【焦凯迪 国能寿光发电有限责任公司维护部热控专业工程师】2022智慧电厂论坛（第一期）文字实录
主持人：下面有请 焦凯迪 国能寿光发电有限责任公司维护部热控专业工程师 作《基于大数据分析的火电厂智能巡检关键技术研究与应用》的主题发言。焦老师，现从事火电厂热控、智能化建设等相关工作，作为项目主要成员之一参与科技项目国能寿光电厂智能巡检系统的研究与应用，期间参与编写国家能源集团火电智能电站建设规范。
焦凯迪：各位来宾，大家好。
我是来自国能寿光发电有限责任公司的焦凯迪，这次带来的基于大数据分析的火电厂智能巡检关键技术研究与应用。这是项目首次对外发布。
本次汇报从以下五个方面展开：
一、项目概述
开始之前先简单介绍一下我们公司，寿光电厂位于山东省寿光市羊口镇，公司依托“黄大”铁路，通过上大压小方式建设2×1000MW国产超连接燃煤发电机组，最近又完成了供热改造，公司自成立以来，认真落实国家能源集团公司战略部署，积极履行政治、经济、社会三大责任，取得了良好的经济与社会效益。这是我们厂区的实拍图跟远景看小清河一张照片。
介绍电厂巡检业务概述和行业难点。以前是两票三制，现在贯彻的是两票三制制度，这个制度是电厂生产过程中保证人员设备安全的重要制度，巡检制度又是其中最重要的制度，从电力生产过程来看，设备数量特别多，分布区域特别广阔，想要保证设备安全稳定的运行，除了我们精准的测点，稳定的控制系统，可靠的设备外，还需要大量的人工对设备进行巡检，由于巡检人员个人技术责任心的差异，会造成巡检结果的千差万别，有些环境里面，高温高压噪声、粉尘都是造成职业病的因素，在这背景下，用机器代替人的巡检方式就应运而生。
项目背景
按照项目实施的难易程度，再结合相关区域的巡检要求，我们选择机炉电煤区域实施巡检。并结合物联网人工智能的相关技术，开展一系列巡检工作，做巡检过程的研究。本项目在火电厂的实施，充分进行规划，利用图像识别，大数据技术，搭建起来一套完整的智能巡检平台，为集团推行实施超智能电站建设奠定良好的基础。
项目的终极目标用机器代替人工，完全实现无人化的巡检。为了实现机器代替人工的目标，我们又对总目标进行了细化。首先用物联网设备和技术，代替人工进行巡检，数据的采集。前期以机器巡检为主，人工巡检为辅，后期随着算法和系统的逐步完善，逐步取消人工巡检，借此降低管理成本，提升业务效率，利用大数据系统实现对于智能巡检的数据管理，推动体系优化升级，用AI技术对巡检进行分析，对巡检结果自主决策，打破人工巡检的局限性，早发现早整改早闭环，即使消除安全隐患，以此主力寿光电厂指挥化建设，推动电厂智慧化转型的高质量发展。
接下来看一下项目的总体设计。
（图示）这张图是一张比较详细，项目所执行的区域和选择这些区域的原则、使用的技术路径，使用的设备。
选择这些区域有原因，首先要考虑到项目是否容易实现，考虑到实现的难易程度以后，实际的巡检需求，比如输煤区域，我们的皮带有没有跑偏，有没有撕裂，有没有洒煤漏煤，我们的煤厂有没有积煤自燃，有没有高温煤；我们的锅炉区域，有没有出现积粉自燃；电器区域，我们的热力表对不对，我们的压力表监测有没有问题，刀闸的位置是否准确，这都是我们巡检的一些问题，在包含器具区域更重要了，一些高温高压的管道，人在巡检过程中管道万一漏的话都是很危险的。再结合实际的功能，对区域进行一些优化。刚才说到区域的巡检需求，选择的技术路线，主要以图像识别辅助其他的辅助设备，比如AI拾音器，测温，皮带撕裂，以激光的方式，堵煤漏煤都是激光的方式做的一些。机器人巡检，最后这些综合起来，完成寿光电厂智能巡检区域的整体覆盖，不能说整体覆盖，在燃料区域已经实现95%的覆盖，锅炉区域在重点区域，比如说磨煤机动态分离器从上到下，包括磨煤机的本体还有十字煤系统，燃烧器；机器区主要是汽轮机平台，高低压管道，高低压加热器，还有一些液类器，包括厘米的一些主要辅机设备。这是我们的覆盖区域和技术路线。
（图示）这张图是一个完整的基于工业的物联网一个架构，前端智能感知，基于智能感知中间打造的基础功能，在座各位有做三维建模有做UWB，形成上面的顶层应用，实现相关的价值。
平台建设的逻辑，平台现在电厂各类物联感知PI系统的统一接入管理，可以单向接受系统生产数据监控，并结合三维实景仿真模型进行直观展示，实现物联网+信息网的深度融合，与电厂PI系统对接，在利用PI系统的数据与我们巡检的数据做一些简单的数据分析，还有确切情况研判。
平台参照电厂巡回检查制度的标准进行业务设计，实现巡检业务计划的制定，执行符合，分析等全流程业务闭环，还可以通过巡检发现的缺陷，之前在建设之初把电厂所有KKS码已经导进去，一旦发现缺陷，平台上看到缺陷的名称位置，以及KKS编码。原先我们设计是与集团的压力系统对接，直接进行确切填报，这个可能是由于技术问题，一部分处于安全考虑，把这一端给PASS掉，手动生成详细缺陷的情况，用ERP系统再进行缺陷填报。
系统规划还是这样，只是目前为止，未来的规划，假如说一个完整的工业物联网搭建完成，以山东公司为例，假设山东公司完整的工业物联网搭建完毕之后，可以把数据上传到山东公司，进行一系列相关的数据分析，深度利用等等，算法开发出来之后，相关的厂商可以共同利用，共同发展。
系统拓扑图。现在把他们的系统完全放在办公网三区。
本次项目里面所有用到的智能前端设备，以摄像头为主，可以看到，光摄像头已经用了多少种，包括机器人，AI拾音器。批撕裂检测装置等等，在我来之前，我的同事看过我的PPT，他们说过一句话，你们的智能巡检不是应该以机器人为主，当时没有反驳，在这里简单发表个人的看法，关于智慧电厂或者智能巡检，拿智能巡检来说，出现机器人就是智能巡检，我认为部分一定，技术机器人只是智能巡检里面实现无人化巡检一种手段和技术，并不是主要的技术，在整个项目来说比重只占10%，仅此而已，所以我已经对机器人进行淡化。
现场的一些实际应用视频。我们用的比较多的，一个GIS的摄像机。可以看到设备有没有分和闸，可以通过上面的颜色，看一下设备出现超温，都是运行和维护电气专业巡检的时候，需要重点关注的东西。机器人巡检一个视频，包含表计读取，后面还有一小段关于设备测温的。
现场的机器人巡检的实拍图，机器人进行选择的时候首先考虑通过性，虽然说火电厂汽机房相当平整，但是总是避免不了接缝的存在，有一些室内的机器人可能通过性就差，导航方式，选择这一款三维激光导航，可以实现整个全域，包括高低，有没有凸出这些东西的识别，这样可以保证自己安全的同时，也可以保证设备的安全。通过性是考量最重要一个目标。
三、建设的内容。对寿光电厂智能巡检建设内容一个大致的总结，总结完一个平台，两张网络，三个支撑，八大AI应用。八项截止目前为止所打造出来的八大应用，随着算法的逐渐成熟，包括人的需求越来越多之后，八大应用未来有可能是十大应用，甚至二十大应用，或者更多的应用。
在整个智能巡检系统中，核心是智能巡检平台，为什么有这两个网络，一个是有线，一个无线。有线网络所用到的前端所有智能设备，摄像机、AI拾音器，皮带撕裂，业务报警器等等。无线网络是专门为机器人跟智能安全帽两项打造的网络，在汽机房厘米或者配电室，按照电压等级10千伏，400伏、300伏，MCC保安段这样的方式进行配置，可以实现智能安全帽在那个区域连上无线网之后，可以远程，与专业主管或者操作员、主值进行对话，可以做到双确认。
三大支撑，基于AIAC平台，三维可视化的应用，3D视频融合。包括后面的八大应用。
智能巡检平台功能介绍，分为BS端，CS端，两个主要的功能，分类按照这样的方式进行分，应用、监测、报警处理等相关的东西。
智能巡检平台业务应用。先出现报警，设备名称，位置，KKS码，出现什么样的险情，把数据粘贴出来可以用在ERP系统上面的缺陷填报。
智能巡检业务流程，从巡检计划制定到任务开始执行，任务完成的情况，执行率，正在执行中，或者掉线都可以看到，巡检信息汇总，按照寿光电厂的巡检规则，形成巡检报告，对于出现缺陷的地方，会以图片待可见光和热成像的方式给呈现出来。
三大支撑。
1、人工智能自主可控平台AIAC，这个平台部署在寿光电厂的信息机房，用这个平台可以实现算法的训练，只要用户，对我们来说运行人员和维护人员两个部门有自己的需求，只要这些区域覆盖到，可以用区域的摄像头抓取一定的数据进行训练，生成自己想要的算法，在AIAC平台中最主要是两个：一是对于我们来说是自主可控，二是对于运行维护人员来说有想法，有需求才可以实现。这是相辅相成，缺一不可。
2、三维场景可视化模型的应用。基于航拍、三维激光扫描的方式，场区设备的三维模型，汽机房区域。当时检修拆下来的低压缸接缸之后的一些照片，这是GS区，500千伏升压站区一个主要的设备截图，基于三维可视化建模及相关应用，一个航拍模型，周围罗列出来有当前设备的在线率，包括信号的通讯程度，包括巡检完的任务，哪里有缺陷，这个位置汇总一些缺陷的类型，数量，包括近期缺陷发生率，主要出现在哪里等等问题。
右侧这个视频是基于模型打造一个可视化的操作，关联PI系统的数据以及附近的摄像头，可以实时对摄像头进行监测。这是条门的状态，以可见光和热成像的方式呈现出来，可以监测设备有没有高温有没有报警的情况。
3、三维视频融合，算是项目的亮点。首次在16.5米机房区域实现全景建模和视频融合，这是一个模型和视频融合过渡的过程，制作过程中，当时大家有一个疑问，对我们来说有什么用，后来想了想，用在哪？检修的时候如果设备接缸，人在那，人员的规范，主要是着装，行为上的规范，可以通过这个视频全方位无死角对他们进行监控。他们一旦出现违章，可以有专业的安监环或者监护人去制止他们的一些行为。
（图示）这是翻车机区域做的三维视频融合，现在已经在做的，从燃料控制室迁到集控室，这样翻车机这边有可能人也会跟着过去，为了实现区>域的监控跟建模学习，做了这样一套系统。
当时选这个数据的时候正好翻车阶段，扬尘太大，导致墙上都是灰。
煤厂的一些三维视频融合，通过这样融合的方式，可以看看哪个区域有煤或者存煤的情况，可以看到大概多少吨，或者算法成熟之后，直接用这个计算当前的存煤量，包括结合现场安装双光谱的云台进行高温煤发现和报警等等。
八项应用的介绍。
1、仪表识别。
现场用到一些主要表计，包括压力表、温度计、六氟化硫包括刀闸的一些位置，开关的状态，变压器的温度点等等。通过图像识别的方式进行识别，有没有变化，有变化可以报警。
2、跑冒滴漏的识别，这个视频里面是机组启动的时候，机组启动是密封的，密封还没有到位，冒出来的蒸汽，现场一些的照片，包括乏煤识别、滴水识别、磨煤机区域滴出来的油，也有可能是水，我们是按油处理，16.5米区域刚才的报警。对我们来说准确率不是很高，缺陷发生的概率比较小，训练一个完整的算法需要太多的素材去训练。时间再过一年或者两年，更短的时间半年，数据量上来之后可以很快把这个算法做到特别精准。
3、设备的测温。这些图片里面，有些摄像头角度很奇怪的，主机润滑油系统的摄像头，可以看到的角度应该是这样，但是这样装，因为当时出于一个对于环境的考虑，一个施工分辨程度，这样调过来，本来区域不大，就这几个油泵，要实现看到它，简单的测温就OK，如果传统的按照方式需要四到五个双光谱的摄像头才能解决这个问题，把它调个角度之后，最后只月一个摄像头解决这个问题。大家看到的磨煤机区域，当时实际施工过程中用的12台磨，用了将近50个摄像头解决这个问题，当时一看数量怎么这么多，怎么办？经过无数次的现场查勘和实践，最后用一些特殊的方式把它减到8个摄像头，完全实现动态分离器和磨煤机池子煤以上区域99%的覆盖。
在实际点位选择的过程中，加热器的区域，为什么是这样？这些管道有焊点和接头，还有一些压力表和温度表，都是容易出现缺陷的地方，对这些点位进行重点关注，可以及时发现问题，假如说哪一天真的喷或者漏，通过这样的方式，快速用热成像的方式找到漏点，不至于让运行人员手足无措，还得叫维护人员过来看，哪漏了，找不到，声音这么吵，温度这么高怎么进去。包括后面大家看到，皮带，包括电缆夹层，每一个摄像头的角度在设计过程中都进行过深思熟虑，全场500多个摄像头，每个摄像头在哪个位置装，以什么样的角度，什么样的姿势装，对我们来说都是一清二楚的。
4、AI拾音器的应用。现场拍回来一个视频，是磨煤机一个托辊掉了，一直在那里响，当时在一号皮带发生，属于入场皮带，不可能停下来处理，优先卸煤，对它进行处理，当时人员巡检过程中发现的问题，如果没有发现问题，或者没有巡检，有可能皮带可能撕，或者这一趟车卸完没有发现，下一趟车又过来会不会造成缺陷的扩大。结合实际情况，最终在这个区域选择用摄像头加AI拾音器的方式进行声音的精准定位。未来会把AI拾音器布置的更多一点，跟相关的摄像头进行一定程度的关联，一旦AI拾音器进行报警，这个区域的摄像头可以立马调出来，用一些技术手段可以看看，哪个位置，是不是脱口有问题或者什么方式的。
5、输煤区域落料管堵煤漏煤的识别。纯粹一个激光体积的算法，比较一下进出口煤量差异，判断一下是否有堵。
6、输煤皮带撕裂检测。我们的批是纯胶皮皮带，没有里面的钢筋，就是加强结构的，之前用X光，考虑用其他的方式，最终选下来还是用的激光，因为通用性比较高，由于验证方式，只在123，入场段，卸煤段皮带上面进行皮带撕裂的检测，这是传回来一些照片，实际上确实发生了一些不该发生的问题。
7、安消一体化，厂里面的消防报警系统，经常报警，一般情况下有误报，也有正确报警，容易造成运行人员的恐慌，根据点位实际情况，与摄像头进行关联，实现安消一体化。它一报警，相关点位的摄像头立马弹出来，弹出来之后，之前摄像头有设置叫预制位的巡检方式，会先转一圈简单看一下，有没有出现问题，如果有一些角度当时没有考虑到，运行人员可以通过手操的方式调动云台，如果固定位的统计，只是能弹出一个视频而已，需要人进一步识别判断。
8、表计识别，现场拍回来的表计，这个位置应该在机房厘米机上拍回来，与PI系统数据进行对接。现场看到是就地机械表的，后面还有一块远传表计，还是比较准确的。包括后面与PI系统集成之后生成一些相关的数据。
四、科技创新亮点。
六大创新。前面已经基本上过，创新与八大应用息息相关，未来创新的点越来越多，目前这个项目是以研究性质的方式出现，随着时间的推移，这些方式会越来越多的。
刚才说的重点，AIAC平台，流程化的一些东西。
基于三维数字孪生立体沉浸是巡检体验。与我们的模型相结合，把PI数据贴上来之后，以那种方式，就像类似于播放电影的方式，设置好巡检路线之后它自己转，转过来之后这个点位上弹出向的巡检数据，包括PI系统的数据进行比对，实时发现问题。
科技创新研究成果，包括论文，专利增加。对专利进行摘录，有些还没有正式下来，但是已经接收了。
五、项目总结。
概括下来五个词：掌控，门槛、破局，优化升级，提质增效。
1、对于设备掌控能力来说，对于运行人员，操盘人员，我们的组织一级副职，二级副职，他们实际上是在DCS侧进行操作，现场发现一些什么问题，他们无法及时掌握，假如说磨煤机或者闭冷水泵，或者凝泵在启动过程中，肯定会出现周围有没有人过去，设备万一转起来伤到人怎么办，现场有没有出现漏水，或者可有可无的小毛病，对于设备的精准掌控可以保障设备的安全稳定运行，之前通过人工的方式对它进行巡检。磨煤机一启动，会派巡检，你赶紧下去看看，我们的磨要启动，看看周围有没有人，或者检查一下油站运行正常等等方式，去看了，看了之后没有问题，可以启动，但是这个过程有可能过去十分钟，现在有了一套智能巡检之后，可以立刻马上让摄像头、机器人或者相关的智能设备对现场的设备进行巡检，有人给驱离，没有人查一查相关的，比如油站、门是否OK，可以启动了，整个过程直接缩短。大家对于设备的掌控能力，包括了解度就上来了。
还有一种情况现场正儿八经出现缺陷，但是没有及时发现，之前出现过这样的情况，维护人员发现这个问题，但是当时他们处理，没有处理好，导致漏的更大，差点危机到机组的安全。整个过程，实际上出现漏，漏得更大，有可能过去好几个小时，我们的运行人员很忙，没有空下来巡检，检修人员发现过程中没有向我们汇报，没有做出相关的预控措施，导致缺陷的扩大。如果用智能巡检的方式，一是可以特别及时发现问题。二是立刻上报。完成整个的闭环。
2、降低从业者准入门槛。相信干电力都知道，仿真机操作是每个干运行都得经历的仿真机操作，之前仿真机操作的时候有应急演练，设备的启动、机组故障处理，RB动作的处理，设备跳闸处理等等。操作的是组织，一副二副进行操作，巡检在后面只是口述，这个操作完成。刚才说到三维模型之后，把模型与仿真机进行关联，巡检人员可以把这个操作直接在图上找到，找到这个门，告诉他怎么操作。再口述一下就完成了。新入职的人员可以对模型和设备进行培训，了解设备在哪？设备怎么布置的？哪个位置有什么样的风险，告诉他们之后，他们了解大概，拿着系统图再去查，这样会更深入人心，查完之后，回来考问的过程中，发现有问题，再用模型查一下，再找一下，找一下再返过来。这样很容易运行人员的进步。
3、打破人工巡检局限性。问题早发现早整改，最后督促问题形成一个完整的闭环，降低安全隐患，保障设备和机组的安全稳定运行。
4、推动体系优化升级。效果高，自然优化升级高了。
5、提质增效。举个例子，在运行人员每周最忙的时候周一周三，因为他们维护专业的回来，回来就要上票，上票就要进行工作。早班的时候，要许可工作票，还得进行一些设备的定期轮换，轮换的过程中很忙，比如一台机组的磨煤机油站的切换，六台磨需要六张操作票，从写票，提票，到申请到许可到操作，整个流程2—3小时，最快2小时，还得给许可工作票，当时干运行的时候，最多一上午许可12张工作票，操作票写了10张，一上午就在电脑旁边坐着，什么都没有干，到下午2点开始，维护人员上班之后，再进行设备的应急切换，这样人很累，而且效率也不高，还得去巡检。一天进行两次巡检，现在巡检用机器人代替之后，巡检的工作就不做，用机器化的方式替我们做掉，我们专注进行工作票、操作票一些办理、操作等等工作。一旦出现什么问题，现场也能及时发现。在发现问题之后立刻处理一下。这个项目就完事了。这是对火电厂智慧化建设的一些总结。
效益分析，刚才已经说到，有些工作可以替代，有些工作不可以替代。优化介绍大家的实际工作时间，从复杂，繁重、危险的环境中解放出来。
项目一些推广价值，大家可以看看，基本上这个项目在火电厂做完之后，比火电厂输煤区域是具备通用性的，磨煤机大部分是一样的，高温高压管道及泄露的解决方式都是值得参考。
在此之前，简单说一些题外话。对于电力行业来说，数字化、智能化是发展不可逆的趋势，未来一定是数字化和智能化，大家看刘慈欣《超新星纪元》里面就写到过，他们的电厂是用量子计算机打造的完全自主控制的电厂，12岁以上的人全部没了之后，就剩下小孩，他们什么都不会操作，就用这台超级计算机进行现场的失控，当时电厂还失火、跳闸，超级计算机进行一些操作，电厂又恢复运行。未来的趋势，数字化、智能化不可逆的，但是数字化、智能化不是我们说办就能办，不是一蹴而就，不能单纯智能化而去智能化，在智能化探索过程中，今天有上来演讲的嘉宾说到，我们的方向不明确，未来数字化、智能化要达到什么样的目标，我们不了解，或者以目前的认知感受不到的。怎么办？就要采取分步走，小步快走的策略解决这个策略，标准化走好每一步，真正发现系统未来什么样的时候，把之前走过的路回过来看一下，是不是用标准化的方式在做，如果是，系统对接很快，成本很低，最后功能特别强大，最后才能达到智慧电厂或者无人值守一个目标。谢谢大家！
注：文字实录未经专家整理核实，仅作参考使用，具体解释权归本次会议主办方所有。
未经授权，请勿转载
