火电厂智能化建设规划 1.docx
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火电厂智能化建设规划 1.docx
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火电厂智能化建设规划1
火电厂智能化建设规划
电能在中国能源结构中占据重要地位。
中国电能占终端能源消费的比重持续升高,2017年该比重约为24.9%[1];其中火力发电量约占电力生产总量的71.0%,煤电发电量占比64.7%[2]。
随着中国不断加大电力市场改革力度,持续推动化解煤电过剩产能,大力提升终端能源消费清洁化水平[3],为实现更加安全、经济、环保的电力生产,迫切需要提升火力发电厂智能化水平,通过人工智能等新技术应用,从企业运营效能、环境友好程度等方面不断提升火电企业在能源市场的竞争力。
此外,火力发电厂的智能化建设对落实国务院提出的“互联网+”智慧能源重点行动具有重要意义[4]。
中国火力发电厂智能化建设构想始于2004年开始的数字化电厂建设。
有学者提出发电厂信息化建设应向智能化电厂方向发展,但由于技术条件的局限性,火电厂智能化建设处于初期探讨阶段[5-6]。
2015年国务院发布的《中国制造2025》行动纲领将通过创新建设制造强国作为国家战略,2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》为人工智能在各行业的发展明确了战略目标与重点任务[7-8]。
与之对应,德国于2011年提出“工业4.0”,美国政府则力推先进制造或智能制造[9]。
欧美等发达国家受电力需求增长缓慢影响,其能源行业的发展重点布局在风电和光伏发电等新能源领域。
常规火电领域的投资较少,相关的新技术研究也较少。
虽然国外缺少针对火力发电这一特殊流程工业的智能化建设的研究,但其技术发展方向仍可从智能(智慧)工厂领域研究[10]中得以展现。
国外对智能工厂的研究可大致分为2个类别:
一类是理论或技术导向型研究,如信息物理系统(cyberic-physicalsystem,CPS)[11-13]、物联网(internetofthings,IoT)[14-16]、服务互联网IoS(internetofservices)、泛在计算(ubiquitouscomputing)[17]、数字化双胞胎(digitaltwin)[18-19]等;另一类是问题导向型的研究,在智能工厂方面重点研究和实施以生产执行系统(manufactureexecutivesystem,MES)为核心的柔性制造,在发电厂则开展了故障检测与隔离、运行指导、建模与仿真等研究。
中国作为制造业大国和能源消费大国,近年来对智能工厂的研究成为热点,智能电网和智能电厂作为相对独立的研究和创新领域也非常活跃[20-24]。
智能火电厂源头可追溯到20世纪80年代的分散控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)、厂级监控信息系统(supervisoryinformationsystem,SIS)和管理信息系统(managementinformationsystem,MIS)。
DCS在发电厂普及后,1997年SIS概念提出后迅速得到业界认可,成为电厂生产管理系统的重要组成部分[25]。
DCS、SIS与MIS相融合,使中国火电厂的数字化和信息化建设进入了快车道。
自动化水平的提升、丰富的数据资源和数学工具为火电厂智能化建设奠定了坚实基础。
中国电厂智能化建设成为发电自动化领域的主要发展方向。
一方面,部分发电企业依托新机组的建设,在机组自启停(automaticplantstartup/stop,APS)、现场总线、智能控制等智能电厂相关技术的应用方面进行了积极有益的探索,尤其是三维可视化和智能安防的应用渐趋成熟;另一方面,相关标准[26]进一步明确火电厂智能化建设的概念、体系架构、技术要求和实施策略。
1火电厂智能化的定义与技术特征
1.1火电厂智能化的定义
智能电厂或智慧电厂等术语与本文所提火电厂智能化存在一定的差异,前者对应的是智能或智慧电厂的终极目标或形式,后者强调电厂的智能化建设是一个发展过程。
目前各种智能电厂的概念在一定程度上借鉴了智能工厂的定义,这些定义有的侧重于云计算、大数据、现场总线等先进信息与通信技术在发电厂的应用,有的把智能电厂的范围扩展至由多个电厂组成的发电集团,有的强调电厂从设计、建设、运行到退役全生命周期的智能化[23-24,27-29]。
本文提出的火力发电厂智能化是指火力发电厂在广泛采用现代数字信息处理和通信技术基础上,集成智能的传感与执行、控制和管理等技术,达到更安全、高效、环保运行,与智能电网及需求侧相互协调,与社会资源和环境相互融合的发展过程。
该定义具有3个重要特点:
一是把火电厂智能化定义为一个发展过程,给智能火电厂的建设留下了广阔空间;二是适度宽松的技术要求,以适应日新月异的技术进步,避免限定特定技术可能导致的负面影响;三是在技术和成效两个方面的要求较为均衡,既鼓励新技术应用,又关注智能火电厂在效率、安全和环境友好性方面的提升。
1.2火电厂智能化的技术特征
1.2.1可观测与可控制
可观测是指对电厂生产全过程和经营管理各环节进行监测和多种模式的信息感知,实现发电厂全寿命周期的信息采集与存储。
这些信息不仅包括通过各种传感器和监测仪器直接采集获取的数据,还包括需要通过软测量等方法获取的指标或数据,如锅炉和汽轮机的性能、热力系统中设备的耗差等。
存在于检修和维护记录等非结构化或半结构化数据中的关键信息也应能够被提取出来,从而用于对设备的可靠性分析。
可控制是指能够实现对全部工艺过程的控制。
控制系统的计算资源不仅可以满足常规PID和逻辑控制的需求,而且应支持基于状态空间的现代控制算法的需求,在“无人干预,少人值守”条件下,保证发电机组在生产全过程的各个工况下均处于受控状态,满足安全生产和经济环保运行要求。
同时,执行机构应具有足够的可靠性和准确度。
在设计阶段即应充分考虑无人干预条件下的可控性,最大限度减少就地手动操作。
上述2个特征是实现智能化电厂的基本技术要求。
这2个特征在现有控制系统中有所体现,例如:
采用软测量的方法辨识入炉煤的发热量、采用扩展控制器为DCS增加模型预测控制(MPC)等先进控制功能。
但是这些局部的功能远未达到一座智能化的火电厂对可观测与可控制的要求,设备可靠性和健康状况的在线监测体系也仍在研究阶段;即便机组正常运行时经常用到的磨煤机投/切过程,也需要由运行人员手动完成,不能满足“无人干预”的可控性要求。
1.2.2自适应与自寻优
自适应是指智能化的火力发电厂应能够根据环境条件、设备条件、燃料状况、市场条件等影响因素的变化,自动调整控制策略、方法、参数和管理方式,适应机组运行的各种工况以及电厂生产运营的各种条件,使电厂生产过程长期处于安全、经济、环保运行状态。
就机组运行控制层面而言,控制系统应具备3方面能力:
(1)在设备无损伤、机组发生工况恶化等功能性故障时,具有自愈能力,通过自动调整将机组恢复到故障前的稳定状态;
(2)对设备故障具有自约束能力,在将故障设备隔离的同时,根据受约束的最大稳定边界,通过自动调整将机组过渡到一个新的稳定工况;(3)在机组运行工况变化时,控制系统能够自动选用最佳控制参数,使各自动调节回路的动态特性与稳态特性达到最优或次优。
自寻优是指智能化的火力发电厂可以充分挖掘生产控制系统和管理信息系统中的数据资源,识别发电厂生产和经营中关键指标的关联性和内在逻辑,获取运营火力发电厂的有效知识,根据获取的知识,通过适当的寻优算法,在对机组运行效能、电厂经营管理、外部监管与市场等信息进行自动分析处理的基础上,对机组运行方式、电力交易行为等持续自动优化,提高发电厂安全、经济、环保运行水平。
自寻优的关键在于自动对以数学模型为主要形态的知识的准确获取,并利用其作用于生产和经营过程,以达到资源的高效利用和对需求与环境的快速反应。
美国提出的智能制造所关注的就是这项技术特征。
在这2个技术特征中,前者是一种被动响应机制,以保证机组安全稳定为主要目标;后者则是一种主动干预机制,以追求节能提效为主要目标。
现有火电厂的控制系统局部实现了“自适应”的要求,例如机组RB(runback)功能和FCB(fastcutback)功能就是自适应中所要求的在设备故障时自约束能力的体现,但是目前的控制系统很少设计功能性故障时的自愈控制逻辑。
现有控制系统对于变工况一般采用PID参数随负荷等信号自动调整的简易自适应功能,但是火电机组中有许多被控对象在长周期上属于时变系统,而这些预置的参数组不能根据被控对象特性的变化而自主调整,往往需要定期进行人工优化整定,并未达到智能化所要求的无人干预情况下的自适应能力。
关于“自寻优”能力,目前的火电机组控制系统都不具备这项技术特征。
1.2.3互动性与安全性
互动性包括以下两方面内容:
(1)设备与设备互动(machinetomachine,M2M)[30-31]。
在智能化火力发电厂内部,装置与装置、装置与系统、系统与系统之间能够进行高效的信息交互与协作。
在发电厂与外部的智能电网、电力市场、电力大客户等之间也能够实现信息交互和共享,通过分析和预测电能需求状况,合理规划生产和管理过程,促进安全、经济、环保的电能生产。
(2)人与设备互动(humantomachine,H2M)。
智能化的火力发电厂应具备高效的人机互动能力,应支持丰富的信息展示与发布功能,使运行和管理人员能够准确、及时地获取与理解需关注的信息。
同时,火力发电厂的控制与管理系统应准确、及时地理解与执行管理人员以多种方式发出的指令。
在信息安全方面,按照国家有关监管办法,发电厂通信网络应该满足“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的要求。
通信网络是火力发电厂的神经系统,在当前严峻的工控信息安全形势下,智能化的控制与信息系统还应具备在线监测与主动防御网络攻击的能力[32],这方面的研究是目前工控安防领域的热点,并未达到成熟阶段。
互动性与安全性存在一定程度的矛盾,为了保证网络安全所采取的措施,会在不同程度上约束信息交互的开发和效率,这两者之间需要达到某种平衡状态,可以根据实际情况,为其中一项要求设置底线(安全性),在此基础上最大程度追求另一项的性能(互动性)。
2火电厂智能化建设的体系架构
按照信息物理系统(CPS)架构,一座智能化的火力发电厂由2部分构成:
(1)锅炉、汽轮机、发电机所构成的物理系统,它们相互协作完成能量的流动,实现从储存在燃料中的化学能到热能到动能,再到电能的3次能量转换及能量传递;
(2)由控制和信息系统作为载体,反映能量转换和传递过程的虚拟化的信息流。
二者相互影响和融合,共同构成CPS。
智能化火力发电厂功能架构如图1所示。
图1智能化火力发电厂功能架构
Fig.1Functionalarchitectureofintelligentthermalpowerplant
在图1所示的功能架构中,黑色粗线所示的矩形框内代表发电厂的物理边界,但是信息与通信技术的发展,使发电厂的虚拟边界,也就是信息域的边界可以超出其物理边界,所以有了边框以外的内容。
目前,常见的智能电厂体系设计采用智能设备层、控制层、生产或综合管理层、区域公司或集团管理4层架构[29-30]。
这种设计形式重点关注机组的运行管理,对于检修维护在发电厂生产运营中的作用有所弱化。
同时,没有体现出运行管理和检修维护在发电厂内具有同等重要性。
运行管理的核心任务是通过运行方式优化、合理的发电计划等手段使机组以最高效率发电,在某种程度上可以理解为使机组供电煤耗最低;检修维护则是通过预防性检修、日常检测与维护等手段使机组及各部件保持在最佳健康水平,在一定程度上可以理解为用最少的维护成本使机组达到最佳的效能和可靠性。
另外,任何一座发电厂都需要具备与外部的接口,是电厂与电网、所属发电集团、政府监管机构的联系界面。
综上所述,一座火力发电厂的智能化系统应由生产运营管控(主要对应于生产运行)、技术支撑(主要对应于检修维护)和外部接口3大部分构成。
2.1生产运营管控体系
管控体系作为火力发电厂智能化的核心,主要包括3个层级:
智能设备层、智能控制层和智能管理层。
(1)智能设备层。
智能化电厂的智能设备层不仅指智能变送器和智能执行机构,更应关注配备有控制装置的独立设备或系统,这些控制装置和其宿主设备共同构成一个智能设备。
例如:
一个带有控制器的空气压缩机、给煤机或润滑油站,甚至一个配备独立MEH控制器的汽动给水泵也可看作智能设备。
如果把软件工程中常用的面向对象概念引入控制系统中,每个能够完成特定功能的独立设备或系统都宜配备一个智能控制器,与该宿主设备紧密相关的顺序控制、保护和自动控制逻辑都可以在这个控制器中实现。
整个系统对外部来说如同一个黑盒子,通过简单的网络接口和标准的通信协议,与其他设备或系统交换少量必要的信息就可以相互协作,而不必把全部控制需求都上交给DCS完成。
这种功能实现方式更符合物联网的概念。
(2)智能控制层。
智能控制层对火力发电厂的生产及辅助装置实施控制、优化和诊断。
该层实现对生产及辅助装置的数据集中处理、控制信号计算和产生,具备机组级的自适应和自寻优功能。
在当前发电厂的控制系统架构中,DCS与智能控制层的功能高度重叠。
目前,DCS不仅在功能架构上处于智能设备之上,在网络拓扑结构中也处于现场设备之上,但是IoT更类似于互联网。
以互联网为例,Google公司由众多服务器构成的巨大计算资源相对于人们手中的一部手机,在互联网的拓扑结构上都只是由一个(或多个)IP地址所代表的节点。
从IoS的角度来看,这一问题更为突出,一台智能装置(如变送器或执行机构)主要提供监控现场设备的功能,而DCS控制器提供的是完成特定逻辑计算的功能,一台支持基金会现场总线协议(foundationfieldbus)的变送器或执行机构也可以提供逻辑计算功能,它们可以共同构成IoS。
通过信息交互协作完成对生产过程的监控,有些协作功能的实现甚至不需要DCS的参与。
因此,随着现场总线、泛在计算、IoT和IoS技术的发展,以DCS为核心的智能控制层是否需要进行重大变革,是一个值得关注的问题。
智能控制层要实现自适应与自寻优的技术要求,它也是实现“无人干预,少人值守”目标的核心所在。
其中,自寻优功能不仅包括过程控制层面的自主性能优化,还包括生产流程的自主优化。
生产流程优化在智能工厂中属于MES的功能,MES通常接收ERP(企业资源管理系统)发出的生产计划,通过寻优给出最佳运行方式,从而指挥DCS按其要求工作。
在火电厂信息系统架构中与MES相应的是SIS,但是SIS并未实现MES的核心功能——流程优化。
根据发电厂生产工艺的特殊性和功能架构扁平化的发展趋势,过程控制与流程优化将会深度融合,SIS的功能将被新的管控一体化平台所取代,而该平台会覆盖部分DCS的功能,甚至在一定程度上取代DCS,成为后DCS时代的控制核心。
这种发展趋势已在SIEMENS的智能工厂实践中得到了充分体现。
(3)智能管理层。
智能管理层协调管控各生产与管理子系统,实现生产运行优化、经营决策支撑和安全防护管理。
目前的管理层由MIS、ERP、SIS等组成。
之所以形成这种功能系统的划分,是因为以往信息化建设是以应用功能为核心,从而形成了信息孤岛、功能交叉重复、体系架构不统一、功能严重依赖于特定的计算/存储资源等诸多问题。
未来的智能管理层是一个一体化的平台,它是以包括数据信息、存储空间、计算能力等资源的充分和高效共享为关键技术特征。
功能应用由一系列颗粒度划分合理的服务或微服务通过“搭积木”的方式实现,具备高度的灵活性、开放性和可扩展能力。
智能管理层将以实现商业智能(businessintelligence,BI)为核心要求。
根据燃料成本走势预测、发电成本与利润实时测算等产生的信息,通过科学的规划算法形成燃料采购计划、中长期发电计划、电量实时交易竞争策略等运营决策。
除厂级负荷优化调度等部分生产管控功能外,智能管理层很难有统一的功能清单。
各发电集团或发电公司的管理模式有较大区别,不同发电集团下属的发电厂承担的运营职责也不尽相同,因此,智能管理层的功能设计应根据各厂的具体需求而定。
由于管理是最易发生变化的领域,智能管理层在体系架构的设计方面应采取较为灵活的功能可配置方案,例如面向服务的架构。
2.2技术支撑体系
生产管控体系的主要任务是提升发电机组的运行效率,服务于生产发电;技术支撑体系的重点是提升设备的健康状况,服务于设备维护。
因此,技术支撑体系包括由发电企业自身完成本地技术支撑(日常维护、点检等)和外部组织完成的远程技术服务(远程试验和诊断)。
随着云计算和网络通信技术的快速发展,采用远程云端集中运维服务在技术支撑体系所占比重和重要性将迅速提升,驱动这种变化的主要原因如下。
(1)成本因素。
对格式化的日常运行数据和非格式化的大量检修维护记录进行数据的存储、清洗、挖掘和分析应用,以实现性能分析和故障诊断等功能,需要庞大的计算资源和存储资源;同时,维护这一复杂信息系统也需要具有较高技能的IT专业人才。
对于单个发电企业而言,独立承担上述计算资源及人力资源的成本过于昂贵。
更好的选择是用较为低廉的价格从外部购买计算服务,或者由集团公司统一建设集中运维中心,利用云计算、大数据分析技术实现数据、技术、人力资源的共享。
(2)技术因素。
准确的性能计算和故障诊断技术难度高,近年来的发展趋势是采用大数据、人工智能等新技术与传统的机理模型、故障树等技术相结合,以期大幅提升性能计算和故障诊断的准确度与效率。
要利用深度学习等方法建立有效的状态评估和故障预警模型,需要足够数量的训练样本。
各发电企业运行维护水平的提升,使得单一发电厂甚至单一发电集团很难拥有数量满足要求的失效模型,用以训练神经元网络。
只有集团层面或者跨集团的数据中心,或者拥有大量运行数据并具备数据分析能力的设备供应商才能提供上述服务。
2.3外部接口
完整的智能化电力系统是由智能化的发电厂、智能化的电网和智能化的电力用户共同组成,在更加宏观的层面,发电厂是社会与环境的有机组成部分。
发电厂要做到与电网和需求侧相互协调,与环境融合共生,需要安全和开放的信息接口,使其友好地融入未来的绿色智慧城市系统。
火力发电厂在智能化建设中至少应提供以下3类外部接口。
(1)集团化管理。
虽然不同发电集团对其下属发电厂的运营管理模式不同,但是智能化火力发电厂与集团之间的信息交互主要包括经营管理信息和生产运行信息。
目前,前者是双向的,后者则多为单向,即发电厂向集团实时报送机组运行数据。
随着虚拟电厂技术的发展,在保证电网安全的前提下,由发电集团适度调度其下属各发电厂的负荷分配存在一定的可能性;另外,发电集团向电厂提供同类型机组的运行和故障信息,建立标杆指标,也可以帮助发电厂优化运行方式,提升机组效能和安全性。
(2)智能电网调度。
能源结构的变化促使火力发电厂在电网中作用逐步发生变化。
风电、光伏等间歇性能源和电力需求峰谷差的增大,促使火电厂承担更多电网支撑服务功能,例如满足调峰需求、维持网频稳定等。
为适应上述变化,智能化的电网和电厂需要更深层次的相互协作。
虽然目前电网可以通过监测考核等手段要求发电厂提升AGC、AVC、一次调频等性能,但这些方法多为管理措施,而且把每台火电机组当作性能等同的电源点来对待,这与实际情况是不符的。
因此,智能电网需要掌握更多发电机组的性能状况,例如机组负荷快速响应能力、短期负荷调节能力等,把每台机组的这些动态性能指标引入AGC算法中,能够更有效地挖掘火力发电机组的灵活性潜力,提升电网调控水平。
(3)监管与运营。
随着“两个替代”的推进,能源生产会进一步向发电厂集中,政府对火力发电厂的污染物排放监控力度将进一步加大,监管接口承担的重要性也将日益加强。
为利用市场规则实现电力资源的高效合理配置,中国在逐步放开售电市场,加大电力交易的改革力度,计划电量和交易电量的此消彼长是必然趋势。
一个发电企业如何增强竞争力,在市场博弈中获取更多利益,不仅要依靠智能化建设提升机组运行效率,还需要从电力交易市场和燃料交易市场获取更多供求信息,利用商业智能提高经营决策的正确性和效率,控制运营风险。
因此,智能化的火力发电厂需要提供接口与上、下游两个市场,以及大客户与主要燃料供应商实时交互商业信息。
3火电厂智能化建设技术路线
3.1规划与设计
火电厂智能化建设的规划与设计是电站建设的基础,应做到最大范围与程度的适应性与安全性,在基础设计、网络架构和设备选型等方面尽可能采用数字化、网络化、智能化的理念。
在基础设计方面,应整体考虑层级功能与层间信息交互,实现全厂设备的全寿命周期(设计、制造、建设、运行、检修维护、退役)智能管理,消除信息孤岛,设计资料统一采用数字化移交方式。
在网络架构方面,应能够按照实时性要求控制流量,满足生产管理需要。
在设备选型方面,应优先选择具有状态自评估、故障自诊断、自愈性、自适应、信息可视化等功能的设备,优先选择具备标准化接口,易于升级扩展的设备等。
3.2安装与调试
开展智能化建设工作的火电厂,其安装与调试质量的好坏直接影响投产后的运行效率与检修维护成本。
在设备安装方面,设备与安装过程的图纸、说明书、文档、记录等资料,应采用数字化方式管理,利用智能化管理系统,实现各施工单位之间的统筹协调管理。
在设备调试方面,应实施智能设备的互操作特性测试,实施不同系统间和不同工况下的协同特性测试。
在投产验收方面,应全面验收网络系统、通信系统、智能设备、智能装置及一体化平台,检查设备配置和技术文件,确认设计、安装、操作、维护和试验文档的完整性,检查验收过程中的缺陷和问题,满足问题处理和系统完善的要求等。
3.3运行与检修
机组的投产运行是对安装调试的整体检验,也需要根据机组情况制定和开展相应的检修计划。
除采用现场检验外,对难以进行现场检验的设备或系统,可采用实验室检验,对无需进入现场的检验测试项目,可通过远程操作进行检验,检验测试应涵盖全部主设备和部分关键辅助设备系统。
系统或设备的自诊断与自愈功能在运行与检修中占有重要地位。
实现上述功能首先对设备、系统、机组进行科学的层级划分和颗粒度规划,然后分别设计科学的接口与内部逻辑,实现模块功能的高度封装。
例如:
一台磨煤机的保护、连锁、顺控和自动等功能应封装在一个智能模块内,对外展现的接口简洁清晰,同时通过信息融合等技术使内部功能具有高容错性。
尽可能采用根据多路信息进行综合辨识的状态智能识别等自诊断技术,最大限度减少采用单一信号来源的保护或连锁功能,从而防止故障跨层级穿越导致故障扩大。
在准确判断设备状态的基础上,通过完善连锁逻辑即可实现功能性故障的自愈功能。
控制优化是当前火电厂智能化建设中的另一个关键问题。
虽然大部分以单回路为主的自动控制系统采用PID控制已经可以满足性能要求,但是例如协调控制、汽温控制、给水控制等复杂系统的优化控制仍是研究热点。
近年来,以MPC为主的多种先进控制算法在实际应用中取得了良好效果,但由于被控对象的时变特性导致这些算法的控制性能会逐渐劣化,采用深度神经网络的学习能力和自寻优能力解决上述问题将是今后一段时期的重点发展方向。
3.4评估与评价
在电站经过一段时间的运行后,可以对智能火电厂进行评估与评价,以检验电站从规划设计到运行的智能化水平。
可采用功能验证、性能测试、专家评审等多种方式,重点针对信息化、智能化相关技术在火力发电厂设备层、控制层、管理层的应用范围、应用深度,以及上述技术的应用对发电厂安全、经济、环保运营水平提升的成效进行评估。
生产管控体系中的智能设备层,因其控制装置的封闭性,宜采用黑盒测试或灰盒测试的方式验证其智能化功能;生产管控体系的其他层级与技术支撑体系宜采用灰盒测试或白盒测试。
测评人员应设计专用的测试程序或逻辑实现功能的自动测试与评估,减少人工检测。
评价火电厂智能化水平应重点考察以下2项指标:
(1)电厂的运营效能,主要包括中短期赢利能力、长期投资收益、环境友好水平等;
(2)人工干预程度,主要指人员在运行、维护与经营决策过程中的作用范围与影响深度。
3.5发电厂智能化建设注意事项
在发电厂智能化建设的过程中,需要关注以下几方面因素之间的关系。
(1)在技术与成效方面,火力发电厂的智能化建设应
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