1、方案背景與目標

當前，火力發電廠在燃料管理，特別是煤炭摻配環節，普遍存在自動化程度低、依賴人工經驗、信息孤島現象嚴重、摻配精度與經濟性難以最優等問題。傳統管理模式主要面臨以下挑戰：

（1）燃料從接卸、存儲、摻配到上煤的全流程各系統相對獨立，數據無法有效互通，難以形成協同優化的決策支持；

（2）煤場管理依賴人工盤煤和記錄，數據更新滯后，存煤狀態（如煤種、煤質、位置）無法實時精準掌握，影響摻配方案的準確性；

（3）堆取料機、輸煤皮帶等關鍵設備仍需人工操作，作業效率與安全性有待提升，且人力成本高昂；

（4）摻配方案的制定多基于歷史經驗和靜態數據，無法根據實時負荷、煤場動態庫存、鍋爐燃燒需求等多源信息進行快速、精準的優化計算，導致經濟效益未能最大化；

（5）入爐煤質難以實時測量，原煤倉內煤質混合演化過程不清晰，影響燃燒優化的精確性。

上述問題嚴重制約了電廠燃料管理的精細化、智能化水平和經濟效益的提升。本系統建設一套覆蓋燃料從入廠到入爐全流程的智能摻配系統，通過集成卸船機無人化系統、智能摻配系統、數字化煤場管理系統、堆取料機無人值守系統、一鍵自動上煤系統以及基于虛擬感知技術的入爐煤質分析等核心模塊，構建一個數據驅動、智能決策、自動執行的燃料管控體系，實現煤炭摻配過程的全面智能化和自動化，最終達到降本增效、安全環保的目標。

2、方案詳細介紹

2.1.主要研究內容

本項系統圍繞實現燃料全流程智能化管理的核心目標，重點開展以下研究內容：

（1）全流程一鍵摻配管控平臺研發與集成

構建統一的軟件平臺，作為整個系統的“智慧大腦”，實現對各子系統數據的集中采集、存儲、治理、分析與可視化。平臺需具備強大的數據整合能力、算法引擎和開放接口，為上層應用提供支撐。

（2）智能摻配核心算法與模型研究

深入研究并開發適用于火電摻配場景的優化算法。重點包括：基于含約束遺傳算法的多目標摻配優化模型；融合人工神經網絡與量子灰狼算法的鍋爐燃燒過程仿真與評估模型；以及針對原煤倉混合過程的煤質特性演化模型。

（3）數字化煤場管理系統建設

利用激光掃描、三維成像技術，實現煤場三維形態的實時精準建模與動態更新。建立包含煤種、煤質、重量、位置、時間等多屬性的煤場數據庫，為智能摻配和精準取料提供數據基礎。

（4）關鍵設備無人化/自動化改造與集成

堆取料機無人值守系統：研究高精度定位、自動路徑規劃、恒流量控制等技術，實現堆取料機的全自動、無人化作業，并與管控平臺指令無縫對接。

輸煤程控DCS系統升級改造：對現有DCS系統進行硬件擴容和軟件邏輯升級，將堆取料機、卸船機、巡檢機器人等納入統一程控，實現上煤流程的集中監控和自動化連鎖控制。在DCS系統中開發自動控制邏輯，設計與堆取料機無人值守系統、智能摻配系統聯動的自動卸煤/上煤控制邏輯，實現從船艙卸煤到煤場和煤場取料到原煤倉上煤的全程“一鍵式”自動執行，大幅減少人工干預。

（5）基于虛擬感知技術的入爐煤質分析應用

研究通過數據融合與建模技術，在不增加在線監測儀表的情況下，實現對入爐煤質特性的實時預測與修正。將入廠煤質、盤煤數據、原煤倉模型與摻配過程關聯，構建入爐煤質“虛擬傳感器”。

2.2關鍵技術

（1）多源信息融合與智能建模技術

a、煤場多源信息融合感知技術

煤場智能感知系統主要是通過激光掃描傳感器和煤質檢驗系統分別獲取煤場料堆形態變化數據以及煤質化驗數據，構建動態煤堆煤質分布與作業過程形態實時更新機制，實現對煤場物理狀態的全方位、高精度感知。

b、三維數字化煤場建模技術

通過激光掃描獲取的煤場形態與位置數據，進行三維重建與可視化，形成動態、直觀的三維模型。該模型集成燃煤的煤種、煤質、重量及供應商等多維度屬性信息，構建分層、分堆的多屬性數據體系，為后續的智能摻配與庫存管理提供精準的數據基底。

c、煤場智能管理與決策支持技術

項目采用高精度傳感器和計算機軟件技術，三維展現儲料分布的位置、形態及煤質信息，為煤場管理提供了真實、高效、全方位的數據信息，并在此基礎上結合電廠的生產管理要求，開發試用智能摻配、科學采購等指導功能模塊，將煤場精細化管理提升到一個新的臺階。

（2）基于約束的遺傳算法和多源數據的智能摻配技術

根據煤場存煤情況，針對一個確定時間段的負荷預測曲線，運行基于約束的遺傳算法的智能摻配系統，在保證安全運行的前提下獲得該時間段內燃煤經濟性最優的機組摻配方案。預測過程中需要使用多源數據的摻配策略優化評估模塊預測鍋爐效率，并且依靠基于煤質特性演化模型作多源數據的摻配策略優化評估模塊中人工神經網絡輸入數據。

（3）全流程作業自動化技術

通過將自動化控制、定位技術、無人化技術等先進技術應用于主要作業設備及程控系統中，構建滿足接卸、存放、輸送等各環節自動化作業要求的控制系統，作為智能決策的執行機構，是整個項目的主要智能執行環節。

a、煤場堆取料機無人值守系統

通過矢量三維建模技術，對圓形煤場及堆取料機進行精確建模，結合各類傳感器與數據通訊設備，實現設備姿態與料堆形態的實時感知與動態更新。智能控制系統支持多種工況下的自動堆取料工藝模式，實現恒料流取料，并通過遠程監控中心實現堆取料機的自動化作業。

b、輸煤程控系統集成與升級技術

通過建立統一的操作體系與接口協議，實現堆取料機、卸船機等各子系統間的無縫銜接與邏輯聯動。對程控系統作業流程程序進行升級，納入新的自動控制邏輯，并通過通訊方式實現設備聯鎖與保護功能，達到“一鍵啟停”的智能化作業水平。作業智能化也意味著作業方式將由原有的分散作業進步為集中流程化順控作業，對于原有系統的控制點增加需要同時考慮到對原有控制器、網絡資源的占用，形成完善、可靠的程控方案，其主要實現將在原有PLC基礎上實現I/O點的增加和控制器的升級。

（4）基于虛擬感知技術的煤質分析研究

構建煤質分析系統，并與數字化煤場、智能摻配、堆取料機無人值守、一鍵上煤等系統深度集成。該系統基于歷史與實時數據，運用機器學習等先進算法，實現對原煤倉內煤質演化的動態建模與精準預測。通過提供實時煤質數據，為優化煤炭存儲策略、計算最佳摻配比例、精準執行堆取任務及選擇合適上煤策略提供關鍵數據支撐。

2.3.創新點

（1）構建了輸煤全流程的智能化集成系統

構建了首個覆蓋輸煤“卸、存、取、配、輸”全流程的智能化集成系統。本項目并非孤立技術的簡單堆砌，而是從電廠輸煤管控全局業務出發，進行頂層設計和系統集成。首次將智能摻配、數字化煤場、堆取料機無人值守、卸船機無人值守、一鍵自動上煤及虛擬感知煤質等模塊深度整合，形成了一個數據自動流動、任務自動執行、效果閉環優化的有機整體，實現了從“單點自動化”到“流程智能化”的跨越。

（2）基于遺傳算法和多源數據的摻配系統

原煤倉混合加煤工況的煤質演化的實驗和數值模擬研究的創新：摻配流程中煤質特性演化建模的創新點主要體現在對原煤倉內混合加煤工況的動態建模與煤質預測機制的突破性探索。針對電廠運行過程中頻繁出現的煤種切換及分層混合現象，本項目創新性地提出基于實驗觀測與數值模擬相結合的煤質特性時序演化建模方法。通過構建不同煤種在倉內混合、分層與下料過程中的動態行為模型，系統揭示出口混煤比隨下料重量變化的非均勻演化規律。該方法突破了傳統配煤技術僅依賴靜態平均煤質參數的局限，實現了工業規模級的煤質變化動態建模。

含約束的遺傳算法模塊開發的創新：本項目在系統工程與工業落地層面形成了一套面向長時窗（≥12小時）負荷調度的分時段滾動優化與全局協同機制。圍繞“機組—磨位—堆/批”三層指派結構，系統將負荷指令、設備可用性與料場可取資源在時間維度上統一建模，通過候選方案生成與人工可選的決策流，實現“當前區段最優”與“后續區段穩健”的統籌。算法內核采用可插拔的約束—罰則體系封裝安全與運行禁忌，避免將敏感閾值外泄，且支持規則增刪與在線校準；評估側同步產出平均熱值、平均灰/硫、預測最大發電功率等可審計指標，支撐值班人員對方案優劣的可解釋復盤。接口側構建了面向上游控制系統的冪等“雙階段”下發流程：先對不可用磨位執行一次性清理，再整體下發更新口徑，并在“網絡可達但返回異常”的工況下提供穩態兜底，確保班組執行不被阻斷。數據治理上，系統以“堆—批—性質—磨狀態—負荷曲線（區分機組）”為主線，僅新增必要的演化/校準特征與編號管理，保證歷史版本的方案、回執與人工選擇可追溯。綜上，本項目的智能摻配系統實現了“長時窗多約束的滾動協同優化 + 工業級穩態下發 + 可解釋可回溯”的一體化研發路徑，在不暴露商業機密與關鍵參數的前提下，顯著提升跨時段綜合經濟性與運行魯棒性。

基于多源數據的摻配策略優化評估建模的創新： 面向SIS/DCS/燃料化驗/環保監測等多源數據，先進行穩態篩選、異常剔除與特征降維，形成高質量樣本庫；以“煤質-工況-運行”特征訓練ANN，作為對鍋爐效率的“虛擬鍋爐”高精度仿真器；將ANN嵌入量子灰狼算法（QGWO）搜索環，以上煤指派與操作量為決策變量、以爐效與煤耗綜合經濟性為目標，利用量子編碼提升全局搜索與收斂穩定性，迭代尋得最優爐效預測與參數組合；工程上把“預處理—ANN推理—QGWO尋優”封裝為可調用模塊，支持離線回溯與在線推薦/閉環切換，并預留模型滾動校準與更新機制。通過“ANN仿真+QGWO尋優”的融合，本項目在不暴露業務閾值的前提下，為智能摻配獲得更精準的爐效預測與全時段經濟性最優提供可復用核心內核。

（3）基于虛擬感知技術的煤質分析

原煤倉建模的創新：原煤倉建模是入爐煤虛擬感知技術的應用的核心環節，它關注的是原煤倉中煤炭的質量分布和演化規律。傳統的原煤倉建模方法通常使用經驗模型或簡單的統計方法進行建模，無法準確描述原煤倉中的動態過程。創新點在于引入先進的數據分析和建模技術，如機器學習、人工智能和深度學習等，以提高原煤倉建模的準確性和預測能力。通過對大量的歷史數據進行分析和學習，可以建立更精確、可靠的原煤倉模型，實現對煤炭質量演化的預測和監測。實時跟蹤監測進入煤倉的煤種、煤質、煤位等信息，圖形展示各原煤倉的存煤狀態，在線計算煤倉中當前煤種的煤量可以維持燃燒的時間，可按預設提醒時間在更換煤種或者倉燒空之前給出提示。

（4）輸煤全流程一鍵調度系統

本系統通過對燃料系統的全面集成與自動化升級，構建了高效、智能的燃料全流程一鍵自動控制系統。在卸煤環節，系統基于來船信息、煤場庫存及上煤方案，由智能摻配模塊自動生成堆煤策略并分派堆料任務；運行人員審核后，數字煤場模塊聯動堆取料機與DCS輸煤程控系統，實現從卸船機無人駕駛到皮帶輸送、堆料作業的全流程自動化，任務結束后自動停運設備。在上煤環節，系統依據日負荷預測、煤質分區、經濟摻燒及環保約束，通過智能算法生成分時段上煤方案，經確認后自動啟停取料機及相關輸煤設備，精準向指定煤斗供煤。系統實現了卸煤與上煤全流程的設備自動控制，涵蓋堆取料機路徑選擇、堆取料機工作面切換、皮帶啟停、三通切換與犁煤器操作，大幅降低人工干預，整體系統具備高度自動化與智能化水平，有效實現了現場“無人化”作業與精益燃料管理。

（5）創新應用了高精度移動掃描的數字化煤場系統

本系統創新性地采用高精度環形軌道式冗余移動平臺，集成激光掃描與智能算法，實現了對圓形煤場的全自動、高精度盤煤。本項目突破了固定掃描的視野局限，通過移動平臺連續行走獲取完整三維點云數據，有效避免掃描盲區；結合煤堆三維建模與體積計算，顯著提升了盤煤效率與精度，解決了傳統方式勞動強度大、數據不準的行業痛點，為燃料精細化管理提供了可靠的技術支撐。