引言：

華潤(rùn)電力控股有限公司（簡(jiǎn)稱“華潤(rùn)電力”）是中國(guó)效率最高、效益最好的綜合能源公司之一，業(yè)態(tài)涉及火電、煤炭、風(fēng)電、水電、分布式能源、核電、光伏發(fā)電等領(lǐng)域。十九大報(bào)告指出，要推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命，構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系。能源技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)的深度融合，正在推動(dòng)火力發(fā)電行業(yè)和電力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為有效應(yīng)對(duì)電力市場(chǎng)改革深化、煤炭成本居高不下、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)日益嚴(yán)苛等外部條件的挑戰(zhàn)，應(yīng)用先進(jìn)的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、人工智能等技術(shù)建設(shè)一套貫通生產(chǎn)、服務(wù)運(yùn)營(yíng)、提升價(jià)值的火電集中監(jiān)測(cè)與分析專家系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱：CSASS）成為華潤(rùn)電力卓越運(yùn)營(yíng)“1211”戰(zhàn)略的重要平臺(tái)。

一、 項(xiàng)目概況

世界能源格局深刻調(diào)整、我國(guó)電力供需總體寬松、環(huán)境資源約束不斷加強(qiáng)的新時(shí)期，電力工業(yè)發(fā)展面臨一系列新形勢(shì)、新挑戰(zhàn)。構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字化平臺(tái)，成為火電企業(yè)應(yīng)對(duì)顛覆環(huán)境下激烈競(jìng)爭(zhēng)的共同之道。華潤(rùn)電力將分布于不同地域、不同項(xiàng)目電廠的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中采集、處理、存儲(chǔ)、挖掘并進(jìn)行集中監(jiān)測(cè)與分析，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)大數(shù)據(jù)算法，打通、整合、協(xié)同產(chǎn)業(yè)鏈，從而提升企業(yè)產(chǎn)業(yè)集群效率。CSASS是華潤(rùn)電力落實(shí)華潤(rùn)集團(tuán)“華潤(rùn)匯”戰(zhàn)略，打造行業(yè)安全可靠生產(chǎn)、高效運(yùn)行、綠色環(huán)保的標(biāo)桿，構(gòu)建專業(yè)知識(shí)和能力高地，引領(lǐng)行業(yè)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的重要抓手。

1. 項(xiàng)目背景

當(dāng)前，全球新一輪能源變革正在興起，加快能源行業(yè)向清潔、低碳、高效的方向轉(zhuǎn)型發(fā)展，已經(jīng)成為世界各國(guó)的自覺行動(dòng)。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下，對(duì)于以火電裝機(jī)為主的發(fā)電企業(yè)，面臨市場(chǎng)需求放緩、設(shè)備利用小時(shí)降低、電價(jià)下滑、燃煤成本不斷攀升、資產(chǎn)運(yùn)維日益復(fù)雜、節(jié)能環(huán)保要求更加嚴(yán)格等巨大挑戰(zhàn)。在面臨挑戰(zhàn)的同時(shí)，火力發(fā)電企業(yè)也迎來了電力市場(chǎng)化改革的機(jī)遇。十三五"是電力工業(yè)加快轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要機(jī)遇期。在世界能源格局深刻調(diào)整、我國(guó)電力供需總體寬松、環(huán)境資源約束不斷加強(qiáng)的新時(shí)期，電力工業(yè)發(fā)展面臨一系列新形勢(shì)、新挑戰(zhàn)。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，增長(zhǎng)速度換擋，結(jié)構(gòu)調(diào)整加快，發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換，節(jié)能意識(shí)增強(qiáng)，全社會(huì)用電增速明顯放緩。局部地區(qū)電力供過于求，設(shè)備利用小時(shí)數(shù)偏低，電力系統(tǒng)整體利用效率下降。電力供應(yīng)將進(jìn)入持續(xù)寬松的新階段。

對(duì)于火力發(fā)電行業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新與融合將是能源轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力量。能源技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)的深度融合，正在推動(dòng)火力發(fā)電行業(yè)和電力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字化平臺(tái)，成為火電企業(yè)應(yīng)對(duì)顛覆環(huán)境下激烈競(jìng)爭(zhēng)的共同之道。

中國(guó)政府在2015年正式提出了“中國(guó)制造2025造和“互聯(lián)網(wǎng)+聯(lián)的概念，為中國(guó)制造業(yè)升級(jí)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了政策支持。國(guó)務(wù)院印發(fā)《中國(guó)制造2025》提出了“通過‘三步走’實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)”，并將“推進(jìn)信息化與工業(yè)化深度融合”納入戰(zhàn)略任務(wù)重點(diǎn)，電力裝備是十大重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域之一。國(guó)務(wù)院印發(fā)《深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出，圍繞制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合關(guān)鍵環(huán)節(jié)，積極培育新模式新業(yè)態(tài)，強(qiáng)化信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)支撐，完善信息安全保障，夯實(shí)融合發(fā)展基礎(chǔ)，營(yíng)造融合發(fā)展新生態(tài)，充分釋放“互聯(lián)網(wǎng)+聯(lián)的力量，發(fā)展新經(jīng)濟(jì)，加快推動(dòng)“中國(guó)制造”提質(zhì)增效升級(jí)。當(dāng)前全球主要國(guó)家掀起了新一輪以“信息技術(shù)與制造業(yè)融合”為共同特征的工業(yè)革命，加速發(fā)展新一代信息技術(shù)，并推動(dòng)其與全球工業(yè)系統(tǒng)的深入融合，以期搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。無(wú)論是歐美老牌國(guó)家制造業(yè)的重振，還是中國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，工業(yè)大數(shù)據(jù)都將發(fā)揮重要作用。創(chuàng)新發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)必將成為未來提升制造業(yè)生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素。競(jìng)爭(zhēng)形態(tài)的日趨激烈、商業(yè)模式的瞬息萬(wàn)變、對(duì)信息透明和網(wǎng)絡(luò)信息安全史無(wú)前例的要求數(shù)字化帶來的這一切既是企業(yè)的巨大挑戰(zhàn)又是千載難逢的機(jī)遇。如何充分利用這些海量數(shù)據(jù)，來創(chuàng)造價(jià)值，是每一個(gè)現(xiàn)代化行業(yè)和企業(yè)成功的關(guān)鍵因素。

2. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介

1、 華潤(rùn)電力在多年的企業(yè)發(fā)展過程中，形成了“火電為主、控制上下游、多業(yè)態(tài)協(xié)同、實(shí)現(xiàn)低成本競(jìng)爭(zhēng)”的發(fā)展模式。在新的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)條件下，華潤(rùn)電力迫切需要推進(jìn)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展，打造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力?；痣?CSASS 分析專家系統(tǒng)是華潤(rùn)電力落實(shí)集團(tuán)“華潤(rùn)匯”戰(zhàn)略，打造行業(yè)安全可靠生產(chǎn)、高效運(yùn)行、綠色環(huán)保的標(biāo)桿，構(gòu)建專業(yè)知識(shí)和能力高地，引領(lǐng)行業(yè)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的重要抓手。

2、 CSASS是基于設(shè)備管理、服務(wù)運(yùn)營(yíng)管理的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷云平臺(tái)。通過匯集海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等先進(jìn)算法，結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和華潤(rùn)電力的技術(shù)積淀，全方位、多維度對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析與診斷，為機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保運(yùn)行提供建議和優(yōu)化方案。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)在于它能夠感知人類無(wú)法達(dá)到的細(xì)度，并實(shí)現(xiàn)輔助人的判斷，我們相信隨著技術(shù)的發(fā)展CSASS最終能夠代替人實(shí)現(xiàn)分析與診斷。

3、 CSASS系統(tǒng)整體實(shí)施采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)處理、分析技術(shù)，采用微服務(wù)框架，基于工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，PaaS層得以實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣層、IaaS層產(chǎn)生的電廠海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高質(zhì)量的傳輸、存儲(chǔ)與管理。另一方面，利用工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)，將現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建，支撐電廠各種分析應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)。通過傳感器與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)電廠運(yùn)行狀況、設(shè)備自身狀態(tài)進(jìn)行實(shí)施采集、建模、分析，從而實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)、故障診斷預(yù)警等服務(wù)，創(chuàng)造新的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型。

3. 項(xiàng)目目標(biāo)

1、在“十三五”業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃指引下，為了更好的應(yīng)對(duì)電力市場(chǎng)改革，打造華潤(rùn)電力核心競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)下階段必須要推動(dòng)創(chuàng)新，在電力領(lǐng)域建立標(biāo)桿示范作用，引領(lǐng)電力行業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理，促進(jìn)華潤(rùn)電力實(shí)現(xiàn)電力生產(chǎn)的有效管控和高效運(yùn)營(yíng)。通過建設(shè)一個(gè)匯集各項(xiàng)目公司離散數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能等高級(jí)人工智能算法來輔助專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行集中監(jiān)測(cè)與分析，從而有效推動(dòng)華潤(rùn)電力運(yùn)營(yíng)管理的流程化、 標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化、信息化、移動(dòng)化、開放化、智能化，達(dá)到提升效益、提高效率的目標(biāo)。

2、CSASS分析專家系統(tǒng)依托云平臺(tái)設(shè)計(jì)了設(shè)備預(yù)警、高級(jí)診斷、RCM、自動(dòng)優(yōu)化、能耗分析、負(fù)荷優(yōu)化、燃料分析、技術(shù)監(jiān)控等8大功能應(yīng)用模塊和一個(gè)大數(shù)據(jù)分析模塊，功能應(yīng)用模塊圍繞提高機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、可靠性和快速性等方面設(shè)置，使得機(jī)組能夠在確保安全、環(huán)保性的同時(shí)提高運(yùn)營(yíng)管理水平。

二、項(xiàng)目實(shí)施概況

1. 項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容

火電CSASS是一套貫通生產(chǎn)、管理的具備自成長(zhǎng)能力系統(tǒng)，通過構(gòu)建海量數(shù)據(jù)的云平臺(tái)，匯集國(guó)內(nèi)外專家經(jīng)驗(yàn)和華潤(rùn)電力的技術(shù)沉淀，采用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等先進(jìn)算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，多參數(shù)、多維度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，為機(jī)組安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供建議和優(yōu)化方案，為控股、大區(qū)、項(xiàng)目公司運(yùn)營(yíng)提供綜合報(bào)告和決策支持。

按照方案合理、責(zé)任明確、經(jīng)濟(jì)高效、客觀務(wù)實(shí)、便于操作的原則，將CSASS劃分為下面三個(gè)部分：

第一部分、（CSASS平臺(tái)-數(shù)據(jù)采集與集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)）：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)（包括數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)采集、專用軟硬件、畫面等），原有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容。

第二部分、（CSASS平臺(tái)-系統(tǒng)集成與展示）：負(fù)責(zé)關(guān)系型數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)（包括數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)整合、專用軟硬件等），實(shí)現(xiàn)平臺(tái)整合、環(huán)保預(yù)警診斷、實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)、實(shí)時(shí)成本核算、展示、綜合報(bào)表，含存儲(chǔ)、 服務(wù)器、虛擬化軟件等通用軟硬件采購(gòu)。

第三部分、（CSASS平臺(tái)-分析專家系統(tǒng)）：負(fù)責(zé)非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)編碼原則及編碼清單，完成與數(shù)據(jù)采集與集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和系統(tǒng)集成與展示體統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析、技術(shù)監(jiān)控、設(shè)備預(yù)警診斷、以可靠性為中心的維護(hù)（RCM）、性能分析及優(yōu)化、燃料分析及優(yōu)化、自動(dòng)品質(zhì)評(píng)估、實(shí)時(shí)負(fù)荷調(diào)度等功能。

系統(tǒng)主要內(nèi)容如圖1所示：

圖1 CSASS系統(tǒng)架構(gòu)圖

展示層提供WEB的統(tǒng)一訪問入口；平臺(tái)服務(wù)層主要包括運(yùn)維專業(yè)的智能服務(wù)、流程服務(wù)以及報(bào)表服務(wù)；數(shù)據(jù)層主要包括實(shí)施數(shù)據(jù)服務(wù)、關(guān)系數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中儲(chǔ)存、以及服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)部分，此外，服務(wù)層還實(shí)現(xiàn)于企業(yè)各種基礎(chǔ)信息系統(tǒng)資源的集成和利用，提高了服務(wù)的使用價(jià)值和運(yùn)維工作的協(xié)作性。主體技術(shù)架構(gòu)如圖2所示：

圖2 CSASS工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)層級(jí)上具體劃分如下：

數(shù)據(jù)采集層，包括時(shí)序數(shù)據(jù)采集與治理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集與治理和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)處理。海量工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有7*24 小時(shí)持續(xù)發(fā)送，存在峰值和滯后等波動(dòng)，質(zhì)量問題突出等特點(diǎn)。針對(duì)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要構(gòu)建同時(shí)兼顧可擴(kuò)展性和處理性能的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理層，包括大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和管理功能，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)安全管理和數(shù)據(jù)共享管理技術(shù)體系。

數(shù)據(jù)分析層，包括基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)功能，其中基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)包括并行計(jì)算技術(shù)、流計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算技術(shù)。在此之上構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)功能來管理和調(diào)度工業(yè)大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)服務(wù)層是利用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)外提供服務(wù)的功能層。包括數(shù)據(jù)訪問服務(wù)和數(shù)據(jù)分析服務(wù)。其中數(shù)據(jù)訪問服務(wù)對(duì)外提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)內(nèi)所有原始數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)和分析結(jié)果數(shù)據(jù)的服務(wù)化訪問接口和功能；數(shù)據(jù)分析服務(wù)對(duì)外提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)上積累的實(shí)時(shí)流處理模型、機(jī)理模型、統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的服務(wù)化接口。數(shù)據(jù)服務(wù)層提供平臺(tái)各類數(shù)據(jù)源與外界系統(tǒng)和應(yīng)用程序的訪問共享接口，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的各類原始、加工和分析結(jié)果數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用和外部系統(tǒng)的對(duì)接集成。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層，主要面向工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，包括數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)。綜合原始數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)和分析結(jié)果數(shù)據(jù)，通過可視化技術(shù)，將多來源、多層次、多維度數(shù)據(jù)以更為直觀簡(jiǎn)潔的方式展示出來，易于理解分析，提高決策效率。綜合利用微服務(wù)開發(fā)框架，基于工業(yè)大數(shù)據(jù)管理、分析技術(shù)快速實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)與迭代，構(gòu)建面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)需求的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本與增效。數(shù)據(jù)應(yīng)用層生成可視化、告警、預(yù)測(cè)決策、控制等不同的應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)智能化設(shè)計(jì)、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造、智能化服務(wù)和個(gè)性化定制。

CSASS分析專家系統(tǒng)主要技術(shù)方案如圖3~圖11所示：

圖3 設(shè)備預(yù)警模塊技術(shù)方案

圖4 高級(jí)診斷技術(shù)方案

圖5 RCM模塊技術(shù)方案

圖6 能耗分析模塊技術(shù)方案

圖7 自動(dòng)評(píng)估模塊技術(shù)方案

圖8 負(fù)荷優(yōu)化模塊技術(shù)方案

圖9 燃料分析模塊技術(shù)方案

圖10 技術(shù)監(jiān)控模塊技術(shù)方案

圖11 大數(shù)據(jù)分析模塊技術(shù)方案

2. 關(guān)鍵技術(shù)及重點(diǎn)解決問題

CSASS系統(tǒng)重點(diǎn)解決的問題和采用的核心技術(shù)

項(xiàng)目重點(diǎn)解決的問題和采用的核心技術(shù)包括：

1、通過閾值調(diào)優(yōu)算法及設(shè)備模型拆分降低預(yù)警系統(tǒng)漏報(bào)率、誤報(bào)率，不斷減輕人員工作強(qiáng)度；

2、通過NLP、SDA和規(guī)則診斷結(jié)合的方法，并不斷豐富案例庫(kù)，以合并診斷來提高診斷準(zhǔn)確率；

3、通過多重?cái)?shù)據(jù)重構(gòu)方法提高性能指標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確率；

4、通過自動(dòng)回路在線閉環(huán)辨識(shí)方法建立控制回路仿真提高自動(dòng)回路參數(shù)整定有效性；

5、通過基于實(shí)時(shí)對(duì)照的啟停評(píng)價(jià)方法建立機(jī)組啟停模型，評(píng)價(jià)機(jī)組啟停過程；

6、通過采用粒子群（PSO）等算法對(duì)多級(jí)在線熱負(fù)荷分配，滿足多目標(biāo)優(yōu)化；

7、通過歷史檢修案例與在線數(shù)據(jù)結(jié)合的方法對(duì)火電設(shè)備可靠度在線計(jì)算，實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠度在線評(píng)估。

并且在后續(xù)逐步研究：

8、鍋爐結(jié)焦預(yù)警建模技術(shù)；

9、基于故障模式的合并診斷技術(shù)；

10、基于歷史數(shù)據(jù)挖掘的動(dòng)態(tài)標(biāo)桿尋優(yōu)技術(shù)；

11、機(jī)組復(fù)雜回路在線閉環(huán)建模技術(shù)；

12、機(jī)組在線健康度評(píng)價(jià)技術(shù)；

13、設(shè)備模型自適應(yīng)調(diào)優(yōu)技術(shù)；

14、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與規(guī)則模型融合的在線診斷技術(shù)；

15、機(jī)組自動(dòng)調(diào)節(jié)回路在線評(píng)估技術(shù)；

CSASS系統(tǒng)采用當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的最新成果，融合自然語(yǔ)言處理、智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)算法、機(jī)理分析相結(jié)合，在機(jī)組可靠性與經(jīng)濟(jì)性兩大主線所包含的諸多應(yīng)用功能中，取得設(shè)備預(yù)警、高級(jí)診斷、以可靠性為中心的維護(hù)、數(shù)據(jù)重構(gòu)、自動(dòng)優(yōu)化、負(fù)荷優(yōu)化等多項(xiàng)行業(yè)內(nèi)的技術(shù)突破，并以技術(shù)監(jiān)控為抓手，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與運(yùn)營(yíng)的深度融合。后續(xù)系統(tǒng)還將逐步遷移到國(guó)際上先進(jìn)的基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)云平臺(tái)——MindSphere平臺(tái)上，建立實(shí)際物理設(shè)備與數(shù)字對(duì)象之間的映射關(guān)系，構(gòu)建實(shí)際與虛擬世界的數(shù)字雙胞胎模型，并以微服務(wù)和MindApp的形式將各業(yè)務(wù)功能遷移到MindSphere平臺(tái)上。

3. 應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用效果

應(yīng)用案例一：

CSASS系統(tǒng)目前已完成目前CSASS項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集與集中監(jiān)測(cè)、系統(tǒng)集成與展示已完成華潤(rùn)電力九個(gè)大區(qū)共28家電廠69臺(tái)機(jī)組的數(shù)據(jù)接入，形成了電力行業(yè)世界領(lǐng)先的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，形成統(tǒng)一的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，破除了項(xiàng)目公司間的數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度涵蓋了一個(gè)機(jī)組大修周期，并且與SIS、ERP、FOS、財(cái)務(wù)預(yù)算等系統(tǒng)建立關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)接口，接入項(xiàng)目公司現(xiàn)場(chǎng)測(cè)點(diǎn)、燃料、財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)。

圖12 數(shù)據(jù)集成與展示

通過設(shè)備預(yù)警、以可靠性為中心的維護(hù)、環(huán)保預(yù)警等功能提高設(shè)備安全可靠性，探索狀態(tài)檢修及全周期壽命管理，取得初步成果。

通過燃料分析、能耗分析、負(fù)荷優(yōu)化等模塊對(duì)提高機(jī)組經(jīng)濟(jì)性，探索新技術(shù)路線對(duì)節(jié)能的促進(jìn)作用，積累了相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

通過自動(dòng)優(yōu)化、高級(jí)診斷、綜合報(bào)表等實(shí)現(xiàn)了機(jī)組的靈活性提高，并降低現(xiàn)場(chǎng)工作人員勞動(dòng)強(qiáng)度。

針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際存在的痛點(diǎn)問題，采取了一系列突破性的技術(shù)創(chuàng)新，并取得了初步的成果。如圖13所示：

圖13 CSASS系統(tǒng)取得的初步成果

應(yīng)用案例二：

通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)（SVM、GMM、RGMM）等高級(jí)人工智能算法建立火電廠各設(shè)備、系統(tǒng)不同參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并形成實(shí)時(shí)預(yù)警監(jiān)視，當(dāng)設(shè)備或系統(tǒng)的參數(shù)出現(xiàn)與正常規(guī)律不一致的情況，產(chǎn)生預(yù)警，可以比人更早的發(fā)現(xiàn)一些設(shè)備早期的故障征兆，對(duì)于提早發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障、提早處理，防止問題擴(kuò)大具有顯著的作用。

目前設(shè)備預(yù)警模塊已經(jīng)對(duì)華潤(rùn)電力內(nèi)部多家項(xiàng)目公司的設(shè)備早期故障提出了預(yù)警信息，模型誤報(bào)率達(dá)到30%以內(nèi)，漏報(bào)率0次/年。防止了多起設(shè)備故障的擴(kuò)大，避免了進(jìn)一步的經(jīng)濟(jì)損失，為設(shè)備的可靠性提供了保障。

圖14 提前8小時(shí)發(fā)現(xiàn)空預(yù)器

圖15 提前6小時(shí)發(fā)現(xiàn)#3高加泄漏故障

應(yīng)用案例三：

診斷模塊應(yīng)用：

（1） 電機(jī)軸承溫度高

南京化學(xué)工業(yè)園熱電有限公司2018年10月29日從預(yù)警系統(tǒng)推送至診斷系統(tǒng)一條告警信息：“前置泵電機(jī)軸承溫度高”，診斷系統(tǒng)根據(jù)告警信息推薦的案例中詳細(xì)介紹了前置泵電機(jī)軸承溫度高的主要原因與處理方法，用戶參考推薦案例，判斷軸承溫度高的原因?yàn)闈?rùn)滑油過量，通過調(diào)整自動(dòng)加油裝置的加油頻率解決了該問題，而這一案例也作為新的案例進(jìn)入了知識(shí)庫(kù)，當(dāng)該問題再次發(fā)生時(shí)，診斷系統(tǒng)會(huì)立即推送該案例給用戶，起到知識(shí)傳承的作用，診斷過程參見圖16。

圖16 電機(jī)軸承溫度高診斷案例

（2） 低加疏水閥位反饋異常

告警描述：17#低壓加熱器正常疏水調(diào)節(jié)門閥位反饋高。

原因分析：負(fù)荷快速變化，凝結(jié)水流量快速變化，導(dǎo)致低加水位快速波動(dòng)，低加正常疏水調(diào)閥調(diào)節(jié)速率跟不上。

解決方案：

①負(fù)荷變化時(shí)加強(qiáng)調(diào)整，減少凝結(jié)水波動(dòng)。

②關(guān)注低加水位跟蹤情況，若正常疏水調(diào)閥調(diào)節(jié)滯后，安排就地對(duì)調(diào)閥進(jìn)行檢查。

③做好事故預(yù)想，防止低加跳閘。

具體診斷過程參見圖17。

圖17 低加疏水閥位反饋異常診斷

（3） 一次風(fēng)機(jī)軸承振動(dòng)大

告警描述：一次風(fēng)機(jī)軸承X、Y方向振動(dòng)大；一次風(fēng)機(jī)電機(jī)軸承X、Y方向振動(dòng)大。

原因分析：低負(fù)荷時(shí)兩側(cè)風(fēng)機(jī)并列運(yùn)行，調(diào)整時(shí)偶有搶風(fēng)現(xiàn)象，導(dǎo)致振動(dòng)小幅波動(dòng)，目前已正常。

解決方案：運(yùn)行人員在機(jī)組低負(fù)荷時(shí)，加強(qiáng)對(duì)風(fēng)煙系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)監(jiān)視，及時(shí)調(diào)整兩側(cè)風(fēng)機(jī)運(yùn)行風(fēng)量。

具體診斷過程參見圖18。

圖18 一次風(fēng)機(jī)軸承振動(dòng)大

應(yīng)用案例四：

通過制定各設(shè)備的拆解結(jié)構(gòu)關(guān)系，失效原因分類，不同部件的可靠性壽命時(shí)間，檢修成本等，并與實(shí)際檢修記錄相結(jié)合，建立以可靠性為中心的維護(hù)優(yōu)化策略，通過調(diào)整和比對(duì)不同的檢修方案，優(yōu)化現(xiàn)有的檢修策略，達(dá)到消除設(shè)備欠修，避免設(shè)備過修的目的，在整體保障設(shè)備可靠性的同時(shí)，降低檢修費(fèi)用。為設(shè)備的經(jīng)濟(jì)性提供了支撐。

圖19 調(diào)整循環(huán)水泵的檢修項(xiàng)目，對(duì)檢修費(fèi)用進(jìn)行優(yōu)化

圖20 對(duì)比優(yōu)化后的設(shè)備可靠度隨時(shí)間變化的關(guān)系

應(yīng)用案例四：

通過建立熱控調(diào)節(jié)回路模型，對(duì)電廠的控制回路參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)及優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)解決調(diào)節(jié)回路無(wú)法投入或調(diào)節(jié)效果不佳的問題。使機(jī)組調(diào)節(jié)更迅速、準(zhǔn)確，提高機(jī)組的安全穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性與靈活性。

圖21 優(yōu)化前與優(yōu)化后的調(diào)節(jié)性能變化，調(diào)節(jié)更迅速準(zhǔn)確

圖22 優(yōu)化前后的氧量分布，優(yōu)化后氧量控制更準(zhǔn)確

應(yīng)用案例五：

負(fù)荷分配采用粒子群算法對(duì)負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化分配，從而獲得最優(yōu)的負(fù)荷分配，現(xiàn)階段各廠采用等微增的方式對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分配，但等微增方式無(wú)法對(duì)多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行分配輸出，且要求分配函數(shù)單調(diào)，容易陷入局部最優(yōu)，粒子群算法則可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，且能夠更大限度的尋找到全局最優(yōu)。針對(duì)江蘇電網(wǎng)暫不能實(shí)現(xiàn)廠級(jí)電負(fù)荷調(diào)度情況，專門開發(fā)了鎖定電負(fù)荷，分配熱負(fù)荷的優(yōu)化模式，以滿足供熱機(jī)組節(jié)能要求。負(fù)荷分配模塊還可根據(jù)大區(qū)各機(jī)組進(jìn)行自定義配置，靈活劃分機(jī)組群，以實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的靈活分配。

實(shí)時(shí)負(fù)荷分配模塊2019年8月22日在化工園的#4和#5機(jī)組進(jìn)行了實(shí)時(shí)負(fù)荷分配的試驗(yàn)，分別進(jìn)行了單機(jī)電負(fù)荷210MW、230MW下供熱負(fù)荷轉(zhuǎn)移的實(shí)時(shí)負(fù)荷優(yōu)化效果驗(yàn)證。試驗(yàn)效果如下表所示，結(jié)果表明：扣除供熱變化因素，優(yōu)化節(jié)能量折合標(biāo)煤1.8t/h，210MW下供熱負(fù)荷轉(zhuǎn)移的試驗(yàn)結(jié)果，優(yōu)化后的約合全廠發(fā)電煤耗下降4.25g/kWh，230MW下供熱負(fù)荷轉(zhuǎn)移的試驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的約合全廠發(fā)電煤耗下降2.05g/kWh。實(shí)際節(jié)能量根據(jù)負(fù)荷、工況不同，較平均分配有1~5g/kWh的下降。

圖23 第一次驗(yàn)證圖

圖24 第二次驗(yàn)證圖

應(yīng)用案例六：

CSASS技術(shù)監(jiān)控模塊收錄現(xiàn)行常用技術(shù)監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)851項(xiàng)，和ADS模塊共享經(jīng)驗(yàn)2668條，為用戶提供快速高效資料支撐。輔助項(xiàng)目公司完成線上問題閉環(huán)管理1805項(xiàng)。完成線上重要離線數(shù)據(jù)報(bào)告填報(bào)共1079項(xiàng)。項(xiàng)目公司進(jìn)行線上技術(shù)監(jiān)督活動(dòng)或會(huì)議共628次，完成會(huì)議待辦任務(wù)建立和跟蹤105項(xiàng)。

圖25 計(jì)劃執(zhí)行情況對(duì)比圖及速報(bào)數(shù)量對(duì)比

三、下一步實(shí)施計(jì)劃

1. 計(jì)劃1

后續(xù)系統(tǒng)還將逐步遷移到國(guó)際上先進(jìn)的基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)云平臺(tái)——MindSphere平臺(tái)上，建立實(shí)際物理設(shè)備與數(shù)字對(duì)象之間的映射關(guān)系，構(gòu)建實(shí)際與虛擬世界的數(shù)字雙胞胎模型，并以微服務(wù)和MindApp的形式將各業(yè)務(wù)功能遷移到MindSphere平臺(tái)上。

2. 計(jì)劃2

將推廣CSASS至華潤(rùn)電力全部大區(qū)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化，監(jiān)督管理統(tǒng)一化，數(shù)據(jù)創(chuàng)值智能化，提升華潤(rùn)電力整體效益和效率。

3. 計(jì)劃3

目前已對(duì)現(xiàn)有2400多個(gè)預(yù)警模型進(jìn)行歸納、分析，總結(jié)出相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備模型，可作為以后擴(kuò)展電廠的建模的指導(dǎo)，提高建模的質(zhì)量、速度，便于新建機(jī)組建模人員的水平快速提高。同時(shí)隨著更多電廠人員加入預(yù)警建模工程，將預(yù)警模型的標(biāo)準(zhǔn)化工作持續(xù)推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)模型質(zhì)量的螺旋式上升，持續(xù)改善模型質(zhì)量，以更好地服務(wù)于現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)測(cè)。

四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果

1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)

1、企業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)采集、處理、分析、存儲(chǔ)、展示一體化。

2、CSASS項(xiàng)目整體基于先進(jìn)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)-MindSphere平臺(tái)構(gòu)建，擁有開放的標(biāo)準(zhǔn)和接口，供用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度分析和價(jià)值提煉。

3、突破傳統(tǒng)技術(shù)監(jiān)督局限，在線監(jiān)督國(guó)家、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行情況，創(chuàng)新性地融合CSASS各功能模塊輸出，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析與關(guān)鍵設(shè)備健康有關(guān)的參數(shù)、指標(biāo)，保障火電機(jī)組安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

4、技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)管理理念的創(chuàng)新，構(gòu)建智能智慧電廠。

圖26 管理理念的創(chuàng)新

5、整合現(xiàn)有資源，形成統(tǒng)一互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，完成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、功能融合的統(tǒng)一管控、整合原有系統(tǒng)并開發(fā)統(tǒng)一系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)集團(tuán)級(jí)智能化電廠的解決方案、電廠虛擬化指導(dǎo)生產(chǎn)。

圖27 四個(gè)統(tǒng)一

2. 實(shí)施效果

1、 應(yīng)用效果

1、提高設(shè)備運(yùn)行可靠性：

保證生產(chǎn)穩(wěn)定可靠是第一要?jiǎng)?wù)，設(shè)備預(yù)警模塊模塊采用多種人工智能算法，利用正常運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)警模型，當(dāng)數(shù)據(jù)間聯(lián)系發(fā)生異常時(shí)就預(yù)示著故障的可能性。它的優(yōu)勢(shì)在于能比人更早地發(fā)現(xiàn)潛在的問題征兆，并能總體提前預(yù)警1小時(shí)至數(shù)天，為調(diào)整與處置或者提前準(zhǔn)備檢修創(chuàng)造條件，避免故障擴(kuò)大，造成更大的損失。

預(yù)警模型搭建趨勢(shì)模型超2400個(gè)，規(guī)則模型1000個(gè)，模型上線率達(dá)90%，誤報(bào)率30%以內(nèi)，故障漏報(bào)率為0，形成預(yù)警報(bào)警信息25萬(wàn)條，正確預(yù)測(cè)設(shè)備劣化超550例以上，其中化工園、南熱、銅山等項(xiàng)目公司成功的預(yù)測(cè)出空預(yù)器密封片碰磨、高加泄漏、旁路泄漏、疏水閥內(nèi)漏、空預(yù)器堵塞、振動(dòng)異常、軸承溫度異常等早期劣化現(xiàn)象，將設(shè)備異常消滅在萌芽狀態(tài)。正確預(yù)測(cè)較大設(shè)備劣化超過500例；診斷系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)案例數(shù)量超過2600個(gè)，形成規(guī)則數(shù)量750個(gè)，理論上可診斷278種設(shè)備故障；預(yù)測(cè)22類設(shè)備可靠性的發(fā)展趨勢(shì)。

（1）減少鍵盤人員，降低勞動(dòng)強(qiáng)度，預(yù)警模塊實(shí)現(xiàn)輔助鍵盤功能，可減少每年每家項(xiàng)目公司運(yùn)行人員1人。

（2）減少設(shè)備的檢修及備件費(fèi)用。預(yù)警診斷模塊2019年在江蘇大區(qū)共提前預(yù)警500多次事故隱患。

（3）減少機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)次數(shù)。江蘇大區(qū)2018年非計(jì)劃停運(yùn)次數(shù)8次，2019年非計(jì)劃停運(yùn)5次。

除了發(fā)現(xiàn)潛在的問題外，系統(tǒng)還希望能夠幫助技術(shù)人員進(jìn)一步找出“病因”并開出“藥方”。高級(jí)診斷模塊中采用了自然語(yǔ)言處理（NLP）、詞向量、傳感器數(shù)據(jù)分析（SDA）等智能診斷技術(shù)的最新成果，以“中西醫(yī)結(jié)合”的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷，并推薦以往處理方案。目前的診斷成功率超過85%，通過診斷系統(tǒng)的應(yīng)用，形成華潤(rùn)電力統(tǒng)一的知識(shí)庫(kù)，使知識(shí)得以分享和傳承。

既要保證系統(tǒng)可靠性，又要降低檢修費(fèi)用，是RCM模塊所需要解決的問題。模塊采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)檢修歷史數(shù)據(jù)分析，結(jié)合設(shè)備結(jié)構(gòu)分析不同故障的可能性和設(shè)備總體可靠性，并能夠采用模擬的方法計(jì)算不同檢修方案的費(fèi)用及可靠度變化情況，以風(fēng)險(xiǎn)矩陣的方式提示不同檢修方案處于的欠修或過修狀態(tài)，為設(shè)備檢修提供量化的數(shù)據(jù)支撐。

通過對(duì)給水泵在線模擬不同的檢修方案，按照風(fēng)險(xiǎn)矩陣的提示狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)有的檢修方案基礎(chǔ)上，還可以進(jìn)一步優(yōu)化檢修策略，實(shí)現(xiàn)更好的綜合經(jīng)濟(jì)效益。

2、經(jīng)濟(jì)性：

通過經(jīng)濟(jì)性線相關(guān)模塊實(shí)施與應(yīng)用，一方面降低江蘇電網(wǎng)的考核費(fèi)；同時(shí)，江蘇大區(qū)各項(xiàng)目公司煤耗普遍下降，循泵優(yōu)化模型為每家項(xiàng)目公司帶來節(jié)能收益約20萬(wàn)元/年。低省優(yōu)化模型為一臺(tái)60萬(wàn)機(jī)組降低煤耗0.2g/kWh。建立對(duì)標(biāo)或優(yōu)化模型近10類，其中4類已產(chǎn)生明顯效果。其中板橋減溫水優(yōu)化模型投運(yùn)后，煤耗下降0.7g/KWh，化工園負(fù)荷分配優(yōu)化模型，煤耗下降4.25g/kWh。

經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)起源于能耗分析模塊，模塊通過統(tǒng)一算法，給出各機(jī)組較為全面的實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)，并向其它模塊輸出。模塊提供了靈活開放的二次計(jì)算能力和全面的對(duì)標(biāo)能力，為項(xiàng)目公司提供能耗橫向、縱向?qū)?biāo)工具及問題深入分析的手段。已在多機(jī)組供熱分配優(yōu)化、循環(huán)水泵運(yùn)行優(yōu)化等問題上取得較好的效果。

經(jīng)濟(jì)性更大的效益空間來自未來的電力現(xiàn)貨交易，負(fù)荷優(yōu)化模塊提前為這一趨勢(shì)而準(zhǔn)備，模塊通過大數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生機(jī)組歷史能耗規(guī)律，結(jié)合機(jī)組電、熱負(fù)荷的可運(yùn)行區(qū)域及安全、環(huán)保約束條件，對(duì)不同機(jī)組的電、熱負(fù)荷分配方案進(jìn)行在線優(yōu)化。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，某一供熱機(jī)組按照優(yōu)化后的熱負(fù)荷分配方案，進(jìn)行實(shí)際切換，并由在線能耗計(jì)算發(fā)現(xiàn)能耗降低約1%。

燃料分析模塊提供不同項(xiàng)目公司的燃料對(duì)標(biāo)平臺(tái)，通過對(duì)關(guān)鍵燃料指標(biāo)的對(duì)比，促進(jìn)燃料管理水平提高。同時(shí)，通過采集各模塊的安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，建立各機(jī)組的不同摻燒方式的事后評(píng)價(jià)檔案，幫助項(xiàng)目公司積累經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化摻燒方案。

3、響應(yīng)快速性：

改善各機(jī)組自動(dòng)回路投運(yùn)效果，提高AGC變負(fù)荷率；自動(dòng)生成生產(chǎn)需要的各類報(bào)表，提高工作效率；實(shí)時(shí)制定設(shè)備檢修策略，能更快出具故障診斷方案。機(jī)組自動(dòng)投入率從82%提升到89%，提高機(jī)組自動(dòng)化水平，使機(jī)組調(diào)節(jié)更靈活快速。提前數(shù)分鐘至數(shù)天發(fā)現(xiàn)設(shè)備或系統(tǒng)存在的隱患，快速發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常?？焖佾@取全控股專家經(jīng)驗(yàn)，迅速給出故障原因以及解決方案。

（1）機(jī)組反應(yīng)的快速性

技術(shù)監(jiān)控模塊將傳統(tǒng)的技術(shù)監(jiān)督工作與線上數(shù)據(jù)相結(jié)合，創(chuàng)造性地提升了固有的技術(shù)監(jiān)督模式。模塊提供專業(yè)知識(shí)、資料支持；自動(dòng)生成各項(xiàng)監(jiān)督任務(wù)并實(shí)現(xiàn)全程管理；通過采集數(shù)據(jù)完善監(jiān)督指標(biāo)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)告警體系；通過捕捉重點(diǎn)指標(biāo)，在線分析重要設(shè)備的劣化趨勢(shì)狀態(tài)；在線比對(duì)優(yōu)化機(jī)組啟動(dòng)過程數(shù)據(jù)，在保證啟動(dòng)安全性的同時(shí)，控制啟動(dòng)消耗；建立設(shè)備健康檔案，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全壽命周期健康管理。保證機(jī)組處于健康狀態(tài)，隨時(shí)準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)升降負(fù)荷。一方面，提高項(xiàng)目公司運(yùn)行水平，另一方面提高機(jī)組設(shè)備監(jiān)測(cè)維護(hù)水平。

利用能耗模塊搭建不同設(shè)備配合模型，合理切換設(shè)備，提升現(xiàn)場(chǎng)人員操作水平，提升機(jī)組反應(yīng)速度。利用自動(dòng)模塊提高機(jī)組自動(dòng)投入率，使機(jī)組使機(jī)組自動(dòng)化水平，使機(jī)組調(diào)節(jié)更靈活快速。

（2）運(yùn)營(yíng)效率的快速性

企業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)采集、處理、分析、存儲(chǔ)、展示一體化。自動(dòng)報(bào)表、自動(dòng)報(bào)告等減輕日常的工作量。對(duì)標(biāo)工具、自定義組件等加快用戶的使用效率。CSASS平臺(tái)多個(gè)遠(yuǎn)程離線試驗(yàn)平臺(tái)，用戶可以利用工具快速獲發(fā)起試驗(yàn)并得出結(jié)果。自動(dòng)生成工作任務(wù)計(jì)劃功能、系統(tǒng)間自動(dòng)流轉(zhuǎn)。

（3）售電反應(yīng)的快速性

系統(tǒng)已經(jīng)和后續(xù)的售電等環(huán)節(jié)對(duì)接，從一開始就考慮到了相關(guān)信息化的共享與打通。準(zhǔn)確、及時(shí)計(jì)算生產(chǎn)成本提高機(jī)組響應(yīng)快速性，并給售電云提供全面支撐，為開拓電力市場(chǎng)打牢基礎(chǔ)。

通過系統(tǒng)快速計(jì)算每臺(tái)機(jī)組每個(gè)項(xiàng)目公司的度電成本，縮短成本核算周期，為售電市場(chǎng)開辟提供有力支撐，提高對(duì)市場(chǎng)變化反應(yīng)的快速性，有效提高售電的競(jìng)爭(zhēng)力。

4、運(yùn)營(yíng)管理水平：

建立項(xiàng)目公司與控股之間線上實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)通道，提升管理效率50%左右；CSASS已輔助項(xiàng)目公司完成線上問題閉環(huán)管理1805項(xiàng)，降低了管理成本。建立了規(guī)范的工作標(biāo)準(zhǔn)與流程，全控股共享的知識(shí)庫(kù)、策略庫(kù)、案例庫(kù)，輔助運(yùn)營(yíng)管理智慧決策。構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，便于數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理監(jiān)控。CSASS各功能與現(xiàn)場(chǎng)崗位職責(zé)相結(jié)合，形成CSASS標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用場(chǎng)景，并結(jié)合日志對(duì)系統(tǒng)使用人員進(jìn)行監(jiān)督管理。無(wú)人干預(yù)下發(fā)現(xiàn)技術(shù)監(jiān)督隱患，并依托平臺(tái)實(shí)現(xiàn)問題的閉環(huán)管理，降低管理成本。

（1）認(rèn)知與應(yīng)用深化

通過認(rèn)知培訓(xùn)、操作培訓(xùn)、實(shí)際應(yīng)用、使用驗(yàn)證、理論培訓(xùn)、使用優(yōu)化提升項(xiàng)目公司用戶管理水平、技術(shù)水平。

（2）組織與管理的探索

以預(yù)警模塊為例，通過實(shí)踐+經(jīng)驗(yàn)分享模式探討，統(tǒng)一采用專工+模型主人的管理方式，讓具有技術(shù)高度、模型統(tǒng)一有責(zé)任人落實(shí)、模型具有生命力。

（3）克服固有習(xí)慣

采用管理指標(biāo)、激勵(lì)機(jī)制、員工培訓(xùn)三種方式克服一些固有的習(xí)慣。

管理指標(biāo)包括案例、經(jīng)驗(yàn)貢獻(xiàn)量、預(yù)警診斷問題處理及時(shí)率、自動(dòng)投入率、設(shè)備性能指標(biāo)。

激勵(lì)機(jī)制包括展示工作標(biāo)兵、樹立學(xué)習(xí)標(biāo)桿、量化工作、物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)、模型經(jīng)驗(yàn)冠名實(shí)施精神鼓勵(lì)。

員工培訓(xùn)包括副監(jiān)控中心培訓(xùn)、項(xiàng)目公司分模塊，分階段培訓(xùn)、項(xiàng)目公司全員培訓(xùn)等。

（4）管理路徑縮短

以往技術(shù)信息獲取通過異常發(fā)生-運(yùn)行人員確認(rèn)-專業(yè)獲知及確認(rèn)-領(lǐng)導(dǎo)獲知及指揮-控股、大區(qū)獲知的方式。通過CSASS系統(tǒng)，信息獲取方式得到優(yōu)化，各級(jí)可根據(jù)權(quán)限不同及時(shí)有效獲取信息。通過系統(tǒng)的自動(dòng)獲取、處理及分發(fā)，管理者可以更快速的獲取到各項(xiàng)目公司的生產(chǎn)技術(shù)數(shù)據(jù)、狀態(tài)等信息，提高了管理層獲取重要信息的便捷程度，較之以往的逐級(jí)信息傳遞更快速，能夠幫助對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的管理更全面、更扁平。

二、綜合效果

分析專家系統(tǒng)功能來源于機(jī)組實(shí)際運(yùn)行需求，能有效提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性和經(jīng)濟(jì)性，提高運(yùn)營(yíng)響應(yīng)的快速性。

預(yù)警模塊：全面、全時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行隱患。

高級(jí)診斷模塊：在線分析預(yù)警原因，制定對(duì)策。

以可靠性為中心的檢修：優(yōu)化檢修策略，減少檢修費(fèi)用。

能耗分析模塊：設(shè)備性能計(jì)算，性能劣化分析、診斷，運(yùn)行優(yōu)化指導(dǎo)。能耗計(jì)算實(shí)現(xiàn)線上試驗(yàn)比對(duì)，試驗(yàn)工況計(jì)算精度小于1%，并驗(yàn)證了標(biāo)桿庫(kù)的有效性。實(shí)時(shí)分析電網(wǎng)輔助服務(wù)指標(biāo)，幫助項(xiàng)目公司減少考核損失，提高經(jīng)濟(jì)效益。采用仿真優(yōu)化的技術(shù)路線替代人工經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)控制回路參數(shù)優(yōu)化。

自動(dòng)模塊：提高自動(dòng)控制回路調(diào)節(jié)品質(zhì)，參數(shù)穩(wěn)定，達(dá)到設(shè)計(jì)值；提高機(jī)組變負(fù)荷性能，減少兩個(gè)細(xì)則（一次調(diào)頻、自動(dòng)發(fā)電控制（AGC））被考核量）。提高自動(dòng)控制回路調(diào)節(jié)品質(zhì)，提高機(jī)組變負(fù)荷性能，在輔助服務(wù)中創(chuàng)造更大價(jià)值；為電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)提供強(qiáng)大支撐。

負(fù)荷優(yōu)化模塊：區(qū)域、廠內(nèi)電負(fù)荷、熱負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度，減少整體煤耗。

燃料分析模塊：指標(biāo)對(duì)比，降低管理煤耗；在線評(píng)價(jià)摻燒方案；給燃料采購(gòu)提供耗用量預(yù)測(cè)。

技術(shù)監(jiān)控模塊：在線監(jiān)督、評(píng)價(jià)生產(chǎn)過程主要參數(shù)和指標(biāo)，數(shù)據(jù)、指標(biāo)準(zhǔn)確、及時(shí)，提高運(yùn)營(yíng)決策快速性。在線監(jiān)督、評(píng)價(jià)生產(chǎn)過程主要參數(shù)和指標(biāo)，避免設(shè)備故障。突破傳統(tǒng)技術(shù)監(jiān)督局限，在線監(jiān)督國(guó)家、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行情況，創(chuàng)新性地融合CSASS各功能模塊輸出，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析與關(guān)鍵設(shè)備健康有關(guān)的參數(shù)、指標(biāo)，保障火電機(jī)組安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

（1）本產(chǎn)品的應(yīng)用，為發(fā)電行業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)的應(yīng)用提供了一個(gè)標(biāo)桿，特別是基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（GMM、RGMM、SVM核心算法模型）改變了傳統(tǒng)的依靠人員管理經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在系統(tǒng)使用過程中專家經(jīng)驗(yàn)得到繼承與發(fā)展。

（2）發(fā)電部、技術(shù)支持部專工對(duì)于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性提高，及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患，并通過運(yùn)行調(diào)整、設(shè)備維護(hù)、設(shè)備檢修等快速反映提高隱患處理的周期，避免異常的擴(kuò)大，較少檢修的工作量，工作效率得以提高。

（3）幫助火電廠提高了設(shè)備劣化、缺陷監(jiān)測(cè)與故障診斷水平，從而提高發(fā)電設(shè)備的可靠性，減少機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)事件的發(fā)生。

（4）構(gòu)建了火力發(fā)電行業(yè)的知識(shí)庫(kù)，使得專家經(jīng)驗(yàn)得以繼承與發(fā)展，為后續(xù)人才培訓(xùn)提供了豐富的案例資源。

CSASS系統(tǒng)已匯集華潤(rùn)電力火電項(xiàng)目多年生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，形成了統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)，體現(xiàn)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向。通過匯集各系統(tǒng)不同數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)庫(kù)，采用商業(yè)智能技術(shù)，通過圖形化分析工具，實(shí)現(xiàn)快速智能分析。

CSASS系統(tǒng)采用當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的最新成果，融合自然語(yǔ)言處理、智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)算法、機(jī)理分析相結(jié)合，在機(jī)組可靠性與經(jīng)濟(jì)性兩大主線所包含的諸多應(yīng)用功能中，取得設(shè)備預(yù)警、高級(jí)診斷、以可靠性為中心的維護(hù)、數(shù)據(jù)重構(gòu)、自動(dòng)優(yōu)化、負(fù)荷優(yōu)化等多項(xiàng)行業(yè)內(nèi)的技術(shù)突破，并以技術(shù)監(jiān)控為抓手，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與運(yùn)營(yíng)的深度融合。