国家高新技术企业

一、系统概述

      公司与浙江大学能源清洁利用国家重点实验室紧密合作,以浙江大学基于燃烧特性预测的智能配煤模块为核心,利用人工智能、大数据、工业互联网等前沿技术,将智能化理念从目前的虚拟现实、智能辅助升级为智能生产的核心目标导向,提出了智能燃料不仅是智能化燃料管理,更是为锅炉安全、经济、环保运行服务的智能燃料服务系统的研发思路,研发出了具有国内领先水平的燃煤电厂智能燃料系统。系统已成功在多家大型燃煤电厂投入运行。

除常规燃料管理功能外,更具有以下功能与特点:

  • 燃料全流程全环节煤量、煤质智能监控与平衡分析。

  • 煤场储煤堆损智能预测与煤堆智能流转。

  • 入炉煤分煤种采样、计量,实现燃料全流程精准管控。

  • 将配煤方法从常规的煤质指标计算升级为燃烧特性预测。

  • 将锅炉效率(或发电燃煤成本)、NOx纳入智能配煤目标。

  • 智能掺烧与基于锅炉实际特性的优化燃烧预测紧密耦合。

  • 智能掺烧融入磨煤机上煤方式对锅炉优化燃烧的影响。

  • 煤仓智能分层,精准获取实时燃烧煤种、煤质。

  • 精准实时锅炉效率及发电煤耗正平衡测算。

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二、系统组成及功能

系统平台:利用工业互联网技术,将斗轮机、卸船机等输煤设备及其他系统数据接入系统平台,多维度获取和分析燃料运行过程人、机、料的关联数据,极大丰富燃料管理手段。

燃料智能调度管理系统:利用智能配煤掺烧决策技术,实现来煤、堆煤、上煤(配煤)的智能调度管理。

燃料智能运行管理系统:利用输煤系统的全自动智能控制,处理分析生产现场的感知数据,并在线智能执行智能上煤(配煤)、智能堆煤的调度指令。

锅炉实时运行管理系统:实时分析和监测煤仓内煤种分层,实时精准预测入炉燃烧煤种切换时间,实时辨识实际燃烧煤种及其煤质;监测锅炉实际运行指标。

智能数据分析系统:实现各批次煤种在电厂流转过程中对煤量和煤质的实时跟踪和智能平衡分析,为智能配煤掺烧、堆煤、上煤、锅炉运行提供精确的煤量煤质信息,更为电厂燃煤采购、煤量煤质管理、燃煤成本管理、锅炉燃烧优化、锅炉运行参数追溯与诊断提供可靠的指导依据。

三、技术特点

 全面性、系统性、融合多种技术的生产管控智能化解决方案

基于智能电厂框架,通过感知、控制、信息和算法等多种技术的融合应用,将电厂输煤线从目前的自动化、数字化水平提升到工业智能化水平,提出了一条赋能智能生产的智能电厂升级改造技术路线。

一个全新的实时燃料管控系统平台

将DCS、PLC、SIS等生产控制数据与ERP、EAM、OA等信息管理数据进行异构融合,开发了基于实时数据的智能燃料管控系统。

基于规则引擎的专家规则库

将煤场调度原则、煤种搭配历史经验、煤场存煤限值等管理经验整理为专家规则库中的规则,以保障煤场供应安全作为智能配煤掺烧的前提条件。

基于燃烧结果预测的智能配煤掺烧技术

建立评价体系,利用机器人学习算法对配煤方案的燃烧结果进行预测和评分,并创新性地将燃煤燃烧特性、锅炉运行特性纳入上煤方案生成的依据,根据实时煤场存煤数据自动生成上煤方案。

基于燃料特征码的全流程追踪技术

通过车(船)次,煤种等关键信息,生成唯一的燃料特征码,结合卸煤设备的运行状态、输煤皮带的时序分析、斗轮机的精确定位、煤场的三维分层数据,对当前输煤系统煤流的燃料特征码进行实时追踪,解决了锅炉排放数据与对应燃烧的煤种、煤质数据的数据链断裂问题。

煤仓智能分层及入炉煤煤种煤质实时监测技术

 利用燃料特征码,结合相关设备运行状态及实时煤场存煤数据,开发了煤仓智能分层技术,实现了对煤仓内煤种分布的实时动态监测,并对入炉煤煤种的切换进行预测。

基于深度学习的输煤生产安全监测技术

利用机器视觉、深度学习等先进技术,实现无间断的输煤系统安全监测,对人员侵入、皮带跑偏、皮带撕裂、皮带打滑、托辊卡死等事件与故障进行预警及诊断,使输煤生产更安全、更经济。

四、显著效益

l 通过智能堆损预测、智能配煤掺烧、燃煤成本预测、燃烧污染物预测等,提高经济适烧煤种的周转率,优化经济适烧煤种的采购,降低燃煤堆场热值损失,最终有效降低电厂发电燃煤成本。

l通过自动化和智能化,包括数据全程在线、决策智能化、作业流程自动化、管理精细化,提高燃料运行和燃料管理的效率,节约人力成本和系统运行及维护成本;提高可靠性,保障机组运行安全性和环保性,保护运行人员健康。