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工业AI智能化控制系统 RIDICsystem
垃圾发电用解决方案 V5.6
目录
一、综述… 4
二、RIDIC system平台… 5
三、助力垃圾发电企业战略转型… 5
四、方案提升目标… 6
五、RIDIC system解决的问题… 6
六、智能化应用范围… 6
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炉排燃烧控制... 6
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环保排放控制... 8
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移动远程监控... 8
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生产报表... 8
七、核心技术… 8
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前馈神经网络技术... 9
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人工智能模拟技术... 9
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实时数据清洗技术... 10
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控制数据关联匹配技术... 10
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平台化设计思想... 10
八、系统平台特点… 11
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实施部署快速... 1
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追求最优生产操作实践... 11
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追求最优生产精度... 11
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追求调节手法更高效... 11
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生产指令操作可逐步优化... 11
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预警与报警... 12
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更快的适应生产工艺变化... 12
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为ERP系统、MES系统提供丰富的接口... 12
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难以超越的技术应用... 12
九、技术优势… 12
十、系统平台智能控制模型… 13
十一、与DCS系统之间的关系… 14
十二、RIDIC system的角色… 15
十三、企业综合实力的提升… 16
十四、系统可靠性安全性… 16
一、综述
工业人工智能技术（工业AI），是计算机信息理论与物理、化学理论、神经网络技术、仿真技术、控制技术，结合机器深度学习、机器感知、机器预判思想，与非线性模糊数学模型的深度融合而衍生出来的新兴颠覆性技术。
工业人工智能技术（工业AI），一定会在垃圾发电行业展开更为广域的应用，也必将给行业发展注入新的发展动力。
垃圾发电技术及应用在中国正在茁壮成长。垃圾发电，既处置了垃圾，又产生了电能，同时解决了环保问题，可以说是利国利民的特大好事。
由于垃圾品类、垃圾热值、垃圾比重等因素非常不稳定，导致垃圾燃烧很不稳定。虽然对垃圾进行了发酵等手段处理，但是燃烧时，依然存在难以预料的困难。
虽然在国外有很成功的垃圾焚烧控制技术，国内很多垃圾焚烧厂也采购了很多先进技术，但由于中国特定的垃圾收集状况，难以确保垃圾相关特性保持在可控的范围内。这些先进的技术也遭到水土不服。
鉴于这种情况，我们不得不开辟新的技术思路来解决垃圾燃烧的棘手问题。
RIDICsystem采用工业人工智能技术，利用在热工领域处理的丰富经验，着手解决垃圾焚烧智能化控制问题。全面展现RIDICsystem系统平台优势，从而填补国内这个领域的应用空白。
本方案就是围绕RIDICsystem平台，针对垃圾发电领域而实现的工业级智能化控制全面解决方案。
二、RIDIC system平台
RIDIC system是由XXXX（北京）科技有限公司研发，专门为流程型生产企业提供的智能化控制系统。该系统基于纵向工业大数据、生产神经网络、工业人工智能、生产自动化及非线性数学模型技术，构建企业生产产线运行的智能工业大脑，面向产线工艺全流程、全要素系统性优化、无限逼近最优工况的智能化控制系统平台，达到逼近无人干预的生产运行状态，让企业达到最佳的经济效益。
RIDIC system经过8年多的积累，历经20多条产线的验证，内嵌的控制模型不断迭代升级，已经成长为一个优秀的工业AI控制平台。
RIDIC system与企业优秀的工艺经验相结合，两者之间相互促进、相互融合，会帮助企业在生产环节实现可视化的PDCA工艺循环优化过程。
三、助力垃圾发电企业战略转型
工业AI是流程制造企业发展的高速公路，谁也改变不了的现实与趋势。垃圾发电企业，更需要AI技术进行战略转型。
四、方案提升目标
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企业年度综合提升经济效益600万以上。
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系统有效率保持在95%以上。
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蒸汽量提升6%以上。发电量提升5%以上。
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节省环保耗材10%以上。
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降低炉膛内结焦速度，减少除焦工作的频度。降低停工损失，大幅减少除焦费用。
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减少操作员95%以上的手工操作。
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现有熟练员工派遣到新厂，减少员工招聘培训时间。
五、RIDIC system解决的问题
六、智能化应用范围1. 炉排燃烧控制
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一次风控制
通过对一次风电机频率、风量阀门开度的控制，确保炉内风量、含氧量动态平衡、适中。
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二次风控制
通过对二次风的电机频率、风量阀门开度的控制，确保炉膛温度稳定在工艺可允许的范围内。同时，顺便调整含氧量。
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炉排控制
通过对推料器的速度、推料器时间间隔以及干燥排、燃烧排、燃烬排、出渣排时间间隔的控制，让燃料火床控制在合理的长度内。确保燃料燃烧质量。
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炉膛温度控制
通过一次风、二次风及炉排的整体协调，确保炉膛温度在850℃–1050℃区间内运转。根据实际工况，可让炉膛温度稳定在如：960℃–980℃的工作区间内。
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料层厚度控制
通过调整推料器的速度、时间间隔、及炉膛温度等控制参数，可以让料层厚度位置在一个合理的水平。如：350mm– 370mm之间。
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蒸汽量控制
通过对炉膛温度、一次风、二次风的调整，稳定蒸汽量。
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推料控制
根据炉膛总体情况，动态调整进料速度、时间间隔。燃料充分燃烧，热值释放最佳状态，有效控制酌减率。
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主汽温度控制
通过对主汽温度的控制，确保主汽温度、主汽压力在极小范围内波动，让汽轮机工作负荷长期稳定。
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吹灰控制
通过对蒸汽吹灰、激波吹灰的控制，确保热值转换成蒸汽充分、平稳。
- 出渣控制
燃料焚烧后的残余，自动出排。
- 破桥控制
若产线有破桥执行机构，可以实现智能化破桥。
通过对燃料入料口高度的判断，确定是否出现燃料镂空现象，及时进行破桥处理。
- 辅燃控制
当炉膛温度，低于某个边界值时，自动启动辅燃执行机构。确保环保指标一直处于要求的范围内。
- 环保排放控制
通过对尿素用量控制、石灰浆液用量控制，既达到了环保排放的指标要求，又节省的环保耗材，从而避免的因环保指标的严厉而采用过量消耗环保耗材的情况，从而大幅度减少环保投入成本。
- 移动远程监控
生产管理者可以随时通过手机，在任何地点、任何时间查看产线运行情况。
- 生产报表
随时计算生产月报、日报报表。
七、核心技术
本系统平台所有核心技术，均属于本公司自我研究，知识产权完全归属本公司。系统平台内，未使用任何第三方商业应用插件。
垃圾焚烧发电企业的生产过程往往是一个连续性、大滞后、大惯性的处理过程，甚至伴随有物理、化学反应等过程，生产工艺、生产工况非常复杂。即使是相同类型企业，其生产工艺、生产工况也会存在较大差异。在生产工艺方面，相关生产参数之间存在非线性持续变化且相互影响的特性。
为了满足处理上述状况的需要，针对性的解决问题，所以本系统平台采用了以下关键核心技术：
- 前馈神经网络技术
本系统采用前馈神经网络系统控制目标参数的趋势预测分析。典型的RBF（Radial Basis Function）网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经元组成的输出层。如下图：
- 人工智能模拟技术
本系统采用了多层嵌套智能控制模型，实现了对人工操作行为的全息模拟，而不是简单的停留在用人工智能技术简单的分析输入输出等相关参数的数值关系层面。
根据RIDIC system控制模型，系统平台通过预测式超前控制，大幅调节和小幅逼近相结合的方式让生产线运行逼近最优。
在工况相对稳定时，系统将识别为稳定状态，此时的实际控制效果与传统人工智能控制效果类似，主要由小幅逼近方式逐渐逼近最优控制目标；在工况发生大幅波动时（系统外部干扰因素所致）系统将识别为不稳定状态，此时将以人工操作经验模型为主要依据，并预测被控参数的未来短期变化，实现预测式大幅调节。这种预判，由于不能全面预测外部干扰因素的所有可能变化，因此存在少数误判可能，此时可以根据实时数据波动情况来对比曾经作出的预测值，通过操作控制进行适量补偿修正。通过操作控制曲线可以看到，本系统的操作手法与人工操作手法具有极高的相似度，而其在操作时机和操作精度的把控上远远优于人工。
- 实时数据清洗技术
系统采用了特有的实时数据处理机制，对数据进行ETL处理后加以应用，数据处理效率达到毫秒或者秒级。工业控制中很多数据的发生可能是无效的。无效的数据控制信息，可能对生产作业系统产生副作用。把“脏数据”清洗干净，或者把“不成型”的数据成型，可以非常准确的反馈到生产设备的控制上。
- 控制数据关联匹配技术
生产设备很多控制数据由于滞后等原因，相互之间的关联可能不在一个时间轴上。只有把多设备、多控制点数据按照业务合理对接起来，让设备不同的时间点上的数据相互关联，然后判断出如何向设备发出正确的指令，才能发挥设备最优特性。
- 平台化设计思想
RIDIC system智能化系统是一个充满活动思想的控制系统。平台内提供的五大人工智能控制模型，把流程型生产企业生产环境参数的即时变化全部覆盖。这个设计思想，目前在国际上遥遥领先！阿里达摩院的企业生产人工智能研究水平目前也只是停滞在离散型生产企业层面。
系统全面采用平台化设计，全面支持所有流程行业基于DCS系统的应用，动态增加控制节点，动态增加控制模块，动态自我优化调整。
自动支持各种网络结构（以太网、总线网、星型网），自动支持各种网络通信协议。
八、系统平台特点1. 实施部署快速
采用平台化设计，使得现场部署实施极为便利简洁。施工现场无需修改任何系统代码，直接适配即可应用。
- 追求最优生产操作实践
采用人工智能模拟自动调节，其算法是基于对人工的优秀操作实践的学习，全程模仿人工进行操作控制的一种技术。并且可以针对性，自我优化操作指令。让生产系统始终处于相对最优的运行状态。
- 追求最优生产精度
本系统平台与人工操作中控DCS系统对比而言，基于人工智能的电脑自动调节手段会更加客观和精准，永远不知疲倦，不会主观臆断，因此它就像一个不知疲倦的优秀中控室操作员一样可以将每个操作步骤精确到毫秒或者秒级，操作精度达到小数点后12位。
- 追求调节手法更高效
相比常见的PID调节而言，本系统的操作能够更好的基于对生产参数变化的预判来进行工作，而不是简单意义的增减控制，其操作有效性、稳定性和正确率更高。基于系统自动预判而进行的超前调节的调节手法，可以更高效的使生产状态趋于稳定。
- 生产指令操作可逐步优化
相比神经网络模糊控制的自控系统，本系统的人工智能控制算法不仅是对自控控制目标的被动跟踪，而且还实现了对最优化人工操作手法的模拟，因此更加高效。从控制曲线来看，在本系统的算法指导下的控制参数实时曲线既有类似人工操作的较大幅度增减控制（在曲线上呈现为方波），以便于在生产环境不稳定时快速稳定工况；又能够小幅缓慢调节（在曲线上呈现为圆滑波形），以便于在生产相对稳定时精准控制逼近最终控制目标。
- 预警与报警
系统平台可以根据需要，设置不同的预警或者报警界限参数，便于中控室操作员即时的处理设备异常突发状况。状况提前预判，是流程型生产作业必须引起重视的核心。让系统平台来处理，更加有效、及时。
- 更快的适应生产工艺变化
无论什么类型的流程型企业，在其生产经营活动中，无论出于什么原因，经常会发生生产工艺的调整。RIDIC system系统平台配合工艺人员以不会超过2小时的时间完成工艺调整；以不超过24小时完成工艺的进一步优化，从而达到产线的最优稳定。
- 为ERP系统、MES系统提供丰富的接口
企业生产数据如需与ERP系统、MES系统动态对接，本平台可以提供丰富的接口模式。
同时还为企业提供所需要的生产日报、月报报表。
- 难以超越的技术应用
本系统在智能控制领域的这些特点目前在国内的同类自控系统中是独一无二的。
九、技术优势
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独一无二的人工智能AI技术路线。
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只需要有DCS系统在运行，无需设备改造，可以立即实施，见效快。
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机器学习向机器感知、机器预判升级，系统只需要15天即可达到学习6个月的效果。
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系统感知灵敏，自我进化，自我优化。无惧设备大修后带来的重新学习不良后遗症。
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系统执行有效率达到95%以上。先稳产，再高产。
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产线运行曲线平滑、逼近直线。高稳定性、高可靠性。
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满足工艺不断深化、优化的运行条件。
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最优化的解决稳产、高产、节能、降耗、减排。
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给垃圾发电生产企业打造一个基于工艺不断改进完善的操控平台，让企业顺利实施工艺改进的PDCA循环。
十、系统平台智能控制模型
RIDIC system系统平台中的智能控制模型，均是XXXX公司经过七年多的艰苦探索积累下来的，知识产权完全自我。研发初期，XXXX拿不到，也找不到有任何可参考价值的控制模型。这些智能控制模型，经过20条产线的验证，充分验证了其实用性。可以说，真正填补了国内工业智能动化控制的空白。同时，也为今后XXXX公司的发展起到了至关重要的作用。
十一、与DCS系统之间的关系
RIDIC system是构建在DCS系统之上的智能自控系统。一方面，通过OPC协议，RIDIC system向DCS系统发设备操作指令。另一方面，RIDIC system通过OPC协议，获取设备参数状态信息集合。
网络架构拓扑图
应用逻辑区分图
十二、RIDIC system的角色
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模拟了一个最优秀的中控操作工，24小时不知疲惫的工作着。
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不断的优化着产线生产环节，让产线无限接近最优化生产状态。
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让流程制造生产企业进入AI控制的新时代实现里程碑式的跨越。
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企业综合效能大幅度增长，大幅度提升企业竞争力。
十三、企业综合实力的提升
企业的管理水平、利润水平、工艺水平、环保水平、科技水平，这五大经营目标，都会因实施RIDIC system而不断的进行改善、提升。
十四、系统可靠性安全性
安全生产在任何状态都是第一而且是必须得到保证的。零风险运行，体现着RIDIC system的高可靠性。特别是针对超高温，超高电压、电流、气压等复杂工况，对于系统的可靠性要求，就会更高，必须确保零风险。高可靠性，就意味着整体系统安全性是卓越的。
同时还要确保数据安全。捕捉到每一个数据脉搏心跳，不丢失一个数据，就会直接对产线的安全产生基础保证。
真正拒绝、抵御外界的信息攻击轰炸，使得系统永远万无一失的高效率工作。
