电厂数字孪生的应用体系

传统电厂通过深度融合应用数字孪生技术能够实现电厂数字化、智能化的转型，从而具备泛在感知、自诊断、自修正、自优化、自协调、自学习等智能化能力。要实现电厂数字孪生，需在发电厂信息管理系统、控制、监控、辅助等系统的基础上，进行数字孪生建模，建立虚实映射关系，在设备层、控制层、监管层和决策层构建符合电厂数字孪生要求的模型，实现发电过程的全面感知、协同优化、预测预警和科学决策。

电厂数字孪生的应用体系包含设备层、控制层、监管层和决策层共四层：设备层将突破传统仪表等设备，能够全面采集现场信息，并对采集的信息进行诊断；控制层将突破传统的DCS，具备各种复杂计算和修正误差的数据处理能力；监管层将突破传统的安全仪表系统，具备设备运行状态的多维度分析能力，能灵活改变和扩展功能；决策层具有学习能力和自适应能力，即通过与环境的相互作用，不断学习、积累知识，使自己能够适应环境变化。

1、设备层

设备层与电厂生产经营要素紧密融合，是实现电厂数字孪生中物理世界与虚拟世界交互和协同的关键，也是数字孪生的关键。要实现全面感知，主要通过先进的测量技术，将电厂所有的设备状态、工艺参数、管理过程及环境条件转换为数字信息，并且能按照自诊断的要求对其进行相应处理和高效传输。同时也能接受控制层、监管层、决策层的指令，将指令准确解析并传达到相对应的电厂数字孪生平台，从而实现少人干预的闭环控制要求。

2、控制层

控制层要实现电厂各工艺过程的智能控制，要将生产工艺进行建模，重点是物理实体的行为模型和规则模型，构建生产工艺的数字孪生体，主要通过 DCS 自有的相关高级算法程序，结合边缘计算等先进信息技术，针对工艺特点，形成自适应控制、预测控制、模糊控制、神经网络控制等具体程序，能综合智能设备层采集的信息和智能监管层的指令要求进行协同优化，形成符合电厂数字孪生安全、经济、环保要求的控制指令，使电厂在不同的燃料和环境条件下的安全性、经济性、环保性达到最佳。

3、监管层

监管层的重点是实现电厂设备资产的数字孪生智能化管理，要在生产工艺的基础上，以厂级监控信息系统为核心，汇集、融合全厂生产过程与管理的数据与信息，实现厂级能效对标与考核、运行管理、智能巡点检、设备健康管理、设备远程诊断等预测预警功能，在电厂层级实现发电厂的闭环、自组织的精细化管理。此时数字孪生建模的重点是设备的物理模型和运行维护的规则模型，虚拟模型对应的物理实体包括设备资产本身以及维护服务行为，智能监管层接收的输入信息包括来自控制层的生产实时数据、来自智能设备层的现场实时信息以及来自智能决策层的执行策略和优化模型信息等。

4、决策层

决策层通过生产、运营系统提供的海量数据开展大数据应用及相关模块的开发，促进管理数据与生产数据之间的相互融合，实现辅助决策、仓储成本分析、智能供应链支持、绩效评价等科学决策，从而提升整个集团的精细化管理水平。决策层的核心是工业大数据平台和管理云平台，决策层加上监管层基本上将电厂现场的所有生产经营要素都进行了数字化，是真正意义上的电厂数字孪生。在这个层级，生产、运行、经营的管理行为等都形成了数字孪生体，甚至包括监管层的模型构建行为。

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