关于人工智能:深耕电力行业百度智能云助力电厂节煤降耗

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山西省吕梁市汾阳市三泉镇,晋能团体旗下山西国峰煤电有限责任公司的两台 300MW 循环流化床间接空冷机组正在运行,燃煤通过传送带进入锅炉焚烧,将水加热成高温高压蒸汽,用以推动汽轮机拖动发电机旋转发电,撑持工业生产、点亮万家灯火。

“十四五”是碳达峰的关键期、窗口期,燃煤火电的碳减排,对实现电力行业碳排放达峰以及全国双碳指标具备重要意义,亟需通过施行革新降级进一步晋升机组高效清洁、低碳灵便和智能化程度,助力煤电产业高质量转型倒退。

山西国峰煤电有限责任公司携手百度智能云,独特摸索 AI 智慧运行利用场景,通过智能算法实现机组冷端经济运行与脱硫运行优化,供电煤耗综合升高可达 2.9g/kWh,折算缩小超过 10600 吨二氧化碳排放,升高电厂运行老本 600 万 / 年,成为智慧电厂和能耗优化示范标杆。

AI 降碳新高度

我国发电量的 60.8% 来自于燃煤火电。火电厂生产工艺流程简单且须要实时调控,是典型的多参数耦合多变的场景,传统的管制形式对于运行人员能力要求很高,很难做到最优运行,而人工智能技术在解决简单运算和优化管制方面有很强的劣势。

冷端优化对于进步汽轮机组冷端性能,晋升发电机组热经济性,从而达到节能降耗的指标具备重要意义。冷端系统的热量损失在热力零碎中占比最大,是节能后劲最大的局部。间接空冷是南方缺水地区广泛采纳的汽轮机排汽冷却形式,但也存在着背压经济运行不足数据撑持、空冷风机节能不足实时比照剖析、空冷岛散热片脏污水平不足动静监督和可视化运行保护领导等问题。

百度智能云以机组最大化净出力为指标,以机理建模为骨架,交融人工智能技术对冷端系统准确建模,并利用深度学习算法预测将来机组工况及外部环境,综合思考夏季防冻、风机运行等平安边界条件,通过 DCS 闭环控制实时调节风机转速等参数,优化冷端系统整体运行效率,从而进步机组经济性、缩小碳排放。

国峰电厂空冷岛智能优化零碎上线后,核算供电煤耗均匀升高 1.6g/kWh, 单台机组每年可节约超过 200 万的燃料老本,缩小超过 5300 吨的二氧化碳排放。

注:空冷优化零碎供电煤耗节约量估算采纳历史类似工况比照的办法,基于 2021 年 7 月至 2022 年 7 月的纯凝发电工况分钟级运行数据,以环境温度及机组负荷为工况指标,抉择算法上线后的实时工况冷端净出力与历史类似工况比照,由此计算失去以上供电煤耗升高量。

热电联产提效力

热电联产是指在同一电厂中将供热和发电联结在一起,既生产电能,又利用汽轮发电机做过功的蒸汽对用户供热,能够显著进步燃料利用率,具备良好的经济和社会效益,是实现循环经济的重要技术手段。

国峰电厂通过高背压供热革新晋升了城市供热能力。然而机组高背压运行须要综合思考机组负荷、供水温度、供水流量、低压缸及小汽机末级超温爱护、精解决凝结水温度等因素,工况变动简单,影响参数泛滥,难以确定最优抽汽比例与最优背压,造成供热能耗的大量损失。

百度智能云综合利用机器学习及机理建模形式,搭建了兼顾鲁棒性、可靠性、准确性的供热零碎模型,利用智能优化算法确定平安经济背压并给与运行领导。在保障各设施平安束缚的状况下,供热季均匀背压晋升 1~2kPa,核算供电煤耗升高 1.3g/kWh,晋升高背压凝汽器综合换热利用效率,升高抽汽量,从而晋升供热经济性。

注:供热优化零碎供电煤耗节约量同样采纳历史类似工况比照的办法,基于 2021 年 11 月至 2022 年 3 月抽凝供热工况的分钟级历史运行数据,选取影响高背压凝汽器运行效率的外围指标,如供水温度、回水温度、供水流量等作为工况抉择指标,算法自 2022 年 11 月供热季上线后,实时比照历史类似工况与机组实时优化运行的乏汽利用效率,基于理论采集数据统计了 2022 年供热季算法上线 4 个月的抽汽供热节约热量,以此计算失去了以上标煤节约量及年均匀供电煤耗升高量。

智能减排新冲破

节能减排不仅是升高碳排放,对于火电厂,SO2 等污染物治理仍是重点,政策对排污指标要求越来越严格,对燃煤电厂的环保工程倒退提出严格要求。燃煤电厂的脱硫、脱硝和除尘已成为中国环保关注的次要畛域之一。

国峰电厂循环流化床机组采纳炉内石灰石脱硫和炉后半干法脱硫两种工艺。因为锅炉焚烧与脱硫反馈的大时延、煤质多变且工艺间耦合关系强等起因,导致脱硫剂用量难以精确判断,无奈实现自动化运行,影响环保指标达成。

百度智能云深刻电厂生产一线,基于机理 + 数据驱动交融建模形式,定期对煤质硫分和延迟时间进行预计,领导深度调峰 / 调频下机组的 SO2 的生成与脱除过程预测;其次,自适应控制依照最优比例调配炉内外的脱硫剂消耗量,并进行秒级精准调节;此外,还实现了脱硫剂输送过程的故障智能预警,修改控制策略,确保控制算法执行的可靠性。从而最大限度缩小脱硫剂用量,保障系统运行的经济性和可靠性。

脱硫控制算法学习数据来源于电厂 2022 年全年的秒级运行数据,在 2023 年 3 月开始投运上线,实现主动投运率达到 96% 以上,无需人工干预,脱硫岛入口烟气 SO2 小时平均值(炉内石灰石脱硫)与设定值平均偏差小于 30mg/Nm3,脱硫岛进口 SO2 小时平均值(脱硫岛半干法脱硫,理论环保指标)在 20±10mg/Nm3 内;抉择全年类似工况比照,并将煤质硫分折算为统一标准,单位发电量的脱硫剂均匀可节俭 8%,折合约 4 万吨脱硫剂,每台机组的物耗节俭可达 200 万元,仅应用 AI 算法进行脱硫管制,大幅缩小了电厂对人工运维的依赖,并且在满足环保指标(35mg/m3)排放要求的同时,无效地晋升了烟气解决的经济性。

下沉管制一区,AI 算法实现闭环控制

传统上做工艺优化,通常只是做参数举荐,零碎投运率低,成果不显著;工艺优化的零碎数据采集与数据反控,通常通过 SIS 零碎等部署在二区的零碎来进行交互,数据闭环延时大,算法管制难度大,精度低。

本我的项目将 AI 算法下沉到管制一区,数据从采集到反控,闭环周期升高至秒级,大大降低了算法管制难度,进步了控制精度,同时思考到管制一区对稳定性、安全性的较高要求,咱们在硬件、软件、策略上均做了相应防护,通过搭建服务器集群、容器化服务部署、服务间状态的主、被动检测以及与原有控制系统的管制逻辑进行配合,建设冗余主动切换的管制逻辑,实现零碎在硬件、软件、控制策略上的多级冗余机制,确保零碎的稳定性与安全性。

双碳”策略下,以新能源为主体的新型电力系统的构建正减速传统火电企业转型降级,技术革新变得更加紧迫,亟需通过施行革新降级进一步晋升机组高效清洁、低碳灵便和智能化程度,助力煤电产业高质量转型倒退。“咱们和百度智能云单干,基于电厂运行机理与运行标准,采纳机理模型与人工智能模型交融驱动的办法,实时计算各工况下影响机组优化运行的参数,并通过提供领导倡议和主动闭环控制的形式,帮忙电厂优化运行与节能降碳,翻新倒退火力发电技术,解决煤炭清洁高效利用问题。”国峰煤电工程师示意。

正文完
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