、设备健康度信息、控制回路和执行机构性能信息。
36.其中，锅炉“四管”是指锅炉水冷壁、过热器、再热器和省煤器。
37.上述所确定的监控对象能够实现对相关技术中dcs监控过程中遗漏的监控对象，达到全面监控的目的，保证火电机组的运行稳定性。
38.在一个示例性实施例中，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，包括：
39.对不同工况下监控对象运行过程中的数据进行记录；
40.所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
41.接收对所述火电机组中监控对象的数据的查询请求，其中所述查询请求包括查询条件和数据处理策略；
42.根据所述查询条件，对监控对象的数据进行筛选，得到满足查询条件的数据；
43.利用所述处理策略对所述满足查询条件的数据进行计算，得到满足查询请求的响应数据；
44.输出所述响应数据。
45.可以对火电机组运行的实时数据进行查询，或者，对统计信息进行查询；其中，可以针对各项运行指标(如，温度、压力、流量)等实时、周期平均值、方差、最大最小等统计值，或者，对历史数据的统计分析值进行查询，例如，设备启停、持续运行时间、超温超限次数、自动投入率等。
46.另外，可以对接收的静态信息的查询操作进行响应，其中静态信息包括运行规程、设备资料文档、检修和操作记录、行业知识库等。
47.通过对查询请求进行响应，可以协助管理人员有效地对存储的信息进行管理和维护，提高数据的管理效率。
48.二、智能报警
49.智能报警综合采用机理建模、数据分析、人工智能等先进技术，优化报警能力，大幅度减少无效报警，快速定位报警根源，保证操作人员有足够的响应时间，并能够提供适当
鉴别信息和做出指导，提高机组的监控品质。其中，智能报警分为以下几个方面：
50.(1)滋扰报警的消除或抑制
51.在一个示例性实施例中，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，包括：
52.对监控对象运行过程中发生的异常告警进行记录；
53.所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
54.采用预先设置的模型系数对监控对象发生的异常报警信息进行处理，得到异常告警的特征信息；
55.利用所述特征信息确定监控对象的报警判断条件；
56.基于所述报警条件对火电机组运行过程中的疑似报警进行识别，确定异常报警；
57.输出所述异常报警。
58.通过对异常报警的特征进行分析，得到特征信息，再采取滤波、延迟、死区、系统和设备运行状态相关的报警限值设定、优先级调整、多变量关联分析等措施抑制或消除滋扰报警。
59.(2)智能预警
60.在一个示例性实施例中，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，包括：
61.对监控对象运行过程中发生的异常告警进行记录；
62.所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
63.采用预先设置的模型系数对监控对象发生的异常报警信息进行处理，得到异常告警的特征信息；
64.利用所述特征信息确定发生故障前火电机组的运行特征信息；
65.根据所述运行特征信息，确定火电机组中潜在的故障信息；
66.输出所述潜在的故障信息。
67.采用数据分析、人工智能等方法，根据设备运行状况或参数本身的变化趋势，在故障发生的早期或是潜在阶段，提前发现异常并发出故障预警，便于消除系统运行的潜在隐患。
68.(3)报警根源分析
69.根据报警故障知识库结构，启动自动推理过程，结合历史数据，快速定位报警根源，判断故障报警事件发生的初始原因并提示运行人员；
70.(4)智能报警
71.在一个示例性实施例中，对每个监控对象的运行信息进行采集，得到每个监控对象的数据，包括：
72.在火电机组运行过程中获取所述监控对象运行过程中的视频信息；
73.所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
74.识别所述视频信息中是否包括所述监控对象的异常影像，所述异常影像包括泄漏、火焰、异常闯入和振动中的至少一个；
75.根据所述异常影像输出提示信息。
76.结合智能视频及智能音频系统，根据智能视频的泄漏、火焰、异常闯入等识别结
果，以及智能音频的异常振动、管道泄漏等识别结果，及时为运行员给出提示信息，实现对生产现场的智能报警。
77.三、智能诊断
78.智能诊断基于模式识别、机器学习和专家系统等方法，实现对工艺系统、设备运行状态和控制系统的在线监测及故障诊断，可进一步给出故障处理操作指导，或进行故障自动处理，实现设备和功能故障自恢复，提高监控效率和生产安全性。智能诊断分为以下几个方面：
79.(1)采用频谱、电磁、射线、红外探测等技术，监测出设备状态变化规律和故障特征，用以状态识别和故障定位；
80.(2)通过建立基于多种典型性工况下的设备特征模型，利用故障所对应的征兆，实现对异常工作状态的快速诊断，对运行设备进行全方位的诊断管理；
81.(3)通过数据分析相关算法，对火电厂设备长周期的数据样本进行学习和统计分析，分析设备劣化趋势，判断设备是否存在早期异常，并对出现异常的部件进行诊断和分析异常原因；
82.(4)将运行专家的专业知识和丰富经验、运行规程、设备设计资料等表达和固化为专家知识库，专家故障知识库应有足够多的故障识别规则，保证各种故障类型判断的准确度，通过推理分析方法，进行设备故障识别诊断，并给出严重程度和维修建议；
83.(5)采用如bp、lstm等神经网络算法，对设备相关的历史数据进行学习，构建不同工况下的设备运行模型，将设备实际运行参数与模型输出进行多维比对，实现设备故障诊断，具体可通过如下方式实现，包括：
84.在一个示例性实施例中，所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
85.按照设备的运行工况，对每个监控对象的数据进行分类，得到同一工况下每个监控对象的数据；
86.利用同一工况下每个监控对象的数据，构建该工况下的不同设备的运行模型；
87.将某一工况下设备实时获取的至少两个运行参数的取值与该工况下设备的运行模型预测的运行参数的取值进行多维比对，得到比对结果；
88.利用所述比对结果进行故障诊断操作。
89.利用设备各个工况下的模型数据进行设备的诊断，可以有效提高诊断的准确性。
90.四、智能分析
91.智能分析可采用机理建模、数据分析、机器学习等方法，实时处理生产运行中产生的大量数据，计算出机组安全、经济、环保等各项指标，在线评价机组运行状态；进行智能寻优，计算参数的最优标杆值，并实时给出当前偏差，指导运行消差或投入自动校正回路，使机组实现自趋优运行。智能分析分为以下几个方面：
92.(1)以实时生产数据为依据，通过对电厂设备及系统参数进行机组性能实时监测、计算与分析，全面、直观反映机组运行状况，明确给出其节能降耗潜力，使运行人员在这些结果的支持与指导下进行合理调整，达到提高机组效率、降低煤耗的目的。
93.(2)通过对影响机组安全性、经济性的关键性指标进行偏差在线计算，实现耗差分析，定量给出参数偏差对基准煤耗的影响，并给出消除偏差的指导建议或系统自动进行耗
差消差。
94.(3)通过对机组热经济性及运行参数进行基于热力学定律的计算分析，确定机组主、辅机设备及热力系统的热经济状况，运用热经济诊断分析原理对当前的运行参数、运行方式进行计算，定量给出其对经济性的影响，并给出基于机理建模计算的最优标杆值及消除偏差的指导建议或指导值。其中直到建议或指导值可以通过如下方式实现，包括：
95.在一个示例性实施例中，所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
96.对当前运行参数和运行方式下所述火电机组在安全性指标与经济性指标之间的偏差进行计算，得到耗差信息；
97.对当前运行参数和运行方式下所述火电机组中主机设备、辅机设备及热力系统的热经济状态进行计算，确定所述耗差信息对应的调优策略；
98.输出所述调优策略。
99.通过对热经济状态的计算，实现对经济性的影响的计算，并确定该耗差信息对应的调优策略。
100.(4)对机组运行的海量数据进行挖掘，根据机组负荷、环境温度、煤质等不可控条件进行工况划分，按优化目标筛选出最优运行状态，继承和应用历史数据中的运行经验，实时指导生产一线的运行操作行为，实现标准化最优操作。
101.在一个示例性实施例中，所述根据每个监控对象的数据，对所述火电机组进行管理，包括：
102.按照火电机组运行过程中的不可控条件划分火电机组的运行工况，其中所述不可控条件包括机组负荷、环境温度、煤质中的至少一个；
103.利用监控对象的数据，确定不同运行工况下达到能效最优所使用的最优标杆值；
104.输出所述最优标杆值。
105.利用不可控条件划分运行工况，确定达到能效最优的最优标杆值，方便后续的使用，为控制发电机组处于良好的工作状态提供管理依据。
106.从上文可以看出，本技术实施例提供的方法能够实现如下功能，包括：
107.1、静态信息的查询：运行规程、设备资料文档、检修和操作记录、行业知识库等。
108.2、机组运行实时和统计信息查询：
109.各项运行指标：温度、压力、流量等实时、周期平均值、方差、最大最小等统计值。
110.历史数据的统计分析值：设备启停、持续运行时间、超温超限次数、自动投入率等。
111.工况分析结果：如稳定性、经济性、环保性度量值，机组、分系统、设备的能效计算值，自动回路的稳定性度量值等。
112.3、辅助运行提示：在火电机组运行过程中，对于机组的异常参数、重要操作、已发生故障原因以及未来机组发展状况预测进行实时监控、报警预警、诊断提示，辅助运行人员监视机组状态。
113.4、分析操作指导建议：对火力发电安全、经济、环保指标进行实时评估，可提供制粉、燃烧、汽温、吹灰、喷氨、冷端、最佳氧量以及滑压指令偏置等一系列优化操作指导建议，提高机组运行安全、经济和环保性。
114.本技术实施例提供的方法具有如下优势，包括：
115.1、实现火电机组运行操作焦点由底层设备运行提升为整体运行性能指标，基于融合多种人工智能技术，实现火电厂全方位状态监测、报警诊断、运行分析，无需人工过多干预，实现火电控制过程的人机智能交互，对于运行人员在监视和操作过程给予最大限度的提示和指导，大大减轻运行人员工作强度。
116.2、将机器学习、数据挖掘、统计计算与数据可视化等技术从海量历史数据中，挖掘出有价值的规律，对生产过程动态数据进行深度分析，用来完善、优化专家知识库，而不是单一的使用静态知识库，从而可以更好的帮助运行人员辅助判断，完成智能交互监盘。
117.3、实现基于数据分析和机理模型相结合的方式，在生产实时运行控制层面实现性能分析计算、能效寻优，得出的最优标杆值、最佳运行方式，推送给运行人员给出操作指导或闭环控制设定，使机组逐步实现自趋优运行，使运行人员集中精力优化机组经济环保指标和提升安全裕度。
118.本技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文任一项中所述的方法。
119.本技术实施例提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文任一项中所述的方法。
120.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。