大数据与智能热电

马云:五个新即将发生,即将在未来10至20年改变每一个人、每一个行业、每一家企业。它们是:新零售、新金融、新技术、新制造以及新能源。新能源。第一次技术革命的能源是煤炭,第二次技术革命是石油,这个世纪、下个世纪的能源是什么?是数据。没有数据,任何事情都无法做成。

对于热电厂,目前采集的数据体量很大,重复数据多,有分析价值的数据少。同时,真正能反映具体设备性能的数据还未能采集到,或者说还没有实现数据在线化,比如入炉煤的热值,无法实现在线,也就无法实现锅炉的效率在线。要真正要实现热能设备的智能化,就必须从每个设备及系统入手,增加性能测点,收集更加有分析和监测价值的数据,为实现数字化电厂打下基础。

热电厂的智能化,是必由之路,我所理解的“智慧热电”,包含四层含义:“安全上可靠

、经济上最优、环保上清洁、控制上智能”。所以针对每一个热能设备,我们都需要从“可靠性、经济性、清洁性、智控性”四个维度来分析,从数据采集、数据分析、性能保证、事故处理、智能控制等几方面深入研讨,有大量工作需要去做。

对于“保守”的热电运营人员来讲,安全可靠永远是第一位的,很多电厂实现了部分的运行自动优化,但是一有故障发生,就必须一键切换为手动控制,从内心我们对智能化控制存在不放心。但是,从另外一个角度讲,自动化的控制恰恰是最安全的,智能控制的软件不会遗忘,没有情绪,从不休息,永远经历充沛,所以,只要我们的事故数据库足够完善,自动化的控制系统的安全性肯定比我们人工控制的要高得多。

针对热电厂数据的分析,从另外一个侧面为我们提供了解决问题的新方法。数据给我们带来确定性的同时,数据的相关性也同时揭示出很多系统优化协调的因果与逻辑关系。这是大数据思维的核心。

例如:锅炉入煤量、锅炉产气量、汽轮机进气量、高加出水温度、省煤器换热效率、排烟温度等六个参数见的相关性分析,就可以找到每一个不同的热电系统的最佳的给水温度,因地制宜,个性化的寻优。

“智能技术+热电系统”,最紧要的不是技术输出,而是现场的实际应用,任重道远!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,319评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,801评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,567评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,156评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,019评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,090评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,500评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,192评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,474评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,566评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,338评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,212评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,572评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,890评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,169评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,478评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,661评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容