数字孪生驱动的智能电厂架构与部署策略
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更新于2024-08-28
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在当前我国能源供给侧结构性改革的大背景下,智能电厂的建设正成为推动煤炭生产向清洁、高效和智能化转型的关键抓手。《基于数字孪生的智能电厂体系架构及系统部署研究》一文,由范海东等人于2019年9月发表在《智能科学与技术学报》上,探讨了如何通过数字孪生这一新兴技术手段来提升电力行业的技术水平。
该研究首先对智能电厂的现状进行了深入剖析,明确了当前智能电厂研究的核心问题和实践需求。数字孪生作为一种虚拟现实的映射,能够将实际电厂的物理模型、运行数据和操作环境转化为数字化的虚拟空间,实现了对电厂全方位的实时监控和模拟。在这个体系架构中,工业大数据平台和管理云平台起到了核心支撑作用,它们汇聚并处理海量数据,为智能决策、智能监管、智能控制和智能设备的集成提供了强大基础。
智能决策模块利用数据挖掘和机器学习算法,对生产过程中的各种因素进行深度分析,支持科学的决策制定,提升效率。智能监管部分则通过实时监控和预测预警,确保电厂运行的稳定性和安全性。智能控制技术则实现对发电设备的精确控制,减少人为误差和资源浪费。而智能设备则是通过物联网技术,实现设备的远程维护和状态感知,延长设备寿命。
全面感知能力使得电厂能够实时获取内外部环境的变化,协同优化模块则通过整合各方数据和信息,实现各部门之间的无缝协作,提高整体运营效果。预测预警功能则在故障发生前进行早期识别,防止潜在问题扩大,降低风险。科学决策是整个智能电厂体系架构的核心价值,它基于数据驱动的洞察,帮助电厂管理层做出更明智的决策,以适应不断变化的市场和政策环境。
这篇文章提供了一个全面的框架,展示了如何运用数字孪生技术将传统电厂升级为智能电厂,以应对能源变革的挑战,提升能源效率,实现绿色可持续发展。这项研究对于推动我国电力行业迈向智能化、数字化具有重要的理论和实践意义。
2024-03-10 上传
2021-10-15 上传
2021-10-24 上传
2024-05-07 上传
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