人工智能化数字化助推能源领域供给侧改革

2018-10-09 11:09:47 来源:《中国改革报》 

□ 徐光平


今年是改革开放40周年。40年来,中国经济实现了跨越式发展,已经成为世界第二大经济体。但中国经济仍大而不强,我们必须采用切实可行的高新技术,对中国产业进行转型升级,这也是中国经济走强的必由之路。

我国能源工业自2000年以来大踏步前进,煤炭、石油、天然气和电力等的供应与消费都大幅上涨。据统计,2016年煤炭消耗量37.8亿吨;石油消耗量5.8亿吨;天然气消耗量2086亿立方米;电力装机突破14亿千瓦,发电量突破61,425亿千瓦时。中国作为世界上最大的能源消费国和生产国,全国能源工作坚持“节约、清洁、高效”的战略方针,能源发展和改革深入推进,取得了新成效。过去两年,中国能源领域供给侧改革初见成效,能源供给质量进一步提高。同时中国能源行业治理能力进一步得以提升,能源普遍服务水平进一步提高,“一带一路”能源合作进展顺利。

与此同时,我国能源工业生产的技术也不断发展。美国2012年提出《先进制造业战略计划》,意图重整制造业,如美国GE公司推进软件和“分析+智能装备+工业大数据+用户体验”等核心内容。德国2013年大力推进工业4.0的发展战略,如西门子公司推广用数字化技术贯穿整个生产业务流,使数据经过人工智能处理后可以“自己说话”。德国博世工厂实现全工厂智能化,在生产规模不变人员减少一半的情况下,生产能力却提高四倍。为适应发展,中国政府提出了“互联网+”推动企业转型升级,将数字化和智能化生产与制造列为制造业强国战略的第一主题。在能源技术革命中,把能源技术及其关联产业培育成带动我国产业升级的新增长点,大力开展人工智能数字化能源科技创新,推动能源科技革命。

依托于网络和云计算、数字平台、机器人和算法分析的人工智能技术,将对我国能源行业的数字化转型起到极大推动作用,从而改变企业的运营方式和为用户创造价值的模式。

我国电力行业目前正在大力开展智能化和数字化电厂示范工作。智能数字化电厂是电力工业逐步落实工业自动化(工业4.0),先进信息化技术(“互联网+”),“两化融合”带来的一种最新发展趋势,是给电站添加以“智能”运行、检修、管理、决策为核心的智能化大脑。从基建阶段三维数字化建模,从而实现数字化移交,大幅提高设计和采购阶段管材,线缆等精准性,大幅减少材料浪费,精准设计和精准施工,有效合理缩短工期。智能电厂建设通常包括智能发电,智能诊断和维修,三维可视化主动安全的智能巡检点和大数据分析四个部分。

以数字化为主的电站运行技术,以及以“一键启停+傻瓜运行”为代表的智能汽轮机发电技术,构成智能发电技术主体。

智能发电。建立智能电厂一体化管控应用平台,集成电厂信息数据中心、厂级监控系统、生产管理、运营决策管理,构建覆盖“设备、控制、生产、管理和决策”的五层智能体系,帮助电厂实现生产运营管理的智能化。

信息数据中心。配置实时/历史数据库管理系统,和关系型数据库管理系统。并实现网络主机存储及信息安全等信息化基础设施的建设。

厂级监控系统。厂级监控系统包括:全厂生产监控与管理,厂级性能计算和分析,负荷分配和调度,数据统计管理系统,负荷与燃气预测程序,电子日志,燃料成本实时计算等部分。

生产管理系统。在实现建设、运营全过程资源管理和专业化过程保障管理的基础上,通过数据采集、梳理、整合、挖掘,为管理层提供生产、安全、目标、协调等包含人、财、物、流程的全过程管理,为电站生产提供信息化技术支撑。

运营决策管理系统。以电厂生产管理系统、厂级实时监控系统、机组全寿命管理系统等为基础建立电厂运营决策管理系统,为电厂进行全厂生产运营决策提供全面的技术支撑。帮助电厂管理层和决策层全面掌握电厂生产、建设、经营和管理的实时信息,并以此为基础,监控问题、分析问题、预测问题和协同处理问题。

以全寿命周期管理理论为基础的设备数据链融合技术(“互联网+”、“云平台”),和预测性检修技术为代表的设备智能诊断与检修管理技术(大数据、工业4.0),构成智能诊断和检修技术主体。

智能诊断和检修。智能诊断的逐步应用,智能检修的推行,实现可预测性维修管理,延长检修周期,降低检修费用。

智能诊断和检修涉及机组(设备)全寿命周期分析和可预测性检修分析理论体系,覆盖设备数字化监测、系统智慧化评估、机组智能化管理,具体建设内容:机组全寿命管理系统、机组/设备状态在线监测与预警诊断系统,锅炉受热面在线寿命评估与状态监测系统,管道在线寿命评估与状态监测系统,智能巡点检管理系统等。

机组全寿命管理系统。建立机组全流程管理,具体包括机组监测、评估、管理三个基本流程管理,实现机组状态监测、评估、管理流程管理;机组风险监测、评估、管理流程管理;和机组寿命监测、评估、管理流程管理,综合来实现机组全寿命管理。

机组/设备状态在线监测与预警诊断系统。采用人工智能、模式识别和先进的大数据挖掘技术,基于机组/设备的实时/历史运行数据,分析设备参数间的关联关系,捕捉设备运行的细微变化,分析设备劣化趋势,实现主机、辅机各种设备运行状态的在线监测、故障预警、诊断分析。它能挖掘设备之间的耦合性、关联性、系统性关系,提供可预知性的运行性能监测及故障智能预警和诊断分析。

锅炉受热面在线寿命评估与状态监测系统。利用系统锅炉设计、制造、试验等各种参数指标,和历史与当前的检验检测数据,及曾经的各种运行检修记录等基础数据,建立锅炉受热面运行监测模型,通过数据分析、模型计算、专业评估等方法在线预测锅炉管的残余寿命、在线监测氧化皮生长脱落风险,并给出锅炉运行与检修的建议。

管道在线寿命评估与状态监测系统。利用管道上装有的温度、压力、流量等测点或监测仪器仪表数据,利用大数据分析技术,实时监测并分析管道的运行状态,评价管道的老化、损伤、故障、失效等问题,在线评估管道的残余寿命、评判管道的运行风险,并对管道的潜在非正常状态提前预警,有效避免管道安全事故的发生。

以三维可视化技术进行三维建模,利用无线互联网和物联网技术进行机器人智能巡检点。

针对设备现场点检工作特性,实现智能化点检和设备台账管理。场点检测数据自动采集,兼具在线和脱机两种使用模式,在现场即可完成任务工单处理下达、消缺策划、工作票签发、物资领用、任务下达,实现设备台账及履历、图纸资料、工艺逻辑、保护定值查询,也可以实时查看SIS画面和趋势。同时利用VR/AR技术,实现可视化智能巡检点。充分利用机器人,对高空电缆沟,管沟以及高空平台,冷却塔和烟囱等进行无人监测,检测和清洗等。

基于大数据云计算进行分析,为电站安全运行和生产管理以及竞价上网等科学决策提供依据。

同时,我国煤矿行业也在大力推广数字煤矿建设。各企业充分利用过去各种自动化和信息化平台,完善建设和运营中的数据链,建立智能化模块,设立事故预警与在线诊断系统,对生产过程大数据进行分析,为煤矿安全生产做出科学决策。除了智能化软件建设外,在煤矿劳动强度大的井下作业,要大力推广采用机器人采矿,对采矿生产线进行智能机器人巡检。例如,中煤集团认为先进煤矿开采正在向信息化,自动化,智能化方向发展,智能化开采日益成为未来煤矿开采业发展的核心内容,目前集团在大力推广智能煤矿建设,实现设施标准化,生产自动化,管理信息化,办公移动化,决策智能化,从而保证煤矿的安全与高效生产。

我国的石油天然气行业是能源行业较早实施智能化建设的。目前,中石油、中石化和中海油三大集团分别建立了集团级、分公司级以及厂级的在线预警和专家诊断系统,对整个生产过程和管理过程进行智能化决策。当然由于石油行业的防火等级特别高,对于无线互联网以及智能机器人的应用还不是十分普遍,但随着机器人和互联网技术的提高,未来应用空间还是十分巨大的。

我国人工智能和数字化技术在能源行业中的应用大大提高了能源行业的建设、运行和管理水平,为能源企业减员增效,节能环保做出卓越贡献,值得大力提倡。


[责任编辑:王小义]

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