0 引言
随着互联网、大数据、区块链、云计算等先进信息化技术的飞速发展和应用，人类社会正处于全面进入智能化的发展阶段。在工业化和信息化深度融合的工业4.0时代，随着电力云、电力大数据分析、数字电厂、智能电厂等新概念、新技术的不断涌现，“智能电厂”(或者“智慧电厂”、“智能发电”)正在成为发电行业追逐的热点[1,2,3,4,5,6,7,8]。燃煤电站锅炉炉内燃烧是大空间内发生的高温、非均匀、带剧烈化学反应的复杂气固多相流动过程，智能发电技术的研发离不开燃煤锅炉在线监测[9]及智能优化运行技术。锅炉燃烧系统是一个多输入、多输出的复杂物理、化学过程，影响因素很多，具有强耦合、非线性的特征，难于用机理模型描述，因而神经网络及各种优化模型成了燃烧优化技术研发的热点[10]。传统“风煤比”、“水煤比”控制理念要求风量、水量根据煤量的变化而控制，而燃煤品质的波动带来燃料量的频繁调整，也给风量和水量控制带来影响；锅炉及机组海量运行数据未能得到有效地挖掘和利用，造成燃烧优化主要依赖于运行人员和专业的经验积累，无法形成普遍适用的燃烧优化规律。锅炉控制目前主要基于相关参数的偏差反馈调节控制模式(燃料、送风量、引风量、给水量分别根据蒸汽压力和负荷输出偏差、烟气含氧量偏差、炉膛负压偏差、水位或过热度偏差进行控制)，无法适应来不及等待判别输出偏差就要快速变负荷的灵活性控制的需要。
本文在简要回顾人工智能技术发展及其特点的基础上，对构建智能发电技术进行初步探讨，介绍面向智能发电的电站燃煤锅炉燃烧在线监测及基于运行历史数据的在线优化运行技术。
1 第一代火电机组智能发电技术实施路径
1.1 作者在人工智能应用方向的早期工作
与此同时，人工神经网络的发展大大推进了人工智能方向的研究。根据文献[13]，人类的智能主要包含归纳与演绎两方面，对应着人工智能中的连接主义(如人工神经网络)和符号主义(如机器定理证明、知识推理)。作者早期曾将自组织神经网络应用到燃烧诊断研究中[14]，网络的输入是从稳定和非稳定燃烧工况下获取的火焰辐射信号的频谱估计值，经过自组织训练后，网络对不同燃烧工况下的输入具有明显不同的输出，从而获取燃烧状态稳定与否法信息。文献[15]报道了针对1台125 MW无烟煤切圆燃烧锅炉开展的燃烧优化研究。采用前馈人工神经网络，选取煤的挥发分、发热量、二次风配风和烟气氧量4个有代表性的参数作为输入参数，锅炉效率作为输出参数，建立了一个简单适用的神经网络模型，提出了一种简洁的锅炉燃烧优化策略：根据入炉煤的挥发分和发热量，直接获得使锅炉效率最高的二次风配风和烟气氧量。由于锅炉运行影响因素众多、影响机制复杂，采用人工神经网络进行锅炉运行特性建模，需要克服煤质、负荷、锅炉运行性能变化带来的问题。
1.2 人工智能现代发展及特点
人工神经网络的研究在20世纪80—90年代达到巅峰，随后因神经网络的快速发展而迅速衰落，原因是随着网络的层数加深，整个网络的训练过程无法保证收敛。在传统神经网络的基础上增加其网络层数带来的深度学习的快速发展，突破了传统网络学习的瓶颈。目前深度网络层数动辄上百层，联接参数达到数十亿，训练样本经常达到数千万直至上亿，需要在大规模计算机集群上进行数月的训练，需要非常庞大的计算资源[13]。从这里可看出，达到接近人类智能的人工智能，其赖以实现的计算平台是非个人计算机、一般工业计算机，甚至一般规模的计算机集群所能承担的。
1.3 火电机组智能发电技术体系结构
目前，国内发电行业对智能电厂、智慧发电的关注持续升温[1,3,4,5,7,8]。客观上，目前智能发电技术远未成形，甚至仅仅停留在构想阶段。文献[7]将智能电厂系统架构分成生命周期、系统层级和智能功能3个维度，其中：生命周期维度包含电厂资产从诞生到消亡的全生命周期阶段，包括设计、制造、安装、运维、退役等一系列相互联系的环节；系统层级分为发电系统及设备层、监控装置层、车间(分场)层、电厂层、互联世界层等5层；智能功能层级为感知/执行、通信、信息、功能、业务等5层。文献[1]提出工业4.0框架下的智能电站结构，基于物理信息系统的智能电站通过物联网和服务互联网与上下游相联，并已经成为物联网和服务网的一部分。智能电站分为现场设备层、实时控制层、系统优化层/生产管理层、电网/集团管理层4层。文献[5]归纳了一个智慧电厂的简化拓扑结构，主要由优化控制平台、实时历史数据库、关系数据库、智能巡检系统、诊断分析平台、决策支持系统、运营管理平台组成。文献[3]对绿色智能发电概念进行了探讨，其主要技术除了作为基础的数字信息化外，包括智能化的检测和远程监控、绿色生态发电和智能化的管理和经营决策。文献[4]提出的智能发电厂管控一体化系统网络拓扑结构包括智能设备层、智能控制层、智能生产监管层和智能管理层。文献[8]从功能实现的角度提出构建由智能发电运行控制系统和智能发电公共服务系统组成的智能火电技术总体架构。以上研究具有共同的特点，即智能发电体系结构是一个分层的拓扑结构，从局部(设备层级)到系统(控制)再到管理(决策)。
从前述人工智能的特点可看出，在一个系统中，“智能”的功能非一个局部的模块所能具备，目前的“智能”主要或者只能体现在系统的唯一一个中枢系统中，通过俗称“最强大脑”来体现。以人为例，人的智能就体现在大脑中，四肢、眼睛等器官虽然发达，但不具备智能的特性。大脑中虽然不同的区域具有不同的功能，但其功能的实现更多的是通过整体协调而达到的。这样看来，一个电厂，或者一台机组的范围内，“智能化”可能只能通过一个“大脑”来实现，将其定义为“智能信息处理中心”。设备传感、控制、协调、生产管理、调度等功能组件由于其支撑硬件能力的限制，以及其可获取的信息的限制，无法实现真正意义上的“智能化”(其首要目标是不断提高其技术性能)。
事实上，不可能、也没有必要为每台机组或每个发电厂开发各自独自的“智能”技术和系统，同一家电厂的同类型机组的信息本身就具有相互借鉴的价值，不同电厂的同类型机组的信息也是如此，甚至不同容量的相似机组的信息也有借鉴价值。从这个意义上说，智能发电系统建立在发电集团的省级区域公司，甚至一个发电集团的技术中心，才能充分利用省级区域公司甚至一个发电集团内部所有机组的全部历史的、实时的相关信息(当然，在联接全国发电机组的基础上建立这样的一座智能发电中心无疑是最理想的，但在目前难以实现)。也只有这样的集中建设，才能装备及更新现代智能系统所需要的强大硬件条件，才能不断迭代更新智能算法，不断提高智能化的功能和品质。
作者在锅炉燃烧在线监测及智能优化运行技术研究的过程中，逐渐形成了以上智能发电技术的研究思路，并取得了初步的研究成果。
2 基于燃烧监测及运行数据分析的锅炉运行优化实践
2.1 技术路线及主要技术创新
2.1.1 炉内3维温度场在线监测
炉内3维温度场在线监测及燃烧优化控制系统采用火焰辐射图像处理技术，充分挖掘火焰图像中携带的炉内高温辐射能量分布及其传递信息，建立燃烧温度场在线检测技术，并进一步应用于炉内燃烧优化控制中[10]。本项技术研发团队提出了一种高方向分辨率辐射强度分析的散射或者反射能量份额分布法(distribution of ratios of energy scattered or reflected, DRESOR)[18]，将辐射成像信息同燃烧介质温度及其热辐射源的空间分布关联起来；并采用一种修正的吉洪诺夫(Tikhonov)正则化炉内温度场重建方法[19]，在较大测量噪声下，仍能很好地从高温辐射成像信息中一次重建出炉膛3维温度分布，如图1所示。炉内3维温度场检测处理的刷新时间在2～5 s之内，3维温度场可视化系统检测温度与抽气水冷热电偶检测结果相比的误差在5%之内，满足在线工业监测和诊断的要求[20]。
炉内3维燃烧检测的下一步进展将是同时检测燃烧温度和煤粉(煤焦)浓度在炉内的3维分布，这将为在线诊断炉内燃烧过程，实时评价煤质燃烧特性(着火快慢、燃烧速度、燃尽速率等)的变化，修正锅炉燃烧在线优化控制规律，研发锅炉智能发电技术，提供更加强大的检测技术支持。
2.1.2 燃烧负荷监测及快速克服燃料热值扰动控制技术
2.1.3 基于运行数据分析的风煤水独立解耦精确前馈锅炉运行优化控制技术
对机组优化运行而言，优化系统直接接收由自动发电控制生成的负荷指令，加上直接读取的送风机入口风温(当前气温)，由这两个参数直接在优化控制规律数据列表中读取相应的优化控制值，输送到DCS中，作为控制修正信号，在线参与运行参数的计算机闭环控制。风、煤、水随负荷和气温变化的优化控制规律，可随着机组运行时间的推移在线学习和更新，实现对锅炉燃烧及机组运行优化控制规律的滚动优化。在线燃烧优化控制技术，抛弃了传统的主要根据偏差反馈信号调节锅炉主要运行参数的方法，最大限度地实现锅炉“精确的前馈控制”理念，将根本性地提升锅炉控制的灵活性。
2.2 锅炉运行优化系统投运效果
2.2.1 2016年投运试验情况
2016年9月以来，本项技术在襄阳电厂1号机组300 MW亚临界燃煤机组锅炉上投运了燃烧优化在线控制。图5给出了本项技术在电厂DCS系统中的显示画面和控制功能投入情况。图中显示，燃烧优化已投入。负荷指令280 MW，实发功率280.1 MW，而辐射能是288.8 MW，表明当前时刻炉内燃烧释放的能量大于负荷指令的需求。
将该电厂1号机组(300 MW)2016-08-15—2016-09-19的历史数据作为燃烧优化分析的来源数据，分析出该机组的优化运行参数。2016-09-19—2016-10-30期间，机组投入运行39 d，燃烧优化投入运行31 d；纳入燃烧优化对比分析31 d。2016-08-15—2016-09-19，机组运行时间也是31 d，作为燃烧优化的对比工况，正好用相同的31 d，一个整月的相同时长数据进行对比分析。根据机组运行DCS记录的历史数据，计算出燃烧优化投运后(2016-09-20—2016-10-30)与燃烧优化投运前(2016-08-15—2016-09-19)在不同负荷下的平均燃料量对比，如图6所示。平均燃料量以全部20台给粉机的平均转速(r/min)来相对计量。该图非常明显地显示，不同负荷下燃烧优化后的平均燃料量均明显少于燃烧优化前的燃料量，除了180 MW负荷以下。当负荷低于180 MW时，DCS中设置燃烧优化系统停止作用，170和160 MW两个负荷段燃烧优化前后结果相同，实际上是对燃烧优化作用的反验证。
2.2.2 2017年投运试验情况
经过进一步调试和完善，该系统于2017-09-11—2017-09-17进行了正平衡煤耗对比测试。本项目实施方和应用单位、第三方，共同完成了3 d＋3 d正平衡煤耗对比测试的数据采集、煤样采集，分别进行了数据处理和分析。未投燃烧优化工况3 d测试：2017-09-11T11：00：00—2017-09-14T11：00：00。燃烧优化投运工况3 d测试：2017-09-14T14：00：00—2017-09-17T14：00：00。每个工况开始前，上满每个煤仓，记录每个粉仓粉位。每个工况结束前，同样上满每个煤仓后再记录输煤皮带称煤量，并记录每个粉仓粉位。正平衡煤耗测试主要采集的数据包括试验期间的发电量、原煤量及煤的热值。
试验结束后，统计未投燃烧优化工况与燃烧优化投运工况，估算发电煤耗及其变化。结果表明：燃烧优化投运工况原煤煤耗下降3.3 g，下降幅度为－0.868%；加上燃烧优化投运工况后电厂测试煤质下降幅度为－0.872%，燃烧优化投运工况标煤耗降低幅度1.74%。以这台机组300 g/(kW·h)发电煤耗水平计算，燃烧优化投运工况标煤耗下降5.22 g/(kW·h)。第三方出具正式测试报告，燃烧优化投运工况标煤耗下降1.48 g/(kW·h)。
试验期间DCS系统记录了炉膛出口、选择性催化还原(selective catalytic reduction，SCR)脱硝系统进口氮氧化物浓度。将不同负荷下的NOx均折算到300 MW负荷下，统计燃烧优化投运前后SCR进口平均氮氧化物的变化幅度，结果表明：燃烧优化投运后，SCR进口平均氮氧化物下降了23.7 mg/m3。可见，在线燃烧优化控制系统能同时实现降低发电煤耗和炉内燃烧氮氧化物排放。
3 结论
基于现代人工智能技术的特点，本文提出了火电机组智能发电技术的基本构架：在一定规模发电集团的技术研究院建设“智能发电技术中心”，集中进行智能化技术的研发和应用；各个发电厂和发电机组向该中心传送实时数据和信息，并从该中心获得智能控制、智能运维、智能管理等方面的技术支持。
作者团队研发了炉内3维温度场在线监测技术、炉内燃烧负荷监测及快速克服燃料热值扰动控制技术、基于运行数据分析的风煤水独立解耦精确前馈锅炉运行优化控制技术，并在300、600 MW发电机组上得到成功应用，取得了同时实现降低发电煤耗和炉内燃烧氮氧化物排放的应用效果，为智能发电技术研发奠定了良好的基础。
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