光谱技术

随着C4、C5、C6等环保绝缘气体研究的深入研究，环保气体绝缘设备也将大量使用，会面临环保绝缘设备的绝缘状态监测、故障诊断等一系列运维问题。 本次汇报从光谱技术的角度出发，在环保气体绝缘设备的检测技术上进行一定的探索。利用紫外光谱技术实现了C4混合气体混合比的准确检测；红外光谱技术可以实现C4混合气体的混合比及泄漏检测，并研发混合比及泄漏检测两种功能的便携式检测仪器。采用长光程气体池可以有效检测C4/CO2混合气体中的CO、COF2及C3F6三种分解产物，实现红外光谱技术的分解产物的定性和定量检测。

以C4F7N混合气体等为绝缘介质的环保型电气设备逐步进入实际应用，新型环保型电气设备的状态监测及故障诊断不可或缺。本报告综述了气体光谱检测技术在环保气体研究中的应用，介绍了团队在基于紫外、红外光谱技术的环保气体混合比检测、泄漏检测以及分解组分检测方面的进展。

当前全社会上下都面临着节能减排的巨大压力，而发电厂这一高耗能群体，面对燃煤价格的日益上涨和污染排放的限制，面临着提高锅炉效率与降低污染排放的双重要求，迫切需要更好的面向节能、降耗、减排、安全的生产过程一体化智能优化方法。本项目基于可调谐激光吸收光谱技术（TDLAS）的锅炉CT温度场测量系统研发及应用，实现了锅炉大空间温度场的在线检测，为燃煤锅炉燃烧优化提供了检测手段和必要信息。构建智能燃烧优化系统，实现锅炉燃烧精确高效运行。通过大数据分析和智能寻优，开发基于神经网络和遗传算法的变煤质/负荷锅炉高效运行专家指导系统，根据锅炉炉膛温度参数分布，利用神经网络、遗传算法和模拟退火方法等全局寻优算法对锅炉的最佳燃烧工况进行寻优，获得不同煤种、配风模式及负荷条件下，各燃烧参数的最佳设定值。基于历史数据分析、专家知识库诊断的远程故障诊断与预警系统，实现了远程诊断中心对DCS过程数据、旋转机械振动分析数据、精密点检数据的集成，将数据集中在公司总部集中展示，利用大数据技术、专家系统，对数据进行分析，对设备的健康状态进行分析展示，指导运行和检修。基于炉内燃烧动力场的“四管”防磨防爆预警系统，建立了大数据分析处理系统，可以长期采集DCS运行数据，根据烟气对“四管”长期冲刷下磨损情况和汽水参数越限情况，结合锅炉燃烧CFD模拟判断烟气流累积评估，建立“四管”寿命预测模型，从而对锅炉泄漏进行预判。基于物联网的安全管理系统，系统综合运用高精度定位技术、物联网技术、智能信息处理技术等高科技手段，实现现场关键区域人员工作状态的实时监控，实现危险源智能识别、智能巡检、电子围栏、智能两票等功能，消除安全生产隐患，提高电厂运行的安全性。三维虚拟电厂构建与应用技术，对电厂进行整体三维建模，最高精度达到设备零件级，并与DCS运行数据、人员点位数据、两票作业数据、燃烧动力场数据、故障诊断预警数据等进行实时联动显示。 项目研发的技术在大唐南京发电厂#1机组（660MW超超临界机组）安装并成功投运。经第三方测试，系统投运以后可以提供锅炉效率0.5%以上。本项目成功实施后，主要用户在发电领域，如中国大唐集团、中国华能集团等五大电力集团。根据《2014版全国火力发电厂分布与规划图册》，截至2014年底，全国火力发电机组300MW以上已投产数量为1397台，在建机组192台，机组共计约1600台，目标用户数量和市容量十分庞大，项目技术及产品有很大的推广应用价值。

绝缘子污秽状态多光谱图像分析系统，是以多光谱技术、图像识别技术、智能分类技术为依托，系统基于不同污秽等级的绝缘子光谱反射数据，建立了从 a 级污秽到 e 级污秽连续变化的反射对应区间，并设计了绝缘子污秽分布状态评估模型，可快速安全实现绝缘子污秽等级判读。

为有针对性的对绝缘子污闪现象进行防治，电网公司定期取样并评定绝缘子污秽度等级，制定污区图，以此为基础开展绝缘子的清扫、调爬等工作。人工方式评定污秽度等级，需要经过润洗、称重、检测等多个步骤，存在工作量大、效率低等限制，已不能满足日益增长的生产需求。 广州供电局电力试验研究院针对现有人工方式的限制，经过大量调研，制定了基于高光谱技术的绝缘子污秽成分及污秽度等级识别方案及技术路线，其核心是利用物质的光谱特性及指纹效应实现污秽成分识别及污秽度等级判定，谱线幅值差异可表现出污秽程度等级，而谱线变化趋势则可反应污秽物质类别。经过三年的技术攻关，广州局试研院实现了基于高光谱技术和取样布的绝缘子污秽度等级判定方法，并试制的绝缘子污秽度等级识别设备，在广州供电局、深圳供电局、东莞供电局、佛山供电局、珠海供电局、惠州供电局等单位示范应用，效果良好。