燃料智能化管理系统解决方案
智能化能源新设备、新技术、新工艺、新材料的应用措施方案
智能化能源新设备、新技术、新工艺、新材料的应用措施方案1. 引言随着科技的发展和对环境保护的需求日益增长，智能化能源已经成为一个重要的研究领域。
智能化能源旨在提高能源的利用效率、减少能源浪费，并为环境提供更好的保护。
新设备、新技术、新工艺和新材料对于实现智能化能源起着关键作用。
本文将提出一些应用措施方案，以促进智能化能源的发展。
2. 新设备的应用措施2.1 智能电网设备：智能电网设备通过智能感知、自适应调节和远程监控等技术手段，实现对电网的自动化管理和优化。
在智能电网中，新型的智能化变电器、智能监测装置和智能化充电桩等设备的应用，可以大幅提升电网的可靠性和稳定性。
2.2 高效能源存储设备：高效能源存储设备的应用可以解决能源供需不平衡的问题。
新型可再生能源存储设备，如钠离子电池、超级电和氢能储存技术，具备高能量密度、长寿命和可再生的特点，能够有效地提高能源的利用效率。
3. 新技术的应用措施3.1 物联网技术：物联网技术可以实现能源系统各个环节的互联互通，从而实现能源的智能化管理。
应用物联网技术可以建立一个全面的能源监测与控制系统，实现对能源的实时监测、预测和调整，从而优化能源的分配和利用。
3.2 人工智能技术：人工智能技术可以对能源系统进行智能优化和智能辅助决策。
通过人工智能技术的应用，可以实现能源系统的自动化调度和优化，提高能源设备的效率，减少能源浪费。
4. 新工艺的应用措施4.1 可再生能源发电工艺：可再生能源发电工艺是实现清洁能源的关键环节。
新型的可再生能源发电工艺，如太阳能光伏电池、风能发电和生物质能发电等，具有环保、可再生的特点，可以替代传统能源发电方式，减少对化石燃料的依赖，更好地保护环境。
4.2 节能工艺：节能工艺的应用能够提高能源的利用效率。
通过应用新型的节能工艺，如余热利用、能量回收和能源管理系统等，可以最大限度地减少能源的浪费，实现能源的高效利用。
5. 新材料的应用措施5.1 高效能源转换材料：高效能源转换材料可以提高能源转换过程中的效率。
能源行业中存在的可再生能源发展难题与解决方案
能源行业中存在的可再生能源发展难题与解决方案可再生能源是指在自然界中不断恢复的能源，如太阳能、风能、水能和生物质能等。
随着全球对可再生能源的需求增大以及环境保护意识的提高，可再生能源成为全球能源行业发展的热点。
然而，在可再生能源的发展过程中，仍存在一些难题需要解决。
本文将从技术、经济和政策等方面讨论可再生能源发展面临的难题，并提出相应的解决方案。
一、技术问题1.1 可再生能源产量不稳定由于天气等因素的影响，太阳能和风能等可再生能源的产量是不稳定的。
在太阳不充足或者无风时，太阳光电池板和风力涡轮机无法正常工作，导致电力供应不足。
因此，如何提高可再生能源产量并保证稳定供应是一个重要问题。
解决方案：一种解决方法是将多个发电设备连接起来形成微型电网或网络化系统。
在这种系统中，当一个发电设备无法正常运行时，其他设备可以弥补其供给缺口。
此外，利用储能技术，如蓄电池和储热设备，可以将多余的可再生能源存储起来，在需要时释放出来，从而平衡供需差异。
1.2 储能技术有待提升由于可再生能源的波动性，储能是实现可再生能源大规模利用的关键。
目前主要采用的储能技术包括蓄电池、压缩空气储能和热储能等。
然而，这些技术仍存在一些问题，如低效率、高成本和环境影响等。
解决方案：在提升现有储能技术性能的同时，需要加大对新型储能技术的研发投入。
例如，超级电容器和钠离子电池具有高功率密度和长寿命特点，可以作为替代传统蓄电池的选择；利用深水贮水库和重力式贮热系统可以实现长期储存风力和太阳能。
二、经济问题2.1 高成本与化石燃料发电相比，可再生能源发展所需投资较大。
太阳光电池板、风力涡轮机等设备制造工艺复杂且昂贵，而且其发电成本高于传统能源。
这使得可再生能源的普及和应用受到一定制约。
解决方案：通过技术创新和规模化生产，降低可再生能源设备的制造成本。
改善设备效率、开展研发合作、优化供应链等措施可以缩减制造成本，提高可再生能源市场竞争力。
此外，政府还可以采取补贴政策和税收优惠等措施，鼓励企业投资可再生能源项目。
智能燃料入厂验收系统管理及优化措施研究
智能燃料入厂验收系统管理及优化措施研究发布时间：2022-09-13T03:55:29.212Z 来源：《当代电力文化》2022年第9期作者：卢达[导读] 火力发电厂燃料成本占发电总成本比重较大，做好燃料入厂重量与质量验收工作，将有效降低燃料成本。
卢达大唐鲁北发电有限责任公司摘要：火力发电厂燃料成本占发电总成本比重较大，做好燃料入厂重量与质量验收工作，将有效降低燃料成本。
本文根据火力发电厂智能燃料入厂验收系统实际运行情况，分析探讨入厂验收系统在运行中出现的实际问题，并分析研究合理的解决方案。
关键词：火力发电厂；智能燃料；入厂验收；计量；采样；制样；化验；1 引言火力发电是我国最主要的发电方式，主要利用煤炭作为燃料生产电能。
据统计，燃料成本占到火力发电厂生产成本的70%～80%[1]。
随着煤炭资源越来越紧张，煤炭价格持续上涨，火力发电厂的生产经营压力越来越大，燃料成本的降低将有效提高企业的盈利能力，确保企业可持续发展。
随着火力发电厂智能燃料系统的使用，有力的促进了燃料管理工作的智能化、专业化、信息化水平，燃料数据的全流程、痕迹管理，避免了人为因素的干扰，不断深挖燃料潜能，降低燃料成本。
燃料管理工作由粗放式管理逐步迈入精细化、信息化管理。
燃料的入厂重量和质量验收工作起到承前启后的作用，向前为燃料采购提供合理的采购方案，向后为配煤掺烧提供合理的掺烧方案，有效地提高燃料的采购、验收、掺烧等工作管理水平。
入厂验收系统主要包括重量验收和质量验收两部分，可划分为计量、采样、制样、化验四个模块，四个模块的有机结合确保了燃料的重量数据与质量数据的准确性，确保火力发电企业不发生亏吨亏卡现象，避免出现经营性风险与廉洁性风险。
2 计量模块研究分析计量模块属于无人值守、自动称量，依靠IC卡识别车辆信息、自动计量，数据直接、实时上传至智能燃料系统。
计量模块主要包括电子称量衡器、IC制卡、射频识别、车号识别比对、视频抓拍与监控、语音提示、LED屏提示、道闸、红外线对射防砸等设备。
《智慧能源管》课件
对各种能源进行综合管理，实现能源的统一监控 、调度和优化，提高能源管理的整体效果。
03
智慧能源管理关键技术
大数据技术
总结词
大数据技术是智慧能源管理中的重要支撑，通过对海量能源 数据的采集、存储、分析和挖掘，实现对能源使用的智能监 控和优化。
详细描述
大数据技术能够处理大规模的能源数据，从中提取有价值的 信息，为能源管理提供决策支持。通过对能源数据的实时监 测和分析，可以及时发现能源使用的异常和浪费，从而采取 相应的措施进行优化。
人工智能技术
总结词
人工智能技术为智慧能源管理提供了强大的智能分析和预测能力，通过对历史和 实时数据的分析，实现对未来能源需求的预测和管理。
详细描述
人工智能技术通过机器学习和深度学习算法，实现对能源数据的智能分析和预测 。通过对历史和实时数据的分析，可以预测未来一段时间内的能源需求，从而提 前进行能源调度和优化，确保能源的稳定供应和管理。
决策支持
基于数据分析结果，为决策者提供科学的决策依据，制定合理的能源管理策略。
智能控制与优化系统
智能控制
通过自动化控制技术，对能源设备进 行智能调控，实现能源的合理分配和 有效利用。
优化系统
对能源的供应和使用过程进行优化， 降低能源消耗和浪费，提高能源利用 效率。
能源管理系统平台
系统平台
建立一个集中的能源管理系统平台，整合各种能 源数据和管理功能。
03 促进可持续发展
推动可再生能源的利用，减少对化石燃料的依赖 ，有利于环境保护和可持续发展。
智慧能源管理的历史与发展
历史
智慧能源管理的发展始于20世纪末，随着信息技术和物 联网技术的不断发展，其应用范围和深度也在不断扩展 。
智慧燃烧优化系统设计方案
智慧燃烧优化系统设计方案智慧燃烧优化系统是一种基于智能化技术的新型能源管理系统，通过对燃烧过程进行实时监测和优化控制，提高能源利用效率，减少能源消耗，达到节能减排的目的。
设计方案如下：1. 系统架构设计系统由硬件和软件两个部分组成。
硬件部分包括传感器、执行器和控制器等设备。
传感器主要用于采集燃烧过程中的各项参数，如温度、压力、流量等。
执行器用于对燃烧过程中的参数进行控制，如调节燃料供应量、风量、氧气含量等。
控制器则用于对传感器采集的数据进行处理和分析，并发送控制信号给执行器。
软件部分则是系统的控制算法和用户界面等。
2. 数据采集与传输系统通过传感器对燃烧过程中的各项参数进行实时采集，并将数据传输给控制器进行处理。
数据传输可以采用有线或无线方式，根据实际情况选择适合的通信协议和设备。
3. 数据处理与分析控制器通过采集到的数据对燃烧过程进行分析和处理。
首先，利用数据处理算法对采集到的数据进行预处理，如滤波、归一化等。
然后，通过建立模型对燃烧过程进行建模和预测，以进一步优化控制策略。
4. 燃烧优化控制根据控制算法的分析结果，控制器发送控制信号给执行器，以调节燃烧过程的各项参数。
通过对燃料供应量、风量、氧气含量等参数进行优化控制，使燃烧过程更加稳定和高效。
控制算法可以采用经典的控制方法，如PID控制，也可以结合智能优化算法，如遗传算法、模糊控制等。
5. 用户界面设计系统提供用户界面，用于监控和操作系统。
用户可以通过界面实时查看燃烧过程中的各项参数，并进行设置和调整。
界面设计应简洁直观，方便用户操作和理解。
6. 系统优势智慧燃烧优化系统具有以下优势：- 实时监测和优化控制，能够快速发现和解决燃烧过程中的问题，提高燃烧效率。
- 可远程监控和控制，方便操作和管理。
- 可自学习及优化，逐步提升系统性能。
- 数据分析和建模，能够对燃烧过程进行精确预测和优化控制。
综上所述，智慧燃烧优化系统设计方案包括系统架构设计、数据采集与传输、数据处理与分析、燃烧优化控制、用户界面设计等，能够实现燃烧过程的实时监测和优化控制，提高能源利用效率，减少能源消耗，达到节能减排的目的。
智慧能源管理系统的设计与实现分析
智慧能源管理系统的设计与实现分析摘要：在科学技术快速发展的带动下，大量的新型科技被人们研发出来并且被运用到了诸多领域之中取得了良好的效果。
智慧能源管理系统其实质就是将传统能源行业与互联网技术进行整合所形成的一种综合性系统，其与互联网通信、云计算大数据分析进行结合运用，能够完成对能源实施远程监督、大数据分析以及远程诊断操作，从而为当代发电企业制定能源管理方案提供需要的信息。
在当前新的历史而极端，智慧能源管理系统的目标就是尽可能的将电子运维服务加以实践运用，这样就可以电力电子装备智能云运维的作用发挥出来。
关键词：能源管理；能耗采集；能耗分析；用能监测导言在国家综合国力全面提升的推动下，各个领域的发展都取得了显著的成绩与此同时对于能源的需求量随之逐渐的增加，这样就对能源管理工作提出了更高的要求。
将新能源管理模式与互联网技术进行融合，借助智慧能源管理系统可以从根本上提升信息数据的利用效率，并且与移动互联网技术进行整合来创设能源服务平台，从而促进能源管理工作质量和效率的不断提高。
1系统结构建筑能源管理系统的主要作用就是针对能源实施合理的调配，并且在实践中提供硬件和软件设备技术。
就硬件方面来说，能够与国内众多通讯收集设备进行连接。
软件方面，主要涉及到信息的收集、能源数据的分析、系统管理、数据展示等多方面的功能[1]。
1.1硬件层硬件层通常所运用到的就是功能智能仪表，对于所收集到的信息数据可以及时的上传到数据层，二者之间会运用收集软件来进行过渡和连接。
1.2数据传输层将所获得的信息数据利用协议以及规约输送到能源管理系统之中，随后由系统实施处理和分析。
1.3数据层包括实时数据库、历史数据库、能源管理数据库，是整个系统的核心基础；1.4数据处理层对海量数据进行存储和预处理，为分析和决策做好准备；1.5系统应用层包含3D展示、实时监测、集中控制、动态分析等，是整个系统的核心和关键；1.6系统管理层包含基础信息的配置和管理，以及整个软件的配置[2]。
电厂燃料智能化管控平台建设
1. 智能煤场系统 2. 智能采制化系统 3. 智能诊断系统 4. 智能掺配混烧系统
电厂级燃料智能化管控平台
电厂级燃料电智厂能大 化管燃控料（全不流含程硬优件化设系备统）设计概念
采购平台
库存平台
成本分析平台
堆取平台
采购策略 煤种品质分析 燃煤成本利润计算
库存量优化 进煤计划
远程智能操控系统（现场无人值守）
在远程集中控制的基础上，我们设计了斗轮机远程智能操控系统：以虚拟现实（VR）技术 实现远程操控斗轮机，通过智能分析优化提高斗轮机的运行效率，降低厂用电率。该系统 不但可以解决远程集中控制盲点较多的问题，还可以解决远程自动控制（无人值守）适应 性较低的问题（远程智能操控系统可以适用于所有的煤场环境）。
电厂级燃料智能化管控平台
4D煤场地图
1. 实时，随时掌握； 2. 4D，动态变化； 3. 缩放，自由展示；
4. 信息，完全整合； 5. 体验，无时延响应。
技术特色
电厂级燃料智能化管控平台
② 智能堆取决策
首先，根据电厂实际情况和需要将煤场划分为若干区域，煤场的每个区域存放固定的 一个矿或者几个矿的来煤。对于来煤单位多而煤场较小的单位，实施分区管理；然后， 根据机组负荷和安全性、经济性、环保性需要，按煤种、煤质、来料时间、堆存时间 等配煤掺烧和煤场管理的要求，提供最优堆、取煤方案。从而为最后的智能掺配混烧 系统提供准确的依据。
煤场4D地图
单煤成本分析 混煤成本分析
成本总览
堆料决策 堆料记录 取料决策 取料记录
配煤平台
智能配煤决策 配煤知识库 周配煤规划
配煤人工决策
燃烧优化平台
煤仓动态监视 锅炉燃烧判别 燃烧优化策略 掺烧智能评价 全程能耗评估
智慧电厂解决方案(纯方案,56页)
智慧电厂解决方案整体概述智慧电厂作为未来十年电力企业的发展方向，基于企业现有的数字化、信息化建设基础，将云平台、大数据、物联网、移动互联、机器人、虚拟现实、人工智能等先进技术手段与传统电力企业安全生产、运营管控有机融合，构建覆盖企业全层级、全业务、全过程的智慧管控平台，精确感知生产数据、优化生产过程、减少人工干预,打造“智能、协同、融合、安全、柔性”的智慧电厂生态体系，使电厂处于安全性高、经济性好、绿色环保、适应性强的良好运营状态。
智慧电厂完整解决方案包含智慧安全、智慧设备、智慧运行、智慧燃料、智慧经营、智慧综合、智慧中心七大版块。
1.智慧安全包含安全风险管控平台、安全生产云培训平台。
安全风险管控平台，将工业无线WIFI、智能识别、虚拟现实、人员定位、移动互联、大数据等设备和先进技术融入到安全管理体系。
安全生产云培训平台，采用“培训管理平台+在线教育平台+终端+移动APP”线上线下结合的模式实现安全培训多样化。
2. 智慧设备包含检修过程智能管控系统、互联网+安全生产管控平台、设备状态监测诊断中心、设备故障在线预警平台、设备状态检测机器人、全自动无人仓储系统。
检修过程智能管控系统：线上线下交互，为设备检修提供多维度的指导支持。
互联网+安全生产管控平台，建立设备智能、多能协同、信息对称、检修运行开放的发电厂生产管理新模式。
设备状态监测诊断中心：实现设备状态监测、故障诊断、预防性维护及状态检修。
设备故障在线预警平台：对影响设备安全运行的新监测数据和传统监测指标进行长周期分析和大数据建模。
设备状态检测机器人：融合移动机器人技术、超声导波检测技术，提高检测精度与效率。
全自动无人仓储系统：高层合理化、存取自动化、操作简便化、无缝式规范性。
3. 智慧运行包含智能运行监控系统、运行寻优操作指导系统、机组运行性能分析系统、运行大数据诊断平台。
智能运行监控系统：对全厂重要经济、环保指标进行准确计算和可视化监视。
运行寻优操作指导系统，通过采集机组实时在线监测数据建立智能运行优化管控体系。
智慧能源管理系统的设计与实现
智慧能源管理系统的设计与实现2、王海燕：杭州华源前线能源设备有限公司，浙江省杭州市，3100003、陈祖根：杭州蓝禾新能源工程技术有限公司，浙江省杭州市，310000摘要:随着互联网技术与通信技术的持续发展,在国家大力推动智能制造背景下,铜冶炼企业要求自身在生产现场数字化和互联互通模式下,实现现场数据的自动采集和监控报警,进而实现能源管理业务的精益化管理｡利用能源优化调度和智能建模算法技术,为上层决策分析提供有力的支撑,大力提升企业的生产精益水平､能源管控水平和企业经济效益｡关键词:智慧;能源管理;设计与实现引言绿色建筑是指最大限度地节约资源､保护环境和减少污染,为人们提供健康､适用和高效的使用空间,与自然和谐共处的建筑｡建筑能源管理系统以绿色建筑为核心,在保障高舒适的同时,坚持以“低碳､高效”为原则,打造低能耗､高舒适的绿色建筑｡1概述1.1数字孪生技术概述首先,数字孪生技术又指数字镜像或数字双胞胎,它是通过构建复杂的物理实体以此实现现实空间到虚拟数字空间的一种全息映射技术,并利用虚实信息连接,模拟出物理系统的动态特征以及实时状况｡其次,数字孪生技术还集成了数据采集功能､数据仿真以及数据通信等多种学科的一种系统性工程｡其中,仿真是该项技术的核心能力,可以实现对系统的数据､动作以及状态进行拟实｡1.2综合能源系统概述传统的能源管理系统主要是对电力､动力以及水道进行独立管理,这种能源管理模式已经无法满足现代化生产的能源管理需求｡而科学的､智慧的能源管理作为现代化信息集成模式,既实现了对资源配置的优化和能源的改善,还实现了单一设备节能向智能化､系统化等方向转变｡因此,综合智慧能源管理系统的设计,实现了对电力能源系统､动力能源系统等各个单元的数据进行采集和监测,预测与管理等全面的智能管理模式,从而为高质量能源和服务奠定了良好的基础｡因此,该系统形成了动态能源价格机制,利用电动汽车负荷调节与储存装置,根据电力不同阶段需求,保障电力系统的稳定运行｡总体上来说,综合智慧能源管理系统中应用数字孪生,已经成为综合能源领域中的重要热点问题｡2能源管理系统架构2.1能源管理系统能源管理系统主要基于底层DCS系统实时数据的采集､归集,实现能源消耗的统计､能源平衡的测算､能源预测及能源的优化调度等功能｡该系统主要是针对企业内部的电､生产水､生活水､天然气､氧气､氮气､柴油､重油等介质进行耗量采集､分析､管控,为能源管理和调度人员提供强大的生产事件追踪和分析的工具,为企业能源决策提供重要依据｡2.2能源管理应用架构通过对铜冶炼企业的全面调研,根据企业对系统功能的需求,以企业在能源管理与信息化建设的实际情况为出发点,从总体的应用架构与实现架构进行整体的设计,搭建可实施落地的符合当下铜冶炼企业的能源管控工业应用框架｡应用架构主要分为数据采集监控､管控一体化､智能决策分析的三层架构,构建互联互通､综合应用集成､数据分析支撑的应用系统｡数据采集与监控层主要是通过工业物联网实现工厂的人､机､料､法､环数据的全面采集｡通过全面完整的数据支撑,精准执行实现能源计划､能源平衡､智能决策的落地实现,最终实现能源的预测与能源的优化调度,实现底层数据为企业决策分析提供强有力支撑的核心价值｡管控一体化主要基于当下主流的开发框架与开元软件,进行能源管理系统的开发,实现企业从能源计划的制定､能源指标统计以及能源优化调度等全方位的管控｡以当下企业能源管理的痛点为切入口,实现能源管控一体化,为企业的节能降耗提供强大的支撑｡智能决策分析主要是通过对采集数据和业务数据的归类､分析,形成能源消耗､能源指标的柱状图､饼状图､折线图等基础分析图,同时利用能源优化调度模型与神经网络的能源预测模型,实现管理层决策有据可依｡2.3能源管理技术架构能源管理技术架构由用户展示层､接入系统层､业务系统层和基础设施层5部分组成｡1)用户展示层｡WebServer采用SpringRestController开发,View采用HTML进行开发,让前端与后端实现松耦合｡前端通过RestfulWebAPI与后台服务进行通讯,采用JSON格式进行数据传输｡移动端采用App和手机网站形式进行,后端架构不变｡2)接入系统层｡通过安全协议､认证访问授权､接口网关提供安全的用户接入服务｡用户访问通过SSL协议进行数据加密后与后端数据进行交互,通过APIGateway对外提供统一的服务接口,用户经过认证后才能访问相关接口服务,通过接入层提供安全可靠的用户接入｡3)业务系统层｡业务系统通过微服务(Mi-croservice)提供业务服务,通过将服务从应用集成､流程､数据3个方面对外提供服务,通过RestfulAPI和消息事件提供服务协同通信,将服务通过Docker部署在服务器集群;对已有的系统通过ESB总线进行通信和集成｡保护现有信息资产和技术发展趋势结合在一起,并可以实现现有系统的过渡和升级改造｡3系统的功能设计3.1智慧能源管理系统(IEMS)支撑平台IEMS支撑平台作为热力网与电力网之间的枢纽,主要包含数据库管理系统､人机界面系统､网络通信和进程管理系统､安全管理､自动诊断系统､WEB浏览子系统等,最核心功能是实现互联微网内电､热/冷､气多能流主要设备的建模,支持建立以下设备的稳态模型和动态模型:(1)线路､变压､调压器､母线等多能流系统设备(稳态模型);(2)管道､热力站､循环泵､换热器､阀门､散热器等热/冷网设备(稳态模型､动态模型);(3)管道､降压站等天然气网设备(稳态模型､动态模型);(4)CCHP 系统,包括燃气轮机､余热锅炉､溴化锂吸收式制冷机(稳态模型､动态模型);(5)分布式光伏发电设备(稳态模型);(6)储能(电､热､冷､气)设备(稳态模型);(7)电动汽车及集群(稳态模型);(8)数据中心(稳态模型);(9)用户模型､需求侧模型(稳态模型);(10)空调设备和室温变化模型(稳态模型､动态模型)｡符合相关条件(用户许可､测点能够覆盖)时,IEMS数据的采集与建模应深入用户内部｡文中项目的IEMS开发需要预留用户模型以及用户需求侧响应功能模块接口,供未来补充更完整细致的用户负荷模型并进行用户需求侧响应功能的开发｡3.2多能流数据采集与监视(SCADA)系统(1)实时数据采集和处理｡数据采集采用网络化IEC60870-5-104､DL/T476—2012､DNP3.0标准规约,支持自定义规约｡按照设定的参数,通过广域网直接进入系统采集网段,从而提高实际数据的采集效率｡系统能够采集电厂监测数据,包括CHP 电厂､换能站､制热/冷站､变电站､开闭站或其他能源控系统传送及人工设定的数据｡数据处理方面,要求系统具有测量值处理､状态量处理､计划值､数据质量标志､公式定义和计算等功能｡(2)设备控制｡多能流SCADA系统平台能够帮助调度人员有效地控制各种设备的开关,对设备进行调节与参数设定｡(3)事件和告警处理｡系统监测到事故时,会根据事故的具体情况发出不同警报,能够在屏幕上发出报警提示或弹出报警符号,以声音的形式发出警报声,可以将事故展示到屏幕上,以便工作人员及时发现并处理｡3.3多能流实时建模与状态感知(1)状态与量测估计维护｡模块用于设置状态估计的参数,如启动周期､收敛精度､坏数据门槛等;有助于提高状态估计计算结果的精度,可以人为将单个或多个明显错误进行量测过滤､量测极性置反､人工置数等｡(2)网络拓扑｡网络拓扑能够对设备的运行变化进行实时处理,自动对电厂､供热锅炉､热力站､变电站､天然气站等主体进行划分与节点计算,使其形成新的网络结线并对其进行分配测量,以便为后期的分析工作提供可以计算网络结构与实时运行参数的基础数据｡网络结构分析主要对厂站的结线与系统进行分析｡(3)量测预过滤｡量测预过滤也被称作量测预检测,主要对量测量进行状态估计计算前的统计分析,确定量测中的简单错误,功能包括检测冷/热管网能量是否平衡;母线､厂站的功率量测总和是否平衡;检测冷/热水管道首尾两边的流量､线路以及功率测量是否存在争议;检测冷/热水管道的电压是否超过额定压力(母线的电压量测､线路以及变压器功率量测是否超过额定压力);检测母线频率量测是否正确｡4综合能源管理系统的具体应用4.1在冷热电联产的燃机机组中的应用综合智慧能源管理系统在一定程度上可以促使传统冷热电联产CCHP的更新升级,通过冷热电三联供应满足用户的多样化用电需求,在发电过程中对释放的热量进行回收利用,将其作为空间加热､水加热､空间冷却常用的热源｡CCPH由燃气发动机､发电机､热交换器､冷却器组成,燃气发电机主要负责热量供应和电能供应,多余的热量会输送到冷却器中进行冷却｡冷热电联产技术可应用于空调设备机组中,通过制冷机输出的电能和废热转化来满足用电和用热需求｡相较于独立供热的电力系统,冷热电联产的燃机机组应用效果更好,燃气轮机是燃气机组的重要组成部分,其以气体为中间介质,促使燃料燃烧过程中的热量转化为动力机械｡4.2在工厂电热冷水气等综合监测中的应用基于该系统可建立全景能源调度控制中心,通过能源监测系统的动态指标显示,对不同类型的能源进行常态化监测｡其一,对工厂电网运行进行监测｡通过发电监测､各区域负荷调度监测､变电站接线图监测等,准确显示整个电网的运行情况｡其二,天然气管网监测｡该系统可以联合地理信息系统､数据采集和监控系统､设备管理系统等,结合用户运营服务流程,以管网生产线运行调度为中心进行构建,优化调度程序,解决故障问题｡其三,供水监测｡供水系统主要由调度中心､水厂､加压站､管网端组成,其分系统可以在系统连接下和通信网络连接,形成一个循环系统｡调度中心可直接获取管网信息,自动存储在数据库中,根据社会需求输送信息,实现数据共享｡其四,冷热监测｡综合智慧能源系统可以通过冷热能源管理规划功能模块对冷热负荷进行预测､监测､管理｡4.3优化运行管理该系统是借助于完善的数据采集网络获取楼宇运行过程的重要参数和相关能源数据,经过处理､分析并结合对楼宇运行过程评估,实时提供在线能源系统平衡信息和调整决策方案,确保能源系统平衡调整的科学性､及时性和合理性,从而提高能源利用水平,实现用能的优化分配及供应,保证系统的稳定性和经济性,并最终实现提高整体能源利用效率的目的｡能源平衡调度过程是将采集的能源工艺系统数据(发生和消耗量等)送能源管理系统,经系统分析和处理,获得能源平衡及其预测模型需要的信息,并将平衡预测结果以数据､曲线､饼图､棒图和报表等图形化方式展示｡运行人员可根据能源负荷预测结果发出调度指令,从而指导各个子系统处于最优的运行工况,达到节能降耗优化运行的目的｡结语综上所述,综合智慧能源管理系统设计过程中,数字孪生技术得以应用,为智慧城市､数字化城市当中的海量数据连接提供了技术上的支撑｡可以使得能源系统和城市当中的各个领域,利用数据空间,实现互联互通､协同运行,这对未来智慧城市的综合智慧能源管理系统发展提供了方向｡参考文献[1]丁皓,郭新有.关于我国钢铁工业二次能源利用的思考[J].科技进步与对策,2004(10):102-104.[2]王培.中国信息安全市场投资现状浅析[J].中国信息安全,2013(10):62-63.[3]戴海波.大型钢铁企业能源成本管理信息系统研究[D].武汉:华中科技大学,2014.。
数据中心的绿色能源解决方案
数据中心的绿色能源解决方案随着信息技术的快速发展和大数据应用的普及，数据中心作为信息存储和处理的核心设施，其能源消耗也日益增加。
然而，传统数据中心的能源供应主要依赖于煤炭、石油等化石燃料，这不仅会导致环境污染和能源安全问题，还会带来高昂的能源成本。
因此，绿色能源解决方案成为数据中心发展的必然趋势。
一、太阳能发电系统太阳能作为一种取之不尽的可再生能源，具备巨大的发展潜力。
通过在数据中心搭建太阳能发电系统，可以将太阳能转化为电能，为数据中心提供可靠、环保的电力供应。
太阳能发电系统由光伏电池板、逆变器等组成，能够有效地将阳光转化为电能。
光伏电池板可以安装在数据中心的屋顶或周围的空地上，最大限度地捕获阳光资源，为数据中心提供绿色能源。
二、风能发电系统风能作为一种清洁的可再生能源，具备更高的发电效率和供应稳定性。
通过在数据中心周边地区建设风力发电场，可以将风能转化为电能，为数据中心提供可靠、稳定的电力供应。
风能发电系统由风力发电机、变频器等组成，能够将风力转化为电能。
建设大规模的风力发电场，不仅可以为数据中心提供绿色能源，还可以将多余的电能输出到电网上，为社会供应电力。
三、地源热泵系统地源热泵是一种能够利用地下稳定温度的热能，实现建筑物供暖、供冷和热水供应的技术。
将地源热泵应用于数据中心，可以利用地下的稳定温度为数据中心提供冷却能量。
数据中心在运行过程中产生大量热量，通过地源热泵系统将这部分热能回收利用，不仅可以提高能源利用效率，还可以减少环境污染。
地源热泵系统由地热井、热泵机组等组成，通过地热井获取地下稳定温度的热能，再通过热泵机组将热能转化为冷却能量。
四、能源管理系统数据中心作为一个高能耗的设施，需要进行精细化的能源管理和监控。
能源管理系统可以对数据中心的能源消耗、电力负载等进行实时监测和分析，从而提出优化的能源管理方案。
通过引入智能化的能源管理系统，数据中心可以合理分配电力负载，有效控制数据中心的能源消耗，将能源利用率提高到最大。
解析火电厂燃料管理智能化建设思路
解析火电厂燃料管理智能化建设思路发布时间：2022-10-24T05:41:14.539Z 来源：《当代电力文化》2022年6月12期作者：赵元瑜[导读] 对于火电厂来说，燃料管理水平的高低与其经济效益之间存在着极为密切的联系，赵元瑜陕西商洛发电有限公司陕西商洛 714100摘要：对于火电厂来说，燃料管理水平的高低与其经济效益之间存在着极为密切的联系，本文介绍了建设智能化火电厂燃料管理体系的意义、思路，希望能够在为火电厂成本管理、安全管理工作顺利推进带来启发的同时，降低火电厂对煤炭资源的消耗量，为“双碳”目标的实现提供一定的支持。
关键词：火电厂；燃料管理；智能化引言：在火电厂运营管理过程中，燃料成本占其运营总成本的80%左右，因此，在某种意义上说，火电厂燃料成本管理质量与火电厂运营管理成本的高低之间存在直接联系。
现阶段，为了提升火电厂燃料管理工作质量，将智能化、现代化技术手段，融入管理工作中，可以为火电厂管理质量的提升，提供有效的支持。
一、建设智能化火电厂燃料管理体系的意义在信息技术飞速发展的背景下，各类管理软件受到了各行各业的广泛欢迎，并取得了一定的成效。
在过去一段时间内，火电厂方面在开展燃料管理的过程中，也利用某些管理软件，提升了管理工作的效率，但受这类管理软件无法实现火电厂燃料采购、存储、使用、评价全过程有效管控的影响，这类传统的燃料管理体系更多地承担着存储燃料管理数据信息的任务，实际的管理工作仍主要依靠人力资源。
面对上述情况，在物联网、大数据、人工智能、图形自动测绘等高新技术不断涌现与成熟的情况下，为了切实提升燃料管理工作的管理效率与质量，降低管理工作对人力资源的消耗，将高新信息技术融入到火电厂燃料管理工作中，构建智能化、数字化的火电厂燃料管理体系，提升燃料信息的流动速度，提升火电厂燃料的管理质量，不仅能够提升燃料的利用率，减少燃料资源的浪费，还能为燃料成本、人力成本的有效降低提供助力[1]。
电力行业的智慧城市用电和能源的创新解决方案
电力行业的智慧城市用电和能源的创新解决方案随着城市化的进程不断加快，智慧城市的建设成为了一个热门话题。
在智慧城市建设中，电力供应和能源管理是至关重要的一部分。
为了实现智慧城市的可持续发展，电力行业需要不断创新，提出新的解决方案。
一、智能电网技术智能电网是电力行业的一项重大创新。
它通过智能化的监控、控制、通信和调度技术，实现了电力系统的高效运行和优化管理。
智能电网可以从以下几个方面提供创新解决方案：1.智能计量系统：利用智能计量设备，对用电行为进行精确监测和分析，实现按需供应和个性化计费，促进能源的合理利用。
2.分布式能源管理系统：通过分布式能源设备（如光伏发电、风力发电等），实现能源的分布化和多元化，提高供电可靠性和效率。
3.电力系统自动化：利用自动化技术，实现电力系统的自愈、自适应和自动控制，提高供电质量和可靠性。
二、能源储存技术能源储存技术是智慧城市能源管理的关键。
传统的能源供应模式存在能源浪费和不可靠的问题，因此需要引入新的解决方案来实现能源的高效利用和供应的稳定性。
1.储能设备：利用电池、超级电容器等储能设备，储存电能并在用电高峰期释放，平衡电力系统负荷，减少峰谷差。
2.热储能技术：利用太阳能、风能等可再生能源产生的余热，通过热储能设备储存，再利用于供暖、供热等领域，提高能源利用效率。
3.氢能源技术：利用电力将水分解为氢气和氧气，储存氢气，并利用燃料电池将氢气转化为电能，实现清洁能源的高效利用。
三、能源数据分析与优化智慧城市的能源管理需要对大量的能源数据进行分析和优化，以提高能源利用效率和节能减排的能力。
1.大数据技术：利用大数据技术，对能源数据进行采集、存储和分析，实现对能源需求的准确预测和调度管理。
2.能源云平台：建立能源云平台，集成各种能源管理系统和设备，实现能源信息的共享和协同控制，提高能源管理的智能化和便捷性。
3.智能能源监测系统：安装智能能源监测设备，对用电设备和能源消耗进行实时监测和反馈，提醒用户进行能源节约和优化。
发电企业燃料智能化管理整体解决方案
发电企业燃料智能化管理整体解决方案
1、燃料智能化管理系统
燃料智能化管理系统，是一种采用计算机，自动化技术，物联网技术等，运用于燃料采购，加工，仓储，配送，运输和消耗等传统燃料管理领
域的信息化解决方案。
系统集成了多个智能设备，实现了全过程自动化、
智能化管理，改善了传统燃料管理的劳动密集型、难以管理的缺点，解决
了传统燃料管理工作中的人员技能和效率不足的问题，给发电企业带来了
极大的管理便利。
2、燃料智能化管理流程
（1）采购管理流程：运用智能传感器和物联网技术，从供应商端收
集实时的燃料库存信息，及时地提供采购运作细节，发送采购信息给供应商，实现端到端的自动化采购。
（2）仓储管理流程：通过物联网技术收集燃料运输温度、仓库湿度、燃料重量等数据，动态监控入库情况，实时统计运输量，实现决策支持，
同时通过智能报警系统，当发生异常变化时及时发出警报，进行科学、准
确的库存管理。
（3）配送管理流程：配送管理系统中，采用物联网技术，实现燃料
实时的运输跟踪。
燃料智能管控系统技术规范书(20180206)
陕西榆能横山煤电一体化项目电厂新建工程设备采购燃料智能化管控系统技术规范书目录第一章技术规范 (1)第二章供货范围 (59)第三章技术资料及交付进度 (72)第四章监造、检验和性能验收试验 (76)第五章交货进度 (79)第六章技术服务和设计联络 (80)第七章包装、运输、储存及大部件情况 (85)第八章大件部件情况 (87)第九章技术性能罚款条件 (88)第十章差异表 (89)第一章技术规范1 总则1.1本技术规范书适用于榆能横山煤电一体化发电工程燃料智能化管控系统。
1.2本技术规范书包括燃料智能化管控系统的设计、供货、运输、安装、施工（除燃料管控楼土建部分）、调试、性能检验、保修、技术服务、人员培训等，同时也包括所有必要的备品备件、专用工具以及相关技术资料等。
1.3投标方负责提供燃料智能化管控系统的详细实施方案。
经过招标方确认通过后，向设计院提供资料，配合设计院完成燃料管控楼的设计工作，开始现场施工。
1.4由投标方负责燃料智能化管控系统供货范围内所有设备的整体设计工作（含本系统内已招标的设备的接口设计）。
1.5由投标方负责燃料管控楼所有软硬件的设计（除土建部分）、供货、安装、施工、调试。
1.6投标方提供的燃料智能化管控系统详细实施方案应能够达到施工详图的深度，满足现场施工需求。
1.7提供的设备和技术文件（包括图纸）应采用符合榆能横山煤电有限公司KKS 标识系统。
投标方供货范围内所有设备及其附件等均应在最终版的图纸及货物上标明其设备编码，且编制深度到元件级，投标方应对此进行承诺。
1.8所使用的计量单位为国家法定计量单位。
1.9对于进口配套件（设备）应出具相关证明材料，如在使用过程中发现有虚假行为，必须免费进行更换，并承担相应的损失。
1.10本项目建设过程中，如果涉及到对项目范围外的设备、构建筑物等临时拆除或造成破损，由投标方负责恢复至原有状态。
涉及有可能破坏工程范围外的设备、构建筑物等投标方必须事先采取经招标方同意的必要措施进行监测和保护。
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用摘要：为降低电厂能耗指标和生产经营成本，提高企业盈利能力，推进优化全过程成本管控工作，围绕节能降耗的要求，采取多项精细智能化管理方式，实现节能、自动化管理。
当锅炉入炉煤种多变、各煤质指标偏离设计值时，将影响锅炉燃烧的经济性和安全性。
数字化煤场智能掺配烧优化系统是一套关于燃煤机组多煤种混烧优化运行的软件系统，系统实现对电厂燃煤从进厂到燃烧的全流程管理，能对堆煤、存煤、配煤、取煤、燃烧、购煤等做出全自动的决策，此外，系统还能够对实现电厂煤场的数字化管理起到重要的支持作用。
关键词：数字化煤场；掺配烧，优化；决策模型；煤种引言在燃煤品质繁杂的条件下如何有效实现配煤掺烧，使火电厂系统安全、高效、经济、环保运行，挖掘燃料全流程各环节的价值，实现综合效益最大化，是火电厂面临且亟待解决的重要问题，也是对智能煤场建设提出的关键要求。
1.智能煤场智能煤场的定义体现在两个方面。
第一是对煤场的数字控制，煤场数字化信息的主要内容是煤场如何储存煤炭、储存的煤炭种类、不同煤炭分类放在不同的位置、堆积煤炭的储煤场的安全性、储存煤炭的商家、进入储煤场的煤炭量。
从进货煤的质量、储煤场的温度、湿度、进货煤的调配期限等方面，结合煤场的数字化管理开始管理。
第二是开始智能布局、扎堆战略，主要内容是煤炭登记、采样保存、煤场种类划分、堆积布局、煤炭去除信息等。
煤场管理者主要注重材料采集和堆料准备。
企业对储煤场进行燃料控制的过程中，不同的管理人员对燃料燃烧的专业水平和管理运行方式参差不齐，对煤场管理经验也各不相同，导致管理水平和效果低下，工作人员的日常工作任务越来越多，越来越累。
利用好数字管理系统，引入故障排除方案，建立能源管理库，运用简单的思维方式，有助于收集煤炭，快速投入火炉。
2系统设计流程系统设计原理图如图1所示，系统应能实现时刻监视当前的制粉系统运行状况和锅炉燃烧及排放情况，在预定的优化目标下，通过实时优化程序和专家系统，对制粉系统和燃烧器运行做出优化调整，保证锅炉处于最佳的运行状态。
火力发电企业燃料智能化管理系统的研究与应用
火力发电企业燃料智能化管理系统的研究与应用摘要：为了进一步提升燃料管理工作的综合水平，要积极融合智能化技术，建构完整的系统管控模式，从而有效提升管理工作的综合效果，为火力发电企业合理化调配资源奠定基础。
本文简要分析了火力发电企业燃料智能化管理系统流程设计过程，并对具体模块应用要点展开了讨论，仅供参考。
关键词：火力发电企业；燃料管理；智能化管理系统；流程设计；应用一、火力发电企业燃料智能化管理系统流程设计在火力发电企业燃料管理工作中，要秉持“三大项目”的管理原则，从前台和后台功能出发，确保能有效提升智能化管理机制的综合效果。
前台管理体系中，主要是建立无人为干扰功能模式，并且能对燃料的具体数据进行实时性分析和准确性记录[1]。
而在后台管理体系内主要是对综合管理单元、煤场管理单元以及经营管理单元等进行统筹分析，从而完善数据库结构，确保能对数据整理过程和归纳过程予以监管，从而完善预警机制和自动化处理机制。
具体管理流程见图1：图1：燃料监管流程示意图在数字化信息系统体系内，要将煤场管理和盘点管理作为重点，不仅能对燃料运输车辆进行自动智能化识别，也能及时将收集的信息进行汇总传递到系统中，正是借助这种信息获取处理机制能减少数据偏差问题对整体管理效果造成的影响。
对应的盘点管理则是建立分析工序，能对进入电厂的煤量进行分析，并且以此判定发电消耗煤量和当前存储剩余量，相关人员会对煤量进行定期评估，这就能减少存放问题造成的资源配置失衡问题[2]。
二、火力发电企业燃料智能化管理系统具体模块应用体系在火力发电企业燃料智能化管理系统中，要想提升整个系统的运行效果和综合管控效率，就要对具体模块的应用予以关注，确保能在规范化设计基础上完成网络铺设和工作站的设置，从而实现开源节流的目标。
（一）入厂验收监管系统在对火力发电企业燃料进行智能化管理的过程中，要从源头建立完整的资源分析和跟踪管控模式，因此，要重视入厂验收监管系统的应用价值，具体流程见图2：图2：入厂验收监管系统流程图第一，智能调度模块。
水泥企业燃料管理智能化解决方案
水泥企业燃料管理智能化解决方案摘要：目前我国水泥企业现有燃煤管理体系由原煤计划、原煤采购、原煤进厂、称重计量、现场采样、样品分封、化验分析、质量报告、商务结算等相关环节组成，其中的称重计量、现场采样、样品分封、化验分析这几个环节的结果关系到最终的商务结算，涉及到商家的利益，容易受到人为因素干扰，滋生腐败。
而我国水泥企业的燃料管理信息化基础薄弱，为解决燃料管理内部问题，实现燃料全过程管理自动化、信息化、智能化，解决煤样采、制、存、送一体的人机分离管理，采用DCS（分散式集中控制）管理模式，有效提高燃料管理效能和燃料管理水平，实现水泥企业燃料管理的信息化、智能化方向发展显得十分迫切。
关键词：水泥企业；智能管理；问题；方法一、燃料信息管理系统燃料信息管理系统从企业的燃料管理和生产管理入手，对燃料数据的量、质、价全过程的信息进行管控。
系统主要包括系统管理、数量分析、质量分析、价格分析及报表查询等模块，具有良好的可扩展性；系统以各种燃料原始数据为基础，进行多维度分析，自动生成各种图表对数据进行直观展示与分析，做到对数量、质量、价格、合同等进行分析，日、月、年及月内累计、年内累计分析，与目标对比、同比、环比分析，差额与幅度计算、汇总、统计、审批、分析校核，通过信息化实现燃料的全流程管理和信息实时共享与全维度分析，为企业生产经营及领导决策提供真实、准确、及时的分析数据。
二、远程集中监控系统远程集中监控系统在设备控制与监控系统之间通过计算机网络将燃料管理数据、设备状态、设备远程控制、现场画面与事件、燃料异常等信息进行集中管控。
系统采用总览图、功能层和设备层三级展示，设备与系统故障优先弹出报警，确保做到监控全面而数据不泄密，操作透明，过程无人干预；友好型人机界面采用工控组态设计，具有实时显示设备运行状态、故障报警以及错误信息等；采用DCS、FCS融合控制理念的系统设计，设备集控与信息管理数据互联互用，实时显示人员进行干预的环节，自动进行报警提醒，达到干预而数据不失真。
2023年零碳服务区智慧管理系统解决方案
本解决方案旨在助力服务区实现绿色低碳转型，打造智慧化运营管理体系。
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问题背景
能源消耗
高速公路服务区是能源消耗密 集型场所，主要来自加油站、 餐厅、商店等。
碳排放
服务区运营产生的碳排放量较 高，对环境造成负面影响。
环境压力
节能减排已成为服务区运营的 迫切需求，满足绿色发展目标 。
系统部署实施方案
本方案的实施将采用分阶段、分步骤的方式进行，确保项目顺利完成。项目实施过程中，将严格按照项目管理规范，建立健全项目管理制度，并定期进行项目进度和质量评估。
需求分析与系统设计 1
根据服务区的具体情况，制定详细的需求规格说明书，并进行系统架构设计。
硬件设备采购 2
采购满足系统需求的硬件设备，包括服务器、网络设备、传感器等。
推广应用
推广应用于全国服务区，打造绿色智慧服务区生态，提升服务区运营效率 。
系统可以与其他子系统集成，例如环境监测系统和能源管理系统，以实现更全 面的服务区管理。
环境监测子系统
环境监测子系统实时收集服务区大气、水质、噪声等环境数据。数据通过传感 器网络传输至云平台，并进行分析和处理。
系统可根据预设阈值，及时发出环境预警信息，并辅助管理人员做出科学决策 ，确保服务区环境安全、可持续发展。
系统建设计划及投资估算
智慧管理系统的建设需要经过详细的规划和投资预算。项目实施周期预计为6个月，主要分为系统设计 、设备采购、安装调试、测试验收等阶段。 系统建设的总投资估算约为1000万元人民币，包括硬件设备采购、软件开发、安装调试、人员培训等 方面的费用。
6M
硬件采购
3M
软件开发