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今年年初，在素有“火电三峡”之称的能源之都安徽淮南，一座全新的数字化智慧**电厂——淮南潘集电厂（以下简称潘集电厂）正式投产，一期项目两台660MW超超临界机组年发电量可达66亿千瓦时。在这座近“零”排放、绿色环保的火电厂建设和日常运维中，原生数字化交付技术起到了关键支撑作用。
数智先锋电厂，实现N个数字化应用
煤炭资源丰富、煤炭品质较好——淮南凭借在火电行业得天独厚的优势，聚集了众多大型火力发电厂。近年来，为保障长三角电力供应的安全可靠，优化皖电东送、三峡水电沿江输电通道建设，国家印发了《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，其中明确提出“依托两淮煤炭基地建设清洁**坑口电站”战略布局。而由淮河能源集团新建的潘集电厂，正是该战略布局的***落地实施项目。
瞄准数字化智慧电厂**，潘集电厂现将火电行业知识与数智技术紧密结合，基于一个云平台，除了实现生产控制与管理信息网多网融合、5G专网和WiFi 6全厂区覆盖外，还打造了包括数字化交付、智慧运行、预测性维护、MIS & SIS一体化、智慧除尘和智慧脱硝等在内的N个数字化应用模块，其数字化技术应用的全面性和完成度，在行业内都系独树一帜。如在智慧运行层面，机组可通过自寻优和自调节，帮助电厂实现168小时（7天7夜）无人干预的稳定运行。
然而众所周知，作为典型的资产密集型行业，火电厂的工程体量庞大、涉及机构复杂、牵涉技术繁多，且行业数字化转型起步相对较晚、数字化系统相对分散，想要打造这样一座***的数字化电厂绝非易事，在建设前必须要解决数据孤岛和信息传递效率低下的痛点问题。为此，早在工厂建设规划前期，淮河能源就决定用数字化交付的方式，为工厂奠定坚实的数字化底座。
原生数字化交付，成功打造“3分钟计划”
一座新工厂从设计、建设到运维的全过程，会产生来自时、空、人、业务等跨度极大的数据。由于不同设计院使用的软件不同，格式互不兼容、各成体系的数据，会形成一座座数据孤岛，且随着生产与设备的不断运行，**数据如果用图纸资料存档，传递效率低不说，在交付后数据还会面临被淹没和丢失的风险。
现如今，想要实现高质量的工程移交，数字化交付已经成为企业的不二之选，这样做***直观的收益在于能打通来自设计院、施工方和数百家供应商来源众多的数据，规范各种习惯和规则。
在项目初期，施耐德电气结合电厂一期的实际情况，从规划设计、装机试运行到交付投产，共完成了11份可复制、可复用的数字化移交标准文件，并基于国家电力标准，在其原设计院16500个KKS编码的基础上，扩增至超5万个KKS编码。
为消除电厂大量动/静数据、工程数据与运维数据间的孤岛，经过缜密调研和需求沟通，潘集电厂选择了施耐德电气AVEVA™ AIM数字化交付平台（资产信息管理平台）。借助该平台的可靠性和强大的格式兼容能力，潘集电厂得以将各阶段孤立、分散的信息进行整合，并成功打造了运维管理的“三分钟计划”，即可在***多三分钟内、***快几秒钟内获得电厂46000多台设备、工程图纸信息及运维实时数据。
在施耐德电气专业工程团队的帮助下，潘集电厂不仅提升了工程数据信息的交付质量，还打造了统一的、覆盖全专业的高质量“数字化图书馆”。在处理紧急情况时，检维修人员能用电脑、iPad等手持移动设备，快速实现数据检索，大幅减少工作量的同时，也提高了整座工厂的运维效能。
不止于此，施耐德电气利用AVEVA AIM强大的数字孪生技术，基于现场拍照和***真实的原生数据，还在系统中1:1还原了物理的潘集电厂。这种“原生数字化交付”也让3D模型的完成度、清晰度和细腻度，都达到了行业***水平。在这座数字孪生电厂里，运维人员不但可以远程测量距离，还能借助剖切等内置功能，准确获取电厂地下管廊和电缆走向等信息，这对于厂内繁杂隐蔽工程的维修和改造大有裨益。
与此同时，在数据资料可视化层面，潘集电厂还利用施耐德电气的AVEVA Engage触控大屏决策系统，实现了三维可视化与智能化应用。现在，电厂运维人员只需轻点鼠标或拖拽屏幕，就能随时获取任一台设备，从图纸资料、生产厂家，到安装调试、维护、库存等记录和实时状态数据，全程无纸化规避了繁琐档案调取带来的数据丢失风险，提升了工作效率和数据可追溯性。
深挖数据价值，预测性维护让运营更稳健
现如今，提高资产可靠性、绩效与安全性是电厂生产和运营的首要关注点，也是打造一座智慧电厂必需攻克的难题。潘集电厂对于设备的状态持续监测，以及及时捕捉设备故障早期迹象，以便提前介入诊断和采取措施方面，提出了非常高的要求。而施耐德电气的AVEVA Predictive Analytics预测性维护系统，借由机器学习、人工智能、高级模式识别和数据挖掘技术，能够在故障发生前的数天、数周或数月前，为电厂提供早期预警通知和设备诊断。
以电机这一重要资产为例，基于潘集电厂投运后积累的历史数据，AVEVA Predictive Analytics能利用收集到的电流、轴承、线圈和四季环境温度，以及振动、压力、流量等参数，为每个正常运行的设备生成***的模型。当实际值和预测值产生偏离并持续发生时，系统就会自动触发报警。系统多维度的动态阈值监测模式，能提升早期异常识别能力，助力电厂智能运维，从源头上保障电力生产的安全性和稳定性。
不仅如此，AVEVA Predictive Analytics系统之所以能大幅降低误报率，主要得益于施耐德电气在设备诊断领域几十年深厚的经验积累。系统中预置的诊断知识库，能根据曲线变化进行故障评估，快速计算和分析可能存在的故障原因，并根据现场实际工况不断扩充和完善。这在方便一线人员工作的同时，也帮助潘集电厂不断积累、融合与传承属于自己的运维知识。
随着中国双碳目标的推进，数字技术与电力技术的深化结合，将成为推动能源电力行业绿色、可持续发展的关键引擎。作为全球能源管理和自动化领域的数字化转型***，施耐德电气将凭借自身在智慧电厂建设方面的深厚积淀，与更多志同道合的伙伴共同推动电力行业的高质量与绿色可持续发展。
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本文来源于网络 2024-10-17
