基于工业互联网的智慧电厂
2015年政府工作报告突出了互联网在经济结构转型中的重要地位，报告明确指出：要制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。报告引发了各行各业对互联网行业的极大关注，未来产业与互联网的融合将贯穿相关行业业务的主线。
工业互联网技术特别是移动互联网技术发展迅速，但、发电行业至今还没有找到与的互联网技术进行融合的有效途径。以传统DCS系统为核心的发电厂自动化系统和以SIS/MIS为核心的发电厂信息化系统近10年来无明显进步，绝大多数情况现场总线仅仅作为过程数据的通信总线，现场设备的内部信息始终无法很好的接入系统并被进一步使用。发电厂主副机检修和维护还遵循多年以来的“大小修”传统，无法通过优化的按需实施的状态检修来实现设备检修的精确化和低成本化。发电厂运行和设备数据很多，但是出现机组故障后，多采用现场“事后分析”的模式，不能通过互联网技术将主副机数据实时在线反馈到设备厂家，利用设备厂家的知识库、专家库进行实时远程分析、远程维护和故障预测。
科远基于工业互联网的智慧电厂科远股份通过对发电厂现状及客户需求的深入分析，结合的工业4.0通讯技术、云平台技术和大数据分析技术，基于科远股份以往的热工自动化技术和信息化技术，提出了新的解决方案——基于工业互联网的智慧电厂。
1.基础架构：
科远股份基于工业互联网的智慧电厂基础架构该平台主要由以下几个部分构成：
● 现场设备数据采集系统和NT6000分散控制系统
● 锅炉CT技术
● 单项隔离网闸
● 科远股份云平台（实时数据库集群、高性能服务器集群）
● 发电机组实时自校正仿真系统
● 基于自校正仿真子系统的优化运行/事故预报子系统
● 发电厂设备能源消耗监控与管理子系统
● 设备状态检修/维护子系统
● 远程诊断支撑子系统（含发电厂用户、设备厂商、第三方机构互联互通平台）
● 三维数字化电厂系统
● 发电厂知识库管理及共享子系统
● 互联网/移动互联网接入子系统（终端设备：PC机/手机/平板电脑）
智慧电厂依赖于科远云平台，云平台中的实时数据存储为发电厂各种设备的实时运行信息。通过对设备运行信息的分析和整理，可以计算出发电厂各主副设备的运行能耗；结合机组运行工况数据，可以进一步分析得出机组运行工况与设备能耗的关联性，给出优选的设备能耗分配；在仿真子系统中经过加速运行优化后，可以将机组运行优化与发电厂设备能耗优化统一联动起来，降低机组设备内部能耗，提升发电效率。
发电厂远程诊断支撑子系统集成了传感器技术、信号处理、计算机应用、网络通信、专家系统、神经网络、仿真等技术，它为重要设备或系统建立了一套严密的监控保护体系，为发电厂设备、电厂用户以及第三方厂商通过科远云平台搭建一个三方互联平台。该系统通过连续在线监测设备或系统运行的重要状态参数，及时了解设备或系统的运行状况，为事故征兆的预诊断提供重要的数据资料，对已发生的故障进行快速的诊断分析，及时指出故障原因，提醒操作运行人员采取必要的措施，为设备或系统的安全运行提供可靠的保障。设备厂商/第三方机构可以通过科远云平台直接监控发电厂设备运行状态并给出设备故障预警和维护建议；电厂用户也可以通过该平台寻求设备厂商/第三方机构的技术支持，以便在设备发生故障时进行快速诊断和修复。
科远股份发电厂远程诊断支撑子系统
三维数字化电厂软件系统是一套基于B/S架构的软件系统；它具有对接PDMS、PDS等大型三维设计软件的数据接口，可将上述系统中大量有用信息平滑地导入到本系统进行加工处理，并集成工厂运行维护数据，再通过运行系统(如DCS、SIS、MIS 等)内其它各种相关功能，实现三维模型与设备、信息文档的有力结合，最终形成庞大的工厂三维信息化系统。基于设计院三维设计和设备制造商三维设计实现工厂三维信息化，涉及到从设计、建造、安装、调试、投运等不同阶段，有设计方、建造方、设备方、业主方等多家单位参入，统一规划，并在统一框架的指导下，各公司进行数字化工厂的建设，实现信息网络互联互通，共享资源，避免重复建设。数字化电厂的建设的最终目的是应用，是利用各种有用的数字化资源为生产管理服务。现阶段，只有设计方、建造方、设备方、业主方共同参与，协同规划，实现上下级数据转移，建立适合的接口，达到互联互通，才能实施数字化工厂这样完整的大系统。
科远股份三维数字化工厂
2.智慧电厂核心数据传输及处理的实施步骤
步：发布数据
通过单向隔离网闸，经互联网将发电厂DCS和专用设备诊断数据采集系统中产生的设备数据、过程数据以及中间数据接入科远股份云平台的实时数据库进行存储。由于采用单向隔离网闸，在满足通讯带宽以及安全可靠的条件下可以将发电厂数据接入互联网，打破传统发电厂数据只能在厂内数据孤岛中存在的现状。
步：发布数据
通过单向隔离网闸，经互联网将发电厂DCS和专用设备诊断数据采集系统中产生的设备数据、过程数据以及中间数据接入科远股份云平台的实时数据库进行存储。由于采用单向隔离网闸，在满足通讯带宽以及安全可靠的条件下可以将发电厂数据接入互联网，打破传统发电厂数据只能在厂内数据孤岛中存在的现状。
第二步：自校正仿真自校正仿真平台开始发挥作用。一直以来，发电厂仿真系统由于仿真模型精度的问题只能作为人员培训用，科远股份基于云平台的仿真子系统可以打破这一限制。首先符合目标机组特征的初始仿真模型在仿真子系统中运行，来自于目标机组的实时运行数据接入该仿真模型，仿真模型在机组实时数据的驱动下进行自矫正训练，训练后的模型输出数据与下一时间剖面的目标机组的实时运行数据进行误差比对，自动调整模型参数后，再进行下一轮的训练调整，这个过程是实时自动连续的，经过若干周期，可以得到仿真精度非常高的仿真模型，并且随着时间的推移，精度越来越高。
第三步：优化管理在高精度仿真模型的基础上，可以通过模型运行加速和回溯进行机组的运行优化和故障预测；在该仿真平台上对机组的设备进行生命周期管理，结合设备参数和设备状态实现设备状态检修以及维护计划安排；设备厂商和第三方机构也可以在该仿真子系统中进行设备和过程优化研究、诊断维护。因为仿真子系统中的过程数据与真实机组是实时同步的，仿真子系统是位于互联网的云端，任何经过的单位和个人都可以访问和使用仿真系统的功能和数据。科远股份基于工业互联网的智慧电厂的部署方式是高度灵活的，终端用户可以通过任何可以接入互联网的设备访问该平台，该平台的功能及用户展现方式保持对PC端、手机端、平板电脑端的友好性。通过科远云平台，电厂用户和设备厂商以及第三方机构可以实现最小的投入以及的价值体现。电厂用户或者设备厂商以及第三方机构也可以选择自行建立云平台的硬件设施由科远股份提供整体解决方案。
结语
互联网+”是互联网思维进一步实践的成果，它代表一种*的生产力，推动经济形态不断的发生演变。利用工业互联网技术将传统发电设备、控制设备以及耗能设备接入云端服务平台，在海量数据挖掘的基础上，实现发电厂设备在线诊断、耗能设备能耗优化、事故预报、机组优化运行等功能，通过互联互通以及实时的数字化的展示最终实现智慧电厂。未来，科远股份可以利用已掌握的海量发电大数据，依托工业互联网，利用高效产品提供发电效率及质量生命周期管理，利用高效运维系统，实现发电系统全生命周期管理，构建智慧电厂运维平台；利用微型电网技术进行发电能源峰谷调节，对接用能端需求，构建能源互联网能源共享及高效利用的基本单元，作为公司提前布局能源互联网的战略性“落子”。基于工业互联网的智慧电厂必将给传统发电行业带来巨大变革，对促进传统发电厂从工业3.0升级为工业4.0起到关键作用。
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