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人工智能系统技改垃圾发电厂案例剖析

此案例为循环流化床锅炉工艺为技术改造基础,全流程全要素的人工智能应用。

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。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。降低燃料使用量,提升燃料热值转换效率。针对烟气排放,大幅度节省环保耗材。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。大幅度降低中控操作工的工作量。降低设备损耗率,发挥设备运转最佳性能。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。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)。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节约燃料预计3%5%。估算价值年1423.5万。

(依据:年耗煤费用约为470万元)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

7月 28.04吨 17.56% 15.48%**通过数据分析来看:

1.实现发电量提升10%,即对应的发电量1500万度,是有足够的潜力空间可供挖掘的。对应的年价值增幅1000万左右。

2.实现延长生产时间200小时,及对应的发电量300万度以上,对应的年价值增幅180万以上。

3. 环保耗材预计节省20%以上。估算价值每年80万以上。

4. 节煤5%,估算价值每年20万左右。

5.降低除灰成本5%。对应年价值可以按照10万元计算。

6. 节省操作工工作量90%以上。操作工可以投入时间研究工艺改进,充分发挥一线操作的感知作用。

7. 设备损耗率降低5%以上。估算价值年50万以上。

8. 每个季度工艺不断优化完善,逐步迭代优化。生产效率年度提升30%以上。

综上所述,项目实施后,每年可以为XX电厂带来增幅不低于1200万的价值。同时,让XX电厂的企业文化逐步走向智能化聚集,未来会发生更大的经营价值。

项目实施基本条件生产线无需进行设备改造。只要能生产,中控室操作工可以调节生产状态,就可以实施智能化控制。XX电厂未来可根据系统运行的状况,有针对性的进行设备改造,以提升生产能力。未来设备投资有的放矢,更加精准。

增加两台高性能服务器。服务器通过OPC协议,与DCS系统对接

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