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    數(shù)字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義與策略思考

    2024-12-31 00:00:00劉征宇
    今日自動化 2024年9期
    關鍵詞:轉型

    [摘 要]數(shù)字孿生技術正成為推動電廠智慧化轉型的關鍵力量,通過集成物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)與AI 算法,實現(xiàn)實時監(jiān)控、故障預測、運行效率優(yōu)化、資產智能管理及未來規(guī)劃創(chuàng)新。文章探討了數(shù)字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義,包括提升設備可用性與安全性、優(yōu)化能源效率、延長資產壽命及促進技術創(chuàng)新,并提出了涵蓋戰(zhàn)略規(guī)劃、技術實施、數(shù)據(jù)管理、組織優(yōu)化、人才培養(yǎng)及持續(xù)創(chuàng)新的綜合應用策略,旨在為電力企業(yè)的智慧轉型提供全面指導框架。

    [關鍵詞]數(shù)字孿生技術;電廠;智慧化;轉型

    [中圖分類號]TP399 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487(2024)09–0126–03

    隨著全球能源體系向高效、清潔、智能的方向邁進,傳統(tǒng)電力行業(yè)正面臨前所未有的轉型壓力與機遇。數(shù)字孿生技術作為一種先進的數(shù)字化解決方案,使電廠能夠在不中斷生產的前提下,實現(xiàn)對系統(tǒng)的深度洞察與優(yōu)化。

    1 數(shù)字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義

    1.1 實時監(jiān)控與故障預測

    在傳統(tǒng)的電力生產過程中,設備故障通常會導致非計劃停機,影響供電穩(wěn)定性并造成經濟損失。數(shù)字孿生技術通過集成物聯(lián)網傳感器、大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法,實時收集并分析發(fā)電設備的運行數(shù)據(jù),例如,溫度、振動、電流等關鍵參數(shù)。這種實時監(jiān)控能力使得操作人員能夠即時發(fā)現(xiàn)潛在問題,甚至在故障發(fā)生前進行預測性維護。例如,通過對歷史數(shù)據(jù)的學習,系統(tǒng)可以識別出特定故障模式的先兆,提前調度維修資源,避免突發(fā)故障造成的損失,顯著提高電廠的可用性和安全性。

    1.2 優(yōu)化運行效率

    數(shù)字孿生模型不僅能夠反映當前的設備狀態(tài),還能模擬不同的運行策略和環(huán)境條件,為決策者提供直觀的對比分析。通過模擬不同的負荷分配、燃料使用方案或維護計劃,工程師可在不干擾實際生產的情況下,測試各種優(yōu)化方案的可行性,從而找到最優(yōu)的運營策略。隨著實踐的深入,不僅能提升能源轉換效率,減少能源浪費,還能降低排放,符合綠色低碳的發(fā)展趨勢。例如,智慧火電廠通過數(shù)字孿生系統(tǒng)調整燃燒參數(shù),可更精確地控制燃燒過程,提高熱效率,同時減少污染物排放。

    1.3 資產管理與壽命延長

    在資產管理方面,數(shù)字孿生技術通過持續(xù)跟蹤資產狀態(tài)和性能衰減,支持精準的生命周期管理。其能夠根據(jù)設備的實際使用情況和健康狀況,預測其剩余使用壽命,指導維修和更換計劃,避免過度維護或維護不足。此外,通過分析歷史維護數(shù)據(jù)和性能指標,可發(fā)現(xiàn)設備設計或操作中的不足,反饋給產品設計階段,促進下一代設備的持續(xù)改進。這樣既保證了電廠資產的最大化利用,又延長了關鍵設備的服役壽命,降低了長期運營成本。

    1.4 創(chuàng)新與未來規(guī)劃

    數(shù)字孿生技術的引入,為電力行業(yè)的創(chuàng)新提供了無限可能,不僅是一種技術手段,更是一種思維方式的轉變,推動了從被動應對到主動預測、從局部優(yōu)化到全局協(xié)同的升級。在規(guī)劃層面,通過構建整個電網的數(shù)字孿生模型,可模擬不同能源結構下的系統(tǒng)表現(xiàn),評估新能源接入的可行性和影響,為電網的靈活擴展和能源互聯(lián)網的構建提供科學依據(jù)。同時,數(shù)字孿生技術還促進了跨領域技術的融合,例如,與人工智能、區(qū)塊鏈的結合,進一步提升了電廠的智能化水平,為實現(xiàn)能源的智慧調度和個性化服務創(chuàng)造了條件[1]。

    2 數(shù)字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用策略

    2.1 戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設計理念

    (1)明確轉型目標。明確總體目標(表1),應緊密結合企業(yè)現(xiàn)狀與未來發(fā)展規(guī)劃,確保數(shù)字孿生項目能夠與企業(yè)的長遠愿景相匹配。同時,這些目標的設定應充分考慮行業(yè)發(fā)展趨勢、政策導向、市場競爭態(tài)勢以及內部資源條件,確保既具有挑戰(zhàn)性又具備可行性[2]。

    (2)頂層設計。構建全廠級的數(shù)字孿生體系架構是實現(xiàn)智慧化轉型的基礎,而這一架構應遵循“從微觀到宏觀,從局部到整體”的原則,確保數(shù)據(jù)在不同層級間的流動與整合。具體實施時,需要考慮以下幾個方面:①建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換格式和通信協(xié)議,確保設備、系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)無縫對接。同時,將體系分為設備層、系統(tǒng)層、工廠層和企業(yè)層,每一層級聚焦于特定的管理與分析任務,形成逐級遞進的管理結構。②開發(fā)集成平臺作為數(shù)字孿生體系的“大腦”,負責數(shù)據(jù)的匯總、處理、分析和展示,支撐決策制訂。③設計完善的安全機制,包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、網絡安全等,確保數(shù)字孿生系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)隱私。

    2.2 技術選型與系統(tǒng)集成

    (1)選擇合適技術。技術選型需綜合考慮技術成熟度、成本效益、可維護性等因素。具體來說:①物聯(lián)網(IoT)設備,建議選擇高精度、低功耗的傳感器,覆蓋關鍵設備的各類監(jiān)測點,確保數(shù)據(jù)采集的全面性和準確性;②大數(shù)據(jù)處理平臺,通常是根據(jù)數(shù)據(jù)量級和處理需求,選擇支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、實時處理和分析的平臺,如Hadoop、Spark 等;③人工智能算法,例如,針對故障預測、效率優(yōu)化等場景,選擇或定制合適的機器學習算法,如深度學習、強化學習等,提高分析的準確性和自動化水平。

    (2)系統(tǒng)集成。系統(tǒng)集成的目標是確保數(shù)字孿生系統(tǒng)與現(xiàn)有信息化系統(tǒng)(如SCADA、ERP)的無縫銜接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)流、信息流和工作流的統(tǒng)一管理。實現(xiàn)這一目標,需要開發(fā)標準化API 接口,實現(xiàn)新舊系統(tǒng)間的高效數(shù)據(jù)交換,減少數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。同時,還需要使用中間件技術,如消息隊列、數(shù)據(jù)總線等,實現(xiàn)異構系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)同步和事件觸發(fā)。通常應重新設計工作流程,將數(shù)字孿生系統(tǒng)的分析結果融入日常運維決策中,實現(xiàn)決策的智能化和自動化。此外,開發(fā)統(tǒng)一的用戶界面,使操作人員能夠在一個平臺上完成監(jiān)控、分析、決策等全部操作,提升工作效率。

    2.3 數(shù)據(jù)管理與分析

    (1)選擇合適技術。技術選型需綜合考慮技術成熟度、成本效益、可維護性等因素。具體來說:①物聯(lián)網(IoT)設備,建議選擇高精度、低功耗的傳感器,覆蓋關鍵設備的各類監(jiān)測點,確保數(shù)據(jù)采集的全面性和準確性;②大數(shù)據(jù)處理平臺,通常是根據(jù)數(shù)據(jù)量級和處理需求,選擇支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、實時處理和分析的平臺,如Hadoop、Spark 等;③人工智能算法,例如,針對故障預測、效率優(yōu)化等場景,選擇或定制合適的機器學習算法,如深度學習、強化學習等,提高分析的準確性和自動化水平。

    (2)系統(tǒng)集成。系統(tǒng)集成的目標是確保數(shù)字孿生系統(tǒng)與現(xiàn)有信息化系統(tǒng)(如SCADA、ERP)的無縫銜接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)流、信息流和工作流的統(tǒng)一管理。實現(xiàn)這一目標,需要開發(fā)標準化API 接口,實現(xiàn)新舊系統(tǒng)間的高效數(shù)據(jù)交換,減少數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。同時,還需要使用中間件技術,如消息隊列、數(shù)據(jù)總線等,實現(xiàn)異構系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)同步和事件觸發(fā)。通常應重新設計工作流程,將數(shù)字孿生系統(tǒng)的分析結果融入日常運維決策中,實現(xiàn)決策的智能化和自動化。此外,開發(fā)統(tǒng)一的用戶界面,使操作人員能夠在一個平臺上完成監(jiān)控、分析、決策等全部操作,提升工作效率。

    2.3 數(shù)據(jù)管理與分析

    2.3.1 數(shù)據(jù)治理

    有效的數(shù)據(jù)治理是數(shù)字孿生系統(tǒng)穩(wěn)定運行的前提,所以,應建立一套完整的數(shù)據(jù)管理體系,構建要素如下。

    (1)數(shù)據(jù)標準化。①數(shù)據(jù)命名規(guī)則:確立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)元素命名規(guī)范,確保數(shù)據(jù)的唯一性和易于理解;②編碼規(guī)則:制訂數(shù)據(jù)編碼體系,確保數(shù)據(jù)分類、編碼的一致性與可比性。

    (2)數(shù)據(jù)質量控制。①數(shù)據(jù)清洗:去除無效數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù),如填補缺失值、修正格式錯誤等;②異常檢測:運用統(tǒng)計學或機器學習方法識別數(shù)據(jù)中的異常點,剔除或修正。

    (3)數(shù)據(jù)安全保護。①加密技術:對敏感數(shù)據(jù)進行加密處理,確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的保密性;②訪問權限控制:根據(jù)用戶角色和職責,設置數(shù)據(jù)訪問權限,防止未授權訪問。

    2.3.2 高級分析應用

    大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術的應用是數(shù)字孿生價值實現(xiàn)的核心,其主要應用包括:通過分析設備歷史運行數(shù)據(jù),識別故障發(fā)生的早期征兆,提前發(fā)出預警,減少非計劃停機時間。運用算法模型(表2),對運行參數(shù)進行優(yōu)化配置,如負荷分配、燃料消耗等,以最小的投入獲取最大的輸出。分析能耗數(shù)據(jù),識別能耗異常和浪費點,提出節(jié)能降耗的改進建議,助力能效提升?;谠O備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),預測維護周期和所需資源,轉向更為經濟高效的維護策略。

    2.4 組織與流程優(yōu)化

    (1)組織結構調整。在推進數(shù)字孿生技術應用的過程中,組織結構的調整是確保項目成功落地的關鍵一環(huán),因此,建議成立一個專門的數(shù)字化轉型小組,該小組應直接向高層匯報,以確保有足夠的決策權和資源調配能力。同時,其職責不僅包括數(shù)字孿生項目的規(guī)劃與執(zhí)行,還需負責項目的持續(xù)優(yōu)化,確保技術應用能夠隨業(yè)務發(fā)展和外部環(huán)境的變化而進化。值得注意的是,小組成員應來自不同部門,包括但不限于IT、運維、財務、安全等,以確保多角度、全方位的視角,促進跨部門間的溝通與協(xié)作,消除信息孤島,形成合力。

    (2)流程優(yōu)化?;跀?shù)字孿生模型,企業(yè)可重新審視并設計運維、檢修、決策等關鍵業(yè)務流程,使之更加自動化、智能化。例如,通過集成實時數(shù)據(jù)和預測分析,運維流程可從被動響應轉變?yōu)榛跔顟B(tài)的主動干預,進而縮短響應時間;檢修流程可依據(jù)設備的健康狀況預測進行,避免過度或不足的維護,減少不必要的成本支出;決策流程可通過數(shù)字孿生提供的可視化決策支持系統(tǒng),使管理層可更快地掌握全局信息,做出更加精準、迅速的決策,提高管理效率。

    2.5 人才培養(yǎng)與文化塑造

    (1)專業(yè)技能培訓。面對數(shù)字化轉型的挑戰(zhàn),人才是核心競爭力。企業(yè)需投資于員工的數(shù)字技能培養(yǎng),特別是數(shù)字孿生技術、數(shù)據(jù)分析、人工智能等相關領域的專業(yè)知識,包括定期舉辦內部培訓、在線課程學習、參加行業(yè)研討會等方式,使員工緊跟技術發(fā)展前沿,掌握最新工具和技術的應用方法。此外,鼓勵員工通過實際項目操作,將理論知識轉化為解決實際問題的能力,提升團隊整體的數(shù)字化素養(yǎng)和實踐能力。

    (2)創(chuàng)新文化培育。構建鼓勵創(chuàng)新、擁抱變化的企業(yè)文化,推動數(shù)字孿生技術持續(xù)深入應用。企業(yè)應倡導“數(shù)據(jù)驅動決策”的理念,鼓勵員工在日常工作中積極利用數(shù)據(jù)進行分析和決策,而不是依賴經驗和直覺。同時,建立容錯機制,鼓勵員工大膽嘗試,即使失敗也能從中學習,以此激發(fā)員工利用數(shù)字孿生技術進行持續(xù)改進的積極性。此外,通過表彰創(chuàng)新成果、設立創(chuàng)新基金等激勵措施,營造一個充滿活力和創(chuàng)新氛圍的工作環(huán)境。

    2.6 持續(xù)迭代與技術創(chuàng)新

    (1)敏捷迭代。在快速變化的市場和技術環(huán)境中,采用敏捷開發(fā)模式對于數(shù)字孿生項目至關重要,也就意味著要快速響應業(yè)務需求變化,頻繁迭代,不斷優(yōu)化數(shù)字孿生模型和應用功能。通過短周期的“開發(fā)–測試– 反饋”循環(huán),及時調整方向,確保項目始終與企業(yè)目標和市場需求保持一致。敏捷團隊需具備高度的自主性和靈活性,能夠快速適應變化,同時利用自動化工具提高開發(fā)效率,確保迭代速度的同時,保證產品質量。

    (2)開放合作。開放合作,與科研機構、技術供應商、高校以及其他行業(yè)伙伴緊密合作,推動技術創(chuàng)新。通過合作,企業(yè)可獲取最前沿的技術動態(tài),共同研發(fā)新的應用場景,如利用邊緣計算提升數(shù)據(jù)處理速度,借助5G 通訊實現(xiàn)遠程實時監(jiān)控與控制,探索區(qū)塊鏈技術在供應鏈透明化管理中的應用等。開放合作不僅能夠加速技術創(chuàng)新的進程,還有助于企業(yè)拓寬視野,把握行業(yè)趨勢,引領電力行業(yè)的智慧化轉型潮流。

    3 結束語

    數(shù)字孿生技術在電力行業(yè)中的深度應用,標志著傳統(tǒng)電力生產方式向智慧化、精細化管理的全面轉型。其不僅能夠有效提升電廠的運行效率和經濟性,還為實現(xiàn)能源綠色轉型、構建可持續(xù)的能源體系奠定了堅實的技術基礎。隨著技術的不斷成熟與應用的深化,數(shù)字孿生將引領電力行業(yè)邁入一個更加高效、安全、可持續(xù)發(fā)展的新篇章。

    參考文獻

    [1] 周璽西. 數(shù)字孿生技術在電網調峰調度自動控制中的應用[J]. 光源與照明,2023(11):234-236.

    [2] 呂凱. 基于數(shù)字孿生技術的電廠安全生產遠程監(jiān)測系統(tǒng)設計[J]. 自動化應用,2023(18):216-218.

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