智能化技术在核电行业应用的可行性研究分析.pdf
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1、Nuclear Science and Technology 核科学与技术核科学与技术,2023,11(3),271-283 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/nst https:/doi.org/10.12677/nst.2023.113029 文章引用文章引用:王娟,吴旭.智能化技术在核电行业应用的可行性研究分析J.核科学与技术,2023,11(3):271-283.DOI:10.12677/nst.2023.113029 智能化技术在核电行业应用的可行性研究分析智能化技术在核电行业应用的可行
2、性研究分析 王王 娟,吴娟,吴 旭旭*广西高校并行分布与智能计算重点实验室,广西 南宁 收稿日期:2023年3月21日;录用日期:2023年7月20日;发布日期:2023年7月27日 摘摘 要要 能源行业是一个正在发展的蓬勃行业,需要逐步将智能化应用到正在蓬勃发展的核能能源行业是一个正在发展的蓬勃行业,需要逐步将智能化应用到正在蓬勃发展的核能中中。本文从其他能。本文从其他能源行业出发,通过对风能、火电、水电、电网等能源行业已投入运营的智能化系统进行分析,将智能化源行业出发,通过对风能、火电、水电、电网等能源行业已投入运营的智能化系统进行分析,将智能化运行的功能划分为智能感知、智能控制、智能维护
3、、智能巡检四个方向,选取可应用在核能行业内运行的功能划分为智能感知、智能控制、智能维护、智能巡检四个方向,选取可应用在核能行业内的的相相关技术进行综述,调研结果可以为核电智能化技术落地提供支撑。关技术进行综述,调研结果可以为核电智能化技术落地提供支撑。关键词关键词 核电智能化,在线巡检,大数据,能源互联网,机器学习核电智能化,在线巡检,大数据,能源互联网,机器学习 Feasibility Study and Analysis of Intelligent Technology Application in Nuclear Power Industry Juan Wang,Xu Wu*Guang
4、xi University Key Laboratory of Parallel Distribution and Intelligent Computing,Nanning Guangxi Received:Mar.21st,2023;accepted:Jul.20th,2023;published:Jul.27th,2023 Abstract The energy industry is a booming industry that needs to gradually apply intelligence to the boom-ing industry.Starting from o
5、ther energy industries,this paper analyzes the intelligent systems that have been put into operation in the energy industries such as wind power,thermal power,hydropower and power grid,and divides the functions of intelligent operation into four directions:intelligent perception,intelligent control,
6、intelligent maintenance and intelligent inspection.The *通讯作者。王娟,吴旭 DOI:10.12677/nst.2023.113029 272 核科学与技术 selected relevant technologies that can be applied in the nuclear energy industry are reviewed,and the research results can provide support for the implementation of nuclear intelligent tech-no
7、logy.Keywords Intellectualization of Nuclear Power,Online Patrol Inspection,Big Data,Energy Internet,Machine Learning Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by
8、/4.0/1.引言引言“工业 4.0”首次提出了以高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。2015 年,我国继而提出了“中国制造 2025”,其内涵旨在信息化和工业化深度融合的背景下,应对人工智能、互联网、大数据、云计算等领域新技术发展,推进重点行业智能转型升级。在“中国制造 2025”列出的十大重点发展领域中,新一代信息技术、高档数控车床和机器人、电力装备等均与核电行业紧密相关。在 2018 年底中核集团发布的创新 2030工程方案中,将“智慧核工业”列为 29 项重点型号任务之一,在 2030 年前初步建成智慧核工业,通过广泛采用现代技术(如物联网、云计算、大数据分析、人工智
9、能、机器人、虚拟现实和移动应用等),首先做到“少人干预,少人值守”,最终实现装备无人化和工厂智能化。从核电发展的需求上,随着对于核电安全性和经济性要求的不断提升,新型核电机组的出现,对于现有技术也提出了新的挑战,都需要智能化技术的贡献。可见,智能化已经成为核电技术未来发展的一个必然趋势。2022 年国家信通部发布的人工智能白皮书将我国能源行业智能化关键技术应用方向分为以下六个方面:智能开采设备的设计、研发、管控、使用、检修和维护方面;能源传输设备的智能巡检及安全预警;能源分配及消耗;能源价格调优;需求侧的能源节约;能源公司的运营及后续服务。北京必可测公司给出火电厂智能化建设包括三个模块,“智能
10、经营”,这是发电企业的最终目标;“智能发电”,是通过人机(自动化设备)交互、并根据预设和整定好的控制逻辑,自动执行企业经营计划、完成生产任务的基础;“智能维护”,是通过不断改善设备的运行工况与不断提升设备的可靠度,持续支撑“智能发电”优化运行1。但当下电厂的自动化水平并没有比基于模拟技术的电厂有显著的提升、海量数据缺乏深入的挖掘等。对于智能化技术的研究和应用,则还是处于研究探索阶段,仅有少量零星的工程应用。因此在核电领域的智能化研究,可以参照火电行业,从智能感知、智能控制、智能维护、智能巡检等方向开展研究。2.智能感知智能感知 智能感知主要包括数据采集、数据生成以及数据处理和存储等几部分,是能
11、源行业智能化建设过程中必不可少的一环。在核电亟需智能化,减少人工的今天,需要对火电、电网行业的感知系统进行探索与研究。2.1.大数据、云计算能源行业应用案例大数据、云计算能源行业应用案例 在核电智能化中,需要建立核电大数据平台,通过大数据平台对场内部数据分析、建模,充分挖掘 Open AccessOpen Access王娟,吴旭 DOI:10.12677/nst.2023.113029 273 核科学与技术 Figure 1.Structure diagram of intelligent operation function 图图 1.智能化运行功能结构图 数据价值,并对社会需电量进行预测。
12、提出该时间区间内,最优的控制方案。可有效降低核电厂的运营、维护成本,将利益最大化。如图 1 所示,为该运行功能简化结构。1)在风电行业,远景能源设计的能源管理系统已得到成熟应用。远景能源建立了基于智能传感网和云计算的智慧风场生命周期管理系统,系统主要组成包括了格林威治(Greenwich)云平台、智慧风场WindOS 管理系统以及 WindOS 高级应用。系统可帮助客户提升风场实际投资收益和减少风电场减少发电量损失。远景能源已经管理了包括美国最大的新能源上市公司 Pattern 能源、美国大西洋电力公司以及中广核集团等在内的 1000 万千瓦的国内外新能源资产2。2)光伏发电行业,基于云平台技
13、术的能源管理与服务正逐步推进。天合光能股份有限公司公司已宣布与阿里巴巴旗下阿里云合作共同为客户提供基于阿里云计算平台的智慧光伏电站设计、建设、智能运维、金融等全面服务,搭建 SolarCloud。3)大数据是电力行业数据智能管理的关键技术。在国家大数据战略、能源互联网及能源行业转型升级背景下,恒华龙信公司研发了电力大数据分析平台(Power Data Platform),可全面支撑电力业务领域的数据建模、数据分析、数据挖掘,充分发现和利用数据价值。同时提供从规划到集成建设的一体化电力大数据实验室(中心)的解决方案。平台有很多接口,包括数据接入,数据存储管理,主题库构建,模型算法库管理,数据分析
14、挖掘等,为服务电力行业提供了有力保障。4)大数据技术是能源行业智能运维的助推力。河南省能源大数据中心已开发建设能源监测预警和规划管理、电眼巡航、新能源规划与消纳监测预警、充电智能服务平台等实用化应用场景 23 项,初步构建了开放共享的能源大数据共创平台。该场景以服务政府治理能力现代化为根本,贯通能源企业级、项目级数据,上线运行能源概况、运行监测、预测预警、项目管理四大功能,实现全省能源运行全景监测和精准预警,有效破解了能源数据管理分散、共享性差的难题2。5)针对火电厂厂用电气监控管理系统(ECMS)现有的系统结构(通讯+硬接线与全通讯方式)存在的问题,首钢京唐钢铁联合有限责任公司自备电厂使用了
15、一种与 DCS 系统相互独立的多机组 ECMS 系统结构的新型方案,实现对全厂用电系统的监测、管理,以及对高低压厂用电源、厂变等设备的监测、控制和管理功能3。王娟,吴旭 DOI:10.12677/nst.2023.113029 274 核科学与技术 大数据与云计算技术是在互联网生产水平高速发展的需要下形成的,从应用角度看,大数据是云计算的应用案例,云计算是大数据的实现工具,二者在现实应用中有密不可分的联系,在能源行业的数据管理与运维监控等方面有巨大的意义。据上所述,智能化技术相对成熟的风电、光伏、火电行业中均在不同程度上应用大数据与云计算技术实现运维数据管理与能源监控等功能,证明了该技术的落地
16、所需的硬件配套水平较成熟,对需求相近的核电行业具有可迁移的参考价值,相关技术可应用于核电行业数据与能源市场管理、运维监测等方面。2.2.数据处理及可视化数据处理及可视化 在核电领域,系统的运行数据具有非线性、携带噪声、高维度等特点,对核电系统运维分析、人员判断形势、及智能化应用方面带来阻碍。如何从核电系统高维度大样本的运行数据中提取有效的信息,以供运行操作人员与智能化系统分析系统情势、判断后续操作,有十足的意义。1)Nvidia-Baker Hughes GE 智能平台。贝克休斯把英伟达的运用自然语言处理、递归神经网络模型、深度学习神经网络等技术用在地震模拟、油气井自动化、机械故障预测和供应链
17、优化等领域。通过 GPU加速的分析技术,大量传感器数据实现可视化,并能让工程师对这些数据展开分析。同时,通过对深度学习和机器学习算法的运用,贝克休斯可以对条件变化时作业的可靠方式进行判定,并能将大量的地震数据图像转换成 3D 地图,提高油藏储存预测的准确度。2)为了提升大型机组设备故障信息的提取效率,实现故障可视化诊断,上海工商外国语职业学院智能制造与信息工程学院提出了一种大数据处理环境下大型机组设备故障可视化诊断方法。该方法能够获取设备不同模态下的故障频率响应信号,并将其频率谱作为故障特征,利用模糊减法聚类算法获取故障诊断结果,并利用三维平行散点图与人机交互将故障诊断结果可视化呈现。该方法可
18、有效完成大型机组设备故障诊断,并且具备较好的可视化效果,可满足大型机组设备故障的可视化需求。3)随着能源大数据的快速增长以及能源数据监测的传感器数量与种类急剧增加,导致电力数据质量和数据融合遇到了一系列问题,针对此问题国网吉林省电力有限公司开展基于多源异构的能源数据处理技术研究。基于随机森林的多源异构数据融合理论,建立了能源大数据训练网络。通过采用增量学习与离线学习的思想,在在线训练实时图像数据中搭建能源大数据的 MCS-RF 框架,有效解决了大数据的稀疏问题,并将离散数据转为适用于关联规则的数据,从而消除了能源大数据中的冗余信息。提高了不良数据的识别及能源数据状态估计的准确性4。数据处理及可
19、视化技术有助于将高维度、信息复杂的运行数据处理成精炼易读的可视化数据,在核电系统运维期间辅助主控室操纵人员高效识别系统态势。综上所述,该技术的硬件基础与配套能力较为成熟,可应用于核电站机组级数据信息处理与可视化处理。3.智能控制智能控制 对于压水堆核电站而言,核电站主要控制系统有:反应堆功率控制系统、反应堆平均温度控制系统、稳压器压力温度控制系统、蒸汽发生器水位控制系统和主辅给水控制系统。其中,反应堆功率控制系统对于运行而言是最为重要的,根据不同的电网需求采取不同的运行方式。但因此而引起的堆内功率空间分布的不确定性、非线性和温度通道的滞后性是建立模型和选择控制方案过程中需要着重考虑的。因此对于
20、压水堆核电站功率控制系统的建模和控制方法研究,不管是对于系统优化,还是对核电站安全经济运行都有十分重要的意义。3.1.智能控制装置智能控制装置(可应用在核电智能化可应用在核电智能化)1)上海宏力达信息技术股份有限公司主要从事配电网智能设备主要包括智能柱上开关、故障指示器和王娟,吴旭 DOI:10.12677/nst.2023.113029 275 核科学与技术 接地故障研判辅助装置等。该公司最成功的产品是柱上智能开关(如图 2 所示),该开关实现了传统电气开关与物联传感设备、边缘计算、工业控制设备的融合,从而使柱上开关具备了人机互联能力,终端研判能力以及深度集成化的特点,能高效地在终端进行故障
21、研判、故障定位、故障隔离,并且实现远程人机交互。Figure 2.Introduction to intelligent switch on column 图图 2.柱上智能开关介绍 2)针对大规模并网导致电站运行状态感知难、场站源网协调控制难、电力电量平衡难等一系列难题。大规模的新能源并网将使场站层级多、通信不规范、设备协调控制难度大、功率响应慢等问题更加突出,对新能源发电高占比下的大电网安全稳定性的影响日益加大。针对上述问题,国网甘肃电科院研发团队开展了新能源发电统一信息建模及信息交互技术、基于多源数据融合的大型新能源电站有功分层控制技术和动态无功控制技术研究,自主研发了大规模新能源电站多
22、层级智能化运行控制系列装置和系统,实现了新能源电站运行控制响应时间小于 4 秒,有功/无功控制误差小于 1%,有效解决了大规模新能源电站的组件/发电单元/场站不同层级设备运行控制的通信标准化、响应快速化、控制智能化技术难题,降低了大规模新能源接入的电力系统运行风险5。3)河南省兰考县能源互联网平台开展示范建设基于多智能体的能源互联网分布式协同控制平台(如图 3)以含有冷、热、电、气等多种能源的能源互联网为用户对象,分析能源互联网中基础数据、业务数据及各个能源系统间接口数据,设计区域能源互联网分布式协调优化系统架构。设计系统的通信、安全防护以及与冷热气系统、储能系统的集成方案,进行功能模块、用户
23、体验界面、接口等的详细设计,完成系统开发、测试与部署上线。建立基于多智能体的分布式协同控制架构,可有效解决单一分布式能源个体容量小、波动性强、可控性差、难以集中调控等问题,从而提升能源互联网的综合治理水平6。4)雷州发电厂控制系统采用基于现场总线技术的国产分散控制系统,实现全厂机组炉、机、电、辅的一体化集中监控功能。采用先进的现场总线网络通信技术,以数字信号取代模拟信号,应用数字化、智能化、智能化、网络化和数据集成技术,在设计、建设、移交、运行和管理全过程构建现代化、自动化、智能化和集约化的数字化电厂,增强现场信息集成、采集能力,提高系统的可靠性、可维护性。相比传统的 DCS 系统,现场总线技
24、术能提供更全面的设备状态信息,为智慧电厂数据深度挖掘、利用提供数据基础7。王娟,吴旭 DOI:10.12677/nst.2023.113029 276 核科学与技术 Figure 3.Distributed collaborative control architecture of multi-agent 图图 3.多智能体的分布式协同控制架构图 核电机组在变工况运行期间(如机组启堆过程或事故下处置过程)的控制规程涉及大量子系统与设备的级联控制,具有通信交互量大、控制耦合复杂的问题。大规模新能源电站多层级智能化运行控制系列装置及基于现场总线技术的分散控制系统,都为核能系统的智能控制提供了方案参
25、考。考虑到核能系统极高的安全性要求,控制理论智能化技术(如强化学习、知识图谱等)在核能系统控制方面的表现仍待验证。3.2.智能控制系统智能控制系统(可应用在核电智能化可应用在核电智能化)针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求,利用 C#和 Java 编程语言设计并开发了面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型 B/S 架构,以 Asp.Net 动态网页开发技术和数据库技术为核心,由云端后台算法、云端服务器的 MySQL 数据库、前端的网页三大部分构成。该系统分为上下两层。其中,上层为日前实时协同的多时间尺度能量管理系统模块,下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统
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