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4.4 能源自动化技术的应用

4.4.1 能源系统优化技术的应用

能源系统优化技术应用以大型能源电力系统包括风能、太阳能可再生新能源和传统水、火、核电、抽水蓄能等各种机组的联合调度问题为原型,考虑了能量和时间混合约束的机组调度、基于价格协调的相同机组调度、系统安全约束和网络传输能力约束等,能综合处理各种机组、各种约束的优化调度系统。一方面作为集中调度式电力市场计算出清电价和成交量的核心模块;另一方面为发电供应商进行优化调度决策,提供选择竞标策略的基础。主要功能包括:调度案例的建立,系统信息与机组信息上载,优化调度程序的调用,调度结果的查询及下载,以及调度管理员调度执行监控等。

市场策略仿真系统通过对交易过程的仿真,可以研究市场的动态行为和内在规律,为市场参与者提供虚拟的市场环境,进行竞价策略决策、分析利润、验证系统安全性和竞标人员的技能训练。通过市场仿真,发现电力市场结构和机制存在的问题,改进市场结构和规则。其主要功能包括:用户上载竞标数据、调用相应的市场算法计算市场清算电价及各参与者的成交量、调用调度算法分析计算各参与者的中标电量、以各种图形展示交易的过程、交易的结果、参与者的成本与利润。竞标策略辅助决策部分将提供电价接受者(price-taker)的最佳报价、基于序优化的竞标策略优化。

市场预测系统电力市场环境下的负荷、电价的影响因素和相互关系,以基于神经网络、支持向量机回归为主的非线性回归模型为基础,建立负荷和电价的预测模型。主要功能包括三个方面:原始数据管理、预测管理、模型管理。优化调度软件系统运行界面如图4-30所示。

图4-30 优化调度软件系统运行界面

上述集成化能源电力系统优化软件系统,基于WEB技术设计实现,采用浏览器/服务器/数据库三层体系结构。其系统的总体结构如图4-31所示。

图4-31 集成化能源电力系统优化软件系统的总体结构

此系统在国家电网西北电网电力生产优化调度系统中应用,实现了西北电网水、火、风、光等能源信息管理及联合调度的功能,可为西北电网全网的优化经济调度提供决策支持,取得了重大经济效益。同时,为西北电网作为国家水、火、风三大电源基地所亟待解决的风电消纳、打捆外送、跨区输电的调度决策与合理定价提供了重要的理论依据与实施方案。

系统中的电力市场环境下的资源优化调度、电力市场预测、电力市场仿真系统,充实完善了发电企业信息系统整体解决方案和电力市场运营支持系统,选配机组调度模块和市场预测模块作为山东鲁能软件发电企业信息系统整体解决方案和电力市场运营支持系统的一部分,在百年电力、日照电厂、石横电厂和山东电力调度中心应用,取得了良好的效果。

4.4.2 火电厂燃煤热值在线辨识技术的典型应用(煤质在线监测)

煤质在线分析仪于20世纪70~80年代开始出现。首先出现的是在线测灰仪,随后又产生了在线元素分析仪,它们最初应用在快速监测以及煤质动态监控方面。现在,它们不仅被安装在矿井井口,还被安装在选煤厂和装载地。从80年代末至今,煤质在线分析仪的应用开始从单一的质量监测转向工艺控制。例如,选煤工艺中重介质质量的调节、运输卡车调度及料仓混合比例等方面问题均开始以煤质在线分析仪的即时测定结果为依据。

德国Berthold公司创建于1949年,专门从事高级测量仪器的研究、设计和生产,Berthold公司的煤质在线分析仪表有微波水分仪、灰分测量系统和飞灰中测碳仪 [ 78 ] 。过去主要采用的水分测量技术,例如红外线、电导或电容法都受到许多种干扰参数的影响,因而无法推广和应用。目前,最成功的工业在线水分测定仪是采用微波技术。微波水分仪利用透射法测量被照射部分物料的全部截面,即使对于水分分布不均匀的物料也可得到具有代表性的测量结果,因而明显优于反射法。通常,一般的微波水分仪只能在一种频率情况下测量,而德国Berthold公司制造的LB345微波水分仪能在很宽的频率(2.7~3.4GHz)范围内,发出多种微波频率,用于抑制由于多次反射而引起的谐振干扰现象。LB354微波水分仪的微波信号送至发射天线,透过物料,被对方向的接收天线收集,微波穿过物料时,会引起自由水分子旋转,这种效应降低了微波的强度发生衰减和速度发生相移的问题。LB354微波水分仪具有独特的功能,它对发出的每一个微波频率,都能测量其衰减和(或)相移,从而十分精确地测量水分,可忽略温度、颗粒大小、挥发物或含盐量的影响。射线穿过物料时,射线和物料原子间相互作用,导致物料对射线的吸收衰减。利用对射线十分敏感的闪烁探测器,可测出射线和吸收率。低能量镅对射线的吸收率随物料原子序数的提高而增加,煤中灰的组分比煤本身有更高的原子序数,增加了对射线的吸收率,这就是测量灰分的直接依据。LB420测灰仪利用双能量透射法,测量由于煤中灰分使其衰减的射线强度,显示煤中灰分含量(质量分数)。

日本关西电力公司研制了一套需要采制样的煤质在线分析系统,完成了从采样、传送、预处理、煤质分析全过程的全自动煤质在线分析。该系统首先将试样运往分析装置,然后进行试样分析及其辅助作业,同时监视各分析装置的动作情况,并管理分析结果。该装置对煤样的元素分析基本上采用燃烧吸收红外线方式,工业分析采用热天平方式和炉内氛围气体控制方式,一次分析的时间约为1h。

在煤的灰分监测仪中,国内普遍采用核技术,应用核技术检测煤中灰分的方法归纳起来有以下4种:双能g射线穿透法、60keV的g射线散射法、电子对法和中子活化分析法。应用较多的是双能g射线穿透法和中子活化分析法。目前,华能上海石洞口电厂使用的LB420测灰仪和西北电力集团燃料公司研制的TN-200型测灰仪都是采用双能g射线穿透法进行煤质测量的。中子活化分析法的原理是利用热中子激发被测煤样中各元素的原子核,测定这些激发态的原子核跃迁时发出的射线能谱,即可得到各元素的含量。国内曾对此分析仪有过研究,但尚没有成熟的产品。国外中子活化分析测灰仪的主要产品为美国Gamma Metrics公司的Model3612C型测灰仪和澳大利亚Scantech公司的COALSCAN9000型测灰仪。另外美国Gamma Metrics公司生产的利用中子源测定多种煤质指标的1218型在线测煤仪,能够直接测量硫、灰分、碳、氢、氮、氟、硅和水分等,并可间接测量发热量和二氧化硫等,但还没有在线测定煤质挥发分的仪器。

国内外在煤质的在线辨识方面往往采用在线分析的仪器,尽管随着时间的推移,分析仪器测量精度不断得到提高,但其价格昂贵,对于国内多数中小型电厂往往不够普及。在煤质在线辨识的计算方法方面,国内多采用以发热量为索引,正反平衡相互校验的方法进行煤质的辨识,目前国内外对于入炉煤质在线辨识研究和应用还存在一些不足,主要表现在以下几个方面。

①实时数据检测、筛选和验证不够完善。煤质在线辨识系统计算使用的数据难免存在失真的情况,其原因主要有数据传输网络异常、传感器故障、测点异常及干扰等,从而导致系统计算结果出现较大偏差,性能计算可靠性得不到保证,无法真实反应实际的情况,因此实时数据的预处理和验证工作非常重要。

②机组的正常运行存在许多动态的过程,使得整个热力系统变得十分复杂。热力系统主要设备的实时运行参数存在着明显的惯性延时特性,在实时运行数据进行合理的处理方面有待进一步的研究。

③由于测量技术手段的不足,火电机组运行中,一些重要的参数尚且无法或者无法准确在线测量,如入炉煤给煤量、飞灰含碳量等的测量或计算,还需要进一步研究和探讨。

④煤质在线计算的整体思路模型少有深入的改良。由于发热量等具体的参数难以测量,单单以发热量为索引进行煤质的在线辨识,在一些情况下,其辨识结果还有待于进一步发展和完善。

以上这些关键技术问题客观存在的同时,也指明了火电机组入炉煤质在线辨识研究领域的发展方向。

4.4.3 智能(数字)化电厂的建设与智慧电厂的未来

伴随着电力体制改革的深入,电力市场的竞争必然会更加激烈,尽可能地提髙经济效益必然是未来电厂追求的目标。显然,提高电厂信息化,实现生产过程髙度自动化和管理现代化是目前一个较为有效的途径。智能(数字)化电厂的建设目标是将所有信号数字化,利用网络技术,实现可靠而准确的数字化信息交换、跨平台的资源实时共享,进而利用智能专家系统提供各种优化决策建设,为机组的操作提供科学指导。其作用是可以降低发电成本、提高上网电量、减少设备故障,最终实现电厂的安全、经济运行和节能增效。

4.4.3.1 智能(数字)化电厂的技术背景

智能化电厂的基础必然是电厂的数字化,所谓数字就是计算机信息处理技术将电厂各个生存周期阶段所存在或发生或关联的、反映电厂各个过程或结果的现象、特征、本质及规律的声音、文字、数字、符号、图形和图像等模拟信息转换为数字信息,用于生产服务,这个过程中必然要用到计算机网络、实时/历史数据库以及无处不在的嵌入式系统。

(1)计算机网络

目前几乎所有的电厂都架构了计算机网络,普遍采用DCS、SIS、MIS等,逐层将生产一线的数据数字化并集中到管理层,网络可达不再是困扰电厂信息网络的难题,安全性以及采集信息的优化处理成为目前较为关心的问题。

(2)实时/历史数据库

电厂数字化过程中需要大量的数据进行传输、存储、加工以及优化,自然需要在很多节点上设置数据库,完成数据的转换。电厂中的数据库分为两大类,一类是实时数据库,多用于生产一线,实现数据的就地存储及初步处理。电厂发展早期,这一类数据库被国外技术所垄断,例如,美国OSIsoft公司的PI数据库,美国Instep公司的eDNA数据库等,国外的数据库技术整体较为成熟,除了单纯的数据存储以外,还提供了很多较为方便的数据处理加工工具。为了打破国外技术垄断,出现了很多国产数据库,例如华北电力大学韩璞教师团队研发的RD6DB数据库已经应用到多个现场信息系统中。另一类是历史数据库,多存在于上层的信息系统中,实现数据的长期存储及数据的深加工。这一类数据库目前依然是国外产品占主导地位,例如,Oracle、SQLServer、Access等。

(3)嵌入式系统

随着科技的进步,智能终端已经深入到平时的生活中,各种智能手机、PAD、WATCH给生活带来了翻天覆地的变化。智能终端代替传统仪表进入工业现场也是迟早的事情。很多文献都表明现场总线控制系统是未来工业控制现场的发展趋势,代表了一个现场数字化的程度,而现场总线控制系统和传统的分散控制系统最大的区别就在于现场级采用了大量的智能仪表终端,将数据处理和简单的回路控制放到了生产一线。智能终端的使用自然伴随着嵌入式系统的广泛应用,但是在一定程度上也使得现场数据成倍增加,提高了数据采集和处理的复杂程度。

4.4.3.2 智能(数字)化电厂

(1)自动控制装置与仪表

目前,电厂普遍存在着三大控制系统:DCS(分散控制系统)、FCS(现场总线控制系统)和PLC(可编程逻辑控制器),三大系统各有各的应用场合,短时间内,很难说谁能够替代谁,对数字电厂的建设发挥着各自的作用。

但是,要想实现全厂设备数字化,全部使用现场总线控制系统是关键。现场总线控制系统的产生源于要打破分散控制系统的封闭性,其设计核心在于通信协议,原则上只要按照协议规范设计的智能终端,其数据都能够进入系统。但是现场总线控制系统无法兼容传统仪表,已建成的DCS改造成FCS,比直接采用FCS成本都高。因此,其使用和推广受到了很大的限制,在电厂中的应用并不多,仅在一些示范工程或者相对独立的辅控系统中得到了局部应用。不过,从已经应用的FCS系统来看,其对于电厂数字化的贡献要远远大于DCS。

(2)系统设备性能优化

生产数据通过控制系统数字化以后,利用更高一级的SIS系统,能够完成生产数据的汇总监视和上传功能,如何更加高效利用这些数据,也自然是数字化电厂的一个很重要方向。SIS系统本身在热力性能经济性数据计算、分析、试验、考核方面已经有了很多经验。数字化电厂需要在原架构的SIS网络基础上,在厂级生产数据中心增加厂级运营优化增值服务概念,通过专用软件功能模块,做到厂级、机组级、设备级的耗差分析和能效对比,提高各个班组的运行水平,会大大提升电厂运营的生产能效。

①优化目标 利用各种优化手段,实现设备级、机组级、厂级的优化运行,最大限度地提高电厂运营的生产能效。例如,设备级:根据2/8定律,对大型用电设备优化用电负荷,实现节能降耗。机组级:利用各种先进优化技术,提高机组效率,比如目前较为成熟的有利用优化定值的方法提高控制系统调节品质;利用燃烧优化系统保证锅炉低氧燃烧;尽可能使汽轮机处于滑压运行方式;通过有效手段减小凝汽器端差;提高水塔效率以及减少锅炉漏风等。厂级:需要站在全厂的角度,使用专用的厂级性能计算和分析应用软件,以计算整个电厂的各种效率(锅炉、汽轮发电机组及其辅助系统等)、损耗(煤、水、电、热耗等)及性能参数等。发现运行中的问题,并进行必要的操作指导,达到效益的最大化和成本的最低化。国外电厂常常花1~2年时间完成经济指标的测试和达标工作。

②优化手段及方法

a.控制器参数优化 伴随着外部环境变化,或者设备老化,控制器参数往往已经不再合适,需要经过一段时间以后,对主要回路的控制器参数进行优化。现在可以使用一些智能优化算法对被控系统建模,进而优化出最佳的控制器参数。智能优化算法往往利用的是历史数据,精确并且覆盖范围广的历史数据是对优化效果的一个有力保证。

b.先进控制算法的使用 受限于分散控制系统本身的环境,或者先进控制算法的工程应用,先进算法在现场的成功应用少之又少,但是这依然没有能够阻挡大量学者或者工程技术人员的研究兴趣,模糊控制、预测控制、自适应控制等先进控制算法被应用到现场,取得了一些经验。对于一些具有明显非线性对象特征的系统,PID控制方式很难适用,先进控制算法的应用是唯一的路径,需要摆脱DCS的束缚,利用一些外挂式优化控制站实现高级复杂控制。

c.在役机组节能优化 通过数据挖掘方法,建立大型燃煤发电机组的全工况能耗时空分布模型;通过机组能耗模型来动态确定机组在不同工况和边界约束条件下的运行可达目标值和维修可达目标值;以降低供电煤耗为主线,用系统论的方法,针对在役火电机组,从发电的全过程,通过对燃煤、油、水、汽等介质和设备系统的研究,建立单元机组实时能流图在线监测与优化控制平台。

(3)新型检测与监控技术与智能系统

①智能传感器 智能传感器(intelligent sensor)是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机,具有采集、处理、交换信息的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。而使用智能传感器就可将信息分散处理,从而降低成本。与一般传感器相比,智能传感器具有以下三个优点:通过软件技术可实现高精度的信息采集,而且成本低;具有一定的编程自动化能力;功能多样化。例如,智能流量计、智能压力变送器、智能温度变送器、智能液位变送器、智能I/O前端。智能传感器改变了传统传感器信号传递方式,微处理器将模拟信号变成了数字信号,提高了数据传输的精度。在一定程度上弥补了DCS模拟终端的缺陷。

②现场总线仪表 现场总线仪表和智能传感器一样,也是在现场完成了信号的数字化,但是又不同于智能传感器,现场总线仪表规范了上传数据的格式,并对于设备本身的状态信息做了定义,使得仪表的智能化程度更高。现场总线仪表的引入,必然会在很大程度上提高电厂数字化,增加来自现场的信息量,现场总线仪表比传统的仪表科技含量高,这反而是限制其发展的一个瓶颈,降低了技术门槛,实现“傻瓜式”维护,会有利于现场总线仪表在现场的推广。

③新型检测技术与系统 一些特殊场合或者现场数据,借助于传统的测量装置很难获取,利用新型检测技术可以弥补这一缺点。例如,煤质成分在线分析,气体成分在线分析,金属寿命检测,利用激光、声波、CCD图像测量炉膛温度场,以及烟气含氧量、飞灰含碳量、磨煤机负荷软测量等,通过新型检测技术,覆盖了传统测量装置难以覆盖的地方,利用消除数据盲点。

(4)智能管控信息系统

①监控信息系统 监控信息系统(supervisory information system,SIS)的作用是从DCS或者其他控制系统中获取现场数据,并集中到统一的数据平台上。该数据平台采用专用的实时/历史数据服务器,有能力长期储存大量的生产实时数据,企业的技术人员和管理人员能够随时随地查看现场的实时数据和历史数据,随时了解机组在不同时间段内的运行情况,通过对实时数据进行分析、计算、统计,指导调整运行方式、更有效地利用设备资源、提高机组运行效率、提高生产管理水平。主要功能如下。

a.生产过程信息监测和统计 通过多种形式的画面使生产管理人员不用到生产现场即可了解生产过程的状态、总貌及关键数据的汇总。监视画面除了包括DCS操作员站所监视的内容之外,还增加了更多的综合信息及分析结果。管理人员不仅可以了解当前的过程信息,而且可以了解由其他功能软件计算出的过程分析的信息趋势,从而可以了解过程的性能随过程状态的变化情况。通过统计模块,可以方便实现电厂生产上各种统计任务,如超温统计、自动利用率统计和其他各种指标的统计工作。

b.实时性能计算、分析和操作指导 降低机组运行可控损失,改进机组热耗,将主/再热蒸汽温度、压力,空预器排烟温度等主要可控参数的实时状态参数与其目标值进行计算、比较、分析——耗差分析,对耗差超出允许范围的情况,系统可诊断出造成大偏差的原因,并给出可供选择的操作指导意见。通过优化机组运行,改进机组热耗,从而降低运行成本。帮助运行人员对吹灰、喷水、蒸汽状态、烟温及其他性能参数进行很好的判断、权衡,帮助他们很好地对影响经济性的主要原因进行监测、操作和控制,不断提高对机组设备的掌控能力。

c.设备状态监测与故障诊断 针对各种运行状态参数,结合其历史信息,考虑环境因素,采用专业的分析和判断方法,评估其是处于正常状态,还是异常或故障状态,并进行显示和记录,对异常状态做出报警,在故障状态下为故障诊断提供信息。根据状态监测获得的信息,结合结构参数、物性参数、环境参数,对设备的故障进行预报、判断和分析,确定其性质、类别、部位、程度、原因,指出发展的趋势和后果,提出控制其继续发展和消除故障的对策措施,最终使设备恢复到正常状态。

②管理信息系统 管理信息系统(management information system,MIS),位于数字化电厂的最高层,是一个以人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新、拓展和维护的系统。主要功能包括,数据处理功能。计划功能,控制功能,预测功能和辅助决策功能。管理信息系统按照不同的应用场合或者功能,又有很多划分,例如,燃料管理信息系统,用于燃料相关信息的管理,包括计划、采购、定价、化验、存储、结算等;备品备件管理信息系统,用于备品备件信息的管理。管理信息系统属于数字电厂的高级优化系统,用于大局统筹。MIS的功能越来越多,系统越来越庞大,而且从电厂建设的初步规划到电厂建设完成后的正常生产运行,所有的数据资料都储存在MIS中。现在的MIS已经含有生产资源计划、制造、财务、销售、采购、质量管理、实验室管理、业务流程管理、产品数据管理、存货、分销与运输管理、人力资源管理和定期报告系统等,因此,把这样的MIS升级称为ERP(企业资源计划)系统。

③自动发电控制 自动发电控制(automatic generation control,AGC)是电网中发电机组调度与控制的一项重要内容,是实现电网有功频率控制、维持系统频率质量以及互联电网之间联络线交换功率控制的一种重要技术手段,其控制策略的优劣直接决定了AGC控制效果的好坏。因此,科学、合理的AGC控制策略对于保障电网的安全、可靠和经济运行具有重要意义。

AGC是控制中心利用联络线交换功率、系统频率和机组实发功率等信息,按照确定的控制策略计算AGC机组输出功率来适应负荷波动的一种闭环反馈控制,属于负荷频率控制范畴。国内外从20世纪50年代开始进行AGC控制策略的研究与实验工作,取得了丰硕的理论研究与工程实践成果。从控制策略的设计与实现方式上,可将现有的AGC控制策略分为常规的AGC控制策略和AGC动态优化策略。AGC控制策略经历了从最初的利用飞轮调速器的PI控制策略,到基于微处理器的控制策略,再到自适应控制策略和自调整控制策略等的发展历程。随着控制理论和智能算法的发展,模糊逻辑和遗传算法等在AGC控制策略设计中也逐步得到广泛应用。不同的控制策略特点不同,应根据实际系统状况和运行特点进行分析并研究合适的方案,才能达到理想的控制效果,因此,全面了解各种AGC控制策略非常必要。

④机组自启停控制系统 机组自启停控制系统(automatic plant start-up and shutdown System,APS)是热工自动化技术的最新发展方向之一。APS是实现机组启动和停止过程自动化的系统,其优势在于可以提高机组启停的正确性、规范性,大大减轻运行人员的工作强度,缩短机组启停时间,从整体上提高机组的自动化水平。

实现机组级自启/停要通过一个渐进的过程来实现。如何在较短时间内不但较高水平地完成DCS各个功能,又能实现APS功能且不影响DCS其他功能的实现,APS的结构方案成了关键。机组级自启停(APS)采用多层级功能组结构,最高层为机组级自启停功能组。这样做不但使APS对下层DCS功能的影响较小,而且还可以把APS拆开分步试投。

APS对电厂的控制是应用电厂常规控制系统与上层控制逻辑共同实现的。常规控制系统是指:闭环控制系统(MCS/CCS)、锅炉炉膛安全监视系统(FSSS)、顺序控制系统(SCS)、数据采集系统(DAS)、给水泵汽轮机数字电液调节系统(MEH)、汽轮机旁路控制系统(BPC);给水全程控制系统;汽轮机数字电液控制系统(DEH)及电气控制部分(ECS)等。在没有投入APS的情况下,常规控制系统独立于APS实现对电厂的控制;在APS投入时,常规控制系统给APS提供支持,实现对电厂的自启停控制。

机组自启停系统可分为三层。

第一层为操作管理逻辑,其作用为选择和判断APS是否投入,是选择启动模式还是停止模式,选择哪个断点及判断该断点允许进行条件是否成立。如果条件成立则产生一个信号使断点进行。可以直接选择最后一断点(如升负荷断点),其产生的指令会判断前面的五个断点是否已完成,如没有完成则先启动最前面的未完成断点,具有判断选择断点功能,从而实现机组的整机启动。

第二层为步进程序,是APS的构成核心内容,每个断点都具有逻辑结构大致相同的步进程序,步进程序结构分为允许条件判断(与门)、步复位条件产生(或门)及步进计时。当该断点启动命令发出而且该断点无结束信号,则步进程序开始进行,每一步均需确认条件是否成立,当该步开始进行时同时使上一步复位。如果发生步进时间超时,则发出该断点不正常的报警。

第三层为各步进行产生的指令。指令送到各个顺序控制功能组,实现各个功能组的启动/停止,各个功能组启动/停止完毕后,均返回一完毕信号到APS。

⑤负荷优化分配 电力系统的深入改革,厂网分开,竞价上网,以及煤的价格持续上涨,迫使电厂提高运行的经济性。负荷优化分配技术在不对电厂硬件设施进行改造的前提下,仅需对中调的针对各个单元机组的负荷指令重新分配,就能有效提高电厂运行的经济性。

电厂负荷优化分配在20世纪末就已受到广泛从业人员的重视,国外在这方面更是较早就已投入大量的研究工作,发展至今诞生了很多优化方法,归结起来大致可以分为三类:传统算法、数学算法和依托计算机的智能算法。

传统优化算法包括效率法、循环函数法和等微增率法;数学优化算法包括线性规划法、动态规划法和网络规划法等;智能方法包括模拟退火算法、禁忌搜索和基于神经网络的算法。

①效率法:按机组效率的高低,顺序地从高到低依次分配给各机组,实践证明,这样的运行方式节能效果不佳,因为在负荷分配中真正起决定作用的是机组耗量变化率。

②等微增率法:该方法是借助拉格朗日乘子建立相应的目标函数,以负荷一阶导数相等为准则求出负荷优化值,再用约束条件检验所求值,若不符合则进行迭代,直到所求所有优化值都符合条件为止。等微增率法对目标函数有较严格的要求:首先必须是凸函数,其次微增量曲线必须有较高的精度,但是上述两点对于实际运行的热电厂来说都很难满足,因此等微增率法在实际应用中受到了很大的限制。

③动态性规划法是运筹学的一个分支,是求解多阶段决策过程及不定期和无限期决策过程最优化的数学方法。该方法的主要思想是:把多阶段决策过程分解为一系列单阶段决策问题,并逐个求解,从而得到最优决策,通过这种方法可以将一个整体最优化问题转化为一个序列多阶段最优化问题。将其应用于热电厂负荷优化分配中,优点是对煤耗特性没有严格的规定限制条件,计算精度较高。但其局限性在于:计算量较大;方法烦琐,不够简捷,另外作为一种有限穷举法,维数障碍是其求解大规模问题的最大局限。

目前,对于火电厂纯凝汽式机组,在负荷分配方面的方法研究已经日趋完善。但是对于热电联产机组的负荷分配问题依然没有得到较好解决。与纯凝机组相比,供热机组的待优化变量明显增多,不仅有电负荷,而且有热负荷。对于一台两次调节抽汽式汽轮机,其待优化的变量则有三个:电负荷、工艺热负荷和采暖热负荷。不仅如此,这些变量不仅要满足自身的上下限限制,而且由于它们之间还存在隐函数关系,变量的增多必然导致目标函数更为复杂。供热机组的热力特性不如纯凝机组单一,尤其对于大容量机组来说,在不同运行工况下,目标函数也可能不同,需要分段讨论,这就使得目标函数更为复杂多变。现有的负荷分配方法各具优势,但不可否认都存在一定的缺陷,尤其是当问题规模扩大,参与变量和约束条件增多时,往往会出现局部最优的现象,数值稳定性差,收敛困难。因此找到一种高效稳定的负荷分配方法至关重要,对热电厂的节能降耗具有重大现实意义。

4.4.3.3 智能(数字)化电厂小结

目前很多电厂已经具备了建设智能(数字)化电厂的基础条件,DCS和SIS已为火电厂提供了一个综合优化控制和管理的数字化平台,高效合理地利用这些信息,仅从直接经济效益计算,每年为电厂节省上千万元是完全可能的,如考虑故障预测和诊断等提高安全性,防止重大设备损坏或不必要的非计划停运,其经济效益将更大。

如果进一步实现现场设备级数字化,推广应用现场总线及相应的现场总线智能终端,还可进一步提高运行的安全可靠性,适应现代化管理的要求,减少运行维护成本,降低基建工程费用,可见火电厂数字化对电力企业追求投资效益最大化具有重要意义。

4.4.4 水电厂计算机实时监控系统H9000的典型应用

随着三峡工程左岸电站首台机组2003年7月发电,三峡右岸电站、龙滩等一批特大型水电站的建设也全面展开,进入建设高潮,标志着中国水电建设进入巨型机组特大型电站时代。与常规电站相比,巨型机组特大型电站计算机监控系统应进一步考虑下列问题。

①提高控制系统的可靠性问题。

②巨型机组的强电磁场对控制系统电子设备的电磁干扰问题。

③监控系统的海量数据实时采集与处理能力问题。

④海量报警信息的智能化处理与辅助运行技术水平进一步提高的问题。

目前H9000监控系统的最新版本是V4.0版本,主要针对巨型机组特大型电站应用进行开发。相比于其他老版本,系统进一步改进和完善了系统已有功能,开发了新型的人机联系、报表、Web等功能,使人机联系的图形和报表更加美观友好。同时,改进了数据采集和数据存储功能,以满足海量数据的需要,进一步提高了系统的性能指标和可靠性指标。

H9000V4.0系统就是要满足像三峡电站这样的特大型机组巨型电站的需求,因此在三峡右岸电站的应用充分发挥了该系统的技术优势,全面应用了系统的各种功能。

三峡右岸监控结构采用分层分布式冗余多网络系统结构,总体结构分为两层:全场控制层(PCL)和现地控制层(LCL),两层之间采用冗余的高速网络连接。系统总体结构在场站层和就地控制单元层的基础上,将电站监控系统场站层进一步分为场站控制层、场站信息层和生产信息查询层。网络分为电站控制网、电站信息网和信息发布网三层,即整个系统采用三网四层的全冗余分层分布开放的系统结构。

右岸电站监控系统共有18个现场控制单元(LCU),均采用了冗余技术设计。LCU利用了远程I/O技术并采用了分布式布置。LCU的控制软件配合系统的各种功能可以做到分布控制、面向对象控制及数据采集,具有良好的结构,易于维护。

该系统于2007年3月投入运行,同年12月通过了初步验收。系统设备经过了试运行的考验和国务院验收委员会的验收,目前都在稳定、可靠地运行。

4.4.5 风力发电Deif主控系统的典型应用

丹麦的丹控公司(DEIF)成立于1933年,在风电行业初始就已经在做风力发电机组的设计。主控控制系统主要是控制整台风机的运转,监测电力参数、风力参数、机组状态参数,启/停及其他功能模块,实时监控风电系统工作状态。通过采集风力发电机组信息和其工作环境信息,保护和调节风力发电机组,使其保持在工作要求范围内。

AWC500是丹控公司的高级风能控制器,目前丹控公司与国内多家风机厂商进行合作,为其提供可靠的风机主控系统。AWC500的基本信息如下。

AWC500主控系统的硬件结构主要以PLC为核心控制器,系统一般由塔底控制柜和机舱控制柜组成。塔底设置主控控制站,机舱作为远程I/O,通过现场总线与塔底主站进行通信。塔底控制柜安装于塔筒底部,负责与机舱远程I/O直接进行总线通信,与远程监控系统进行以太网通信,对风机的整体运行进行监测和控制,根据算法对偏航系统、变流器系统和变桨系统发送控制指令。机舱控制柜以远程I/O的方式,设置成控制分站,通过多种现场总线协议与塔底主控及变桨系统进行通信,采集风向、风速、风轮转速、齿轮箱和发电机温度等数据。人机界面安装于塔底控制柜,通过总线技术与主控通信,根据用户权限的不同对风机进行信息浏览与控制。主控系统通过CANopen、Profibus等协议与变流器、变桨系统进行通信,实现风机最优控制。以太网交换机将每台风机的信息,通过光纤发送到中央监控系统中,各风电机组通常采用环形拓扑结构。

AWC500主控系统具有如下功能:①数据采集与处理;②“看门狗”功能;③数据监视;④故障检测;⑤启动/停机功能;⑥最大功率跟踪;⑦恒功率运行。

目前,丹控公司的主控系统广泛应用于如明阳风电2MW系列风机(MY2.0MW)和东方汽轮机公司出品的风机中。除此之外,丹控公司的主控系统还在全国30多个风力发电厂有着广泛的应用。

4.4.6 远景“阿波罗”光伏云平台技术的典型应用

4.4.6.1 应用背景

在国家政策的扶持下,光伏分布式项目呈几何式增加,相应的分布式电站运维的各类问题也逐渐显现:一是在业主与电站投资人非同一家的情况下,电站运维常常被忽视;二是项目规划大都只考虑到电站建设,而忽略运维环节;三是运维人员紧缺或不够专业,造成发电效率低,电站出了问题无法及时发现。

远景能源是国内的一家能源互联网技术服务提供商,“阿波罗”光伏云平台是其针对光伏电站运维管理而推出的一款电站监控和管理软件,可以实现对分布式光伏电站全方位数据采集、数据分析和智能化运维管理。

4.4.6.2 数据源

光伏企业数据:逆变器数据、汇流箱数据、直流柜数据和电表数据等。

其他数据:地理位置数据、公共天气数据、电池板温度、大气温度和日照情况数据等。

4.4.6.3 实现路径

除了逆变器数据外,“阿波罗”光伏云平台还从气象站、汇流箱、直流柜、电表,甚至直接从组串、组件上采集数据,进而形成一套具备多样性的数据,这比单一的数据更可靠。在接入项目运行数据之后,“阿波罗”光伏云平台可以进行电站绩效的对标、电站健康度体检以及损失电量分析等工作。与此同时,“阿波罗”光伏云平台还可以对每个电站进行全生命周期的资产风险评估和评级,综合评测电站整体性能,从而判断电站的交易可能和潜在的交易价值。系统可以在短时间内迅速做出风机布置规划、项目容量,计算投资收益率,给出具体的测风方案。

4.4.6.4 应用效果

(1)降低运维人力成本

以往在一个较为集中的电站区域内,需要安排多名值班巡检员,还会出现顾此失彼、不能兼顾的现象。接入到“阿波罗”光伏云平台后,可以简化运维组织结构,将多个电站分为若干大区,每个大区只需设置专职后台数据员1~2名,同时成立巡检小组对区域内每个电站定期进行预防性巡检。与传统缺乏自动化分析处理的运维模式相比,人力成本至少可以减少50%。

(2)减少发电量损失

由于分布式电站分散,过往汇流箱、逆变器等设备运行故障造成停机,而值班人员不能及时发现造成的发电量损失经常发生。这些分散的电站资产接入到“阿波罗”光伏云平台后,通过大数据分析引擎技术,从电站采集的数据通过自设定的分析逻辑开展自分析,对于数据异常情况,“阿波罗”光伏云平台会主动推送报警,提醒后台数据员着重关注,极大降低了后台数据员的工作强度,故障预防率得到有效提升。

(3)及时预警,避免安全隐患

光伏电站运维中最关注的是安全问题,而光伏电站内的电气设备众多,隐患也多。“阿波罗”光伏云平台通过数据分析后的预警功能,则可以避免这样的安全隐患。

4.4.7 非能动型压水堆核电技术AP1000的典型应用

4.4.7.1 AP1000简介

AP1000是一种先进的“非能动型压水堆核电技术”,其原理是铀制成的核燃料在“反应堆”的设备内发生裂变而产生大量热能,再用处于高压下的水把热能带出,在蒸汽发生器内产生蒸汽,蒸汽推动汽轮机带着发电机一起旋转,电就源源不断地产生出来,并通过电网送到四面八方。

4.4.7.2 AP1000核电技术特点

①主回路系统和设备设计采用成熟电站设计、简化的非能动设计提高安全性和经济性、严重事故预防与缓解措施、仪控系统和主控室设计、建造中大量采用模块化建造技术。

②AP1000设计简练,易于操作,而且充分利用了诸多“非能动的安全体系”,比如重力理论、自然循环、聚合反应等,比传统的压水堆安全体系要简单有效得多。这样既进一步提高了核电站的安全性,同时也能显著降低核电机组建设以及长期运营的成本。

③AP1000的经济性强。采用模块化施工建设,建设周期可缩短。由于很多系统和子系统在工厂而不用到电站装配,因此建设时间可缩短至3~4年。AP1000大型化单机容量以及达60年的设计寿命,能与联合循环的天然气电厂相竞争。

④因为独特的非能动安全系统,AP1000与正在运行的电站设备相比,阀门、泵、安全级管道、电缆、抗震厂房容积分别减少了约50%、35%、80%、70%和45%。虽然部分产品的量减少了,但价值量基本不变。

4.4.7.3 应用

AP1000是美国西屋公司研发的一种先进的“非能动型压水堆核电技术”。西屋公司在已开发的非能动先进压水堆AP600的基础上开发了AP1000。该技术在理论上被称为国际上最先进的核电技术之一,由国家核电技术公司负责消化和吸收,且多次被核电决策层确认为日后中国主流的核电技术路线。

国家核电技术公司的AP1000和中广核集团与中核集团共推的华龙一号被默认为中国核电发展的两项主要推广技术,两者一主一辅,AP1000技术主要满足国内市场建设和需求,华龙一号则代表中国核电出口国外。

目前,作为国内首个采用AP1000技术的依托项目三门核电一号机组已并网发电,除在建的两个项目(三门、海阳)外,三门二期、海阳二期、广东陆丰、辽宁徐大堡以及湖南桃花江等内陆核电项目均拟选用AP1000技术。

4.4.8 企业多能源系统的需求控制与优化

4.4.8.1 简介

随着工业信息化的深入发展,以信息技术改造现有的能源利用体系,最大限度提高能源效率,实现能源系统与生产的深度协调优化,是解决能源问题的最大挑战。协调优化可以有效实施的前提是企业具备对生产过程能耗和排放状态的有效监测和深度感知,并依托于高效的企业能源管理信息化系统。目前高耗能企业基本都配备有企业能源管理系统(energy managment system,EMS)与制造执行系统(manufacturing execution system,MES),为企业能源优化调度提供数据保证与应用平台。

高耗能企业具有复杂的能源系统结构,以钢铁企业为例,其包含副产煤气、电力、蒸汽等多种能源介质,具有品种类型多、副产能源多、转换空间大和优化难度高的特点。副产煤气、电力和蒸汽均具有自己的运行网络,以各自的工作方式运行。但由于存在耦合关系,各种能源最终构成了复杂的网络化系统结构。我国钢铁企业能源在转化、存储、运输过程中的严重损耗和放散使低能源利用率成为企业能耗与国际先进水平差距的主要原因之一。

高耗能企业生产过程中需要消耗大量的能源和载能工质,也可能产生大量的二次能源。以钢铁企业为例,生产过程使用多种能源及能源介质(如电、蒸汽、副产煤气等),并拥有包括能源产生、储存、转换及消耗等环节在内的复杂能源系统。

如图4-32所示,钢铁企业的生产活动与能源的产生和消耗相联系。钢铁企业的焦炉、高炉和转炉在钢铁生产过程中会产生三种主要的副产煤气,即焦炉煤气(COG)、高炉煤气(BFG)和转炉煤气(LDG)。同时,轧钢、转炉和烧结等环节也对各种类煤气有一定的需求量。富余的煤气则可用煤气柜存储或进行热电联产。蒸汽作为一种重要的能源也具有复杂的能源网络。钢铁生产过程中的焦炉、高炉、轧钢等环节需要大量蒸汽,而余热锅炉、蒸汽锅炉和热电联产装置都能产生蒸汽。蒸汽由于具有较高的温度和压力,同电能一样,不能进行大量存储而需直接使用。同时,几种能源之间也存在相互的耦合关系。

图4-32 某钢铁企业能源流动图

由于钢铁企业内部多种能源存在复杂的产生/消耗关系,且各种能源之间存在相互的耦合,因此整个钢铁企业具有一种带有复杂的、网络化的、不确定性的多能源结构。

4.4.8.2 典型应用

(1)特大钢铁企业用电电量和负荷预测

地区或大电网的用电预测建模在国内外已有广泛的研究,这一类用电预测也已有了相对成熟的技术,在一些实际的应用中取得了良好的预测效果。钢铁大企业的用电预测是一个崭新的研究课题,钢铁企业的用电具有用电量大、负荷波动大且与生产状况紧密相关等特点。特大钢铁企业用电电量和负荷预测要考虑本企业的生产特点和调度计划,预测企业日用电量和负荷曲线。

(2)发/用电负荷平衡和节能优化运行

根据以上钢铁大企业用电电量和负荷预测的结果,研究负荷跟踪算法,在超短期负荷预测的基础上,采用滚动优化的方法不断求解,可以实现当前时段前后近期内的总体能量平衡条件下的最佳出力,达到总体负荷跟踪的目的。利用各个负荷跟踪算法,分析探讨各种适合大型钢铁企业的关口平衡条件。不同的负荷跟踪算法对应不同的关口平衡模型,同时涉及不同的企业负荷、关口平衡算法参数。分析研究各关口平衡模型在不同负荷类型(如正常负荷,阶跃冲击负荷,脉冲负荷等)下得到的关口流量特征,得到关口平衡模型最优设置。设计与开发宝钢集团发供用电负荷优化运行系统。在充分考虑宝钢电厂自发、自用、自平衡的原则下安排电厂的发电计划,减少倒供电量;减少功率交换的差价损失;提高宝钢的经济效益。通过使用此系统,运行人员将能有效制定、调整用电负荷曲线,更为合理地安排生产检修计划,提高用电的计划性和经济合理性,为全面降低宝钢的综合能耗打下基础。

传统调度方式和新方式对比如图4-33所示。高耗能企业用电负荷优化运行系统界面截图如图4-34所示。

图4-33 传统调度方式和新方式对比

图4-34 高耗能企业用电负荷优化运行系统界面截图

4.4.9 风电场信息物理融合能源系统信息构建方案

4.4.9.1 系统概述

在大型的风电场中有几十台甚至上百台风力机,如何有效地对各风力机的状态进行监控,使整个风场风机安全、可靠、经济地运行变得至关重要。可以通过建立风电场的SCADA(supervisory control and data acquisition,数据采集与监视控制)系统解决上述问题,实现风场全系统风机监控、信息共享和故障诊断及维护。

现场SCADA系统主要完成数据采集、网络构建、集中监控等功能。采集系统通过多种通用接口,实现将各厂商的风机、变电站、测风塔、气象站等前端传感器中的信息进行接入采集,并通过现场光纤网络,采用OPC技术实现数据接入中央监控系统。通过组建光纤环网或者星型网络将风场各风机、测风塔等前端传感器与中央监控系统构建以太网络,并由中央监控系统完成整个网络的时间同步。现场SCADA系统监控中心可实现对现场装机容量、风机部件参数、风机控制器组件气象基础信息等信息进行监视,并对风机开关机进行远程控制,实现风场的风机网络拓扑图监控,系统提供Web访问界面,允许被授权用户访问系统。具备报表处理功能,可实现风场地形图录入、转换,实现逻辑风机与实际风机的实时连接,并由现场SCADA系统安装盘在指定服务器上实现现场SCADA系统安装,具备完善的日志管理功能,可实现数据备份/恢复,数据导入/导出,预留多种接口,可通过邮件、传真、GPRS、CDMA等模式将信息及时通知相关用户。

目前,风电市场上有多种风电场管理系统产品,但早期多为引进国外大型风电机组时配套购买,如英国Garrad Hassan公司的GH SCADA系统、丹麦的Clever Farm SCADA系统、美国的Second WEIND-ADMS SCADA系统等。目前,国电南瑞NS2000W风电场监控系统也开始得到广泛应用。

4.4.9.2 风电场信息物理融合能源系统

获取充分的信息和数据是信息物理融合能源系统优化运行的基础。在新型传感器与传感器网络的支撑下,在系统整体范围内同步获取系统环境和状态信息,进行深度的大数据分析和计算,就能够以更高的精度和效率,分析、预测系统中的各种不确定性因素,实现系统的安全、高效运行。

从系统划分上来说,信息物理融合系统由两部分组成:其一是按照自然物理规则运行,并直接作用于现实世界的物理系统;其二是实现物理系统信息感知、传输、分析,并通过控制指令反作用于物理环境的信息系统。具体对于风电场物理信息融合能源系统,其物理系统包括了近地大气运动流场、风机的传动机制与电机励磁等过程,涉及了大气动力学、机械、电气等多个领域;而其信息系统的主要目标是采集、传输、整合不同用途的传感器资源,通过多源信息融合和深度大数据计算,更好地实现信息感知、系统分析与优化控制。

信息感知主要包括地理信息、气象信息、环境信息、能量信息的感知。

地理信息是整个风电场构建的基础。在风电场设计阶段,需要以地理信息系统(GIS)为支撑,在宏观的风资源评估基础上,从小区域中确定如何布置风力发电机组,使整个风电场具有较好的经济效益,即实现风电微观选址。对风电场选址的失误造成发电量损失和增加维修费用将远远大于对场址进行详细调查的费用。因此,GIS信息对于风电场的建设至关重要。与此同时,在风电场的运营阶段,GIS提供的风电场所在区域的地形、地貌,以及风机排布等信息同样对风电场的尾流分析、风速估计、发电功率预测十分重要。相对于其他信息感知源,GIS主要提供在风电场建设阶段就已经确定的静态信息,并不需要为风电场运营配置额外的感知源和信息采集装置。

同水电、火电等常规电厂可以通过调节水轮机闸门、汽轮机主汽门来控制出力所不同的是,风能的一个显著特点是其能量的产生完全由风速、温度等自然条件所决定,对于天气环境的量测与预报,以及对于风资源的高效利用具有基础性作用。由于气候状态难以预测并且在不断变化,其出力具有高度的不确定性。对于大型风电场,数值动力预报是最常用和最有效的方法,可以考虑建立和运行数值天气预报(NWP)模型,但投入的成本很高。国内有一些风电场的预测系统,采用直接购买欧洲中期数值预报中心或德国天气在线等机构的风速数值预报风速的方式。近年来,中国电科院完全自主研发的中尺度数值天气预报系统在风电场中也逐渐得到广泛应用。NWP作为中长期气象感知和风电场内进一步精细分析的重要基础,需要在足够短的时间周期内不断更新动态数据。从风电场的角度,NWP信息主要通过大型NWP系统的数据接口获得,并不需要为风电场运营配置额外的感知源和信息采集装置。

环境感知指通过风机和测风塔内置的前端传感器设备获得的风电动机实时发电功率以及风速、风向、气压和温度等环境信息的过程。风机在实际运行中,其所在地的风速、风向、压力和温度等环境条件是实时变化的,这些都会对风机发电功率特性造成影响,使得风机发电功率与风速的对应关系动态变化。因此,在进行风电功率预测时,需要根据传感器所收集的风机周围的实时气象状况,建立风电动机发电功率动态估计模型,进而在预测风速基础上更好地对风电场发电功率进行预测,提高风电预测精度。另外,风电动机内置的风速仪、风向标、转速传感器和温度指示器等传感器,实时记录了风电动机运行状态,风场工作人员根据这些信息对风机进行实时控制,以保证风机的安全稳定运行和提供高质量的电能。

测风塔是环境感知中的重要组成部分。在风电场风况实时监测和风电预测方面发挥着重要作用。测风塔上装载了测风速计、风向标、气压计、温湿度计等传感器设备,采用分层梯度来测量和采集风电场微气象环境场内的风速、温度、湿度、气压等气象信息。其上搭载的气象要素实时监控系统,每隔5~10min将采集计算得到的数据发送至数据接收平台并入库。在基于统计时间序列的风电预测方法中,可以直接采用测风塔实时记录的风速、风向等历史数据作为数据源来训练模型,实时数据用来对预测模型的参数进行校正。另外,在基于NWP的风电预测方法中,测风塔记录的大量地面分层高度风速数据可以用来绘制风速廓线,估计风场地表粗糙度,进而更好地估计风机轮毂的风速和发电功率。

作为风电场能量管理系统(EMS)的重要功能,能量感知是对风电场内各风机的发电数据进行实时信息采集、监视、分析,并可以通过信息流调控能量流,实现风电场运行的优化和控制决策,保障运行的安全、经济和优质。相比于环境感知,能量感知反映了风机实现风-电能量转换的物理过程,其获得的有功、无功、电压、电流等信息也是风电场运行与控制的最直接对象。根据《风电场接入电力系统技术规定》(GB/T 19963—2011),在并网风电场中,必须具有将单个风电机组运行状态,风电场高压侧出线的有功功率、无功功率、电流等信息向电力系统调度机构输送的能力。

以多元信息感知为基础的信息物理融合能源系统(CPES)平台,为大规模风电场动态系统建模的参数信息获取、多源信息融合、状态信息估计等方面提供了强有力的支撑,基于风能传播的动态物理模型,充分考虑多元信息之间的相互支撑关系,再结合数据驱动的建模思想,为风电场发电功率波动性实时动态分析与控制提供了可能。

4.4.9.3 能源自动化的发展和建议

能源环境问题和相关技术是当前最受关注的领域,事关人类社会的可持续发展。基于能源自动化技术,整体规划和优化运行综合能源系统,能够在基本不改变能源供需工艺的基础上,通过充分配合与协调多种可再生能源、可再生能源与传统能源、能源生产与需求,以实现综合能源系统的安全节能减排。为了进一步发展能源自动化技术,特提出以下几点建议。

①信息物理融合能源系统,包括智能电网、企业能源系统、智能楼宇能源系统、智能家居能源系统等,是“工业4.0”、“中国制造2025”计划在能源领域的实施,也是信息化与工业化“两化融和”、信息化带动工业化在能源领域的具体体现。信息物理融合能源系统是能源自动化技术的最新方向,应该系统化发展相关的基础理论和关键技术,高度重视其应用推广,推动能源自动化技术的升级换代。

②新能源,包括风能、太阳能,将成为能源系统不可或缺的一部分,应该充分考虑新能源的高不确定性特点,建议注重发展新能源自动化技术,包括能源转换和存储的建模、分析、控制、优化等。

③未来能源系统是高度信息化、网络化、智能化的系统,系统综合安全包括传统的物理系统安全和网络信息安全,是未来能源自动化技术的一部分。建议注重发展系统综合安全模型和分析方法,解决信息网络与物理系统中异构数据分析、多源信息融合、综合安全监控等挑战性问题。

④目前,自动化学科专业的人才培养体系,以传统自动化技术为主导,课程体系以传统动态控制系统为重要对象。为了适应能源自动化技术的上述新发展,需要在专业基础理论和实践教学等多个方面,改革课程体系,以适应新形势下大能源领域对高层次人才的需求。 tdfekCPb2jlYQjg2TUvDfJfSILG0l6ZxkuCO8ynQhhflP0606pSZOE0DY3KU7/k9

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