面向工业互联网的智慧电厂仿生体系架构及信息物理系统(下)

接上文面向工业互联网的智慧电厂仿生体系架构及信息物理系统

4 基于仿生体系的智慧电厂工业互联网平台

火力发电厂是一个涉及多参数、多耦合和多目标的复杂连续工业系统，不能以孤立的离散数据直接控制与管理。为了实现智慧电厂CPS/HCPS/CPSS的自由组合，需要具有规范、可分解、统一的智慧电厂工业互联网平台。

通过遵循面向服务的架构（SOA)，基于信息和通信技术（Information and Communication Technology, ICT），在统一的模型及服务接口标准基础上，构建智慧电厂工业互联网平台。通过横向服务总线实现发电厂内部工业生产或管理全部信息的集成优化。

通过纵向服务总线实现电厂内部不同部门、不同业务之间的互联互通、协同优化，以及集团内相关业务系统的互联。通过服务总线实现与其他业务系统（如信息化系统、自动化控制系统、电网调度系统、交易市场系统等）的信息共享、协调优化控制及流程化管控。

因此，智慧电厂工业互联网平台应可为智能系统和业务功能建设提供安全、可靠、高效和稳定的应用平台和数据平台服务支撑，实现系统和业务的横向集成与纵向贯通，打破数据孤岛。通过模拟神经系统神经细胞的分层现象，本文基于仿生体系，构建如图6所示的智慧电厂工业互联网平台。智慧电厂HCPS/CPSS划分为设备层（效应器）、感知层（细胞膜）、基础设施层（细胞器）、平台层（细胞质）和应用层（细胞核）的层级架构。

在仿生智慧电厂五层架构体系中，每一层相互独立且互联互通，实现了发电厂信息离散系统、社会/人连续系统和发电物理连续系统在计算、通信、传感、控制、管理等方面的有机融合与高度协作，打破业务和数据孤岛，最终实现智慧电厂信息流、业务流、能源流的三流合一。

1）物理层：包括物体物理、物体人、物理社会，其中物体物理指发电厂各系统和设备，构成了从化学能至机械能、电能转换和能量流动的复杂发电系统。

2）感知层：感知层相当于人体神经系统的基本结构神经元，应具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等神经末梢功能，是解决发电厂数据孤岛问题，构建社会、人、信息、物理系统的基础。

通过对现有发电厂DCS-SIS-MES系统存储的实时数据库和关系数据库数据、测量数据以及外部数据的安全高效采集，实现智慧电厂泛在感知。如对电厂人员和设备物资的标识、位置、状态，以及生产工艺、设备状态、作业过程、管理内容和流程数字化，可促进电厂人、机/物、社会信息资源集成共享和全面互联。

通过将电厂现有的KKS编码、设备编码、物资编码、固定资产编码进行联动关联，构建新的四码合一的标准标识编码，赋予发电厂设备、物资、工艺唯一ID，保证数据的唯一可靠性。利用OPC、MQTT等技术将底层多源数据转换为工业互联网平台可以接收的数据格式进行标识解析，然后通过协议转换器实现MODBUS、HART、PROFIBUS等底层通信协议的互联互通。

对于部分时效性要求高的数据通过智能网关等新型边缘计算设备实现智能传感器和设备数据的汇聚处理，以及对边缘分析结果向云端平台的间接集成。可有效解决发电厂煤质在线测量、换热器性能监测，烟气流量监测，炉膛温度场仿真的及时性和可靠性，实现发电机组关键参数的实时测量与处理。

图6 智慧电厂工业互联网平台架构

3）基础设施层：构建HCPS/CPSS神经纤维网络系统，为平台层提供并行高效的云计算以及物联网基础设施，通过射频识别、LoRa、Zigbee、4G/5G以及UWB/GPS/北斗等定位设施构建物联网信息网络。

4）平台层：通过系统整合、数据横向贯通与集中、业务纵向集成、数字映射、微服务等策略，将大数据平台、物联网平台和三维虚拟平台融合为发电厂的一体化平台。同时通过对门户、流程、数据、运维、安全的统一管理，构建智慧电厂HCPS中枢神经系统大脑功能。

（1）蕴含知识图谱的大数据平台。通过建立包含电厂人/社会-物理等多业务的数据标准规范，大数据平台结合机器学习、强化学习、仿真建模等多种技术，集成生产管理专家知识经验，建立发电厂知识图谱，为应用层提供快速高效、自学习、自优化的智能应用模型。同时该平台通过统一对外服务和标准接口支持集团内部、智能电网调度、政府监管部门、市场交易中心等企业单位之间的数据安全交互能力。

（2）智能设备集中管控的物联网平台。随着智能设备在发电厂中不断得到应用，需要一套物联网平台将电厂设备/人与互联网相连，实现电厂物联网远程监视、集中管控与服务。如发电厂关键参数智能量测设备、巡检机器人和无人机、智能摄像头、智能移动终端等物联设备的灵活部署与集中互联管控。

（3）基于业务驱动的数字化孪生平台。充分利用数字化建模技术开发一套面向发电厂生产工艺流程仿真及设备结构的三维数字化平台，融合人员定位技术、移动终端、智能摄像头、三维及VR/AR仿真培训和仿真技术，集成生产监控、作业过程、生产管理、智能决策等SIS和MIS传统信息系统功能，实现基于业务驱动的三维数字化孪生虚拟电厂。

5）应用层：应用层是CPS系统最顶层，相当于人体的脊髓组织。与平台层脑组织共同构建了完整的中枢神经系统。应用层主要是解决电厂生产运营管理的实际问题，是CPS系统信息流、数据流和能源流三流合一的价值体现，应用层可划分为面向生产的控制区、信息一体化的管理区、人机交互与可视化的交互区，三大区共同推动着发电厂智能系统的构建和融合。

其中控制大区主要是实现智慧电厂HCPS/ CPSS智能配置和执行的关键，连接了设备层与平台层。可以集成主辅一体化控制、机炉自起停控制、燃烧优化控制、环保优化控制、吹灰优化控制以及适应智能电网的厂网协调控制等系统和模块。提高机组运行参数临界点的智能控制水平，满足电热冷等多种能源产品的个性化需求，确保机组在不同条件下达到最佳运行状态。

而管理区和交互区是针对电厂业务管理系统的集中部署而虚拟划分的区域，主要布置于电厂安全网络架构的Ⅱ区，管理区主要以提高工作效率，优化企业管理、少人值守、资产高效利用为目标，实现全厂生产管理的数字化、最优化和智能化。

5 智慧电厂仿生CPS体系典型应用

5.1 基于物联网和事件驱动模型的安全生产CPS

实现人员无伤害、系统无缺陷、管理无漏洞、设备无障碍、风险可控制、人机料法环的和谐统一是以人为本的智慧电厂建设核心要求。

通过智慧电厂工业互联网感知层，集成定位系统、移动终端、电子围栏、智能摄像头、三维仿真平台等建立全厂物联网感知体系，对电厂安全管理各环节（人机料法环）信息采集，构建安全生产的CPS，如图7所示。

对于某一安全生产事件，系统将以事件驱动触发CPS信息流流动，同步一一映射建立3W1H（what、where、when、how）分散式CPS子系统，对安全生产管控中各要素分析结果实时可视化，实现安全风险识别、隐患排查、风险评估、安全风险预测、趋势演进等，提高安全管控的科学性、主动性和透明性。全面提升电厂运营安全与经济水平。

图7 人机料法环安全生产管控

除了对电厂人身安全和设备安全的数字化及智能化管控外，同样可以依据“人机料法环”方法实现对发电企业运行智能管理、设备智能管理、燃料智能管理、物资智能管理、经营智能管理等进行机理建模、数据驱动建模、事件驱动建模及其混合建模分析。

5.2 数字孪生和HCPS的智能发电Agent

局部系统和设备的故障预测性维护与诊断、运行优化控制，无法实现发电系统全局最优，需要将发电过程中的燃烧系统、汽水系统、电气系统、环保系统等各子系统建立的智能体（Agent）通过信息集成技术集成在一起，构建一个综合考虑安全、经济和环保多目标全局系统最优的多智能体（MAS）。

Agent对人在电厂生产和管理的行为与知识经验迭代自学习，自诊断当前工况系统及设备性能和健康状态，MAS体对各Agent进行协调组织，分布式计算和实时动态控制各参数在最佳值和各系统设备最佳运行方式。

因此，实现智能发电首先需要对火电厂局部系统和设备建立单个Agent，如对锅炉燃烧优化控制、冷端优化控制、吹灰优化控制、脱硫/脱硝优化控制、汽轮机故障诊断、磨煤机故障诊断、机组负荷协调优化控制等模型的构建。

基于HCPS和数字孪生的智能发电建模过程如图8所示，结合机理分析，构建数据驱动混合模型，引用三维在线实时仿真等技术构建数字孪生体，通过对发电厂SIS和DCS两大系统级CPS进行融合，以及接入内外部拓展信息，建立人/信息/物理之间的数据映射关系。

图8 智能发电建模过程

采用模糊控制、预测控制、强鲁棒等人工智能算法及控制方法，利用智能变送器和智能执行机构、开放应用服务器等软硬件资源，对HCPS/CPSS嵌入式与分散式系统分布式云计算，实现数字孪生Agent的快速响应和精准执行控制，使HCPS/CPSS逐步代替电厂人员的作业行为、分析能力和经验知识，实现基于HCPS和数字孪生的智能发电。

5.3 面向多市场的CPSS联合交易辅助决策

目前，我国发电企业正面临不同品种、不同周期的多种市场化交易，给火电企业经营决策带来了巨大的挑战。如：（1）电力市场：①能量市场交易周期不同可分为包括中长期合约、月度集中竞价、日前市场、实时市场；②辅助服务市场，包含日前调度备用市场、旋转备用市场、调频市场；③容量市场。（2）碳排放权交易市场。（3）动力煤炭市场。（4）污染物排放市场。

考虑上述多种市场耦合性，实现发电厂生产运行优化、状态检修、燃料采购和市场交易的联合最佳策略，是一个涉及能源-人-社会（环境/经济/政策）等信息，具有复杂多变和动态发展的复杂巨大系统，通过CPSS解决上述问题的信息采集、建模分析及决策生成。

火电企业在上述多种市场耦合发展下，仅考虑某单一市场交易利润最大化，或某一周期内决策电厂利润最大化，均无法实现电厂整体收益最大化和社会福利最大。以计及碳排放权的发电厂能量交易决策为例分析。发电厂碳排放量由发电系统生产运行和设备状态等物理系统决定，当国家碳排放总额及碳市场供需条件随着其社会行为而变化，实际碳排放权价格也在不同时段发生波动，需要将碳排放权价格变化函数计入发电可变成本函数中。

电力市场交易周期与碳市场交易周期具有不一致特点，对电力市场的均衡性和社会总福利结果的影响也不一致，因此，碳排放权交易量和价格会影响发电厂的电能量市场报价策略和最终利润，通过CPSS对低碳市场和能量市场的供需和博弈等社会行为，以及对发电厂物理系统的信息采集、耦合性机理分析、混合仿真与多目标优化求解，实时量化计算出考虑碳排放权和电能市场的最佳组合交易策略，使发电厂获得综合利益长期的最大化。

6 结论

智慧电厂建设是一项涉及多领域、多学科的复杂巨大系统工程，需将CPS/HCPS/CPSS作为智慧电厂研究和建设的核心。本文基于仿生学建立了规范统一的智慧电厂仿生体系和DNA概念模型，分析了智慧电厂业务和技术不断融合、迭代发展、系统交互的演进过程。

考虑到人的行为和社会因素的影响，在CPS的基础上提出了智慧电厂仿生HCPS/CPSS神经系统的框架和构成，利用仿细胞分层结构构建了火力发电厂工业互联网平台层级架构。并进一步对其典型应用展开分析，用以说明本文所提体系模型的可行性和实用性。与现有火电厂体系架构比较，本文提出的体系架构和信息物理系统，具有以下优点。

1）有益于解决目前发电厂的信息孤岛问题，规范业务流程和提高数据挖掘价值密度，提高发电厂信息物理系统的实时监控与动态仿真、信息集成与协同共享、同步映射与全局优化控制。进一步提高发电厂数字化、智能化、智慧化水平。

2）考虑到人的行为和社会因素的影响，在CPS的基础上进行补充与扩展，提出了智慧电厂仿生HCPS/CPSS，促进发电厂信息系统与社会/人系统和发电物理系统的有机融合与高度协作，有利于实现发电厂自学习、自诊断、自趋优、自组织、自协调及自适应全局系统优化/诊断/控制。

3）本文构建的智慧电厂仿生工业互联网平台，具有工业互联网通用规范和细胞层级独立互通的特性，可促进智慧电厂信息流、业务流、能源流的三流合一，满足集团集中管控、智能电网调度、设备制造企业等工业互联网体系的兼容性和扩展性要求。

4）本文提出的适合火力发电特性和发展规律，具有开放性、规范性和系统性的智慧电厂工业互联网体系架构。有利于火电厂上下游企业的泛在链接，加快发电侧向多能互补、综合能源服务以及能源互联网等生态圈的融合构建，也可为水电、风电等其他发电厂“智慧化”和“大能源生态”建设提供参考。