火电厂燃煤机组智能控制系统的构建与应用效果评估

摘要：就火电厂燃煤机组智能控制系统建设及应用效果评价进行论述。对智能控制技术发展现状及趋势进行综述。对燃煤机组智能控制系统总体设计进行了详细描述，主要包括系统架构和功能模块两个方面，同时对系统实现需要用到的关键技术进行了分析，例如，先进控制算法，数据融合及人工智能技术等的运用。构建多维度指标体系对体系的应用效果进行评价，对评价方法进行介绍，并结合实际案例对评价结果进行剖析。

关键词：智能控制技术；燃煤机组；应用效果评估

引言

随着世界范围内对能源需求越来越大，对环境保护要求也越来越苛刻，火电厂燃煤机组运行效率及环保性能已成为研究热点。传统控制方法对于处理复杂工况及优化运行具有一定的局限性，智能控制技术的飞速发展为上述问题的解决提供了一种全新的思路。研究目的是对火电厂燃煤机组智能控制系统建设及应用效果评价进行论述，并通过系统设计及关键技术的实现来促进机组运行效率及环保性能的提高。

一、智能控制技术发展概述

智能控制技术就是运用先进的计算机技术、控制理论和人工智能方法进行自动化控制，优化与决策。在信息技术与控制理论飞速发展的今天，智能控制已经成为现代工业自动化中的一个重要支持手段。早期控制系统多依靠传统PID控制算法进行控制，尽管其性能比较稳定，但是当面临复杂动态工业环境往往不能很好地处理快速变化过程控制要求。伴随着人工智能、机器学习以及大数据等技术的提出，智能控制已经逐渐形成了一种更灵活的方案，可以对复杂系统进行自主学习、优化以及做出决策。如模糊控制，神经网络控制以及遗传算法等新的控制方法的不断提出与广泛运用。采用智能控制技术不仅使工业自动化水平得到提高，而且生产效率显著提高，能耗与排放减少。目前，智能控制技术已被广泛应用于电力、化工、交通和机器人等众多领域，特别是火电厂和核电厂等能源复杂领域，智能控制技术起着必不可少的重要作用。

二、火电厂燃煤机组智能控制系统的构建

（一）系统总体设计

火电厂火力发电机智能控制系统设计目的在于通过高度自动化控制手段实现火力发电机智能调度、实时监测、故障预警与优化操作等功能，以促进火力发电机运行效率与安全。系统设计以利用大数据与人工智能决策支持平台为核心，并与传统自动控制技术深度融合。系统架构需要覆盖数据采集层、数据处理层、决策层和执行层。数据采集层的主要任务是利用传感器和各种监测工具来实时捕获锅炉、汽轮机、发电机等关键设备的工作数据，这些数据涵盖了温度、压力、流速和电流等关键参数。数据处理层通过云计算平台存储、清洗和分析这些数据，并使用机器学习算法预测和优化制定最优的运行策略。决策层负责依据分析结果发出控制指令并对机组运行情况进行实时调节。执行层由PLC及DCS控制系统完成对设备的准确调整。本系统设计应保证高可靠性和实时性来处理复杂环境中动态变化的问题。该系统实施后可显著提高燃煤机组运行效率、减少人为干预、优化燃煤消耗、减少污染排放。

（二）关键技术实现

火电厂燃煤机组智能控制系统建设过程中，若干关键技术实现非常关键。首先，数据采集及传输技术作为整个系统的根本，需要保证各种传感器精度较高、稳定性较好，特别适用于高温，高压等环境。其次，数据融合及分析技术，该技术通过有效地融合不同设备实时数据，能够精确掌握机组整体运行状况。这一技术依靠高效算法可以处理大量多维度数据和建立复杂非线性关系。以深度学习及强化学习为核心的预测模型作为系统核心技术，能够通过将历史数据和实时数据相结合来对潜在故障进行预先预警及优化建议。再者，自适应控制技术是另一项核心技术，它可以根据机组的负荷、燃料的质量等外界因素的变动，自动地调整其控制策略，确保机组始终处于最佳工作状态。另外，在系统设计过程中智能故障诊断和容错控制技术是非常重要的一部分，它可以对设备的状态进行实时监控和对故障来源进行迅速定位，降低故障出现的可能性。最后，通过云计算及大数据分析技术，使控制系统拥有较强的数据处理及决策支持能力，可实现云端多台机组协同调度及优化，提高整个工厂运行效率。

三、电厂燃煤机组智能控制系统应用效果评估

（一）评估指标体系构建

为综合评价燃煤机组智能控制系统应用成效，有必要构建一套科学、合理的评价指标体系。这一指标体系要涉及经济性、环境性、安全性、操作性几个维度。经济性，重点评价了系统在机组燃料消耗，发电效率和运维成本等经济指标上的效果；在环境保护方面，需要评估智能控制系统是否成功地减少了二氧化碳、氮氧化物等有害物质的排放量；安全性，评价了该系统对提高机组稳定性，防止故障和确保设备安全运行等性能；操作性，对系统用户友好性、操作简便性和智能化程度进行了评价。另外，还要考虑到系统的灵活性与可扩展性，也就是系统对各种机组和各种运行环境的适应能力。该系列多维度评估指标的构建能够综合度量智能控制系统在电厂整体效益中的作用。

（二）评估方法

评估燃煤机组智能控制系统的应用效果通常采用定量与定性相结合的方法。定量评估主要通过对比分析法，结合系统应用前后的各项关键指标数据进行对比。例如，通过对比系统应用前后的燃料消耗、发电量、排放水平等指标，评估系统在提高能源利用率和降低环境污染方面的成效。定性评估则通过专家评审、用户反馈等方式，评价系统在实际操作中的稳定性、可靠性及智能化水平。此外，模拟仿真分析也可以作为评估方法之一，通过对系统的虚拟仿真，模拟不同运行条件下系统的表现，从而提前评估系统的性能和应对突发情况的能力。

（三）评估结果分析

从燃煤机组智能控制系统的使用效果和评价结果来看，一般都能够发现智能控制系统已经在很多方面展现出了明显的优越性。一是该系统对提高燃煤机组运行效率有明显作用，可通过优化调度与控制策略来减少燃料消耗与能耗以获得较高经济效益。二是智能控制系统能有效减少机组排放特别是在抑制温室气体及有害气体排放方面效果显著，满足现代化环保要求。再者该智能控制系统还能显著地提高机组运行稳定性、降低故障率、缩短故障停运时间，增强机组运行可靠性与安全性。三是在操作性方面，该系统智能化程度更高，极大地简化操作流程，操作者可以通过直观界面及智能提示实现高效管理并降低人为失误。整体来看，智能控制系统应用显著提高燃煤机组整体性能与运行管理水平，极具推广价值与前景。

结束语

总之，通过对火电厂燃煤机组智能控制系统建设及应用效果进行评价，结果表明该智能控制技术对于提高机组运行效率，降低能耗及减少污染物排放有显著优越性。通过系统总体设计与关键技术实现，构建高效可靠智能控制系统及多维度评估指标体系、运用科学评估方法、综合分析系统应用效果。评估结果表明：该智能控制系统具有多方面的优异性能，证明了该系统的可行性与有效性。但是智能控制系统在应用过程中仍然面临着数据安全、系统复杂性以及人员培训方面的挑战。在今后的研究中，应该进一步对系统进行优化设计，增强其自适应能力与鲁棒性，并在此基础上加强人员培训以保证智能控制系统能够顺利实现并长期平稳运行。另外，在人工智能与大数据技术日益发展的背景下，智能控制技术也会面临更多的机遇与挑战。

参考文献

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