1、項目背景

在“雙碳”目標的引領下，我國能源結構正逐步向綠色、低碳方向轉型，新能源如風電、太陽能發電日益成為電力裝機的主體。當新能源發電大規模接入時，其出力的隨機性、波動性和間歇性特點使得有效容量不足，難以滿足實時用電需求。在極端天氣或連續多日的少風、陰雨天等情況下，這種不足可能引發能源安全危機和電力系統的連鎖反應。隨著新能源的快速發展，使得電網對調峰電源的需求急劇增加，依賴煤電機組的靈活調節能力來保障電網的穩定已成定局，尤其是新疆等地新能源資源豐富，煤電機組由電量主體轉變為調節主力的的需求極為迫切。因此，依托新疆準能投資有限公司2×660MW機組智能靈活調峰項目（以下簡稱“準能電廠”）研究和實踐大型火電機組在極端氣候下智能靈活調峰尋優關鍵技術的研究與實踐，對于優化能源結構、推動能源轉型、減少碳排放具有重要意義。

2、項目目標與原則

準能電廠的目標是在傳統DCS基礎上植入智能運算集群，打造新一代一體化智能發電控制系統DCS+,根據機組運行機理結合現實困境和痛點，部署高級算法和復雜模型通過大數據自尋優學習，研發一套適用于大型燃煤電站在極端氣候條件下具備智能靈活深度調峰尋優能力的關鍵技術，主要包括：極寒地區集間冷冬季防凍經濟運行、夏季噴霧優化運行、循泵經濟運行的優化算法；機組智能協調控制及深度調峰調頻寬負荷運行算法；集在線性能分析、預警和診斷，高性能的自主決策優化控制和新型的人機交互模式相結合的智能發電技術。實現機組在極端氣候條件和新能源大幅波動時等極端運行工況下各項運行參數達到或優于設計要求，實現了大型火電機組在極端氣候下的智能靈活調峰運行，實現電廠生產運行的智慧化、高效化、節能化和靈活調峰。

準能電廠以新疆自治區準東五彩灣國家級經濟開發區的2×660MW機組控制系統為研究對象，并在特變電工若羌電廠、北一電廠等的機組上進行推廣應用。項目通過理論分析及集成設計、仿真測試和現場性能測試等方法提出大型火電機組極端氣候智能靈活調峰尋優關鍵技術研究及工程應用技術路線，集成機組控制優化方案，保證系統安全穩定運行要求的同時，優化機組控制系統，使機組達到安全穩定運行和節能增效的效果。并以此為基礎集成設計、制造、安裝、調試及運行維護技術標準，形成具有自主知識產權的智能控制系統的應用技術，推動國內電力控制技術的發展。

（1）產業預期指標

從供給側滿足基于大型火電機組智能控制靈活調峰的迫切需求，可以有效擴大火電機組智能電廠的市場規模，進一步提高智能控制模塊的應用。

（2）項目的科學價值

本項目屬于跨學科、前瞻性領域應用示范，將形成大型火電機組極端氣候智能控制的理論，突破機組智能控制應用遇到的邊界條件限制等技術難題，對于智能控制系統的全面推廣具有重要的學術價值。

3、項目實施與應用情況

本項目建設方向是以自動化，數字化，信息化為基礎，綜合應用互聯網，大數據資源，形成一種具備自學習、自組織、自趨優，自恢復等功能的大型火電機組在極寒地區氣候下的智能發電運行控制模式。建設重點核心是構建智能發電控制系統平臺DCS+和相關智能功能模塊的研究，基礎是實時的動態大數據、手段是強大的計算能力。

項目建設過程中結合電廠超超臨界機組實際情況，以人工智能、物聯網、大數據分析技術為基礎，建立一體化數據平臺,部署 “智能管控一體化”、“智能監控”、“智能多維巡檢”等板塊應用，完成：智能協調控制優化、設備故障預警、狀態檢修決策支持等功能，在管理、運行、檢修等方面實現電廠智慧化。

3.1 項目實施過程

以準能電廠項目為基礎的大型火電機組在極寒地區氣候下的智能發電運行控制的項目實施過程如下：

（1）調研立項

2022年3月4日準能電廠項目組在特變電工股份有限公司的授權下組織專家和生產精英到國內電力行業各大龍頭企業的智能發電示范項目進行對標調研，在結合對特變電工內部火電機組天池能源北一電廠智慧電廠改造和昌熱電廠智慧電廠改造的經驗上進行技術優化和功能升級，進行新建項目配套智能化功能的立項。

(2)項目測試及驗收

2023.12.24-12.30出廠驗收：公司組織準能電廠用戶在杭州和利時公司對項目采用的和利時智能發電控制系統平臺HOLLiAS MACS IC DCS+進行出廠測試。

(3)工程實施及投運

項目實施工期從2023年7月20日開始，到2025年1月4日機組168試運結束。整個改造過程包括：廠家制造、現場安裝、現場調試、現場性能測試和系統投運六部分。

3.2 項目研究和實施的具體技術  

（1）智能控制平臺開發

通過智能控制平臺（DCS+）平臺開發，建立基本控制、智能控制等層級之間的閉環聯系，縱向打通基本控制與智能控制的界限；集成第三方應用及第三方算法，實現生產大區內的數據統一管理，提供開放的高級應用環境；實現智能算法的低代碼化、圖形化、模塊化的開發應用，提升經驗和知識可復用程度，降低運行分析人員的技術門檻。

圖1 智能發電平臺網絡架構圖

（2）間冷智能優化系統

極寒地區集間冷冬季防凍經濟運行、夏季噴霧優化運行、循泵經濟運行的優化算法間冷智能優化系統，是通過嵌入機理計算模型，利用運行歷史數據庫，對影響間冷系統性能的主要因素進行定量的耗差分析，并根據機組的實際運行邊界條件（如機組負荷、環境溫度等），開展可比工況下的歷史尋優，以各影響參數、指標的耗差總量最低為目標，找出最優的循環水泵運行方式. 實現間冷塔扇區出水溫度的智能化自動調控，保障間冷塔冬季防凍安全、經濟運行，大幅降低運行人員操作和監盤工作強度。

（3）機組智能協調控制及深度調峰調頻寬負荷運行算法

基于多變量預測控制及模糊前饋的協調優化方案，利用系統辨識工具對系統歷史數據進行分析、篩選、辨識，建立燃料量、綜合閥位與主汽壓之間的模型，然后基于模型構建多變量預測控制策略，最后根據專家經驗設計基于能量平衡模糊動態前饋，并將預測控制與模糊前饋相結合完成協調優化控制。多變量模型預測控制算法實施對燃煤發電機組的控制，實現鍋爐燃燒系統多輸入多輸出變量的優化控制，有效地解決了燃煤發電機組被控對象的強耦合、遲延問題。

（4）智能發電技術

集在線性能分析、預警和診斷，高性能的自主決策優化控制和新型的人機交互模式相結合的智能發電技術，集成為實現機組少人值守，少人操作，建設機組具備一定自主決策優化能力的一些智能化模塊，進行整合技術的研究和開發，在一個平臺下，協同進行智能智能控制的發電技術。

3.3 主要技術性能指標

3.4關鍵創新點

本項目在研究與應用過程中，主要創新點4項，形成的知識產權包括：獲發明專利5項、實用新型專利6項，發表科技論文4篇。

3.4.1創新點

（1）開發了一種基于多源數據驅動的系統集成創新技術，研發了統一、通用和標準的智能控制平臺，在此平臺上提出基于控制技術、人工智能算法的智能控制技術和數據驅動建模技術，實現超（超）臨界機組主參數精細化調整，使機組在全負荷工況下均具有優越的調節性能。

（2）提出一種針對極寒地區集間冷冬季防凍經濟運行、夏季噴霧優化運行、循泵經濟運行的優化算法，基于人工智能算法權衡經濟背壓與經濟電耗，經濟背壓與噴霧水耗量，最大限度降低間冷扇區出水水溫，進而降低機組運行背壓。

（3）提出一種基于內模和智能前饋相結合、智能感知與定值柔化前置控制技術的機組智能協調控制及深度調峰調頻算法，實現了在極寒地區極端天氣機組具備寬負荷高速率運行調節能力，具備與新能源協同調峰能力，保證了新能源的吸納和電網安全。

（4）提出一種集在線性能分析、預警和診斷，高性能的自主決策優化控制和新型的人機交互模式相結合的智能發電技術，利用智能發電平臺的算力，系統具備機組全流程處理能力、全工況適應能力和全生命周期的可用性，最終實現機組“無人巡檢、少人值班”。

3.4.2主要專利

（1）專利名稱：基于智能視覺的鍋爐及四大管道膨脹在線監測方法及系統

本發明提供基于智能視覺的鍋爐及四大管道膨脹在線監測方法及系統，涉及檢測技術領域，包括獲取鍋爐及四大管道的多角度實時視頻圖像，針對感興趣區域視頻圖像序列，采用基于注意力機制的三維卷積神經網絡模型提取時空特征；利用圖注意力網絡對不同管道的多維度特征向量進行全局關聯性建模，構建管道系統的拓撲關系圖；基于三維幾何膨脹模型，構建鍋爐管道系統的多物理場仿真模型；基于所述多物理場仿真模型生成管道膨脹狀態的實時監測數據，通過與預設閾值比對，得到管道膨脹的異常狀態數據；根據異常狀態數據，利用故障樹分析和貝葉斯網絡診斷管道膨脹故障模式，生成分級預警信號和檢修策略決策信息。

（2）專利名稱：一種極寒天氣間冷塔冷端防寒控制方法及系統

本發明提供一種極寒天氣間冷塔冷端防寒控制方法及系統，涉及人工智能技術領域，包括：采集異構防寒數據，提取關鍵概念，視覺特征，數值屬性，組合得到極寒防寒知識庫，構建防寒知識圖譜，進行特征提取，語義信息聚合，得到節點嵌入式表示；構建極寒天氣預測模型，生成極寒天氣演化序列，確定間冷塔防寒效能并以防寒效果最大化和經濟成本最小化為目標，通過多目標算法進行求解得到最優控制策略集；采集實時運行數據并與極寒天氣演化序列進行數據交換，生成防寒態勢認知，進行知識推理并動態關聯約束條件進行分布式協同優化，生成自適應控制指令并發送至執行機構，獲取局部防寒態勢并結合全局防寒目標生成全局防寒方案。

（3）專利名稱：基于智能化控制及智能預警的DCS黑屏運行方法及系統

本發明提供一種基于智能化控制及智能預警的DCS黑屏運行方法及系統，涉及DCS預警技術領域，包括構建多源異構數據采集與融合框架，并采用本體映射方法對多源異構數據進行語義關聯，識別設備和工藝的異常情況和異常類型，計算異常風險等級，生成異常預警信息；當DCS系統檢測到黑屏故障時，根據異常預警信息進行故障診斷，結合故障診斷結果和異常風險等級，采用多目標優化算法動態生成自適應智能控制策略，將優化后的自適應智能控制策略轉化為控制指令，根據控制指令對設備和工藝的運行參數進行自動調整，利用區塊鏈技術對智能控制過程中的關鍵決策和操作信息進行安全存儲，通過智能合約機制觸發所述控制指令的自動執行。

（4）專利名稱：極寒天氣冷卻塔防凍預警與優化控制方法及系統

本發明提供極寒天氣冷卻塔防凍預警與優化控制方法及系統，涉及控制技術領域，包括部署多層次傳感器網絡，在云端服務器上運行基于圖神經網絡的異常檢測算法，實時分析傳感器數據，識別潛在的防凍風險和設備故障；基于所述冷卻塔當前運行狀態，利用量子退火算法優化求解多目標規劃問題，同時考慮冷卻效率、能耗、防凍安全性三個目標，結合所述多目標規劃問題對應的約束條件，生成最優控制參數；將所述最優控制參數輸入到預先訓練的強化學習控制器中，所述強化學習控制器基于當前環境條件和系統響應動態調整控制策略；通過所述強化學習控制器輸出實時控制指令，對冷卻塔進行自適應調節。

（5）專利名稱：一種極寒天氣間冷塔溫度場在線監測方法及系統

本發明提供一種極寒天氣間冷塔溫度場在線監測方法及系統，涉及人工智能技術領域，包括：布置溫度傳感器陣列，采集初始數據并發送至監測分析系統，生成離散溫度數據點進行空間插值，得到三維溫度場分布模型，進行網格剖分，生成三維溫度場可視化模型；獲取間冷塔歷史運行數據并進行關聯規則挖掘，并構建最優溫度場分布模型，對三維溫度場分布模型進行多尺度分解，逐級對比，識別溫度異常區域，標記潛在結冰區域，進行預測，生成預測溫度變化趨勢，確定結冰參數；判斷并結冰風險，劃分為多個預警等級，若結冰風險超過預警閾值，發送預警信息，提取候選除冰策略，求解綜合效益評分，生成最優除冰策略組合并解析為控制指令發送至執行單元進行除冰。

（6）專利名稱：一種電站鍋爐的智能吹灰裝置

本實用新型提出了一種電站鍋爐的智能吹灰裝置，包括安裝板和鍋爐主體，所述鍋爐主體的表面開設有直槽，所述直槽內開設有放置槽，所述直槽內安裝有移動板，所述移動板的表面安裝有連接板，所述鍋爐主體的表面安裝有電動缸，所述電動缸的輸送端與連接板相連接，所述安裝板的表面安裝有安裝架，所述安裝架的表面通過輸送機構安裝有吹灰機構。該種一種電站鍋爐的智能吹灰裝置，結構簡單合理，設計新穎，操作簡單，具有較高的實用性，便于廣泛推廣使用。

3.5重點難點問題及處理方案

3.5.1解決常規DCS平臺算力不足和數據處理的問題

常規DCS平臺的算力不足、容量不足、開放性不足，使得常規DCS無法完成復雜算法的運行，控制效果受限，另外智能控制平臺在具備算力和開放性滿足的基礎上，平臺的數據安全的矛盾也日益突出。

為了滿足智能火電廠大型燃煤機組等設備海量數據湖的實時數據的高速采集、處理及應用，在多維智能平臺中引入了廣域型數據構架的形式，構建了基于內生安全機制框架的大規模分布式數據庫系統。通過該大規模分布式數據庫系統形成了一個智能化的綜合大數據中心，解決了火電廠生產運行過程中產生的海量數據的實時采集和數據湖存儲的問題。通過在平臺內構建的融合時序性、關系型和流媒體等多源異構數據形式的新型大規模分布式數據部署體系，針對不同數據源采集密度不同的特性采用合理的作業調度機制，解決了對電廠運行設備大數據處理中數據的持續暴增等關鍵問題。實現了可擴展并行數據庫分析，達到最大支持50萬點生產控制的工業數據湖軟件，

大規模分布式數據庫系統的構建則采用了集群分布式處理的方式，集群（Cluster）是一組相互獨立的、通過高速網絡互聯的計算節點，它們構成了一個組，并以單一系統的模式加以管理。集群可以用較低的成本獲取較高的性能、降低成本、增加可擴展性和可靠性。能保證了數據接入的實時性和并發性，目前平臺可保證1秒50W點規模的數據同時接入。同時保證了各種數據庫接入的穩定性和可靠性，同時結合系統的內生安全機制，攻克了kafka集群加密的技術難關，研發出了新的集群加密技術。

3.5.2在冬季工況下的空冷系統防凍和機組背壓壓紅線運行的問題

空冷島的空冷凝汽器會隨著環境溫度和機組負荷的不同，凝汽器內蒸汽的凝結狀態會發生變化 ，因此空冷系統呈現出不同的溫度場。當冬季環境溫度過低時，蒸汽遇溫度驟變會提前凝結，在順流管束下部和逆流管束上部都容易出現低溫區，由于管束下端凝結水流量增多，無論順流管束還是逆流管束都容易在管束下部出現凍結現象。雖然逆流管束的上部隨著水蒸汽凝結過程完成，蒸汽量及凝結水量均會減少，但是不凝氣體含有的水蒸汽凝結后仍有可能形成絮狀結冰，堵塞翅片管的流通面積。

根據理論研究與電廠實際運行經驗，通常逆流單元比順流單元更容易結冰，空冷島邊緣處的單元比內部單元更容易結冰。實踐證明低環境溫度下，散熱管發生凍結即使采取措施解凍后，由于散熱管發生變形會導致相鄰管段翅片間距增大，從而使得冷卻風量增大導致結凍危險性增大，形成凍結惡性循環。總結來說順流單元下部容易凍結，逆流單元中上部容易凍結，逆流單元較順流單元容易凍結.

本項目研發一套間冷及冷端控制優化算法，解決了在冬季工況下的空冷系統防凍和機組背壓壓紅線運行的問題。主要研究內容包括間冷冬季防凍經濟運行、夏季噴霧優化運行、循泵經濟運行的算法。優化目標為間冷百葉窗開度、扇區噴霧電動閥開關、循泵運行參數，通過算法內預建模型，給出安全的百葉窗開度指令、經濟的噴霧電動閥開關指令、和經濟的循泵運行指導參數，保障間冷系統安全過冷，降低散熱管束凍結風險，同時最大限度降低間冷扇區出水水溫，進而降低機組運行背壓。優化系統根據機組運行條件，權衡經濟背壓與經濟電耗，經濟背壓與噴霧水耗量，綜合分析，間冷智能優化系統實現間冷塔扇區出水溫度的智能化自動調控，保障間冷塔冬季防凍安全、經濟運行，大幅降低運行人員操作和監盤工作強度。

圖2 空冷運行監控界面圖

具體說明如下：

（1） 扇區出水溫度調控功能

智能優化系統具備扇區水溫調節功能，在控制權交由智能優化系統后，系統可在DCS調節基礎上，無擾切換，按水溫目標值進行調控。算法根據環境溫度變化、發電負荷、大氣風速風向，精準調節百葉窗開度，跟隨目標水溫。

（2） 溫度場壁溫低溫、低低溫保護功能

智能優化系統對采集的大數量管束壁溫數據進行多個維度剖析，計算每個散熱面、散熱面與散熱面之間的特征及差異，通過算法模擬的特征向量來及時地進行防凍保護。按風險程度，防凍保護分為低溫、低低溫保護。算法模塊結合壁溫分布態勢、數據分析、專家經驗，分層多級報警保護，對開葉窗開度及時有效地予以干涉，降低管束局部凍結的風險。

基于管束壁溫的防凍判斷手段，能提高管束凍結風險的預判準確度，為機組水溫在較低區間運行提供保護基礎。

（3）扇區出水溫度設定值尋優功能

智能優化系統提供水溫尋優功能，根據間冷系統和機組的運行參數、溫度場壁溫數據，當滿足尋優條件后，優化系統自動降低運行水溫至預定溫度，到達目標水溫后，間冷機組保持在優化水溫設定值附近運行。過程中，如發生低溫、低低溫保護，尋優停止，優先執行低溫、低低溫防凍保護動作，直至防凍保護解除后，繼續執行尋優。

（4）冷卻三角百葉窗開度偏置功能

間冷系統個別冷卻三角因檢修等原因，三角隔離，未實際進水。通常，運行人員需要進行臺賬記錄，并將對應冷卻三角所在的百葉窗執行機構手動關閉。優化系統可以根據溫度場狀態，自動識別隔離三角，自動關閉隔離三角的百葉窗。

優化系統對個別凍結風險高的冷卻三角百葉窗開度自動偏置，避免個別三角頻繁保護，影響扇區水溫的整體經濟性。

（5）冷卻三角循環回暖功能

當環境溫度極低時，優化系統自動執行輪巡回暖。百葉窗按序間隔回暖，主動防凍。

（6） 噴霧優化控制功能

優化系統通過嵌入機理計算模型，并根據機組的實際運行邊界條件（如機組負荷、環境溫度、扇區出水溫度、冷卻三角出水水溫等），對發電煤耗、耗水量等指標的耗差進行分析預算，輸出最優的控制方式控制各扇區噴霧系統電動門。實現節能、優化運行。

（7） 循泵優化運行功能

優化系統通過嵌入機理計算模型，利用運行歷史數據庫，對影響間冷系統性能的主要因素進行定量的耗差分析，并根據機組的實際運行邊界條件（如機組負荷、環境溫度等），開展可比工況下的歷史尋優，以各影響參數、指標的耗差總量最低為目標，找出最優的循環水泵運行方式。

優化系統實時計算出機組最優運行背壓，以綜合發電成本最低為優化目標，確定不同工況下的循泵最佳調度方式，在線給出推薦的循環水泵運行方式組合.

3.5.3深度調峰調頻寬負荷運行要求和機組運行安全的問題

針對這一問題，主要通過深調區域控制可靠性審核及優化、深調區域調整試驗來解決。

具體方案為：

圖3 基于多變量預測控制及模糊前饋的協調系統優化控制方案

3.5.4 機組在線性能診斷困難，性能無法尋優，無法實現機組自主決策優化控制的問題

該模塊主要研究應用于火電廠運行優化方面，采用聚類與概率密度統計相結合的多維度邊界劃分方法，通過數據與機理復合建模技術，建立動態標桿值數據庫體系，以構建一套普適有效的全廠實時操作指導機制。其具體創新點：

采用以整體最優工況為目標的聚類分析和概率統計、動態邊界劃分的方法，挖掘歷史最優創建標桿值數據庫，判別動態最優輔助建設標桿庫，采用人工智能及大數據技術實現智能建庫，解決了機組運行邊界劃分和判別機組最優工況問題。 建立了動態標桿庫為核心的指導體系，達到了尋優目標精確有效的效果。

采用電廠運行操作實時量化評價的方法， 采用深度神經網絡擬合運行操作與狀態參數的變化關系，建立由運行狀態參數為中間過程變量的具體表征模型，解決了操作行為量化和操作行為與績效考評無實時關聯的現實問題。 建立了火電廠運行操作量化評價體系，達到了操作指導科學合理的效果。

采用機組數字孿生體技術， 依據電廠熱力系統耦合特性，建立機組運行孿生體模型，通過機理算法構建符合電廠實際情況的判據模型、修正模型，得到運行尋優體系。該技術有效地豐富了機組運行優化標桿值，所得到的尋優值更加符合機組生產特性。

機組性能在線尋優功能主要包含初始標桿值數據庫建立、在線尋優判據評價模型、標桿值迭代更新、以及標桿值優化管理機制等幾個核心內容。

3.5.4.1能效閉環

基于熱力學換熱機理和神經網絡建模方法，建立基于機理-數據-知識為基礎的高精度系統模型，在保證現有控制系統與結構不變的前提條件下，建立能效尋優模型，根據負荷、環境溫度、燃煤熱值等邊界條件，利用人工智能優化技術，計算使鍋爐效率最優時對應的機組相關系統的操作指令，為實際的燃煤電站生產過程提供閉環控制指令，實現安全、清潔、高效的節能減排目標。

圖4 能效閉環邏輯結構圖

3.5.4.2標桿值數據庫建設

1）工況邊界索引

根據對機組各類不可控條件的統計與分析，比如負荷變化、燃煤熱值、環境溫度變化及設備故障等，依據合理的設定區間，進行分類和綜合，建立機組工況邊界索引。以邊界索引為關鍵字建立機組綜合最優工況下的運行狀態量指令值及操作量標桿值，形成機組動態標桿值數據庫體系。可支持不同工況（負荷、實時燃煤熱值、環境溫度等引起的工況變化）下標桿值動態切換，支持工況邊界的擴展及標桿庫的自動匹配。在運行中由邊界索引判別機組實時運行條件，根據機組實時運行條件進行狀態量值、操作量值和指令尋優值的動態切換，狀態量值用于實時性能分析及耗差計算，操作標桿值用于實時指導運行人員操作。

2） 能效尋優標桿

在一定的邊界索引條件下，機組最優工況對應的操作參數作為能效尋優標桿值，指導運行人員操作或機組閉環控制。

3.5.4.3系統高精度模型構建

機組在運行過程中邊界條件多變且設備逐漸老化，因此機組的設備運行特性與設計特性早已發生偏離。為了掌握機組的實際運行特性，從而實現機組系統的尋優，另外各子系統之間存在必然的耦合與關聯關系，本項目方案通過層次分解和解耦處理等方式，將系統模型根據相關特性分解為若干個子系統模型，作為組成系統模型的基本單元。

系統在熱力學建模過程中存在一定的線性處理，且在設備運行過程中存在老化、磨損等問題，為進一步提升模型精度，本方案采用機理分析結合以神經網絡為核心的數據驅動技術建立系統動態模型，通過一定的機組運行數據，訓練神經網絡模型，補償熱力學機理建模損失，使得其預測精度滿足要求，然后將所建立的完整過程模型用于系統變工況計算，從而對實際過程中系統操作進行優化的基礎和依據。

3.5.4.4能效尋優模型構建

在建立機組系統相關模型后，且模型滿足系統精度要求，可以利用建立的模型進行尋優計算。系統的建模和尋優功能具有定時自學習能力，可根據模型偏差對新產生的工況數據進行增量學習建模，增強原有模型的擬合能力，提升模型的準確度。系統以邊界劃分工況作為尋優系統的輸入邊界索引，所有劃分工況的尋優結果都進入指令標桿值數據庫中進行保存。

3.5.4.5能效閉環控制設計

本項目從原理和技術上保證在機組動態運行過程中，實現對鍋爐系統運行進行智能閉環控制，在安全、環保指標不超標前提下的經濟運行，提升鍋爐效率，實現鍋爐能效自動閉環控制，大幅度降低運行人員的工作負擔。

為保障控制的實時性與安全性，本項目采用通訊接口方式，在不影響原有控制系統基礎上，將尋優指令結果送至智能發電控制系統參與閉環控制，且可適應不同工況的運行，保證長時間的在線閉環控制。

同時本系統提供運行人員的監視畫面和操作畫面，在運行人員操作的原畫面新增加投入、退出按鈕和新優化畫面的鏈接，方便進行優化系統的投運，同時可以切換到新畫面對閉環控制系統進行監控和操作。

4、效益分析

4.1社會效益

基于大型火電機組極端氣候智能靈活調峰尋優關鍵技術的準東項目的建設不僅對社會有著直接的經濟效益，如降低煤耗、提高安全性、降低勞動強度、提高生產率等，還對環境產生了積極影響，如減少碳排放、降低環境污染等。這些成果共同推動了社會的可持續發展和環境保護。智慧電廠能夠實現整體煤耗降低2.25g標準煤/kWh，使機組運行更加高效、環保。

4.2經濟效益

1）主蒸汽溫度平均提高3.1℃，再熱蒸汽溫度平均提高1.6℃，折算降低發電煤耗0.42g/kWh，以年發電50億kWh計，節約標煤2100噸，按照標煤價格350元/噸，節約燃料成本73.5萬元。有效降低了鍋爐燃料量的過燃調節，保證了主蒸汽壓力的控制品質，優化后發電煤耗降低0.12g/kwh，以年發電50億kWh計，節約標煤600噸，按照標煤價格350元/噸，節約燃料成本21萬元。AGC兩個細則考核指標優異，初步測算每年帶來經濟效益400萬元。

2）間冷塔出水溫度相比降低~4℃時，機組背壓降低~1KPa。一年四季日均溫和日平均負荷，通過冷端優化模塊，年平均可降低供電煤耗約1.5g/kwh，節約標煤7500噸，按照標煤價格350元/噸，節約燃料成本262.5萬元。

新疆準能電廠外景圖

準能電廠智能調度集控中心

本項目推薦理由主要有三點：

1. 在總結準東五彩灣國家級經濟技術開發區周邊電廠摻燒準東高堿煤的經驗，在設計階段就針對鍋爐整體進行硬件改造，基于“爐膛設計-沾污調控-干態運行”研制了660MW高效靈活百分之百純燒準東高堿煤超超臨界鍋爐，解決了準東煤只能摻燒的世界性難題。新疆煤炭預測2.19萬億噸（占全國40%）,居全國第一，為推廣高比例應用新疆煤炭起到示范作用，支撐國家能源安全戰略要義。

2. 建立了準東高堿煤燃燒控制數學模型和智能仿真方法，提出了“風煤動態匹配-燃燒分層調控”的準東高堿煤協同優化方法，獲得了純燒準東高堿煤鍋爐20%Pe干態運行年累積超2500小時操作的安全邊界，創建了純燒準東高堿煤鍋爐高效靈活運行技術。

3. 借助智能發電控制系統，集成了專家經驗和先進控制策略，進行間冷塔精準防凍、水溫尋優自動控制、寬負荷智能巡航控制、智能按需吹灰、分區精細化智能噴氨控制、智能預警等智能化先進技術。

新疆準能投資有限公司2×660MW機組智能靈活調峰項目研究和實踐對于優化能源結構、推動能源轉型、減少碳排放等國家能源安全戰略轉型具有行業示范意義，值得推廣。