人工智能系统技改垃圾发电厂案例剖析【图文】

生产管理者关注点：

Ø 夏天的垃圾，水分多，不好烧；

Ø 主蒸汽量不稳定，并随着时间推移会逐步从40T减少至35T左右（检修前）

中控工关注点：

Ø 推料操作很频繁，根据排放情况和炉口温度，需要实时地调整投料速度和投料量；

其他：

Ø 进料口，偶有堵塞，目测到此种情况，需通知人工疏通；

Ø 在炉口，进行排渣时，偶尔有不能清理的铁丝等物堵塞排渣口，需要人工去疏通；

主蒸汽温度及主蒸汽量，上下限，及日常情况：

Ø 额定值：主蒸汽量43T，主蒸汽温度435℃（范围：415℃~445℃）

Ø 实际值：40T，随时间推移，因为积灰的原因，造成主蒸汽量逐步衰减，最终会降到35T左右（极端值10T左右），所经历的时间因炉而异，需要根据多个参数综合分析进行停炉检修；

日处理垃圾量：

1200吨。

最头痛的问题

Ø 夏天，渗滤液过多，垃圾不好烧

Ø 除铁不干净，造成出渣时堵塞

项目案例重点解决的问题

2. 实现发电全流程智能化控制。逐步让产线生产逼近最优工艺要求，改善生产工况。首先完成稳产化的最大经济效益，然后逐步实现基于工艺改进的PDCA循环迭代完善。
3. 炉膛燃烧控制稳定在工艺要求的上下线范围内。随时时间的延续，更加平稳，波动更小。温度曲线逼近一条直线。
4. 降低燃料使用量，提升燃料热值转换效率。
5. 针对烟气排放，大幅度节省环保耗材。
6. 提高一氧化碳二次燃烧效率，延缓炉膛结焦、结灰，大幅度降低除焦、除灰成本。
7. 大幅度降低中控操作工的工作量。
8. 降低设备损耗率，发挥设备运转最佳性能。
9. 建立基于生产工艺不断完善的PDCA循环平台工具。助力XX电厂未来生产工艺的优化，有条不紊的进行。
10. 为将来设备改造提供一个可视化的参考工具。
    基本数据采集
    详细见调研报告。
    经过整理，以下是XX电厂部分生产日报表数据（2020年7月实际采集是三个月，这里仅列举一个月数据说明）。
11. 7月份生产日报部分数据：
    

7月份曲线图

七. 本项目预期的经济效益

2. 节约燃料预计3%_{5%。估算价值年14}23.5万。
   (依据：年耗煤费用约为470万元)
3. 通过技术数据的采集情况，可以分别推算出已知3个月的数据如下（这里暂且仅显示一个月）：

（说明：黄色为异常情况，为确保估算值的相对准确性，故不在统计范围内）

发电量标定值：57.6万千瓦时

结论：平均煤耗28.04吨

最大补齐发电量提升17.56%

标定补齐发电量提升15.48%

由上述数据汇总如下：

  **平均煤耗  最大补齐  标定补齐

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