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热力发电厂教学与智能化发展的几点建议研究
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2021/11/22 8:51:35  

摘要:新形势下,热力发电厂课程与工业智能化发展融合创新升级,智能发电技术成为能动专业理论性强、综合性强和工程性强的一门专业特色课,基础知识与实际发展结合紧密,更应注重与多专业多学科融合创新,教学科研过程中,打牢能动专业基础,同时注重大数据、人工智能等方法的学习;注重理论与实践的融合创新,锅炉汽轮机等与专业机理研究、机理与算法融合研究、机组运行工况相似性研究;注重传统能源与新能源的有机融合创新,在新能源革命和能源转型中发挥主导和引领作用。在教学工作中需不断开拓探索和积累总结,真正使该课程成为培养学生将来从事智能发电生产或科学研究的基石。

关键词:智能发电技术;碳中和;专业课程建设;工程实践;人才培养;

我国的能源消耗约占二氧化碳排放总量的88%,因此它是主要的二氧化碳排放源头。电力行业占能源行业排放总量的41%左右,而发电行业是电力行业排放的主体,肩负着碳达峰、碳中和的重要责任和使命。一方面,对于高碳的燃煤发电,要逐渐减量,提效改造。另一方面要加大清洁能源开发力度,提高清洁能源装机占比。

作为能源与动力工程专业的必修课之一———热力发电厂,其教学形式与方法如何升级与行业最新发展方向相匹配,如何培养出当前及未来智能电厂所需的人才,是所有能动专业的教育工作者需要研究和探索的问题。本文从目前电厂智能化发展过程中存在的问题出发,结合实际教学经验,提出能动专业教学如何与电厂智能化发展有机融合的几点建议,并指出培养智能发电技术人才过程中需要着重关注的几个技术方向。

一、电厂智能化发展存在的问题

(一)生产过程智能化不足

目前信息化建设仍是智能电厂建设的主要方向,但智能化方面在生产过程的研究和摸索仍不够深入透彻。生产过程智能化是电厂信息化应用的高级阶段,热力发电厂的生产过程是一个复杂、大型和连续的工业生产过程,是由不同的生产环节和设备组成的,由质量流、能量流和信息流关联的有机整体,从控制与系统的观点来看,是典型的分布式系统。实现生产过程智能化,需通过应用重要参数在线软测量、应用机炉协调预测控制优化、全厂机/电/炉/辅控控制系统、DEH系统与DCS系统一体化等功能,及应用智能设备管理、机组全程自动启停控制,形成具备“自分析、自诊断、自管理、自趋优、自恢复、自学习、自适应、自组织、自提升”的运行优化系统,实现机组高效环保运行、灵活调节、少人值守、智能监视。

(二)缺乏完整的架构设计

智能电厂建设缺乏完整的架构设计,导致数据、信息、业务、管理没有有效地融合。智能电厂作为具有代表性的发电颠覆性技术,具有一定的前沿性。只有做好顶层设计,建立科学标准的规范体系,坚持以下原则:政府推动、科技引领、应用驱动、市场主导,才能释放由智能电厂技术所积蓄的巨大能量,成为电力发展强大的新引擎,推进发电生产力的整体跳跃。

(三)数据缺乏有效运用

数据的有效利用还未在智能电厂建设实施过程中实现,重硬件轻软件、重采集数据轻利用数据的现象还是存在较多的。电力企业日常生产、经营决策和控制管理过程中往往会对相关运行参数进行检测,如电力运行系统中各种电压、电流、电功率等。这样可以保证该系统按照所需要或所设定好的状态正常顺利运行,实现电力企业商业化经营、智能化控制和高效管理的基础和前提是由这些被采集的数据所构成的。因此,对电网电力系统中采集的数据进行研究分析以及有效利用有着积极现实的作用和意义。

智能电厂建设仍处于初级阶段,各种现实问题亟待解决,热能与动力工程专业可以大有作为,热力发电厂的教学任重而道远。

二、热力发电厂教学与智能化发展的几点建议

(一)多专业多学科融合

注重多专业多学科融合创新,教学科研过程中,打牢能动专业基础,同时注重多学科多专业交叉融合的学习。现如今,学科专业交叉融合不够深入,其主要原因之一是现行工程教育体系无法适应面向智能型热电厂的人才培养要求,不能满足智能电厂转型升级发展的需要。因此,现行热力发电厂教育体系面临全方位变革,亟需升级开展多学科交叉融合的工程人才培养模式探索与实践。现行智能型热电厂人才培养体系存在如下亟需解决的问题:

1. 电厂智能化发展所需的跨学科交融人才培养管理机构缺乏。

长期以来主要是分专业、分学科进行电厂类人才培养,缺乏跨学科交融的新型机构和管理机制,不能为跨院系、跨学科、跨专业培养先进智能发电技术相关工程人才提供组织保障。

2. 电厂智能化发展所需的跨学科课程体系和教学模式不健全。

主要为人才培养的现行的热力发电教学是在单学科传统课程体系基础上进行的,课程跨界交叉融合薄弱,模块化课程体系缺乏跨学科、动态可重构,教学模式单调,重在知识讲授,学生缺乏全局思维、大工程视野以及解决复杂工程问题的能力。

3. 电厂智能化发展所需的跨学科教学团队和创新实践教学平台有待加强。

现行热力发电教学存在学科交叉融合度低、学科之间壁垒重重、资源分散封闭等问题。需要升级组建“智能发电技术”跨学科教学团队、适应多学科交叉融合的创新实践教学平台,以满足电厂智能化发展背景下学生跨学科合作学习的需要。

4. 多学科交叉融合能力达成的质量监控体系缺乏。

尚无智能发电技术多学科交叉融合能力达成的多元评价标准和质量监控体系,无法有效判定学生多学科交叉融合学习能力的达成。

对于上述问题,结合电力发展和国家重大需求,打破学科与学科之间的固定界线,打造先进智能发电工程技术人才培养模式,其中拥有多学科交叉融合的特点。对智能能源生产的技术内涵、本质特征及其对管理服务生产过程和经营模式变革影响的研究;对智能发电相关知识的交叉特性和技术的趋同研究。根据上述研究,从以面对学科为导向转为以面对产业需要为导向,发展研究智能电厂工程的人才培养需求,具体包括:智能发电工程技术人才创新能力培养需求。智能电厂工业文化及其对工程人才素养的需求、智能电厂对工程人才专业结构的挑战和需求。

针对建立“智能发电技术”跨学科交融人才培养组织机构,组织机构实行委员会领导下的主任负责制,委员会包括战略计划委员会、学科专业发展委员会、跨学科教育委员会。由智能电厂相关学科学术带头人、科研机构学者、产业界工程师等成员组成了委员会机构。跨学科交融人才培养组织机构的重大事宜由委员会做出决策。

针对跨学科动态可重构的模块化课程体系研究,通过纵向与横向两个维度整合构建智能电厂跨学科课程体系。纵向整合同一学科内课程(基础课和专业基础课程),横向整合不同学科主干课程,构建跨学科课程体系关键基础单元,开设若干体现多学科交叉融合的主干课程。据此,结合智能发电技术关键科学问题,开展面向工程过程的跨学科交叉融合的教学实践课程,打破带有传统认知学科知识体系构造的层级式课程结构,通过模块化程序的构建,加强对工程规律的理解,提高学生解决复杂工程问题的能力,促进学生个性化发展。

针对跨学科交叉融合的“智能发电技术”工程人才培养教学模式的研究,需从专业分割转向跨界交叉融合,开展“师-生、课-课、理论-实践”协同教学实践,探索“多师导学、多课同堂”的教学组织形式,即搭建“多课多师”跨界协同教学平台;针对“导向性关键科学问题”,通过科学试验,结合相关课程知识,引导学生思考科学原理,师生共同解决问题,以促进跨学科专业主干课程有机融合,形成新型跨学科教学模式;基于互联网大数据教学服务平台,对信息技术和教育教学推进更深层教学融合,对在线开放课程进行建设和推广应用,对虚拟仿真等技术创新工程实践教学形式进行充分利用。

针对建立“智能发电技术”跨学科教学团队,对基础课和专业基础课程进行纵向整合,跨学科主干课程进行横向整合,围绕智能发电技术相关课程建设方向组建一批跨学科教学团队,吸收多学科公共课和专业基础课教师加入,完成公共课、专业基础课与跨学科专业主干课程之间的集群式创新融合。智能发电技术跨学科教学团队由学术造诣高的教授领衔,保证团队成员的学结结构、年龄结构、职称结构合理。依托跨学科教学团队,全面实施教学质量工程建设。

针对建立多学科交叉融合能力达成的质量监控体系,研究多学科交叉融合的教育教学环节与能力培养的基本准则。在跨学科、动态可重构基础上的模块化课程体系,进行在能力培养基础上的教育教学环节设计,对智能发电技术跨学科教育教学环节评价方法进行研究,对跨学科教育教学环节与学生能力培养的映射关系进行研究,构建能力映射关系矩阵;对跨学科教育教学环节与能力培养定量关系函数进行研究,关于各教学环节之间对能力培养的贡献权重系数和加权能力系数进行探索,对学生多学科交叉融合能力的定量评价方法进行合理制定。对多学科交叉融合能力达成的质量监控体系进行构建。依据多学科交叉融合能力达成的评价方法,在跨学科课程教材建设、实践性教学环节及实施过程的质量管理体系上合理制定;对课程目标达成情况的持续评价机制进行研究;对先进制造工程人才培养质量监控与评价机制进行用人单位、人才市场、社会的研究。

(二)理论与实践的融合

智能发电技术是一门专业课程,其政策性强、综合性强,同时还与电厂实际生产过程有着密切联系。要想做到课程理论与实践的融合,就要完善实践教学体系建设。在智能电厂实践平台构建中,相关实践教学项目教学体系构建的关键是确保实践平台可以实现育人效果的目的,狠抓作为推进智能发电创新平台建设的系统工程。通过增加与企业的关联,建立良好的校企合作育人平台,发掘传统专业所具有的优势、加强智能发电相关课程建设,立足于深化产教融合、推进智能发电技术的新思路、新战略,形成“技、创、工、学、辅”五位一体育人新体系,并通过构建政、校、行、企共同参与的智能发电服务平台,共建数字化智能发电与机器人培训中心、智能电厂高级咨询与服务中心等核心机构,推动教育链、产业链、创新链共同服务区域经济转型升级。电力企业和相关院校大力合作,主要针对自身智能发电需求开展相关技术研究,探索智能电厂系统的总体结构、系统模型、技术框架、实现途径、相关标准以及评价体系等,研究范围包括平台化和非平台化产品、工厂自动化和智能化改造实现途径、成果评估的标准和方法等。此外,要进一步深化产学研成果转化、工业大数据的业务研究和市场应用推广、智能发电自主核心软件的研发等。

在课程实际教学过程中加强学生工程实践意识的培养,最直接有效的方法便是指导学生进行智能型热电厂课程项目设计(图1)。在课程设计过程中,学生可以进行想象力的发散、积极踊跃进行创新创造,但同时必须保证设计方案是在一定的工程实际基础上建立的,并且能进行完整的分析论证。要有充分的设计理由,满足工程现场实际施工和运行的要求,在符合整个系统热经济性的前提下,将尽可能多的智能化方法运用于发电厂的各个工序设备当中。例如,可以通过智能化的手段实现热电厂安全、经济、环保、高效的发展目标,其中,要从设备状态智能监测与故障智能诊断、自动巡检及智能维护、人员安全保障等方面进行安全发展考虑,经济效益可以从锅炉燃烧调整优化、辅机运行优化、机组整体运行优化等方面考虑,环保可从燃烧过程污染物智能控制、多污染物协同脱除、排放的经济性管理等方面考虑,高效可从生产过程高效管理、人员智能化管理等方面考虑。通过进行重复研究分析,全面综合比对,让学生们的思考方式不只是单纯地考虑某个设备,而是上升到去把握整个智能化系统,也就是以整个电厂作为研究对象,站在总负责人的角度去考虑和分析工程实际问题,如作为厂长或总工,这样大大提高了学生的工程实践意识。

(三)热电厂教学与智能发展的技术方向

在电厂生产过程中,不可能一蹴而就地实现经营管理高度智能、少人甚至无人的最终目标,需从以下技术方向进行深入的科学研究与人才培养,即以设备可靠性为核心的智能诊断、监测、预警等技术,以机组经济性为核心的能效评价、优化运行技术,以环保与水务为核心的诊断优化、数据分析技术,以分散式供能为核心的智慧能源、智慧水务技术,以多能互补为核心的分布式供能、调度管理技术。

图1 超超临界发电机组动态仿真教学软件开发

图2 智能电厂关键技术布局与功能模块

以设备可靠性为核心的智能诊断、监测、预警等技术是智能电厂的重要组成部分,其关键技术的实施能延长设备使用寿命、减少突发性故障的发生、提高电力设备的供电可靠性,因此在电力系统中得到了广泛的应用。然而由于电力设备的多样性、电力设备监测信号的多样性、电力设备故障发生演变规律的多样性等因素影响,电力设备的状态监测存在着诊断与预警功能不足的缺点,极大制约了电力设备状态监测技术的全面推广与应用。正如图2所示,以设备可靠性为核心的智能诊断、监测、预警等技术的研究与人才培养对提升电网智能化水平具有积极而深远的意义;以机组经济性为核心的能效评价、优化运行技术可提高机组运行经济性,不仅是国家创建节能型社会的要求,同时也是发电企业生存的要求和环境保护的要求;以环保与水务为核心的诊断优化、数据分析技术和以分散式供能为核心的智慧能源、智慧水务技术,需要普遍形成感知物联网络,以云计算、大数据和人工智能等技术帮助实现决策指导、仿真模拟、辅助调控等能力,这就需要以多学科多专业交叉融合的教学方式培养智能发电人才;以多能源互补为核心的分布式供能、调度管理技术可有效推动能源清洁生产和就近消纳,提高整个区域能源系统的能源利用率、经济性与稳定性,达到节能环保的目的。

三、结束语

新形势下,热力发电厂课程与工业智能化发展融合创新升级,智能发电技术成为能动专业理论性强、综合性强和工程性强的一门专业特色课,基础知识与实际发展结合紧密,更应注重与多专业多学科融合创新,教学科研过程中,打牢能动专业基础,同时注重大数据、人工智能等方法的学习;注重理论与实践的融合创新,锅炉汽轮机等与专业机理研究、机理与算法融合研究、机组运行工况相似性研究;注重传统能源与新能源的有机融合创新,在新能源革命和能源转型中发挥主导和引领作用。在教学工作中需不断开拓探索和积累总结,真正使该课程成为培养学生将来从事智能发电生产或科学研究的基石。

参考文献

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[2] 李强,高勇,朱建国,等.电厂智能化管控技术研究与应用[J].热力发电,2019,48(10):15-21.

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[4] 王涛,单正涛,杜金刚,等.智能电厂生产管理开发平台研发[J].热力发电,2019,48(9):115-119.

[5] 赵晋松,张朝阳,顾巍峰,等.基于工业互联网的智能电厂平台架构[J].热力发电,2019,48(9):101-107.

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