在“雙碳”背景下，能源革命和數字革命相融并進，發電行業正經歷前所未有的快速變化。在綠色低碳轉型的道路上，燃氣電廠仍面臨著數據孤島、內部協同不足、售電價格競爭激烈、環保標準提高、燃料價格多變等內外部嚴峻挑戰。

朗坤智慧深耕發電領域二十余年，基于工業互聯網架構，應用物聯網、大數據、人工智能、機器視覺等數字化技術，創新打造了燃氣機群統一監管、性能分析與優化、設備可靠性維護、安全生產管理“四位一體”的智慧燃氣電廠運營模式。實現燃氣電廠運營模式創新，設備少人無人操作、機群集中協同運營、人員科學快速決策......此前只在規劃藍圖中的“智慧電廠”設想，如今已然變為現實。

小編進行實地探訪，帶您揭秘智慧燃氣電廠，如何助力安全生產、節能減排、低碳發展。

機群統一監管

宏觀調控，協同運營

走進珠海某大型燃氣電廠集控室內，屏幕上顯示的一組實時運行參數吸引了小編的注意。

#4機組發電負荷303MW，壓氣機效率82.2%，發電損失2120kw......

由于壓氣機臟污造成發電損失超標，報警滴滴叫個不停。

“透過屏幕上的系統，電廠的‘健康’情況一覽無余。”朗坤智慧項目經理邵磊介紹道，“我們把電力板塊各家電廠的運行數據接入統一平臺，通過機群調度和技術綜合管理，利用大數據技術對各家電廠機組性能、設備檢修、運行狀態、生產成本進行統一監管，并靈活定制、自動生成各類生產管理、運營指標、決策支持報表，為機群統一技術服務、集中協同運營提供信息技術支撐。”

傳統的電廠安全管理大多依賴制度或管理體系，屬于被動式管理，特別是人工監盤存在報警不及時、易誤報、漏報等問題。結合燃氣發電廠的運行規程要求和運行管理需求，朗坤以國家級“雙跨”蘇暢工業互聯網平臺為底座，打造了全工況、全系統、全設備、全參數下的“智慧監盤”，通過直觀、動態監測電廠運營狀態，對異常情況進行預警、分析、智能聲光報警，為運行人員及高層管理者提供“一站式”決策支持。

圖上數據為模擬演示

“以前處理設備故障，多靠經驗傳承和自身學習，現在有了這套系統，報障更快更準確，也很符合實際情況，非常實用、好用、易用。”電廠運行人員發出感慨。

作為機群統一監管的重要組成部分，智慧監盤用數據瀏覽代替人工觀察，用數據緩存代替人工記憶，用大數據AI代替人工經驗，用邏輯模型代替人工判斷，實現從“人工決策”到“智慧決策”的變革。據測算，系統投運后，發電效率可提升約0.14%，降低非計劃停機小時數92.5%，運行部值班人員由6-7人/值縮減到5-6人/值，大幅降低運行人員勞動強度和工作壓力，實現“人防”向“技防”的轉變。

性能分析與優化

自動尋優，降本增效

“建設燃氣智慧電廠，最終目的就是要實現綠色發電、高效發電，促進企業降本增效。”邵磊表示，朗坤基于熱力學性能分析計算與智能運行維護決策，通過冷端優化、濾網更換周期提醒、壓氣機水洗周期提醒、供熱負荷分配優化等功能，合理分配全廠負荷及調節循泵運行方式，實現機組運行自動尋優，確保各機組在最經濟的狀態下運行，切實降低能源成本，提高生產效益。

從機組冷端系統著手，提高汽輪機組熱力性能，是發電企業提高機組熱經濟性，進行節能降耗的一種較佳途徑。他向小編演示了電廠正在運行的冷端優化系統：“真空泵優化運行功能可以指導運行人員進行真空泵運行方式的調節；冷端設備故障診斷功能，可以讓運行人員在第一時間分析設備故障原因，改善不合理的運行方式，同時采取有效的運行措施使得機組冷端設備保持最佳運行方式，從而降低機組供電氣耗和運行成本。”目前，該系統在數個電廠都穩定運行，每年可節約燃料成本150-200萬元，其應用前景非常廣闊。

圖上數據為模擬演示

他還告訴小編，燃氣輪機進氣系統配置或運行維護不當，會引起燃氣輪機運行效率和出力降低甚至故障，嚴重影響機組性能和可靠。對于運行人員來說，及時更換進氣濾網，合理地安排壓氣機水洗時間和周期有助于延長機組壽命。“我們通過數據挖掘、機器學習等技術，可以計算壓氣機進氣系統粗濾和精濾的最佳更換時機，實現性能趨勢和最佳水洗周期預測和提醒，從而有效提高機組整體效率，大大減少運行人員的操作量。”

“我們還構建了全廠綜合熱效率AI模型，針對不同機組的供熱負荷特性探索出最合理的負荷分配方式，輔助運行人員抽汽調節。”邵磊指出，系統通過供熱負荷分配優化有效降低了全廠發電和供熱氣耗，提升當前工況下全廠整體的綜合熱效率和經濟性，真正實現了讓“智慧大腦”操控“供熱神經”，幫助電廠進一步提高盈利能力。

設備可靠性維護

AI賦能，精準運維

邵磊向小編詳細介紹了一則成功的設備故障診斷案例。

7月29日，電廠“設備智能診斷系統系統”發出了“4#汽機——A凝結水泵振動值超標”的報警信息。系統顯示凝泵處于運行狀態，運行頻率穩定在26Hz，凝泵振動幅值大于9mm/s，持續時間5h51min。經平臺診斷，該凝泵在固有頻率下引起共振導致振動值超標。

收到報警信息后，電廠迅速行動組織現場專工排查，經檢查確認系統診斷正確。通過查閱歷史報警數據對比分析，朗坤蘇暢診斷專家分析該泵在固有頻率26Hz左右振動較大，建議客戶在水泵運行時盡量避開此頻率，并利用檢修時間加強凝泵支撐與精細高速動平衡，解決凝泵共振問題。

“我們這套系統集‘設備故障預警及診斷’、‘可靠性評估’、‘檢維修閉環管理’三大功能于一體，借助大數據挖掘技術與預測分析技術、機器學習算法，結合專家經驗的機理分析結果、維修知識庫，實現了設備故障由事后檢修向早期預警及診斷的預防性維護的跨越。”邵磊介紹道。

圖上數據為模擬演示

其中，設備故障預警及診斷系統基于人工智能的AI算法與機理規則診斷融合技術，通過對“燃機、汽機、鍋爐、電氣”四大專業關鍵設備進行監測和預警，實現設備狀態在線評價，為電廠關鍵設備的狀態檢修提供科學決策依據。“系統上線以來，我們累計部署了‘AI+機理融合’模型1300+個，建設、訓練、優化完成機理模型1200+個，‘AI自主深度學習優化模型’近140個，模型預警準確率不斷提高。

“此外，我們還建立了智能評價體系（RCM），評估維修策略中的欠修與過修項目，進一步提高了設備可靠性，保證機組安全穩定運行。”RCM是一種以可靠性為中心的維修管理模式，以AI高斯混合算法為技術驅動，針對高風險故障模式開展故障可探測性分析，給機器配置信號處理分析的“大腦”，利用設備健康度評價模型、能效評價模型、可靠性評價及其相應的評價績效標準，使機器具備狀態辨識與預測能力，實現“對癥下藥”，自主決策維修內容。

安全生產管理

智能感知，智慧管控

長久以來，燃氣電廠一直面臨著廠內生產環境復雜、人員生產安全意識水平不齊等問題，加之其燃機的燃料為天然氣，機組設備復雜性更高，安全管理壓力更大。傳統的視頻監控、門禁、巡檢、周界報警等安防系統，難以實時感知安全風險。

“我們為燃氣電廠量身定制的‘安全生產管理平臺’，涵蓋承包商管理、隱患排查、應急聯動等15大安全生產管理核心功能，輕松實現對安全生產過程中的人員、設備和環境的高效管控。”平臺依托無線通信、圖像識別、智能視頻和人員定位等先進技術，構建了現場安全融合管理、視頻智能分析、兩票融合聯動應用及節能環保管理于一體的應用，對人的不安全行為和物的不安全狀態進行智能分析和自動預警，做到生產行為可記錄、可追溯、可量化，實現消防和應急聯動、HSE統一管理，筑牢電廠本質安全“防線”。

當前，電廠已全面實現基于機器視覺的智能感知，通過部署3類24種機器視覺算法對監控視頻進行智能分析，對現場作業人員未戴安全帽、未穿工作服等不安全行為進行監視、報警、提醒，對各類設備的指針表計、指示燈、指示位置等進行在線監測、識別及預警，精準實現對燃氣電廠生產區域的漏氣、漏油、漏水、煙霧、火焰、管道破損、零部件脫落等異常的智能感知和錄波推送，極大保障了電廠安全生產。

隨著“雙碳”戰略的不斷推進，朗坤智慧將持續以自主創新的信息化、智能化技術，進一步優化管理流程、降低生產成本、提高安全運營、創新合作模式，積極推動燃氣發電業務智能化變革，打造“智慧電廠”樣板，讓燃氣電廠更具“智慧”。