百万千瓦超超临界机组的精细状态监测、故障诊断与自愈调控关键技术研究

1000MW ultra supercritical unit with large capacity, high parameter and low energy consumption is the high-end equipment in power generation and has become the main development direction of the power industry in both Zhejiang province and China. Its safe and reliable operation has been of great significance to the integration of information technology and industrialization in Zhejiang province and upgrading of power plant. Based on a systematic analysis of the plant-wide complexity and dynamic transition characteristics under varying load conditions, this project will reveal the key scientific problems of condition monitoring and fault diagnosis for high-end equipment and develop a set of theoretical methods and key technologies of conditions monitoring and fault diagnosis for 1000MW ultra supercritical unit under full operation conditions. It includes a detailed full condition monitoring method for different steady conditions and dynamic transition conditions, an intelligent diagnosis and slow-varying fault prognostic method for varying load conditions and multiple faults, and an optimal compensation strategy for non-optimal state and fault self-recovery strategy based on knowledge base and global optimization. Finally, the proposed advanced industrial automation technology will be demonstrated on the real 1000MW ultra supercritical unit in Zhejiang province to improve the unit operation efficiency and promote the development of smart power plant.

大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是发电领域的高端装备，已成为浙江省乃至全国电力工业发展的主流方向，其安全可靠运行对推动浙江省两化深度融合和发电企业转型升级具有重要意义。本项目在系统分析机组全流程复杂特性和深度变负荷动态过渡特性基础上，提取高端装备运行状态监控与故障诊断的关键科学问题，建立一整套面向百万千瓦超超临界机组全工况的运行状态监控与故障诊断的理论方法和关键技术，包括：提出一种能适应不同稳定工况和动态过渡工况的全工况精细化状态监测方法；提出一种变负荷动态运行和多故障并发条件下的智能故障诊断以及缓变故障预测方法；提出一种非优状态的优化补偿策略和基于自愈知识库与全局优化的故障自修复策略。在上述理论方法研究的基础上，形成面向百万千瓦超超临界机组的高端工业自动化技术，并在浙江省浙能集团下属电厂百万千瓦超超临界机组上进行示范应用，提高设备透明化水平和运行效率，进一步推动智能电厂发展。

大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是发电领域的重大装备，其安全可靠运行对推动两化深度融合和发电企业转型升级具有重要意义。本项目在系统分析机组全流程复杂特性和深度变负荷动态过渡特性基础上，建立了大范围非平稳运行工况智能监控基础理论，攻克了大范围非平稳变化下运行工况难以精准识别的技术瓶颈，研发的监控系统在多家电厂进行了示范应用，提高了设备透明化水平和运行效率。在国际国内期刊及重要国际国内会议上发表/录用论文97篇，包括SCI论文69篇，EI收录等28篇（与SCI不重复统计）。研究成果发表于IEEE TCYB、IEEE TIP、IEEE TCST、IEEE TNNLS、IEEE TIE等权威IEEE汇刊30余篇、IFAC过程控制顶刊JPC等，以及自动化学报等国内核心期刊。10余篇论文先后入选ESI高被引论文（2篇为热点论文）。先后多次获得国际国内权威学术会议的最佳论文奖或提名奖（一作或通讯）。出版专著3本，获中国石油和化学工业优秀出版物奖：图书奖一等奖1项。授权国家发明专利35项、软件著作权2项，已形成了对重大发电装备运行工况智能监控的专利保护族群。研究工作获中国自动化学会自然科学一等奖、浙江省首届青年科技英才奖、中国石化工业联合会科技进步（图书）三等奖等科技奖励。项目负责人获得了国家杰出青年科学基金的资助，获浙江省青年拔尖人才、中国过程控制青年奖等荣誉奖励。培养国家青年基金获得者5人，培养的博士获中国自动化学会优博提名、中国电子学会优博等。受邀担任6家国内外期刊编委，其中IFAC过控领域顶刊JPC目前全球仅设有5名高级编委（Senior Editor），赵春晖为史上唯一华人高级编委。多次在国内外学术会议作大会报告及特邀报告，其中，IFAC ADCHEM是在全球范围内召开的每三年一次的重要国际会议（全球过程控制领域顶级会议），赵春晖受邀做大会报告。成果已在集团下属嘉华和台二电厂形成示范应用，部分实现高端工业监控软件的国产化替代，仅软件维护费用一项，每年可减少470万元以上。与原有监控软件相比，解决了误报率高的问题，在不增加漏报的前提下，误报率降低60%；典型故障溯源的准确率高于90%。因此，设备潜在风险能够被及时处理，避免更大安全事故，为机组的稳定安全运行提供了有力的技术保障。