智能计算在发电厂集控运行中的应用

摘要：在全球能源需求持续增长、能源结构加速转型的背景下，发电厂作为电力供应的核心枢纽，其运行效率、安全性和灵活性成为行业关注的焦点。传统发电厂集控运行主要依赖人工监控与经验判断，存在反应滞后、决策主观性强、数据处理能力有限等问题，难以适应现代电力系统对高精度、高实时性、高智能化管理的要求。智能计算技术，作为人工智能与计算科学的交叉领域，融合了机器学习、深度学习、优化算法、大数据分析等先进方法，能从海量数据中挖掘潜在规律，实现复杂系统的精准建模与智能决策。将智能计算技术引入发电厂集控运行，有望突破传统技术的瓶颈，提升发电厂的自动化、智能化水平，为电力系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

关键词：智能计算；发电厂；集控运行；应用分析

引言

发电厂作为能源供应的重要基础，其运行效率与安全性对能源行业的稳定和发展具有至关重要的影响。集控运行系统，即集散控制系统（DCS），通过集中监控与管理发电机组、锅炉、电力控制系统等核心设备，提高了运行效率和可靠性。然而，传统集控运行方式在面对复杂工况变化和负荷波动时仍存在一定的局限性。智能计算技术的引入，为发电厂集控运行提供了全新的管理手段，有助于提升运行效率、降低能耗和排放，增强运行安全性。

1智能计算技术的理论基础与技术支撑

1.1机器学习

机器学习技术的理论基础涵盖统计学习理论、泛化误差分析和模型优化方法。监督学习通过标注数据训练分类或回归模型，无监督学习探索数据内在结构，强化学习则基于环境反馈优化决策策略。技术支撑包括特征选择方法、模型正则化技术和集成学习框架，这些手段共同提升模型的准确性和鲁棒性。分布式计算平台支持海量数据的高效处理，自动化机器学习工具降低建模门槛。在工业场景中，机器学习模型需要具备在线更新能力以适应动态变化的环境，同时模型解释性技术帮助理解预测结果的合理性。

1.2深度学习

深度学习的理论基础涉及神经网络架构设计、梯度传播算法和损失函数优化。卷积神经网络擅长处理空间结构化数据，循环神经网络建模时序依赖关系，注意力机制捕获长程关联特征。技术实现依赖并行计算硬件加速训练过程，自动微分框架简化模型开发。正则化技术缓解过拟合问题，归一化方法提升训练稳定性。模型压缩技术解决计算资源受限场景的部署难题，迁移学习利用预训练知识减少数据需求。深度学习的多层抽象特性使其能够自动提取数据的层次化特征表示。

1.3大数据分析

大数据分析的理论基础包括数据降维方法、异常检测算法和模式识别技术。流式计算框架实现实时数据处理，分布式存储系统保证数据可靠性。关联规则挖掘发现变量间的潜在联系，时序分析技术捕捉系统动态演变规律。可视化技术将复杂数据关系直观呈现，交互式分析工具支持多维度数据探索。数据质量控制方法确保分析结果的准确性，隐私保护技术满足合规性要求。在工业环境中，大数据分析需要构建统一的数据治理体系，实现多源异构数据的融合利用。

1.4人工智能

人工智能的理论基础包含知识表示方法、推理机制设计和多智能体协同理论。专家系统封装领域专业知识，模糊逻辑处理不确定性问题。机器学习赋予系统自适应能力，规划算法求解多目标优化问题。技术实现上需要构建可解释的决策模型，开发人机协同交互接口。持续学习机制使系统能够积累经验，元学习技术提升新任务适应速度。认知计算框架模拟人类思维过程，多模态融合技术整合不同类型的信息输入。在复杂工业环境中，人工智能系统需要平衡自动化程度与人类监督的关系。

2智能计算在发电厂集控运行中的实施步骤

2.1数据采集与预处理

发电厂集控运行中的数据采集系统需要构建完整的物联网架构，包括现场传感器网络、数据采集终端和中央数据平台。传感器网络覆盖全厂关键设备，采用冗余设计确保数据可靠性，采样频率根据参数特性差异化配置，关键参数实现毫秒级采集。通信协议需支持Modbus、OPCUA等多种工业标准，网关设备完成协议转换和数据缓存。数据预处理流程包含多级质量控制，第一级在边缘侧完成基础滤波和异常值剔除，第二级在数据中心进行深度清洗。缺失数据处理采用基于设备物理特性的插值方法，多源数据时间同步精度控制在10毫秒内。特征工程需要领域专家参与，构建反映设备运行状态的关键指标，如汽轮机效率、锅炉热损失等。数据标准化采用行业通用规范，确保不同机组数据的可比性。预处理后的数据存入时序数据库，同时建立完善的数据血缘追踪机制。

2.2模型建立与训练

模型开发过程采用模块化设计思路，将复杂的发电系统分解为多个子系统分别建模。数据科学家与领域专家组成联合团队，确保模型设计符合实际物理规律。特征工程阶段构建时序特征、统计特征和工况特征三大类，采用递归特征消除方法优化特征空间。算法测试平台支持TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等多种框架，便于横向比较算法性能。深度学习模型采用混合架构，CNN模块提取空间特征，LSTM模块捕捉时序依赖关系。训练过程引入课程学习策略，从简单工况逐步过渡到复杂工况。多任务学习框架同步优化多个关键指标，共享底层特征表示。模型压缩技术将复杂模型部署到边缘设备，量化训练降低计算资源需求。模型验证建立三级评估体系：离线测试验证理论性能，闭环仿真测试评估控制效果，现场试运行确认实际价值。对抗训练增强模型鲁棒性，模拟传感器故障和噪声干扰场景。可解释性分析不仅关注特征重要性，还构建局部线性代理模型辅助理解。模型监控系统持续跟踪预测偏差分布，检测概念漂移现象。模型迭代采用金丝雀发布策略，先在小范围设备试运行，验证效果后再全量推广。知识蒸馏技术将多个专家模型的能力迁移到统一模型，提升泛化性能。模型文档详细记录训练数据分布、假设条件和适用范围，确保合规性。

2.3实时监控与决策支持

实时监控系统采用微服务架构，各功能模块松耦合部署，确保系统的高可用性和可扩展性。边缘计算节点部署轻量级推理模型，实现毫秒级本地决策响应，同时将关键数据传输至云端进行深度分析。数据流处理引擎采用事件驱动架构，支持每秒百万级数据点的实时处理和分析。可视化平台采用组件化设计，支持运行人员自定义监控面板，关键参数通过热力图、趋势曲线等多维度展示。智能预警系统融合基于规则和基于模型的检测方法，实现多层级告警（预警、告警、紧急），并通过关联分析减少误报率。决策支持模块构建知识图谱，将设备参数、运行规程、历史案例等结构化存储，支持语义检索和智能推荐。数字孪生系统集成物理模型和数据驱动模型，实现设备状态的虚实映射，仿真精度达到95%以上。控制策略验证平台在虚拟环境中预演操作方案，评估潜在风险后再下发至实际设备。人机交互界面采用自适应布局，根据终端设备自动调整显示方式，关键操作设置双重确认机制。移动应用支持AR可视化，现场人员可通过智能眼镜查看设备内部实时状态。系统安全体系实施纵深防御策略，包括网络隔离、数据加密、操作审计等多重保护措施。权限管理系统基于RBAC模型，细粒度控制每个功能模块的访问权限。操作追溯系统完整记录操作指令、执行结果和环境状态，支持基于时间线的回溯分析。系统性能监控面板实时展示各服务组件的资源占用情况，预判潜在性能瓶颈。容灾备份方案确保在极端情况下核心功能持续可用，数据丢失窗口控制在5分钟以内。定期开展红蓝对抗演练，持续提升系统安全防护能力。

2.4持续优化与改进

智能化系统的持续优化建立在全生命周期管理理念基础上，构建了包含数据、模型、应用三个层面的闭环改进机制。模型性能监测平台采用滑动窗口统计方法，实时跟踪关键性能指标的变化趋势，当预测准确率连续3个周期下降超过5%时触发自动告警。数据质量评估模块实施特征漂移检测，通过KL散度、Wasserstein距离等指标量化输入数据分布变化，对异常特征自动标记并通知维护人员。增量学习系统采用弹性权重固化技术，在保留原有知识的同时快速适应新工况，模型参数更新周期可配置为分钟级或小时级。模型优化方面部署了多技术路线并行的架构，知识蒸馏框架支持将复杂教师模型的能力迁移到轻量级学生模型，推理速度提升3-5倍的同时保持90%以上的精度。联邦学习平台采用差分隐私和同态加密技术，实现跨电厂数据"可用不可见"的协同训练，全局模型准确率较单厂模型提升15-20%。算法仓库实施标准化管理，每个模型附带完整的元数据说明，包括训练数据、性能指标、适用场景等关键信息，支持快速检索和版本比对。技术演进建立前瞻性评估机制，每季度发布技术雷达报告，对新兴算法进行可行性分析和效益预测。组织架构上形成跨部门虚拟团队，定期召开技术研讨会解决系统优化中的瓶颈问题。效果评估体系设置多维度的KPI，包括直接经济效益（如煤耗降低）、安全效益（如故障预警率）和运维效率（如人工巡检频次）等量化指标。人才梯队建设实施"导师制+项目制"培养模式，通过实际项目锻炼提升团队的技术能力和业务理解。技术路线图采用滚动更新机制，每年评估调整重点研发方向，确保与行业发展同步。知识管理系统沉淀优化案例和经验教训，形成组织记忆避免重复踩坑。持续改进流程建立PDCA循环机制，每个优化措施都经过充分验证后才全量推广。

3智能计算技术的应用成效

3.1提升运行效率

智能计算技术实现全厂设备协同优化，通过多目标优化算法平衡发电效率与设备损耗。自适应控制策略动态调整运行参数，响应电网负荷需求变化。预测性维护模型准确判断设备健康状态，避免非计划停机。智能巡检系统替代人工例行检查，提升巡检覆盖率和时效性。

3.2降低能耗与排放

燃烧优化模型实时计算最佳空燃比，提升锅炉热效率1-3个百分点。厂用电率优化算法协调辅机运行组合，降低自用电消耗。碳排放预测系统精准测算排放强度，指导清洁运行方式选择。环保设备智能调控确保污染物排放稳定达标，避免环保考核风险。

3.3增强运行安全性

设备故障预警系统提前24-72小时识别异常征兆，故障识别准确率达90%以上。安全联锁逻辑智能验证技术防止保护误动拒动，关键保护正确动作率100%。三维可视化系统实时展示危险源分布，应急指挥效率提升50%。操作票智能校核系统拦截90%以上误操作风险，保障操作安全。

结束语

智能计算在发电厂集控运行中的应用显著提升了运行效率、降低了能耗和排放、增强了运行安全性。随着技术的不断进步和应用经验的积累，智能计算将在发电厂集控运行中发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]张海峰.发电厂集控系统的运行维护与管理优化分析[J].电子技术，2024，53（10）：212-213.

[2]李敬君，马文杰，安文彬，等.基于人工智能的火电厂集控运行平台研究[J].现代工业经济和信息化，2024，14（09）：147-148+151.