摘 要：我国经济的快速发展带动电力行业发展迅速。以燃煤为主火力发电厂，燃煤产生的灰渣、排放含硫和氮等有毒烟气、电厂水系统及脱硫等需要净化处理。经过多年的技术升级和增容改造，发电厂环保设施的建设已非常完善，基本上满足国家环保要求的排放标准。电厂的环保系统及大量环保设备，如何保证系统和设施的安全、稳定、高效运行是目前急需研究和解决的问题。
关键词：火电厂环保设施;智能化诊断平台;应用
引言
科技的快速发展促进我国电力行业有了新的、更大的发展空间。环保节能智能诊断系统是一个环保设施信息化管理平台，具备数据采集、比较、分析、大数据诊断模型功能，拥有系统大数据分析、环保达标、节能运行等智能操作指导的功能。
1系统的框架和核心
节能智能诊断系统包括基础数据系统和环保节能智能应用模块两部分。基础数据系统包括基础数据管理、工况数据采集系统和模型管理系统;环保节能智能应用模块包括典型工况行业对标、典型工况历史寻优、实时工况行业比较、主要设备优化运行操作指导、工艺设备及工艺系统智能诊断。软件系统的核心是基于数据，系统包含8种算法，离散型和连续型各4种。离散型算法有LinearSVM、RadialSVM、C50和Ctree算法;输出为连续型的有Nnet、MARS、lm和glm4算法。建模算法可以在离线训练完成后，从后台导入，在模型算法定义页面新增和修改。智能诊断系统应用模块包括：典型工况行业对标、典型工况历史寻优、实时工况行业比较、工艺设备及工艺系统智能诊断和关键设备优化运行操作指导。根据系统平台采集的典型工况数据，实现工况参数和指标数据的对标和寻优。利用本系统的环保系统标准数据库，进行数据处理和工况数据分類，实现自处理、自寻优的系统、设备智能诊断系统。可以实现区域性电力系统联网，典型工况行业对标是实现不同机组、不同电厂之间在相同工况、相同最优条件下进行的运行指标、参数比较。
2抗干扰解决方案
电厂一些电子设备运行现场条件十分恶劣，如果设备抗电磁干扰的性能低，在外界强干扰下无法可靠运行，难以圆满完成监视功能。为此，在这些环境中运行的网终端必须进行专门的抗电磁干扰设计。类似物联网终端的嵌入式计算机产品，其抗电磁干扰的能力主要通过电磁兼容性检测来实现。从电磁兼容性检测的角度，外部信号主要通过电源、外壳、信号、通信和功能地5个端口对设备的运行产生影响。抗电磁干扰的解决方案则需要从这5个端口着手，采取隔离、过滤、泄放等技术手段切断干扰信号的传播途径、减小干扰信号的幅度，从而实现降低干扰信号对终端运行的影响。通过对抗电磁干扰技术手段的分析，确保电气隔离在抗电磁干扰设计中的有效性。
3制定有效的运维对策
开展火电厂环保设施性能诊断工作时，首先要了解火电厂环保设施的运行状况，根据设施运行现状制定对应的措施，保证设施性能诊断工作顺利开展。在开展诊断工作中，应合理的安排特定专业技术人员进行环保设施的在线监测，认真分析监测结果，制定有效的解决对策，减少有害物质的排放。火电厂相关诊断工作人员定期开展诊断活动，找出设施运行中存在的安全隐患，确保高效、安全、科学运行，减少工业污染物排放。
4现场工况操作指导
现场工况操作指导是专门针对环保设备优化运行进行的开发，后续将根据实际需求再进一步完善。以燃煤火电厂湿法烟气脱硫为例，脱硫系统浆液循环泵运行操作指导是在系统智能诊断模型的基础上，深度开发的多输入多输出的智能模型系统。主要功能包括：（1）系统可以根据当前的工况（负荷、进口SO2浓度），计算能耗最低、出口SO2最低的浆液循环泵运行方式。（2）用户可以根据当前的工况（负荷、进口SO2浓度），自行改变pH、浆液循环泵运行组合，诊断出口SO2浓度。（3）用户可以改变当前的工况（负荷、进口SO2浓度），预测能耗最低、出口SO2最低的浆液循环泵运行方式，诊断出口SO2浓度。（4）系统自动计算当前SO2平均浓度（某时段），跟据设定的SO2排放指标值及脱硫效率等进行比较，估算出某时段剩余时间SO2排放浓度控制值，实现SO2小时浓度在控制范围内达标排放。（5）用户可以根据运行的实际情况，通过选择不同模型以确定何时调节、如何调节整个脱硫系统相关设备联动，以达到最佳工作状态和最优运行效果。
5环保设备改造，节能减排技术创新
火电厂发电会产生很多硫、氮类污染物，为了防止破坏环境，安装固定污染源（烟气SO2、NOX、颗粒物;污水排放）排放连续监测系统，严格监控污染物的排放。国家加大排污监查力度，火电厂基本上都进行设备改造，进行节能减排的技术创新。很多火电厂将功率大耗能也大的罗茨风机的风机换掉，改用离心机。在脱硫系统中，离心风机在后续的工作中能够节省氧化风减温装置并降低减温水的消耗量;根据实际需要调节石灰石浆液系统中磨机、循环泵等大设备的运行时间和设备电机运转频率，能够有效达到节能减排的作用，更好地响应节能减排的国家政策。
6工艺系统（设备）智能诊断
工艺系统（设备）智能诊断系统是利用本环保系统标准数据库，进行数据处理和工况数据分类所建立的一套数据可选、模型可建和可调、自学习、自寻优的智能模型系统。用户可以调用已建立的模型，输入拟诊断的参数值，诊断结果与实时数据比较，进行系统能力诊断和设备的性能诊断。工艺设备智能诊断是针对某一设备运行状况的诊断分析，基于设备诊断类通用模型。进入工艺设备智能诊断页面，录入电厂、机组及诊断类型名称，点击“查询”，系统显示诊断结果。当系统运行的实际值与模型诊断输出值产生偏差大于设定值时，将报警提示，偏差值可以设定。若用户需要改变输入值，计算输出值，则在实时诊断页面，输入拟诊断的参数值，点击[调用模型]，系统调用大数据模型推算诊断结果。工艺系统智能诊断是针对某一系统运行状况的诊断分析，基于系统诊断类通用模型。进入工艺系统智能诊断页面，录入电厂、机组及诊断类型名称，点击[查询]，系统显示诊断结果。当前运行实际值与模型诊断输出值产生偏差大于设定值时，将报警。偏差值可以设定。诊断结果反馈给工艺系统中的工程控制系统，做闭环控制的实时优化调节，以达到最佳运行状态。
7社会效益、环境效益和经济兼顾
当前，生态文明建设的顶层设计日益完善，对环境的要求会越来越高。由于火电厂会对对环境造成严重污染，火电厂进行供电产生社会效益，促进社会发展，还要注意加强环境保护，不能再以破坏环境为代价。通过技术的优化和管理创新、设备的升级改造，提高资源利用效率，将废弃物转化为有用的资源，达到节能减排的效果，促使火电厂由污染排放型企业转化为超净排放的环境保护型产业，来提升经济的发展水平，转变发展策略，实现国家的高质量发展。
结语
火电厂环保设施智能化诊断平台，利用大数据分析技术，实现了火电厂环保设施智能诊断和生产优化。大数据分析源于对历史数据的提取，工况的划分，数据量及数据质量都将影响分析结果，需要进一步结合生产工艺，理清数据之间的基本关系，优化环保节能智能诊断系统模型，实现节能减排的目的。
参考文献
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