bak8.14彭改：智慧电厂功能需求

智慧电厂功能需求为贯彻落实党中央、国务院关于加快数字化发展的决策部署，推进集团公司数字化建设，赋能企业数字化转型，根据《中国大唐集团有限公司数字大唐建设方案》和集团《智慧电厂技术指引》进行智慧电厂的规划。火电（一）系统架构功能清单1.智能控制体系序号类别功能模块建设内容智能监盘汽轮机健康监测及智能故障预警运用信息化、数字化技术，开展了汽机本体、回热、冷端、氢油水、TSI等系统关键数据分析技术的研究，实现汽轮机主辅机运行参数和指标的实时监测预警，建立汽轮机典型故障的故障诊断模型，针对汽轮机的各类故障，实现智能分析、诊断和预警。智能监盘汽轮发电机组振动智能分析及预警融合DCS与TDM监测数据，建立多维度动态感知预警及诊断分析模型，融合趋势分析、关联性分析、历史数据挖掘等技术，具备稳定性、矢量变化、特征异常等多方位早期预警功能；同时基于多维状态参数信息特征、振动信号特征，建立汽轮机融合诊断模型，实现汽轮发电机组典型故障智能诊断，及异常状态参数快速定位。智能监盘锅炉辅机状态预警及故障诊断1）研发了制粉系统重要参数组状态监测及故障预警技术。基于多参数智能建模的状态监测和故障预警，代替传统的DCS单点限幅报警，可提升深度调峰下断煤等多种故障的预警水平及监盘质量。

2）针对六大风机轴承温度等参数建立多维矩阵模型。比较实时参数和历史正常状态标杆库参数劣化值，劣化值在DCS实时展示，超出阈值时自动给出预警，可提前发现相关测点未到DCS报警定值但已有劣化趋势时的征兆。智能监盘入炉煤质软测量系统对锅炉风烟、汽水、制粉系统，根据能量守恒，输入热量等于输出热量，以及原煤的发热量、水分、灰分之间一定的函数关系，建立软测量模型，利用较易在线测量的辅助变量和离线信息去估计不可测量或难测量的变量，得到燃煤发热量、水分、灰分、硫分。智能监盘重要辅机振动监测预警针对给水泵组、引风机、送风机和一次风机等重要辅机的振动变化趋势、变化阈值为主要依据，关联轴承温度、油温、电流等主要运行参数，建立多维度振动趋势预警模型，快速识别设备振动劣化趋势，提早发出设备振动异常预警，避免设备振动恶性变化。智能监盘大型发电机日漏氢在线监测评价及预警研发发电机智能在线漏氢量计算及评价系统，实时监测发电机漏氢状态，减小人力提高漏氢监测效率，还能捕捉劣化趋势特征并及时发送报警信号。智能监盘大型汽轮发电机调峰频次识别与统计系统统计出电厂发电机每年调峰的次数，根据频次统计为电厂提供合理的检修周期和检修策略提供了依据，避免汽轮发电机组长期频繁参与调峰时，对其定子绕组、定子铁心、转子绕组、转子大轴产生严重程度的影响，最终保障发电机组的安全稳定运行。智能监盘机组运行主参数自巡盘针对传统阈值报警的限值范围难以选取，且容易导致误报和延报问题。通过深度神经网络算法的强大自学习能力，充分逼近设备参数的真实特性，实现机组及设备关键运行参数的异常预警，提高发电运行智能化管理水平，减少运行机组的故障率和非计划停机次数的效果。智能监盘基于机理和数据建模的智能监盘从DCS获取全部IO数据和部分中间点数据，以600MW机组为例约1.3万点，将现有分散的报警信息与设备启停运行工况全过程相关联，减少干扰报警和高频报警，通过分类分级汇总的方法减少90%报警显示数量，达到一表总览全局报警，实现DCS全过程精准报警管理。按照机组运行规程和电力安全规程要求，主动对运行中的各类参数（温度、压力、液位、振动、电流、流量、流速、氧量等）和设备状态（启、停、备用等）进行分析、建模、监测，实现对发电机组启动过程、运行和停机状态下的全程监盘。系统应在机组启动过程中、运行中以及停机后实现不同状态下的相应参数的预警功能，并对重要辅机设备的启动过程进行监测（例如风机、泵等）。系统应对发电机本体、变压器、汽轮机本体系统、真空系统、加热器系统、风烟系统、重要辅机等主要设备建立预警模型，对设备参数监测并进行设备故障预警，实现早期预警、事故判断、预处理等功能。智能监盘系统部署方式灵活，配置方便，既可部署在智能控制平台作为ICS的一部分辅助运行监盘人员，也可以部署在智慧管控平台独立应用。智能监盘锅炉受热面壁温在线监测诊断系统1.调取壁温监测数据绘制可视化图表，直观展示受热面的温度特性，提高监盘人员工作效率。

2.基于运行参数和受热面结构特性数据建立锅炉整体的传热计算模型，获得各受热面的平均热流密度数据，基于壁温数据偏差获得各受热面管的传热分布特性，继而计算获得炉内各管控制点处的真实壁温，客观评价管子运行工况的安全性和节能潜力。

3.应用动态壁温监测诊断技术，根据运行压力动态调整壁温报警温度，深度挖掘锅炉低负荷的汽温特性。智能监盘脱硫系统浆液早期预警及设备智能诊断系统实时监测系统阻力、供浆量等关键二次参数，并通过相应的内设模型，判断吸收塔内部（喷淋层、托盘持液量等）、浆液系统、石膏脱水系统等运行是否正常。

同时，建立基于实时监测参数的脱硫系统浆液品质预警模型，结合智能供浆技术，对浆液品质状态实时监测，并对浆液品质恶化提前预警。此外，建立脱硫水务管理模型，指导脱硫系统的用、排水。智能诊断汽轮机组热力性能在线诊断系统基于汽轮机热力性能计算模型，采用大数据挖掘清洗技术和数字孪生技术，建立汽轮机性能在线诊断系统，可以准确诊断汽轮机及热力系统性能状态，汽轮机性能指标计算误差不大于1%；综合评估机组运行性能变化趋势，诊断汽轮机超高、高、中压缸效率及通流部分级段效率是否正常；诊断热力系统辅助设备（高、低压加热器、除氧器、凝汽器、小汽轮机等）运行性能变化趋势，为机组运行优化、检修维护提供指导意见。智能诊断基于大数据挖掘的汽轮机高压调节阀流量特性在线诊断及寻优（1）采集机组实时运行数据，通过数据处理，深度挖掘汽轮机高调门流量特性，并具备对高调门流量突变、停滞、调门卡涩等异常现象实时监测和预警功能；

（2）基于实时流量特性，建立机组一次调频状态实时感知模型，并实现一次调频智能控制；

（3）开发模型自适应的优化算法，实现对高调门控制参数自动优化，显著改善汽轮机流量特性，降低机组负荷振荡、轴瓦温度异常的风险，提升机组AGC及一次调频响应性能。智能诊断汽轮机组冷端运行方式智能优化针对机组冷端系统运行状态无法实时监测以及循环水泵调度方式不合理，导致经济性不佳的问题，以基准工况冷端设备性能试验和冷端运行优化试验为基础，创建凝汽器变工况运行特性模型、机组微增出力模型、循环水泵运行特性模型，利用大数据挖掘技术和数字孪生技术，建立汽轮机冷端系统诊断与运行优化系统。

基于机组冷端设计和运行参数，建立凝汽器变工况运行特性模型、机组微增出力模型、循环水泵运行特性模型，诊断冷端系统运行性能。以综合经济性最优为目标确定机组的最佳运行真空，根据不同循环水温度和机组负荷，确定最优的循环水泵组合运行方式。

该系统可降低机组供电煤耗约0.2～0.5g/kWh。智能诊断汽轮机组进汽端运行方式智能优化以流量特性测试为基础，采用基于历史数据挖掘的的运行数据自寻优技术，动态调整高调门管理函数，实现使汽轮机调节品质始终处于最佳状态，同时以高调门流量特性为基础，建立基于一次调频能力的滑参数运行策略，实现快速、稳定和准确的一次调频响应；并根据实际运行中排汽压力、减温水及主汽温等边界参数的变化，在线动态优化滑参数运行曲策略，实现运行经济性与调节品质的联合优化。智能诊断主辅机振动故障监测、预警与诊断通过采集主辅设备原始振动信号，并针对信号提取振动特征值（幅值、频率、相位等），实现趋势图、伯德图、频谱图、时域图等功能，采集的波形及振动特征数据实时显示，利用诊断分析系统及时分析故障原因及处理建议，推送给相关操作人员，指导运行操作，并在历史数据库中进行保存。智能诊断旋转设备状态监测与故障预警诊断系统在现有电厂设备监控和预警系统基础上，进一步扩大监测范围和监测数据类型，对旋转设备的轴承温度、轴承振动、轴承油液进行在线监测，并且基于主辅机设备历史运行数据，采用故障类型进行特征提取、模式识别、故障库匹配等方式，对轴承故障早期故障进行预警，为运维优化提供决策支持，给出相应的运维建议。智能诊断发电机组轴系故障智能诊断与预警系统结合DCS数据和TDM数据，基于大数据技术对旋转机械进行振动管理，具有振动状态异常监测、智能故障诊断分析等功能。其中，振动状态异常监测主要在汽轮发电机组轴系振动异常变化时发出振动预警；故障诊断分析通过专家知识和机器学习算法相结合建立故障模式库，并通过推理机确定故障位置和程度。智能诊断发电机定子故障预警针对近年多发的发电机线棒出水管堵塞和铁芯端部松动造成的发电机烧损事故，建立发电机正常状态温度场多维矩阵模型，以发电机不同部位铁芯温度、线棒层间温度、上/下层线棒出水温度的变化趋势、变化阈值为主要判据，快速识别发电机温度偏高、测点损坏等故障征兆，准确定位线棒出水管堵塞和铁芯端部松动故障，向运行人员发出一级、二级预警与调整建议，避免发生烧损发电机事故。智能诊断发电机转子匝间短路在线监测预警系统针对深度调峰等情况下发电机转子易发生匝间短路故障，以及匝间短路产生初期很难发现的难题，通过建立发电机正常状态电磁场模型，以励磁电流、有功功率、无功功率、振动等参数的变化趋势、变化阈值为主要判据，在发电机匝间短路产生初期快速发现故障征兆，向运行人员发出一级、二级预警，避免发电机匝间短路不断恶化甚至导致事故发生。智能诊断发电机PT故障在线监测系统路线1：

通过检测电压互感器激磁绕组的电流来判断电压互感器是否发生匝间短路。

路线2：

1）研制在线监测装置，可以准确地在线判断匝间短路故障，实现了PT故障的前期预警，提到检测精度为总匝数的万分之五。

2）通过监测发电机机端9个PT的二次相电压及零序电压，优化一次保险慢熔故障判断逻辑，提高故障预警的灵敏度。（按照中南院的）智能诊断变压器典型故障早期预警与诊断基于设备状态信息、状态评价及行业标准、在线实时监测数据，结合现场专家经验，通过软件算法对变压器多个状态量进行分类分析处理，实现变压器运行中潜在典型故障的早期预警，同时定期对变压器状态综合评价。以变压器油中气体色谱分析数据为基础，利用气体含量注意值、三比值法等算法对故障类别进行分析，同时结合其它实时采集状态量，设计专家诊断系统逻辑与模型，实现变压器缺陷分析及典型故障诊断。智能诊断控制系统性能在线评价采集过程控制实时数据，对机组主要自动控制系统的控制品质进行监测，根据现行国标或行标要求，系统在线同步计算超调量、调节时间、稳定时间、稳定偏差等重要指标，根据不同工况进行分类统计、趋势预警；结合热工自动控制参数整定原理和经验，建立系统性能优化库，实现自动输出控制优化参数，并及时给予系统预警和报警。智能诊断两个细则在线诊断系统根据区域电网和行业标准对一次调频、AGC的考核指标要求，建立一套实时在线计算的性能指标系统，采用数据驱动和工况检测技术，快速同步计算出机组的一次调频贡献率、AGC负荷响应速率等重要指标，并具备直观的计算指标统计、分析，便于全面机组涉网调节性能；利用二叉树统计分析原理，建立涉网性能优化库，对典型的涉网性能下降给出优化指导意见。分析两个细则考核合格不合格原因，并给出指导意见。智能诊断机组异常故障自动溯源系统针对机组在出现故障后，无法快速定位故障发生原因的问题。通过故障树深度搜索的设备故障根源分析方法，根据典型设备故障的专家知识库，将专家知识转换为设备故障的树模型，根据触发的设备故障历史数据，确定设备故障根源，实现机组发生故障的第一时候快速定位故障发生的原因，快速进行故障处理和恢复，避免事故的扩大化的效果。智能诊断智慧水务管理系统设计、布置了水流量无线监测仪表，构建了全厂水务无线监测网络，开发了以智慧水务平台，主要功能包括全厂水务指标管理，全厂及分子动态水平衡模块、智能报表模块、综合对标模块、智能监督模块、浓缩倍率控制优化模块等。动态水平衡：全厂及各个子系统动态水平衡实时计算、异常预警、分析记录；智能报表：根据电厂实际需求，自动生成水质、水量智能报表；综合对标：各机组和系统水耗、能耗等指标综合分析、横纵向对比；化学监督：对汽水品质、氢气日报、月报表自动统计、分析和超限快报；浓缩倍率稳定控制：根据循环水排污水处理站的用水需求和不同机组的浓缩倍率控制情况优化循环水排污水处理站取水调度。通过建立膜处理设备运行参数状态分析模型，实现主要制水设备故障的预测性诊断，并发出预警信息，指导值班人员尽快处理故障。智能诊断智慧环保平台对煤电机组环保设备（脱硝、脱硫、除尘）运行指标和设备进行集中管理，智慧环保管理平台包含智能监督模块、经济指标智能分析模块、智慧视觉识别模块、超限自动分析、关键指标自动预警分析、设备故障预警诊断模块等。智能监督：按照技术监督标准和要求，自动生成技术监督报告；智慧视觉识别：采用图像识别技术，对环保关键场景（脱硫地坑和石膏旋流器浆液溢流、除尘器输灰管道漏灰等）自动监测预警；经济性评估：对脱硝脱除1吨NOx的氨耗、脱除1吨NOx的电耗、脱硫脱除1吨SO2脱硫剂耗量、1吨SO2脱硫剂电耗等关键经济指标进行自动计算，智慧分析并给出原因；超限自动分析：统计三大污染物超限时段、超限程度进行统计，自动给出超限原因，提出运行建议；指标预警分析：对环保设备关键运行指标设置报警限值，自动统计报警时段，综合分析原因；设备故障预警：对关键设备催化剂、浆液循环泵等进行故障诊断，给出诊断预警和解决方案。智能诊断水汽品质智能化监测诊断系统通过构建水汽品质监测硬件体系及软件系统，实现对水汽品质智能化监控和调整，完全避免因水汽品质造成的机组运行安全隐患，并为机组深度节能降耗提供基础，同时减少机组停机、检修，降低机组运行成本，提高机组运行经济性及安全性。智能诊断除尘、输灰及除渣智能监测诊断系统基于关键数据的实时采集与存储，依据除尘器工作原理，除尘与输灰协同性及颗粒流态化理论，建立除尘器除尘效率、积灰异常预警模型，并开发除尘、输灰的自运行技术。即通过对除尘、输灰系统整体分析，建立除尘、输灰的仿真模型并确定系统正常运行的参数范围，同时借助系统特征数据的上传与采集，通过内在关系的数学模型，及历史运行数据等智能化技术实现除尘、输灰的自我诊断、提前预警。智能诊断四大管道及高温部件三维可视化台账管理系统建立四大管道、锅炉集箱及受热面管的电子信息台账及三维模型，并关联金属监督部件设计、制造、安装、检修资料，结合相关标准、案例、通报等信息，实现金属监督统计分析、问题预警、任务提醒等功能。同时对金属检验信息进行详细统计，实时掌握金属部件检测完成率及完成情况，指导开展机组检修工作。智能诊断四大管道及受热面管寿命监测系统通过实时接入运行数据，开发智能算法，建立寿命预测模型，对四大管道及受热面管寿命损耗实时在线监测，实时掌握部件寿命情况，有针对性的加强监督和减少检修，可以达到设备的优化检修，保障机组安全稳定运行。智能诊断锅炉汽水管道、集箱膨胀远程在线监测及报警系统针对调峰机组锅炉四大管道、集箱运行膨胀数据缺失、记录不及时以及管道应力状态无法掌握等问题，采用拉线式位移传感器，通过海伦-秦九韶定理构建空间四面体，实现监测部位三向膨胀位移的精准采集，采集精确度达0.01mm。同时，系统通过三向膨胀数据监测及时发现管道集箱膨胀异常情况并进行报警，该系统根据“位移-应力”大数据分析，将对应监测部位的应力状态进行实时掌握，可以为后续的无损检测、失效分析及智慧控制提供指导。智能诊断高温管道应力实时监测系统针对高参数火电机组高温管道焊缝由于应力集中容易导致早期开裂的风险，通过有限元、三维可视化及应力位移实时监测技术，构建管系三维及应力计算模型，简单明了的反映高温管道的一次应力和二次应力状态，针对应力超标部位或泄漏部位及时预警，并提供支吊架调整与焊缝隐患排查的精确处理建议，有针对性的加强监督，可以达到设备精准检修的目的。项目成果已经在肇庆电厂进行了应用，系统掌握了高温管道的实时应力状态，对指导检修检测和支吊架调整提供了精确的数据支撑。智能诊断锅炉本体膨胀监测与状态评价系统随着机组调峰深度和频次增大，锅炉及管道会产生频繁的收缩和膨胀形变，极易导致锅炉本体变形、损坏、撕裂等早期失效，传统的记录、分析方式对潜在风险分析的能力明显不足，特别是膨胀受阻或膨胀异常的时候无法及时发现。1）通过智能感知技术（视觉图像法、机械法或电磁感应法）、大数据和人工智能技术，可有效实现锅炉本体膨胀状态三维实时监测。解决传统机械式膨胀指示器精度低和人员监测劳动强度大、实时性差等难题，避免每次启停机过程中由人工抄表。

2）开发三维位移的智能预警功能模块。基于基础和原始膨胀数据，应用学习与预警算法，开展趋势预测，配置锅炉本体膨胀安全预警系统，预测或及时发现膨胀异常点，指导电厂进行预知性检修。智能诊断管系位移与应力监测系统针对超超临界机组大管道焊接接头Ⅳ型开裂问题，打破对于管系应力采用停机支吊架检查的常规手段，对管系位移精准监测和管系局部应力评估算法进行开发，实现关键管道精准三向位移监测，关键吊架指针状态识别，关键区域全景图像和温度监测报警三个关键突破，并通过管系位移评估和管道局部应力的仿真计算，结合大管道焊接接头Ⅳ型开裂特性，对大管道的实时应力状态进行监测和长期服役安全性进行评估。智能诊断基于数字孪生技术的智能化金属监督平台常规金属监督工作多数停留在计划检修和事后模式，不能对部件早期失效做到提前预警、诊断及寿命预测，通过对管道、集箱、螺栓、转子、叶片、压力容器六大金属部件设备数据库集群建立、损伤模糊智能化诊断、多维度的损伤评估等方面开展研究，实现关键金属设备入厂、安装、运行、维护过程的全流程信息化管理，生产过程中对部件损伤模式的预警、分析、判断，是传统金属监督模式的重要补充，促进了金属监督数字化智能化水平的提升，推进了监督策略与检修模式的改变。智能控制汽轮机滑压自寻优系统针对汽轮机进汽端（超）高压调门开度无法实时达到最优，进而影响机组运行经济性的问题，以现场滑压优化试验结果为基础，综合考虑机组背压、对外抽汽量、再热减温水、主汽温度、再热蒸汽温度、机组老化等因素对机组滑压运行曲线的影响，建立在线滑压自寻优系统，实现汽轮机主汽压力设定值自动在线寻优和自动控制，确保汽轮机主蒸汽压力时刻保持在汽轮机最佳节能的状态，综合应用效果可降低机组供电煤耗约0.5～1g/kWh。智能控制基于机炉能量平衡的负荷指令重构方案综合考虑机组变负荷时机炉能量平衡、主蒸汽压力裕度、综合阀位裕度等限制性因素，融合AGC目标负荷指令微分、调频前实际负荷指令微分和智能变负荷速率算法，对机组负荷指令进行智能重构以提高AGC响应速度。智能控制汽轮机运行参数自寻优通过采集现有DCS数据对单个设备或子系统进行热力计算，计算出反映机组性能的关键指标，在DCS中实时显示并在历史数据库中保存；计算和分析机组运行中的关键参数偏离标杆值时产生的煤耗之差，将分析结果实时在线推送给运行人员，指导运行人员进行优化操作，提升机组运行效率；通过对机组的关键运行参数进行在线寻优，建立关键运行参数动态标杆库，实时显示在线寻优标杆值，同时包括在线性能试验、历史数据查询、统计和考评等功能智能控制空预器防堵塞综合治理技术通过脱硝导流板优化、增加静态混合器和优化布置喷氨格栅，提高深调变工况下脱硝流场和浓度场的均匀性，同时降低脱硝烟道积灰，避免烟道坍塌的风险；安装防堵型全烟道NOx浓度场测量装置，提高NOx浓度场监测的代表性，解决常规多点取样装置在烟道深度方向上取样代表性差、不能实现烟道截面全覆盖、易堵塞的问题；在浓度场和流场优化的基础，结合锅炉和脱硝变工况运行参数和特征，利用开发的的脱硝控制优化技术，解决目前控制技术对机组变工况适应性差的问题，确保NOx排放稳定控制。智能控制锅炉燃烧智能优化1）根据优化目标，采用大数据聚类算法和关联分析技术对锅炉燃烧进行操作参数寻优，得到最佳操作量，将其送入DCS作用于锅炉机组闭环运行调整。通过持续寻优，不断提高锅炉效率、降低机组煤耗。

2）在锅炉安全稳定运行、排放要求满足标准前提下，根据相关边界条件划分不同工况，在各工况下通过机理建模、历史工况寻优等方法优化调整运行参数，实现锅炉效率、炉膛出口NOx等综合最优的燃烧工况。智能控制锅炉燃烧状态智能感知系统研发了以炉膛红外测温阵列和壁温测点等多数据源为基础、以梯度定位算法为核心的锅炉燃烧状态智能感知系统，突破了传统技术无法实时准确获取炉膛三维温度场和炉内火焰中心的瓶颈。解决的问题有

炉膛内温度缺乏有效的实时测量手段；炉膛火焰中心的调整严重依赖人工经验，且控制处于粗放式状态；

屏式受热面结渣问题频发，且不能准确预警与控制；

高温受热面超温问题频发，且不能准确预警与控制；

炉膛温度场与燃烧控制关系紧密，然而却不能为燃烧优化提供依据并有效关联等。智能控制智能吹灰按照锅炉灰污的形成原理、形态和特性的不同，对锅炉不同受热面灰污的实时监测采用针对性方法：用实测炉膛出口烟温反算炉膛热有效系数，进行炉内灰污监测；用基于热平衡原理的吹灰/结焦监测动态模型计算的清洁因子CF来监测对流受热面积灰、结焦状况；用烟气流动阻力指标来反映SCR脱硝、空预器的积灰、堵塞程度。模块在降低吹灰蒸汽耗量的同时，按需吹灰后锅炉排烟温度降低约5℃。智能控制一次调频综合优化控制系统（1）基于凝结水低加蓄热模型，深挖安全裕量范围内的最大凝结水调频能力，并通过设计实施凝结水调频功能，提升机组一次调频性能，助力全周进汽机型机组调门大开度节能运行。

（2）根据一次调频动作实时过程设计机炉协调蓄热动态补充与释放控制策略，根据机组实际调频动作特性设计满足所属电网频率动作特性的一次调频动作回路。

（3）结合机组汽轮机流量特性，构建一次调频状态感知系统，实现对一次调频精准快速响应。（提升一次调频合格率）

（0）通过一次调频测控装置，将频率信号进行优化后送至DCS进行一次调频调节。(按照这个)智能控制燃煤机组协调及汽温智能控制系统（1）采用弱稳态数据处理技术和基于状态观测器的历史数据建模法，实现复杂工况高精度控制系统模型构建和工况自动匹配，解决模型精准自适应难题；

（2）采用多元超前预测的协调控制策略、基于多变量信息融合的主汽温控制策略和数据驱动型燃料热值自适应寻优，实现机组重要参数的快速调整和稳定控制，满足煤质复杂多变工况下燃煤机组适应源网协调对控制系统性能日益严格的要求。智能控制超（超）临界燃煤机组灵活性调峰控制技术根据超（超）临界直流锅炉机组的机理模型，通过关联性强弱程度指标特征，摘选出制约影响机组灵活性调节性能和低负荷运行安全性能的关键参数。以偏离安全极限值的程度为参考，根据系统运行时所表现出的特征，结合长期积累的运行专家经验规则设计控制策略，从而对机组负荷响应最大速率进行约束。该最大变负荷速率和当前AGC调节步幅作为锅炉燃料量、给水流量和滑压设定等目标给定值的参考因子，直接干预锅炉动态前馈、给水流量设定等主要调节量的动作幅度和速度，从而更精准、快速的提高锅炉侧的响应能力，以匹配负荷响应需求。提升机组协调控制和状态异常处理的协同能力，提升机组灵活性调节过程的自适应能力。智能控制智能协调优化控制基于GPC预测控制和自适应控制等先进控制算法，构建锅炉主控前馈动态煤量模型，提出负荷变化自适应修正、主蒸汽压力偏差自适应修正等控制策略，结合先进控制算法和常规PID控制技术，解决机炉主控存在的大迟延、大惯性、非线性等控制难点，提高协调控制系统实时性，实现机组安全、快速、高效运行。改善煤电机组深调下的负荷适应性，提高AGC响应速率和精度，减少燃料、给水等控制量的波动幅度，减少主汽压力的控制偏差。智能控制基准煤多模型加权与Fuzzy-PI多元超前控制利用偏最小二乘回归法建立机组实时负荷、目标负荷、主蒸汽压力偏差、给水流量、给水流量与蒸汽流量偏差及多负荷段实际主蒸汽流量与机组目标基准煤量之间的全模型，逼近系统的真实动态特性，并对全模型集的模型元素设计相应的Fuzzy-PI（模糊-比例积分）子控制器，精准计算不同工况下主蒸汽流量与燃料量的数值关系，根据主蒸汽压力的偏差幅值和变化速率及时调整Fuzzy-PI控制器的量化引子、比例因子，抑制干扰、消除稳态误差，提高了系统的抗干扰能力，实现了宽负荷区间燃料量对主蒸汽流量的实时精确追踪和机炉能量动态平衡。智能控制VAR与状态观测器构成的水煤比复合控制针对煤质频繁变化导致的水煤比不平衡问题，自动筛选机组稳态运行条件下关键参数的时间序列数据，寻找VAR模型的最优阶数并建立VAR模型，综合计算水煤比与负荷的数值关系，同时融合误差分析、不确定性分析、脉冲响应分析、状态观测及反馈等方法对计算结果进行实时精确调整，有效降低了煤质频繁变化下主参数偏差。实现了水煤比控制在线自学习和自优化功能，提升了水煤比控制的适应性。智能控制基于趋势预测主蒸汽压力前馈控制本方案基于机组当前及5-10min之前的负荷指令、实际负荷、燃料量、给水量、主蒸汽压力设定值及实际值，超前预测压力的变化，使压力偏差PID调节器超前动作，抑制压力超调。智能控制燃煤热值自校正方案本方案基于机组设计煤种热值与实际煤种热值对燃料量进行修正，当锅炉负荷指令与机组实际热负荷之间存在偏差时，系统修正热值信号，然后将修正后的热值信号对锅炉主控指令进行修正。智能控制基于启/停磨预判的锅炉主控前馈控制基于停磨预判的主蒸汽压力前馈控制方法用来解决在机组减负荷，停止磨组或者切换磨组的过程中超压的问题，保障机组主蒸汽压力在安全值范围内；基于启磨预判的预加煤前馈控制主要解决机组在响应高频率和大幅度的负荷变化过程以及启停磨组运行操作中造成的主蒸汽压力波动大的问题。智能控制控制系统自愈控制技术基于专家经验和迭代寻优相结合的自愈控制技术，实时对控制器输出进行精准辨识、分离解耦和建模分析，全工况对PID控制器参数进行自主寻优，实现了宽负荷区间快速诊断控制器性能劣化与精准自愈控制器调节性能的协同优化，提高了调节的灵活性、适应性。智能控制脱硝喷氨优化控制对脱硝出口NOX浓度进行提前预测，提前动作喷氨调门可以有效提高控制品质提高经济性。智能控制燃煤机组AGC功率曲线预测针对当前火电机组负荷频繁变化，且不会基于当前实际运行工况对燃煤机组的AGC调节性能进行预测，不能为燃煤机组充分发掘燃煤机组的负荷调节能力提供数据支撑的问题，通过采用数据驱动控制方法，从机组运行历史数据的统计预测角度，根据分时段的AGC调度负荷指令数据与机组实际功率数据，预测下一时段的AGC调度指令，实现火电厂不同机组负荷的最优分配的效果。智能控制辅机设备轮转备用决策系统针对传辅机设备轮换工作需要运行人员定时组织开展，工作效率低的问题。通过机组运行过程中积累的海量历史数据，统计设备运行时间、诊断运行设备健康度、分析备用设备可靠性，实现对机组重要冗余设备进行定期切换的效果，保障机组设备安全可靠性。智能控制设备定期试验一键执行技术研究针对燃煤机组需频繁的开展定期试验，运行人员手动试验劳动强度高的问题，通过搭建智能控制、数据分析环境，利用专业领域知识和生产实际经验，采用智能控制系统和第三方应用结合的方法，实现汽轮机定期试验一键执行、结果自分析和历史追溯对比的效果。智能控制机组智能启停系统针对目前火电机组现有APS普遍采用断点设计，机组自启动功能实用性不大，效率不高等问题。借助智能控制平台，开发具有智能调度与智能运行特点的机组自启动智能调度系统，将APS功能的顶层设计采用全面融合“智能预警”及其他的智慧电厂应用模块，进行多线程信息交互，底层与APS功能子组进行互联互通，充分形成全信息交互、故障自决策、全程灵活调度的智能APS运行系统。达到开机步序可自动寻优、APS功能组可全程调度运行的机组自启动智能调度系统。

通过对机组启停过程进行在线监测和动态分析，挖掘机组最优启停方式，实现确定启动节点、监控操作过程、优化启动能耗功能，拓展电厂节能潜力，为机组启停优化调整提供数据支撑和经验共享平台。

1.启停过程分析：展示启/停机过程监测参数变化趋势，并可与标准曲线进行趋势对比，当参数数值偏离标准曲线一定程度或超越指标限值时，做出提示。

2.启动能耗指导系统：展示启机各操作节点之间的能耗统计值，并与能耗最优值、环比值进行对比，给予运行人员操作指导。具体包括：耗汽量、耗水量、耗煤量、总耗电量、设备耗电量等。智能控制磨煤机自启停系统实现磨的自动启停和磨组的优化选取。通过大数据分析的手段结合负荷指令并开展煤量预测，再通过预测结果智能选取合适的磨组指导APS系统控制磨煤机启停。整个功能的实现在电厂现有系统的基础上即可完成，有效促进电厂的节能增效。自动启停控制负荷预测、主再热汽温预测、污染物生成预测模型，通过获取磨煤机不同状态，设置相应的负荷限定值和煤量限定值，通过负荷预测模型和煤量预测模型指导磨煤机启动前暖磨、停运前减出力操作。为保证暖磨、减出力步骤的及时性，引入相应逻辑判断条件，辅助负荷指令预测曲线指导操作。智能控制智能汽温优化控制将现代控制理论与机器学习、人工智能算法等融于一体，对主、再热汽温被控对象的大滞后特性进行动态补偿，有效减小补偿后主、再热汽温广义被控对象的滞后和惯性，然后通过预测控制、模糊控制、常规PID等控制策略的有效组合，从而作为汽温智能控制系统的闭环核心，用于提高主、再热汽温优化控制品质。智能控制发电机涉网控制与保护网源协调评价管理系统研发内容包括短路电流计算程序、保护定值计算程序、励磁调节器限制器参数评估及保护配合校验程序，保护定值年度校验程序，基础数据录入程序，参数定值管理数据库等智能控制电除尘器节能优化控制系统采用机组负荷信号、脱硫出口烟尘排放浓度、煤质、飞灰性质等参数作为电除尘自动控制调节的闭环条件，使除尘器在中低负荷下达标排放、节能并充分清灰，在高负荷下保持更佳的收尘效果。首先进行准确的运行工况、烟气参数、煤质、飞灰性质监控，读取一定时间区间内的运行数据，进一步地配合大数据分析、深度学习及多元线性回归分析发掘各项数据的变化规律与内在联系，定制适用于机组的节能控制策略，最后通过软、硬件控制逻辑及操作界面实现除尘器各级分区的二次电压、二次电流、脉冲宽度、脉冲周期的实时自动优化调整，实现电除尘的智能节能优化。智能控制基于深度学习的全托管精处理再生智能控制系统利用基于深度学习的图像识别系统，实现精处理再生过程中包含树脂输送、分层和混合关键步序的全过程分析与终点判断，通过图像识别计算单元与精处理控制器的直接信号交互，完成控制指令的自动下达与实施，实现智能控制。利用具备深度扩展性的摄像头组，进行现场重点区域的实时监控，远程实现无人巡检。智能控制系统与智能监控系统相结合，实现精处理再生全过程的智能判断、自动控制和无人值守。智能控制空冷岛温度场智能监测采用非接触式测温电缆获得空冷凝汽管束表面温度离散值，利用温度场构建技术建立温度场，对顺流、逆流管束内蒸汽相变状态进行监测。智能控制供热运行优化1.融合机组最佳供热压力、关键辅机运行边界、机组本体及供热系统安全运行等多边界条件的高准度能效监测模型，帮助运行及管理人员实时掌握机组运行状态。

2.建立适用于灵活性调峰环境下的供热机组热电负荷分配模型，确保灵活性调峰运行环境下供热机组热负荷与电负荷的最优分配。

3.建立兼顾热电联产机组安全性与经济性的整体优化平台，满足当前复杂、严苛的运行环境下，机组可长期保持稳定、高效的运行状态。智能控制脱硫智能优化为解决脱硫控制系统滞后导致的脱硫浆液品质恶化、SO2不能实现稳定达标排放问题，该项目开发了浆液密度和PH值塔外一体化测量装置，解决了目前浆液密度和PH值测量管道易堵塞、准确度差的问题；采用智能算法结合专家知识，建立了浆液循环泵运行方式和供浆量联合精准调节模型和补浆调门特性自学习算法，实现了浆液循环泵和补浆联合调节。技术成果在确保SO2稳定达标排放的同时，有效降低了脱硫系统的能耗和物耗。智能就地操作水冷壁爬壁机器人在基建期全面测厚、探伤,查看水冷壁有没有先天疾病，有没有隐蔽的质量问题，作为验收的一个重要手段。并将检测的结果储存在系统中，作为四管情况的基础数据，在运营期间不同数据进行对比分析。智能就地操作斗轮机无人值守具备自动寻址的功能，在确认好作业方案后，系统自动选择好目标煤垛/堆料区域，自动计算斗轮机作业点并实现系统自动定位功能，全过程无需人工干预。智能就地操作输煤廊道巡检机器人支持全自主巡检模式，常规下，系统根据预先设定的巡检任务内容、时间、路径等参数信息，自主启动并完成巡视任务；特殊巡检由操作人员设定巡视点，机器人对巡检点自主完成巡检任务。可实现对电厂设备进行反复巡检，并实现对设备状态的连续、动态的数据采集及系统存储。

智能机器人安装多种现场监控手段，包括：基于360°全方位云台的可见光视频监控和热成像监控，根据皮带机的运行状态（包括声音分析等）及环境情况，进行全方位监控，诊断皮带机及重要辅助设备的运行健康状态（皮带的打滑、跑偏、堵煤、漏煤等异常情况的监控）电机、减速机的温度和振动监测等。智能就地操作电气倒闸机器人利用编码器等设备实现精确的位置控制，协助运行人员完成阀门操作、电气开关操作，用于在危险或困难的环境中代替人工进行阀门操作。智能就地操作火车自动摘钩机器人火车在进入翻车机前，通过摘钩机器人、视觉检测及传感器感应系统的配合，自动对火车车厢进行摘钩和复钩动作。智能就地操作火车车厢清洗机器人火车通过卸车机卸煤后，火车车厢内仍然会存在大量的余煤，火车车厢清洗机器人附着在火车车厢上，通过洗盘和吹扫装置，将火车车厢内的余煤清扫到存样箱，清扫完成后，再将余煤转运到卸煤沟卸样。智能就地操作

基于声频信号的旋转机械故障智能预警系统对电厂旋转机械设备进行声频信号的提取并对提取的声频信号进行去噪，获取较为纯净的声频信号，使用振动信号将提取的声频信号进行修正，使其接近设备发出的声音。采用基于声频分析的火电厂旋转机械设备故障诊断算法对声频信号进行检测，对故障情况进行超前分析。智能就地操作基于视觉的锅炉四管智能检测装置针对传统锅炉四管防磨防爆检查存在工作任务繁重、现场环境恶劣、不安全风险因素多，且对于短时停炉条件下的炉膛内部状态无有效检测手段等问题。通过对工程现场检测需求大数据分析以及工程现场环境条件适应性分析研究，设计智能检测技术新路线，研选图像采集设备及设备搭载机构，编译自动化控制程序，规划自动化运动轨迹路径，实现基于视觉的炉膛水冷壁机械化、自动化检测，同时，融合基于神经网络深度学习的图像识别技术及数学建模的空间几何定位技术，实现炉膛缺陷的智能化识别与定位，并通过用户交互界面进行分析统计与展示。相比于爬行机器人，其检测速度更快，对于空间结构适用性更广。智能就地操作汽机厂房智能巡检机器人自主开发的高精度图像识别算法，对巡检设备采集的视频(图像和音频)数据进行智能分析处理，识别视频内容，准确对各种表计、指示灯等进行识别，并基于分析结果判断设备运行状况，当出现异常时，及时报警，也可进行大数据分析，并自动记录报警信息，并且可以实现对数据的加密发送，实现远程智能巡检系统的数据安全。智能就地操作基于深度学习的升压站设备红外图像故障诊断系统结合现场实际状况，配备巡检机器人或红外热成像仪，使用热成像技术对发电设备进行热成像巡检；指导现场工作人员依据标准判断设备运行状态；同时可以基于图像识别技术对现场仪表进行自动读数。2.智慧管理体系序号类别功能模块建设内容智慧基建基建MIS基建项目全过程管控以项目全生命周期管理为主线，涉及项目立项阶段、初可研阶段、可研阶段、项目核准阶段、施工准备阶段、施工调试阶段、达标投产阶段和竣工验收阶段等八个阶段的管理。按照国家质量验收标准，将质量控制融入业务节点，做到管理有记录、过程有控制、结果可追溯。强化进度管控，实现对工程进度有效管理。从项目对工程进度计划控制为抓手，实现多途径构建规划合理、逻辑严谨、工期准确的进度计划，与各业务资源衔接与协作，打造强进度管控，保证进度计划编制合理、施工过程资源控制有效，保证工程进度。智慧基建智慧工地智慧工地打造一套施工安全监管“天眼”，帮助项目管理人员及领导及时了解整个厂区工地的实时情况，让施工现场、高空交叉作业区等均处于360°监控之内，让施工现场尽在“掌握”，同时建立完善的报警生成机制，当发生违规事件时，系统自动通知，让安全风险扼杀在摇篮。智慧基建三维数字化采用三维技术手段对施工图进行详尽的信息校验，确保图纸的空间布局、碰撞干涉等复杂空间关系得到全面而精确的审查。通过三维会检的方式，我们能够直观地识别出潜在问题所在，并针对性地提出科学合理的修改建议。这种数据、业务与三维模型的有效融合，将有效提升项目建设的效率与质量，同时优化项目的整体形象与呈现效果象。智慧基建数字化移交主要包括KKS编码、档子档案移交和二维码标识牌制作，为设备数据全生命周期管理提供支撑。智慧基建智能决策建立智慧工地管控中心，关键指标通过图表形式直观呈现，智能识别项目风险并预警，问题追根溯源。智慧安全安防一体化智能定位与预警

基于UWB高精度定位技术、三维可视化技术等构建三维可视、高精准确的定位功能，可对生产现场的人员、车辆、特种作业设备进行定位，并对人员进入危险区域、车辆行驶碰撞、特种作业闯入安全范围等进行预警。智慧安全智能视觉安全分析与预警

基于AI视觉分析技术，依托视频监控设备，通过边缘计算单元，利用人工智能视觉分析算法模型，实现对作业现场的智能安全监控，及时发现现场的人员违章危险行为和操作，避免重大安全事故的发生。智慧安全智能防误物联安全隔离

基于物联安全隔离设备应用，与两票安全措施、SIS系统等相关联，实现安全措施关联设备实时状态，自动判断设备状态是否符合安全措施安全隔离要求，自动判断交叉作业下多项安全措施是否存在重叠与互斥，并及时进行安全隔离失效预警，有效防止现场因误操作、误动、误碰等导致的安全隔离措施失效。智慧安全智能门禁一卡通

通过门禁系统实现对电厂人员通行权限的管制，包括智能门禁系统、访客系统、人行通道翼闸、车辆识别系统等。实现门禁系统内部各分系统之间的信息交换，及时获取人员出入情况。实现门禁系统与建筑物各子系统之间的信息交换，统一管理和联动控制。智慧安全风险辨识1、安全风险辨识

基于地理信息实时显示人员位置情况，可根据生产区域的实际地理位置、人员分布情况和行走历史轨迹生成相应的动态图，一旦发生事故，能立即查出遇险人员数量、人员基本信息、所在位置等重要信息；抢险采取移动式识别装置，可准确快速识别遇险人员具体位置，提高抢险救援工作的效率。

2、风险分级管控

对各类高风险作业（如起重吊装作业、受限空间作业、高处作业、动火作业、脚手架拆装作业等）进行风险分级，应用安全风险库自动生成作业风险和管控措施，从而确保作业人员对作业过程可能产生的安全风险得到良好的管控。地质灾害监测预警管理

紧密围绕地质灾害主题，整合各类监测信息进行风险预警，对车辆和人员进行实时位置跟踪和风险告警，实现在地质灾害发生前，及时向相关部门和人员预报预警，切实保障人员和财产安全；地质灾害发生后，及时响应、实时处置，有效降低灾害带来的损失。智能安全应急处置实现应急预案、应急培训和演练、应急处置、应急资源管理、应急总结等功能。智能安全智能两票1.实现图形化开票，以图定票，根据系统图逻辑连线关系自动查找匹配与之关联的隔离点，生成两票对应的安全措施以及隔离示意图，减少标准票的维护工作量；

2.在两票执行过程中，辅以安全隔离闭锁管理，结合安全钥匙箱、NFC智能芯片锁具、NFC智能防误操作终端，实现两票执行过程的防止误操作、防止走错间隔，对错误操作及时闭锁并进行提供预警，提升两票管理的安全管控。智能安全外包工程管理按照外包工程管理要求，对外发包工程加强和规范安全管理工作，确保发包工程承包给有相关资质和施工能力的单位。智能安全重大危险源管理建立健全企业重大危险源监督管理三级网络，建立和完善重大危险源管理网络和普查登记管理台账，组织对评估人员进行评估培训，开展对厂部所属重大危险的检查评估，编写单体和综合评估报告，根据问题制定整改计划，执行“五落实”，并对问题进行分级督办整改，同时做好危险源备案工作。智能安全隐患管理实现隐患的分类分级，将隐患分特别重大、重大、较大、一般、较小五级。隐患分生产现场和基础管理两大类，从隐患易导致事故的类型区分，存在人身安全、电力安全事故、设备设施事故、安全管理和其他事故等五类隐患。包括隐患排查和隐患统计等功能。智能安全事故事件管理事故事件主要包括事故事件即时报告，要求电厂可及时报告。在平台上实现事故的类别、归属、分级标准、报告程序等信息流程。智能安全智慧培训遵循“按需施教”“理论+实践”“先培训、后上岗”原则，打造全方位线上（网页、APP）、线下（VR体验、移动课堂）相结合的职工（安全）素质提升与学习培训平台，涵盖线上培训（视频培训、课件培训、线上练习、考试等）、线下实践（VR体验+实景体验）和课程开发三方面内容。智能运行运行值班基于一体化平台，支撑运行交接班、值班日志、当班信息、当班生产数据的整体管理界面。

基于一体化平台，实现运行值班管理。智能安全智慧班组建立生产部门电子班务平台，通过电子平台能够充分反映各班组（专业）每天接收到的工作任务及布置情况、各项工作的准备情况、工作完成情况、安全管理、技术培训、班务活动智能运行定期工作自定义定期工作配置模版，到期自动发布定期工作任务，定期工作执行结果录入，查询统计分析等。智能运行运行资料管理建立发电企业的运行管理制度、标准、技术资料、图纸、文件、公告、考核奖惩等的知识库智能运行生产过程监视通过生成模拟图、趋势图、棒状图和参数分类表等多种监视方式实时显示各单元机组及辅助车间的主要运行参数和设备状态，实现对全厂生产过程的实时监控，使用户可以在各终端上对各生产流程进行统一的监视和查询。智能运行设备参数监测实时监测参数超限情况，及时给出报警提示，支持按时段（月、年）或按值次对参数超限次数及超限时长进行对比分析，为长周期参数异常分析提供数据支撑。智能运行综合报表管理支持对实时指标、手工指标进行累加、表码差值、加权平均和算术平均等统计方式以及按时段或按值次进行统计。实现生产报表数据查询和修改。支持word、excel、pdf、mht等多种导出类型和applet打印、pdf打印、flash等多种打印格式。智能运行机组启停智能分析对不同状态下启停机过程的操作水平、能耗情况进行评价，通过语音播报的形式，及时提醒启停机异常情况，并结合运行操作知识库，给出异常可能原因及运行调整建议，从而帮助电力企业探索机组最佳启停机方式，降低启停过程中的能源消耗，提升机组启停安全性和经济性。智能运行运行绩效考核提供基于经济指标、环保指标、安全指标的实时绩效考核和基于缺陷、重大操作的管理绩效考核，形成一套客观准确完整的考核评价体系，对运行人员的操作水平做出客观、公正的评价。智能运行智能辅助监盘利用大数据分析技术打造运行监盘大脑，搭建火电厂运行参数预警模型与设备状态预警模型，引入知识推理进行问题分析与诊断，包含设备状态监测、设备状态预警、设备故障诊断、设备故障识别、故障处理指导、数据统计及分析。智能运行基于大数据的运行优化基于人工智能平台和高性能实时库等搭建运行优化模型，并将运行优化结果通过组态画面等发布出来，提供运行控制实时参考。

冷端运行优化：利用历史数据分析和系统建模对机组冷端运行进行优化，在汽轮机排汽背压、循环水泵功耗之间寻找最优平衡。

脱硫优化：利用历史数据分析和系统建模对机组脱硫运行进行优化，提供不同工况下炉内外脱硫优化指导建议。智能运行智能水务对全厂供水、用水、耗水、排水进行全面监测及统计分析，实现除盐水运行成本实时计算及水质自动监测，为化学经济化运行及分析提供数据支撑，帮助电厂节约并综合利用水资源，使有限的水资源在电力生产中发挥充分的效益。智慧检修智能巡点检利用大数据、物联网、人工智能等技术，打造标准化智能巡检平台，集成巡检机器人、巡检摄像头、智能传感器、智能点检仪、无人机等智能化设备，实现全方位的智能化协同巡检。根据预设的巡检计划和巡检路线，平台按周期自动执行巡检任务，智能比对和分析各种巡检结果，精准识别设备异常，并实时发出预警。在人工确认后，平台还能自动将设备异常转化为缺陷记录，以便后续处理。智慧检修设备台账集成设备静态信息和动态信息，全面反映生产设备全生命周期的过程管理，实现设备相关图档等资料的电子化管理。智慧检修设备全生命周期管理将设计过程中的三维模型、图纸和文档，建设过程中产生的设计、制造、施工、监理和调试、运行等文档，以及运营过程中产生的检修台账、资产管理及实时数据进行集成，建立设备健康状态管理知识库，通过扫描二维码能快速查询，了解设备运行状态。智慧检修设备维护管理实现全方位维护管理，涵盖预防性维护、缺陷管理以及工单管理等多个关键环节，建立标准化的设备维护管理流程。智慧检修精益化检修实现检修全业务、全要素、全过程的预控、可控、在控。包括安全、质量一体化的过程控制，构建智慧检修现场智能化管控体系。本次需实现全厂设备设施修理（ABC修）、技改、科技、重大专项改造等检修项目智能化管控，从检修立项、策划、准备、执行、评价与总结全过程智能化跟踪和管控，推进检修工程信息化与智能化延伸到“检修最后一公里”。智慧检修旋转设备状态检修汇聚主、辅机设备的温度、压力、流量、振动等多源数据，以健康评估、故障诊断为核心，结合实时监测、可靠性分析、故障诊断、性能试验数据、巡检记录等数据，对设备进行画像，从安全性、可靠性和经济性三个维度评估设备健康状态，及时发现设备劣化倾向，识别设备异常风险，推送诊断结论及维修建议。智慧检修技术监督1.技术监督状态可视化：用三维图形直观反映出全厂技术监督状况，自动推送任务未完成、技术监督状态异常结果；

2.试验报告及报表规范化：自定义报表模板，自动将在线数据生成报表，对电厂各专业监督年报、季报、月报自动统计、计算，实现规范的工作流管理；

3.定期工作自动触发：根据各专业技术监督设备的到期试验、化验，表计的到期校验，二十五项反措的具体要求，自动触发定期工作计划，进入执行流程，对完成工作进行标识；

4.优化数据的采集与处理：对实时在线监测数据、手工抄表、试验化验录入数据，若数据符合标准，自动进入服务器历史数据库，不符合标准的数据除进入历史数据库外还将进入“异常识别”系统；

5.技术监督执行与工单联动：技术监督项目在预试定检或检修工单中，通过检修工单中的数据采集完成情况，自动按关联的方式实现技术监督执行结果的产生，将日常技术监督的数据与日常工作有机结合，有效的提升设备健康管理的人机功效；

6.专家诊断智能化：对各专业的缺陷状况进行分析和统计，自动生成专家诊断分析，指导各专业人员进行消缺工作，自动完成工作评价。智慧经营预算执行监督建立预算与完成情况的对比机制，自动追踪预算与实际完成情况的差距，深入分析预算与实际完成之间的偏差原因。对于经营数据中出现的异常情况，自动归因溯源分析，帮助迅速定位问题根源，并提出针对性改进建议。智慧经营经营决策分析从利润因素总体分析、电量营收分析、燃料成本分析、检修成本分析、盈亏平衡点分析、应收账款分析、库存分析及预警、经营报表等维度出发，对电力经营结果的成因、构成、发展趋势与影响因素以及企业内部横向、纵向价值链与成本控制分析进行智能统计及动态分析，找到撬动经营成果的敏感因素，并对该因素提出有针对性的管控措施，为领导层提供决策支持，为各级管理人员精细化经营分析提供专业平台。智慧经营经营情况测算以利润为中线，实现发电边际利润、盈亏平衡点多维度全方位的分析和预测，根据单位生产指标上网