智慧方案智慧电厂建设技术方案(98页PPT)(附下载方式)

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资料解读:《智慧电厂建设技术方案》

详细资料请看本解读文章的最后内容。

背景与现状分析

我国火电行业正面临前所未有的挑战与机遇。环保排放标准日益严格,煤质波动频繁,生产安全压力增大,同时还需应对调峰调频的负荷波动和节能降耗的要求。传统火电运营模式已难以满足这些多元化需求,特别是在人力资源方面,面临着技术人员流失、招聘困难等困境。在此背景下,智慧电厂建设成为行业转型升级的必然选择。

当前国内智慧电厂建设已取得一定进展,华电莱州、内蒙古东胜、江苏利港等示范项目在智能运行、智慧管理、智能优化等方面进行了有益探索。这些项目普遍采用数字化、自动化、信息化和标准化为基础,结合大数据、云计算、物联网等技术,初步实现了发电过程的智能化管控。然而,多数项目仍局限于信息集成、运行优化或可视化等单一领域,尚未形成全面、系统的智慧化解决方案。

系统架构设计

智慧电厂采用"云边协同"的立体架构设计。在厂内边缘侧构建了由智慧基建、安全、运行、检修、管理和燃料六大体系组成的超融合一体化平台,采用"1+6+N"模式实现功能扩展。厂际层面则通过工业互联网技术实现跨厂信息集成与应用协同。

该架构的核心是具备横向扩展能力的超融合平台,可根据业务需求灵活增加硬件资源。工业互联网云平台通过解构传统工业软件体系,将工业知识经验转化为微服务组件并固化为工业APP,实现了工业软件创新方式的变革。这种架构设计既保证了系统的灵活性,又确保了数据和服务的高效融合。

一体化智慧平台

一体化智慧平台是整个系统的神经中枢,集存储、计算、管理、展示和决策功能于一体。平台建设包含三个关键部分:

基础建设方面,实施综合网络布线和设备二维码标牌,为全厂设备赋予数字身份。硬件部分采用服务器虚拟化和存储虚拟化技术,构建超融合服务器资源池。软件部分则建立了完善的数据治理体系,实现数据统一编码和全生命周期管理。

平台采用超轻量三维虚拟化技术和基于"微服务"的灵活架构,支持企业信息门户框架。特别值得一提的是三维虚拟电厂技术,通过数字化建模、移交和可视化管理,实现了物理电厂与数字孪生的深度融合。大屏幕展示系统则直观呈现生产实时信息,辅助决策。

在网络架构上,采用5G+MEC组网模式,通过边缘云计算实现数据高效处理,既保证了实时性,又确保了信息安全。运营商网络与企业私有云的有机结合,为智慧应用提供了可靠的通信基础。

六大智慧应用体系

智慧基建

主要针对新建电厂,通过三维数字化移交和KKS编码,实现物理对象与虚拟信息的精准对应。智慧工地系统整合施工技术、工作互联和信息共享,实现基建期的数字化、精细化管理。在测量技术方面,引入了激光煤质检测、静电感应风粉测量、声波测温等创新手段,为后续智能运行奠定基础。

智慧安全

构建了集预案、视频、定位等信息于一体的安全管理体系。通过UWB高精度定位技术,实现人员室内外无缝定位监控。智能摄像头实现风险识别、违章抓拍和异常检测。门禁系统与工作票结合,实现权限的智能化管理。车辆管理方面,通过车牌识别和定位测速,确保厂内交通安全。

智慧管理

以数据共享为基础,通过预测控制和流程优化技术实现全厂智慧管理。统一平台整合了原有各信息系统,消除"数据孤岛"。移动应用将关键信息推送至管理人员手机,提高响应速度。特别开发了竞价辅助决策系统,利用深度学习预测市场走势,为发电策略提供支持。运行绩效系统则通过量化考核激励员工提升操作质量。

智慧检修

整合生产管理移动应用、状态检修系统和故障预警功能。通过物理模型和数学算法对设备数据进行深度挖掘,建立状态特征指标体系。重要辅机采用时频分析技术,结合神经网络等算法实现精准状态评估。云化智能机器人替代人工完成巡检任务,提高效率的同时降低安全风险。

智慧燃料

实现从入厂到上煤加仓的全流程智能化。斗轮机无人值守、机器人巡检和智能掺配技术大幅降低人力需求。基于实时煤质检测的燃料全流程可视化监控系统,结合堆密度、场损分析等模型,为燃料管理提供决策支持。动力配煤预测、掺烧评估等模块优化燃料使用效率。

智慧运行

通过智能控制优化实现机组安全、高效、环保运行。系统架构涵盖就地设备改造、DCS功能完善、分布式智能控制和智慧监盘四个层次。关键技术包括一键启停、智能燃烧、同源调频、全程脱硝等。特别开发的煤质在线监测技术,为控制优化提供关键输入。智能吹灰系统基于积灰特性预测,显著提高锅炉效率。冷端优化控制则充分利用系统蓄能,提升调峰能力。

实施规划与展望

智慧电厂建设采取分步实施策略。第一阶段完成基础平台建设和各智慧中心搭建,实现初级智慧目标。第二阶段深化智能模块开发应用,最终建成绿色智慧电厂。展望未来,随着技术进步和模式创新,智慧电厂将在安全性、经济性和环保性方面持续突破,为能源行业转型升级提供强大支撑。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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