基于人工智能的火电厂集控值班人员智能辅助决策系统研究

一、智能辅助决策系统整体架构设计

（一）系统组成结构与模块功能划分

火电厂智能辅助决策系统应以模块化结构构建为核心架构理念，形成功能互补、数据共享、逻辑清晰的系统框架。该系统包括数据接入模块、状态感知模块、知识驱动模块、决策输出模块与交互界面模块等五大功能单元。数据接入模块负责接收并处理来自DCS 系统、历史运行数据库与外部环境参数的数据，实现多源数据的稳定输入与格式统一。状态感知模块通过融合设备参数、运行工况与环境数据进行特征识别与运行态势分类，构建基础状态表达层。知识驱动模块作为系统的逻辑核心，集成专家规则库、工况图谱模型与智能推理引擎，用于故障识别与策略生成。决策输出模块则负责将模型结果转化为可执行操作建议、应急调度方案与风险管控路径，并确保与运行系统指令的有效协同。交互界面模块提供数据展示与人机协同控制的通路，包括可视化操作界面、参数检索工具与运行任务反馈通道，提升值班人员对系统建议的获取、理解与采纳效率。

（二）系统运行逻辑与数据闭环机制

系统运行逻辑以数据驱动为核心，通过持续感知设备运行状态，动态触发分析流程与辅助决策过程。整体运行流程遵循“数据采集—异常识别—决策生成—操作反馈—模型修正”的闭环架构。在数据采集阶段，系统实时接入设备运行参数、环境信号与人员操作记录；异常识别阶段通过模型比对与特征匹配判断工况变化与潜在风险；决策生成阶段结合规则推理与模型预测形成操作建议或预警信息；反馈阶段根据执行结果对模型效果进行标注与优化，实现模型自主学习与参数修正。该闭环结构可持续优化系统智能水平与预测准确性，形成针对实际运行的适应性调整机制。通过闭环循环强化数据与模型的交互联动，系统具备演化能力与动态响应能力，在快速变化的火电运行环境中提供稳定、精准的辅助支撑。

二、关键技术路径与模型构建方法

（一）多源数据融合与特征提取算法设计

集控系统运行过程中形成大量异构数据，涵盖实时测量值、历史运行记录、工艺参数及人工操作信息。为实现高质量的数据支撑，应构建多源异构数据融合框架，采用统一编码规则与结构转换方法实现数据归一处理。在特征提取方面，应结合时间序列分析、主成分分析（PCA）、变异指标评估与深度特征映射技术，对高维数据进行降维与特征挖掘。此外，引入多维异常识别算法可在数据波动初期识别微小偏差，提升模型敏感性。融合过程中需确保数据的时效性、一致性与完整性，避免异常干扰影响模型训练与推理效果，构建可靠的数据基础层。

（二）深度学习模型在工况识别中的应用

深度学习技术在火电厂工况识别任务中具有显著优势，能够从海量运行数据中自动提取隐藏模式并进行准确分类。应构建包括 DNN、CNN、RNN 及其改进结构（如LSTM、GRU）的多层神经网络模型，用于对锅炉状态、汽轮机运行、辅机负载、异常波形等工况进行模式识别与分类。模型训练阶段需配合历史标签数据进行监督学习，结合批处理与迭代优化提高识别精度。部署阶段应结合滑动窗口策略与时间序列同步技术，实现连续工况识别与异常边界捕捉。模型应具备高通用性与实时响应能力，确保在故障演化早期阶段提供可靠预判与辅助操作建议。

（三）专家系统与知识图谱协同推理机制

火电运行涉及大量规则性经验与复杂逻辑关系，需构建专家系统与知识图谱协同推理机制，实现复杂场景下的智能策略生成。专家系统基于规则引擎对运行状态与故障表现进行匹配推理，快速形成诊断建议；知识图谱通过构建实体—属性—关系三元组结构，在系统内部建立设备状态、参数因果与故障演化路径间的联结，提升语义理解与关联联想能力。系统可结合图谱查询与规则调用实现复杂故障的根因识别与控制策略推荐，构建具备逻辑自主性与认知可扩展性的高级决策平台。同时，通过图谱结构的持续学习与专家规则库的动态更新，系统可适应新型设备工况与运行场景的变化，具备长期可进化能力。

三、集控值班智能辅助功能构建与运行机制

（一）故障预警与趋势分析功能模块

故障预警模块是集控辅助系统中的关键组件，其功能在于实现对运行设备的早期异常识别与风险趋势预判。系统应基于历史故障样本与运行模型构建多层异常检测算法，通过小波变换、统计边界分析与动态聚类技术识别运行参数中的异常信号。同时结合时间序列预测模型，如ARIMA、Prophet 或神经网络回归模块对关键指标进行趋势建模，生成未来风险区间与故障演化图谱。预警信息应按照等级划分（如提示级、警戒级、紧急级）进行推送，结合运行状态、影响范围与可能后果制定响应等级与介入建议，提高故障防控效率。

（二）操作优化与策略推荐机制设计

操作优化模块应结合实时数据分析、模型预测结果与知识推理输出辅助调控建议，支持值班人员在多方案选取中进行精准决策。系统应根据运行目标、设备状态与调度边界自动生成参数调整路径，如锅炉空气流量配置、主汽参数补偿、凝汽器负荷平衡及辅机运行节奏调控等。策略推荐应具备可视化呈现能力与交互反馈机制，支持值班人员快速理解调整逻辑与执行步骤，提升操作透明度与安全性。配套设置操作风险识别模块，对每项建议方案进行风险分析与影响评估，实现运行安全与经济性的双重保障。

（三）应急处置与联动响应功能模块

在突发工况或故障升级场景中，应急处置模块可自动启动预案匹配、方案生成与任务调度流程。系统可基于故障识别结果查找应急知识库中匹配预案，自动生成调度流程、作业指令与检修路径建议。同时联动运行平台、报警子系统、安全管理模块实现信息同步与任务下发，打通运行指令、值班操作与响应反馈的快速通道。系统应具备故障隔离策略设计能力与影响范围评估功能，提升应急处置的科学性与执行效率。通过构建响应级别分类、任务优先排序与资源配置模型，系统可实现快速响应与事态控制，有效防范风险扩散与事故升级。

结语

人工智能技术在火电厂集控系统中的应用，为火电厂的运行提供了强大的支持，使火电厂在面临日益严格的环保要求和经济压力下，依然能够保持高效、安全、经济的运行。未来，随着人工智能技术的进一步发展，我们有理由相信，火电厂集控系统将实现更加智能化、绿色化的转型，为我国能源事业的可持续发展做出更大的贡献。

参考文献

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