释放发电中的数字化价值（推荐）

麦肯锡发布《释放发电中的数字化价值》（推荐）

ERR能研微讯（左）丨ERR能研君（右)

 

2019年10月，麦肯锡发布了《释放发电中的数字化价值》，在此分享给大家，欢迎转发扩散！ERR能研微讯2020年上半年情报收集产品征订开催，有需要的请联系ERR能研君微信（上方右侧二维码添加）垂询。

为了在发电过程中保持竞争力，燃气和燃煤机组需要提高燃料效率和性能。一种数字驱动的操作转化可以实现上述目标。

目前，发电领域面临前所未有的混乱局面。可再生能源越来越具有竞争性，在美国，可再生能源发电量于2019年4月第一次超过煤电。储能的成本也在下降，电动汽车保有量快速增长，分布式发电获得越来越多的动力，智能电网也快速推广，监管者重新思考他们的角色，顾客的需求越来越多。

尽管处于逆境，燃气和燃煤机组很可能在接下来的十年中仍然处于全球能源供应的核心地位，同时他们需要提高其燃料效率和性能以保持竞争力。在美国，1800座燃气机组和300座燃煤机组提供了2017年电力的3/4（720GW），接近460GW的燃气功率和260GW的燃煤功率，夏季纯容量大约1100GW）。麦肯锡的预测表明美国将仍然用接近725GW的化石燃料发电：2030年大约550GW燃气和175GW燃煤。参与这些发电容量的所有者将运营世界上效率最高的化石燃料机组。

为了达到需要的性能方面的阶梯性改变，化石燃料机组需要开始进行改变，包括数字化以及经典精益操作下的高级分析。尽管在一个似乎正处于衰落期的领域的变革中投入大量资金可能看起来令人沮丧，但是正如上面讨论的那样，很多设备将会在中长期继续工作。通过对技术条件允许下的精益操作进行目标详细的布置，比如工作流程优化，基于状态的维护，过程数字化以及灵活工作，相关设备可以提高机组效率（加热率）接近3%，把煤炭的全部投入发电成本（除去燃料）降低10%到20%，天然气的相关成本降低5%到15%，全部在保证安全的前提下完成（表1）。由技术方案支持的完整精益转化也可以释放增量收入的巨大价值。

数字化解决方案带来了广泛的效益。他们可以在多变的环境中使机组快速地增加或减少出力，通过在规模小、效率高的多功能组合中支持灵活性的应用。他们也可以帮助机组重新在整个价值链条上重构工作流程，在化石燃料机组接近退役的时候使工作人员掌握可以转化的技能。本文探索了数字化驱动的精益运营可以释放最大价值的地方，描述了一种经证明的在发电机组中应用的方法。

数字技术如何驱动发电机组的价值

数字化可以在哪些领域释放价值
通过把我们的经验应用在改革发电机组运营并在重工业领域驱动数字化变革，我们认为以下领域数字化解决方案能够取得显著影响：安全性、加热率以及效率、运维和可靠性。

安全

在一个职员和庞大、复杂的设备打交道，意外可能造成灾难性后果的领域里，安全有着无与伦比的重要性。诸如工作人员的经验以及再过去24小时中工作了多久被广泛地认为是工作伤害的诱因，但是很多其他的，不明显的因素也可能起作用。通过研究运行数据，安全记录以及从外部来源到高级统计分析的数据，操作人员可以增加其对于风险的认知，判断不恰当增加风险的因素，衡量预期影响，通过预测影响罗列相应风险以提醒制定预防计划（表2）

先进分析法如何改善健康、安全和环境

在很多伤害发生后，很多运营者转而使用根原因分析法，关注一些缓解的策略。然而，培养对于风险驱动的更好的理解可以使机组管理者把观察的结果转化成实际的预防措施，比如自动预警系统。比如，如果一个工作人员负重进入了一个高危区域，在一个很长的值班周期的后期，他可能累了，系统可以立刻给监护人发送告警。这种方法使机组在发生前更好地减少或者消除伤害。

效率和加热率提高

加热率是发电机组能效的关键。如果加热率提高了，就需要更少的燃料，节约成本，减少排放，从而改变机组在分配曲线和地区发电曲线中的位置。

这些功能通过直接向发电设备投资可以解锁并保持加热率的提高。在对十多个机组加热率情况的分析中，我们发现在同一个季节中，在同一个负荷状态下变化很大，表明不同的在相同的情况下不同的运营者可以得到不同的结果。如果加热率表现处于平均水平的运营者可以上升到顶级表现，可以把加热率提高1到2.5个百分点，每千瓦节约100~300万美元，随燃料种类，燃料成本，当前表现以及可变性的不同而变化。

然而，这些提高依靠对于机组的加热率情况的细致了解，很少有运营者具备。他们一般依靠月度平均或者年度周期的聚合数据。顶尖的从业者在一个周期内每几分钟就标记一下数据以得到更丰富的情况。在意识到这些潜力之后，行业领先的公司正把数据工具应用于能提供实时详细信息的电力动态指示。

引入数字工具以及先进的分析工具能帮助运营者理解变化的原因，判断如何对此做出反应，继而继续监控相关改进。

理解加热率变化

一台联合循环燃气机组以5秒的间隔应用1600多个变量分析了前一年的生产数据。它发现容易理解的加热率变化来源，比如说单位产出、环境温度、相对湿度以及管道燃烧室的情况只能解释观察到变化的25%（表3）。还有75%由一系列因素解释，包括冷却塔设置地点，输入燃气温度以及无功补偿设置地点。

分析降低加热率的因素。通过应用一种基于先进分析的方法，运营者观察相关因素影响加热率的能力得到显著提高，从而增加其可视度—有时候是一些违反直觉的情况—以提高加热率表现。在上文提到的联合燃气循环机组中，一个转化团队构建、清理并整合了120千兆字节的数据。数据专家和机组运营者进行迭代运算来分析数据，判断关键的控制变量，决定他们的相关重要性。最后，机组运营者应用这些情况分析出能够每年把燃料成本降低1%，节约1百万美元的操作升级。在另一个例子中，发电商通过减少汽机温差把加热率提高了1%。该发电商开始先在其集中安装感应器，监视过程变量，然后通过可以模拟温差的可视化模型整理、结构化并分析来自传感器的数据。通过根据这些分析的情况进行操作，该发电商能够优化关键操作参数，减少温差，实现能效最大化。

表3 先进的分析帮助判断提升的空间和可能提高热效率的方法

监控时移加热率提升

通过使用先进分析法，运行人员不止可以监控加热率变化，还可以在不同年之间相同或相似状态下比较结果。对于受监管的设备，这代表了一种有价值的方法来向监管者阐述做出的改进。

运行维护

在我们的经验中，发电者把很多精力都放在计划停运上了，在计划和执行每日运维为上花费的时间相对较少。这一差距可能对于机组性能产生实质性的影响。比如说，如果计划一项特别工作的计划员没能确认所有的必要部分和工具都可用，运维人员可能要浪费时间在开始工作前排查缺失的工具。相似地，如果需要哪些工具和部件都不清楚，人们可能需要浪费很多时间在仓库和计划员的办公室之间来回跑。如果这一工作还没有被恰当地安排好，运维人员可能遇到“禁止入内”这样的情况，即已经做好准备开始工作，但是需要等运营人员获得必要的许可。

另一项从这一行业衍生出来的运维方面的通病是，普遍缺乏能力。通常运维人员完成一项任务的经验不足，需要来自计划员或者高级运维人员的指导。结果，相关人员花在执行操作上的时间就很多了。

公共公司可以通过引进分析工具和数据表，给机组运维人员装备能够追寻点到点工作流程的表格，并提供能共享最好方法的平台预防这类问题。这样的实时可视化工具建立了贯穿计划、排期和执行全过程的透明度。他们使运营者可以减少甚至消除等待工具或者装备的时间，预防不能进场导致的推迟，最小化工作命令之间的非生产性等待时间。

最终，当机组团队依靠个人经验或者固定的周期决定运维工作的时间时，非计划运维可能比应该有的程度更高。相关机构可以通过在机组重要的部件上安装传感器实现实质性的提高，实现实时追踪，使从基于时间到基于状态的运维成为可能。这些传感器捕获的数据被分析以产生应用于通知预防性运维项目的信号。这些项目减少非计划运维的频率，使非必要运维最小化，节约成本。

一个燃煤发电站通过建立机器学习模型把停运时间减半，该模型基于多个现有的数据库：控制系统，企业管理，煤炭开采，轮值表，预测那些设备可能在什么时候停运。该模型成功实现提前三个月预测故障75%的成功率。机组操作人员重新修改了运维计划，开发了新的使用者界面以推进早期计划，改变其操作过程，延长设备寿命。

其他改进空间

数字化运营变革能够产生影响的领域不至于安全、效率和加热率、运维以及可靠性。

一旦设备开始进行数字化运营变革，就可以利用先进的分析法通过提高最小和最大负荷并优化爬坡率来提高机组灵活性，从而可以以时序的方式区分机组出力。相似地，设备可以通过引入传感器持续监控排放水平提高环境友好度，也应用了自动控制以调整催化剂的投放。除此之外，数字化精益管理能使设备提高停运计划和工作的管理，优化第三方花在采购和后期方面的成本，提高水处理和空气质量控制。

表4 未来发电机中能找到的一系列数字化应用

开 端数字化工具和技术不会自己创造价值。为了保证新的解决方案能够应用，并且不会因为机组运维人员不信任或者重视他们而受到搁置，解决方案需要和一线人员的情况协同制定，而不是给他们的使用造成屏障。价值的释放是从改变最基础的工作方法完成的，需要保存现存的工作流程，并设计能够方便员工使用的解决方案。根据我们关于在传统重工业进行数字化革新的经验来看，真正的革命性改变只能通过在现有的过程中创造新的工作方法来增加实际的价值实现。通过把这些方法放在特定的操作环境中和多样的人员背景下，这些努力提供了在灵活性、设计性思维和敏捷性“言行一致”的恰如其分的机会。特别地，对于发电机，我们建议在设计改革方案时始终遵循以下一系列要点：把安全性和可靠性放在第一位。确保运维模型在保证志愿和公众安全和高可靠性的基础下进行改变，不要改变已经很好地建立起来的精益求精的文化。把灵活性变成自己的。把传统的灵活性方法应用到自己的环境中。在确保安全和可靠的前提下快速测试新的想法和技术。通过短快的迭代方式工作而不是直接转到熟悉的“一滑到底”式方法。了解你的用户并让他们来主导。每个初创的想法都需要根植于如何让工作真正有效完成中。这意味着培养对于运营者、运维计划人员、买家、后勤人员和其他发电机组相关人员深入的了解。在此基础上，制定用户图解，分析痛点，并行完成所有的目标，开发并优化相应的提高。改变终端到终端的工作流程，不只是工作单元。精确的解决方案可能很有帮助，但是他们不具有革新性；每个数字化创新都需要在流程、政策和工作描述方面进行一些模拟性的改变才能达到。确保商业案例具有实际性，并可以规模化。“构建、购买或者合作”这些决定需要快速的评估和大胆承诺从而尽早测试，尽早发现问题。做好预期，准备应对不止来自最小的产品带来的影响，还有解决方案可能在那里以及如何在企业之间规模化推广。

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