汽輪機(jī)組能耗指標(biāo)在線評(píng)估技術(shù)
汽輪機(jī)組運(yùn)行能耗數(shù)據(jù)信息既是發(fā)電企業(yè)開展精細(xì)化管理和節(jié)能降耗工作的基石,也是電網(wǎng)企業(yè)實(shí)行節(jié)能發(fā)電調(diào)度模式的重要基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。同時(shí),國(guó)家對(duì)電力行業(yè)節(jié)能減排監(jiān)管的重視程度也越來越高,先后出臺(tái)多項(xiàng)文件加強(qiáng)對(duì)機(jī)組能耗指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)管。因此,汽輪機(jī)組能耗指標(biāo)在線評(píng)估技術(shù)是近年來的研究熱點(diǎn)之一。
問題提出:受電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)度、煤質(zhì)及其他邊界參數(shù)波動(dòng)等因素影響,實(shí)時(shí)采集的汽輪機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)中不可避免的混雜著大量非穩(wěn)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù),而能耗指標(biāo)計(jì)算模型一般針對(duì)設(shè)備在一個(gè)穩(wěn)定的連續(xù)運(yùn)行區(qū)間而言,對(duì)主要運(yùn)行參數(shù)的波動(dòng)及持續(xù)時(shí)間都有一定要求。嚴(yán)格意義上說,計(jì)算結(jié)果只有在系統(tǒng)處在穩(wěn)態(tài)運(yùn)行下才有意義,這給機(jī)組能耗指標(biāo)的在線評(píng)估帶來了困難。
推薦方法:汽輪機(jī)組能耗指標(biāo)的暫態(tài)過程性能計(jì)算模型研究尚不成熟,目前還得依靠傳統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能計(jì)算模型,這就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從機(jī)組海量的運(yùn)行數(shù)據(jù)信息中找到穩(wěn)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)用于在線評(píng)估。推薦采用有序聚類法從實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取符合模型建模條件的數(shù)據(jù)信息。有序聚類法又稱群分析,它是研究樣品或指標(biāo)分類問題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,同時(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要算法,其核心是構(gòu)造條件距離矩陣。對(duì)于給定數(shù)據(jù)樣本{X1,X2,…,Xn},其中n為樣本內(nèi)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),不調(diào)換樣品原有次序存在2n-1種可能的分割方法。在所有分割方法中,有一種使得各段段內(nèi)差異最小、段與段之間的差異最大,滿足這一條件的即為最優(yōu)分割結(jié)果。
應(yīng)用示例:以某電廠能耗在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所存儲(chǔ)的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)為例,提取符合相關(guān)參數(shù)穩(wěn)定要求的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)間段。給定數(shù)據(jù)檢索時(shí)間為某天0:00-24:00,系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)間隔5 min,樣本曲線如圖1所示。
圖1 給定檢索時(shí)間內(nèi)機(jī)組功率曲線
采用有序聚類法,計(jì)算得到給定檢索時(shí)間段內(nèi)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)間段為00:40-02:05、02:10-04:35、04:40-05:50、14:50-15:55和22:05-23:15,即在上述時(shí)間段內(nèi)的能耗指標(biāo)在線評(píng)估結(jié)果有效,對(duì)時(shí)間段內(nèi)運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)均值處理后帶入能耗指標(biāo)計(jì)算模型,即可獲得機(jī)組能耗指標(biāo)信息。
建議:有序聚類法較為成熟,但算法本身涉及遞推,使得當(dāng)分段數(shù)較多的情況下計(jì)算量迅速增大。而汽輪機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)量較大,在理論上存在2n-1種可能的分段數(shù)中尋找最優(yōu)分段數(shù)所消耗的計(jì)算資源巨大。因此需要進(jìn)一步對(duì)這一算法進(jìn)行改進(jìn),盡可能提高其運(yùn)算效率,以更好地適應(yīng)汽輪機(jī)組能耗指標(biāo)在線評(píng)估的工程實(shí)際需求。
撰稿:
國(guó)網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院郭江龍