基于AI 技术的火电厂动态节水监测平台设计

1 概述

当前我国不同地区、行业间企业水效水平差距较大，企业节水降耗、降本增效的需求十分迫切。国家发展改革委等部门发布的《关于加快发展节水产业的指导意见》中提出，支持企业加大研发、设计和生产，推动节水产品装备制造数字化、智能化、绿色化发展；《内蒙古自治区节水行动实施方案》提出，要按照“应装尽装、应测尽测”的要求完善用水计量体系。根据《企业水平衡与测试通则》及《省工业企业水平衡测试实施办法（试行）》等规范要求，需摸清单位的用水现状，了解用水水平，查找用水薄弱环节，通过加强管理和技术改造，达到节水、节能、降耗的目的。随着工业互联网的发展，市面上也出现了简单的用水监测系统，基本完成了用水量的监控。但多数企业只实现了一级计量，不能完整了解各用水单元、用水车间的实际用量，以及是否存在溢流、跑水、用水等与工艺现象不匹配等状况。

2 研究内容

基于目前火电厂循环水运行数据监测设备监测精度低、缺乏监督机制，对用水情况评价缺乏数据支撑；且由于高温高压环境、场地限制、管道介质的材质限制造成流量传感器易失效、需频繁校准等情况，本文提出建立基于AI 技术的火电厂动态节水监测平台（如图1 所示），以功能需求、安全运营为目标，完善监控数据采集，建立智能分析决策系统，实现智能自动调节运行。

图1 平台架构图

2.1 实时数据采集系统

实时数据采集系统主要采集超声波流量计和插入式电磁流量计的数据，集成边缘计算功能，通过工业级 RS485/Modbus 通信协议与传感单元对接，采用双通道冗余设计，可实现毫秒级数据采样频率（最高 1000Hz ），并配备本地缓存机制，在网络中断时可维持 72 小时离线数据存储。采集参数包括瞬时流量、累计流量以及温度、压力等辅助参数。

2.2 时序数据存储系统

接收来自实时数据采集系统的、已转换的时序数据（时间戳、管道编号、流量、流速、温度），存储到 Influx 数据库中。采用时序数据库（TSDB）与关系型数据库双引擎架构，单节点支持PB 级数据存储。

2.3 云端分析系统

融合大数据与 AI 算法，采用数字孪生技术构建虚拟流量模型，通过机器学习持续优化校准系数。每天处理超过1TB 的工况数据，运用随机森林算法动态补偿温度、黏度等参数对测量的影响，使系统长期漂移误差控制在 ±0.2% 以内。运维看板实时展示设备健康度评分，当传感器寿命剩余 10% 时自动触发维护工单，结合 GIS 地图实现管网资产的全生命周期管理。系统能够有效剔除环境白噪声，实现二级水平衡准确计量，实现流量数据的“采集 - 分析 - 决策”闭环管理，显著提升运营效率与数据可靠性。

3 应用说明

图2 平台运行界面

如图2 所示，平台能够实现如下功能：

（1）水平衡流量计的精度要求具有二级表校验，流量计量的准确率达到 95% 以上，流量变化的实时响应速度在1 秒以内。

（2）通过对水压数据和流速数据的分析，即可快速判断流量状态是否正常，若水平衡出现异常，可通过传感器的定位，快速锁定出现异常的管道方位与编号。同时对每日水状态数据和用水数据进行挖掘分析，实现对管道漏损进行预测，防患于未然。

（3）采用多种传感设备，搭载无线通信模块，使用 ZigBee 组网，将塔内风速、温湿度、压力、上塔水流量、回水的水品质（包括氯离子、TDS、COD 等全元素信息）、回水量等信息传输到后台服务器进行用水数据分析处理，根据关键测点的实时数据、历史数据、关联数据实时描述出水平衡系统的检测精度、检测功能、检测信息等内容。

4 结论

本文提出了一种基于 AI 技术的火电厂动态节水监测平台设计方法，根据实时发电量、实时耗水量、煤耗、工业用水量等数据汇总情况，以大数据的分析方法，评判工业企业的单位产能消耗水平，提出机组运行情况优化方向，实现企业最大效益的引导。通过加载在线流量、温度、湿度、风量、环境温湿度等设备的参数，实时动态监测冷却塔运行信息，实现用水环节自动实时监控、数据统计与分析、取水计划管理与控制，从而促进水资源可持续发展。

参考文献

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