张 强，郭 荣，陈荣泽，陈家颖（上海发电设备成套设计研究院有限责任公司，上海 201100）

0 引言

在发电领域，伴随着智能电厂建设的兴起，智能仪表和传感器产品成为不可或缺的电厂智能装备，而发电厂智能测量技术成为智能电厂关键技术之一[1,2]。随着发电企业数字化转型升级的不断推进，智能仪表和传感器新增需求和智能化比率在不断提升，越来越成为推动发电行业打造“数字电厂”“智能电厂”的重要支撑。

智能仪表和传感器具有精度高、自诊断、测量范围宽、通信接口多样化等优点，人机交互更加友好，维护也更方便。目前，发电领域智能仪表除了4mA～20mA等标准模拟信号传输，还带有HART、PROFIBUS、FF等现场总线通讯协议，与工业监控系统（如DCS、PLC、SCADA系统）通信，仪表不仅能够进行量值传递，还可以将仪器仪表的状态、自诊断、量程校核等信息传给工业监控系统及管理系统，从而实现对智能仪表的高效管理和智能协同。

图1 智能仪表文献年度统计（数据来源：万方）Fig.1 Annual statistics of intelligent instrument Literature(data source: WANGFANG)

由于发电行业生产过程中存在高温、高压、强磁场、高电压、高灰污、高辐照等严苛工况，也存在氨（NH3）、氢气（H2）等危险化学品，因而对安全性和可靠性要求很高。另外，发电厂各类工艺系统复杂，对仪表的要求是多样化的，这就要求智能仪表系统和产品要具备较高的设计和制造标准。

1 发展现状

数字化技术在仪表中的应用为其性能、精度和功能的改进提供了巨大的改善空间。伴随智能电厂现场总线技术的推广应用，使智能仪表的信息交换更为迅捷方便，自诊断、预测性维护等功能得以顺利实现。发电领域的仪表与传感器技术，随着现场总线、计算机、高级算法技术的发展，一些具有特定功能的智能化复杂性仪表装置，越来越在该领域占有一席之地。

从科技文献发表数量来看，中国发电用智能仪表的技术研发和创新在“十三五”期间已经进入成熟平台期。

“十三五”期间，国内发电行业部分智能仪表产品，如压力变送器、温度测量单元、液位计等，其在功能上与西方发达国家并没有太大差距。但在用于贸易结算的高精度计量仪表、高端在线分析仪表、安全仪表、非接触式仪表和多相流测量仪表等产品上，还存在一定劣势，在质量、可靠性、关键性能指标等方面仍存在短板。

2 关键技术

2.1 煤质在线测量技术

发电厂煤质在线检测主要涵盖灰分、水分、固定碳及发热量等关键指标，与一般煤质分析方法相比，解决了采制化传统方法的易人工干预、工序繁杂、结论滞后等问题，能够更及时地指导机组运行，对发电厂节能减排具有非常重要的意义。

目前，煤质无源在线检测技术主要有天然γ放射性测量法、近红外光谱分析法（NIRS）、多能X射线吸收法（MXRA）、X射线荧光法（XRF）和激光诱导击穿光谱分析法（LIBS）等[3]。

这几种检测技术，除了天然γ放射性测量法具有较大的煤种选择局限性外，其他几种均具备了工业化应用前景。近红外光谱技术的检测机理明确、易于在线实现，未来在煤质在线检测领域可能有较大的发展空间。

X射线荧光法可检测灰分和硫分，在国外已有应用案例，在国内也有相应的技术专利，但实际效果还不太确定。LIBS虽然基本被国外公司垄断，但国内也在积极研究、部署应用试点。

2.2 锅炉测温及温度场重构技术

锅炉内部的燃烧过程充满了风煤剧烈混合反应的气固两相流，温度高达1000多摄氏度，当前技术仅在个别位置实现单点温度或浓度测量，难以反应燃烧过程全貌。

采用锅炉测温及温度场重构技术，能够使电厂运行人员准确观测锅炉内部复杂的燃烧过程，例如三维温度分布、污染物生成等情况，耦合到DCS控制系统，结合Smith预估等先进的燃烧模型预测控制，实现运行优化调整，使锅炉燃烧可以持续处在最佳状态，实现发电煤耗和污染物排放双下降，保障了机组运行更安全。

目前，国内研究机构已开发了具有独立自主知识产权的声学测温系统。仪表采用声、电、信号处理上的先进技术，提供连续的、准确的、实时的、非侵入的、全自动的测量，已在燃烧优化、配煤掺烧、远程燃烧诊断等多个电厂智能化场景得到应用。但与德国新一代炉膛二维声波测温系统相比，一些指标还相对落后，需要在“十四五”期间开展攻关，以在国际上获得行业领导和优势地位。

2.3 汽轮机低压缸末级叶片叶尖定时技术（BTT）

汽轮机低压缸功率占整个机组功率的35%，低压末级的输出功率约占机组总输出功率的10%左右。因此，低压长叶片的性能稳定尤为重要。现阶段火电机组长期运行在低负荷之下，低压末级与次末级长叶片工作条件恶劣。在汽轮机检修过程中，经常发现低压末级与次末级叶片存在严重水蚀现象，低压末级与次末级长叶片是低压缸安全运行的薄弱环节。

国内外对长叶片的健康状态十分关注，运用先进的电涡流叶尖计时测试技术，监测叶片的振动性能和间隙变化，建立相应振动与间隙分析模型。将叶尖计时测试技术运用到叶片的健康监测中，为叶片运行时的健康测试建立基础。采用非接触式高频测量技术，在线监控低压末级长叶片的振动等特征信号，实时监控低压末级长叶片的健康状态。但目前为止，仍未能实现叶片健康状态在线监测的商业化系统，国内电站仪表行业和装备制造行业在“十四五”期间应重点攻关，建立完整的叶片健康状态监测系统。

2.4 发电机强磁场环境下端部振动光纤测量技术

发电机正常运行时，定子绕组端部处于不停的振动当中，振源主要为双倍频交变电磁力。由于发电机定子绕组端部类似悬臂梁的结构特点，特别是汽轮发电机定子线棒端部伸展较长，因而防止因振动过大威胁发电机的安全运行，一直是设计、制造和运行人员共同关心的问题。

发电机定子绕组端部振动测量技术，在保证发电机安全运行方面具有重要意义。反措要求对于运行和检修中发现定子绕组端部有振动超标隐患的发电机，监视振动幅值的变化是确保发电机避免突发严重事故的重要环节。端部振动监测环境存在强磁场干扰，采用光学测振的传感器可以抑制电磁干扰。目前国外已有的光学测量系统，价格非常昂贵。“十四五”期间，国内仪表行业应加强这方面的技术攻关和国产化开发，填补在高电压、强电磁干扰，以及高度爆炸性气体等恶劣电气环境下测量仪器的空白。

2.5 核电常规岛给水泵大流量高精度超声波流量测量技术

为了解决常规岛差压式流量计在主给水流量测量中存在的问题，将超声波技术应用到主给水流量测量中，是实现核电厂小幅度功率提升的核心仪表装备。全球仅Cameron公司能够供货，价格极其昂贵，每台价格数千万美元，亟待进行国产化开发。

“十四五”期间，国内电站行业可以通过主给水流量精度对于核电厂反应堆热功率计算及其不确定度影响的分析研究，跟踪国外核电厂通过提高主给水流量测量精度的方式进行核电厂小幅度功率提升的研究成果和实践经验，开展国内在建核电厂通过采用超声波流量计进行主给水流量测量以及进行小幅度功率提升项目的意义、可行性、需要开展的工作以及实施该项目潜在的收益和风险分析。研制常规岛给水泵大流量高精度超声波流量测量系统样机，并开展全实流标定，获得监管机构审核批准的安全评估报告。

2.6 燃气轮机环形燃烧室高温测压测振传感器技术

燃气轮机环形燃烧室高温测压测振传感器均安装在靠近高温物体区间[4]，且存在易爆气体的严苛环境，因此防爆、耐高温高压要求极高，价格昂贵，需要进行国产化研制。

燃气轮机环形燃烧室压力测量是对燃烧室内的压力波动进行测量，采用压电压力传感器，利用人造压电材料的压电效应，温度承受范围-70℃～520℃，高压承受能力25MPa，灵敏度为10pC/bar±5%，动态测量范围为0.00005 MPa～25MPa，频率响应区间为（2Hz～15000Hz）±5%。

燃气轮机环形燃烧室振动测量是对燃烧室的动态振动速度进行测量，采用压电速度传感器，温度承受范围-196℃～700℃，灵敏度为10pC/g±5 %，动态测量范围位0.01g～200g，频率响应区间为（3Hz～2800Hz）±5%，安装于燃烧室内缸外壁上。

3 发展趋势

智能仪表目前已不再是简单的硬件实体，而是数字化硬件、软件相互融合，高效协同工作的产物，从传统产品的高精度、高可靠性向智能化、数字化的方向去发展。除此以外，智能电厂的建设给仪表带来了新的发展趋势。

3.1 向现场总线方向发展

现场总线系统及智能化的总线变送器在新建电厂单元机组和辅助系统（车间）得到推广应用，为电厂智能化发展奠定物理基础，也为仪表行业总线技术的发展提供了机遇。

已经部分应用现场总线技术的电厂，都在深入研究总线设备的智能化功能，深入研究总线设备提供的信息，以提高电厂运行安全性和测控设备信息化管理水平。

3.2 向5G无线通讯方向发展

借助5G高速度、泛在网、低功耗、低时延等优势，将5G技术布局到发电厂仪表和传感器网络领域，让发电企业及时做出智慧决策，提高发电领域的智能化水平。

智能仪器仪表企业，必须关注5G 商用给整个行业带来的机遇。基于5G网络，国家电力投资集团有限公司已在江西光伏电站完成全国首个智慧电厂多场景、P2P业务验证[5]，打造设备间互联感知的多传感器智能系统，这是5G网络在智慧电厂应用的重要创新和突破，必将进一步加快5G仪表的商用进程。

3.3 向无线自供电方向发展

无线自供电传感器（SAW等）中的敏感器件本身是无源的，也不需要像一般的无线IC卡那样，它利用天线耦合得到所需电源，是一种真正的无源传感器。

无线自供电传感器对于现存的传统传感器来说，是一个理念和技术上的革命创新，是物联网传感技术发展的必然趋势。从长期使用看，降低了客户的平均成本，提高了安全性与使用效率，具有较难替代的特性。

美国能源部国家能源技术实验室（NETL）通过在燃煤锅炉炉管上部署SAW无源无线传感器阵列，实现吹灰智能调度和燃烧优化，指导锅炉炉管状态检修。

美国电科院（EPRI）2017年通过在汽轮发电机部署无线无源（2.4GHz，battery-free）传感器，实现扭振无线测量技术，已经在电厂投入运行示范[6]。

3.4 向高级分析方向发展

近年来，智能仪表和传感器结合边缘计算和人工智能等技术，已开始从简单的信号隔离、数据处理向知识自动化方向发展，自主化高级分析功能在智能电厂不同的场景获得成功应用。

仪表的传感器和微控制器都属于联网微型计算机。传感器将数据发送到微型计算机，然后在那里对数据进行分析。这些小型的、自主的计算机作为物联网（IOT）的边缘计算部分，成为确保智能电厂运行和控制优化的基础。

图2 炉膛SAW无源无线传感器阵列应用Fig.2 Application of saw passive wireless sensor array

图3 无线扭振测量示意图Fig.3 Schematic diagram of wireless torsional vibration measurement

4 结论与建议

电站仪表企业应抓住电厂智能化升级的机遇，推进行业产品结构调整。瞄准电站智能化仪表产业链上的“卡脖子”技术和产品，开展自主化技术攻关，满足电厂数字化智能化趋势下出现的新需求，并将其作为重要抓手和行业发展的重要商机。只有尽快发现、利用、集成各种新原理、新概念、新技术、新材料和新工艺等最新科技成果，才能设计和制造出世界一流的智能仪表。

作为智能电厂仪表的应用和使用方，发电企业应大力推广已获初步成功应用且经济效益较好的智能仪表和传感器技术，积极稳妥地安排技术集成试点，不断推动智能电厂高端仪器仪表技术落地应用。

国家应加大对仪表行业科研创新的资金投入和人才投入，为技术的创新和提升提供一个良好的环境。鼓励企业加强与国内外企业、高校、科研院所的技术合作，同时注重提高科技成果转化能力。以关键、共性技术研究和应用技术开发为核心，不断增强技术对智能仪表行业发展的推动力。