聶椿明， 安留明， 徐 鋼， 陳 衡， 李 季

(華北電力大學(xué) 能源動力與機(jī)械工程學(xué)院，北京 102206)

據(jù)中電聯(lián)發(fā)布的2019—2020年度全國電力供需形勢分析預(yù)測報告統(tǒng)計(jì)，2019年全年全社會用電量達(dá)到7.23×1012kW·h，比2018年全年增長了4.5%，全國人均用電量達(dá)到5 161 kW·h，人均生活用電量732 kW·h。截至2019年年底，全國發(fā)電裝機(jī)容量突破2×109kW，火電裝機(jī)容量達(dá)1.19×109kW，其中水電、核電、風(fēng)電和太陽能發(fā)電量快速增長，分別增長5.7%、18.2%、10.9%和26.5%，從以上數(shù)據(jù)可以看出我國用電需求正在不斷增加，且在未來一段時間內(nèi)，火電仍將占據(jù)發(fā)電行業(yè)的支柱地位[1-2]。

由于我國水資源較缺乏，人均水資源在全世界排名第122位，且淡水分布不均，因此我國裝機(jī)容量受到限制。火電廠直接空冷技術(shù)提供了可行的解決方案，這對于我國富煤缺水的“三北”地區(qū)具有重要意義[3]。隨著近年來節(jié)能理念及可持續(xù)發(fā)展理念的不斷發(fā)展，給電廠的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性提出了更高的要求，優(yōu)化背壓研究顯得尤為重要[4]。

近年來，由于大數(shù)據(jù)方法的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)價值的利用已經(jīng)成為判斷企業(yè)實(shí)力的一個重要因素，也成為未來各個行業(yè)的發(fā)展方向[5]。傳統(tǒng)火電廠直接空冷機(jī)組通過現(xiàn)場熱力實(shí)驗(yàn)得出的背壓控制曲線來控制機(jī)組對應(yīng)負(fù)荷下的設(shè)計(jì)背壓值，從而調(diào)控指導(dǎo)機(jī)組運(yùn)行。近年來，國外學(xué)者結(jié)合數(shù)值分析方法[6-7]進(jìn)行空冷機(jī)組背壓優(yōu)化，也有學(xué)者運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法[8]進(jìn)行空冷機(jī)組冷端優(yōu)化?；谶@些背壓優(yōu)化研究，筆者提出基于最佳數(shù)據(jù)庫的背壓實(shí)時優(yōu)化方法，可以更加有效地吸收歷史數(shù)據(jù)中有效果的運(yùn)行工況點(diǎn)，從數(shù)據(jù)上優(yōu)化了最佳背壓尋找邏輯，使得最佳背壓更符合提高機(jī)組凈發(fā)電功率的要求，對模型訓(xùn)練也有一定程度的優(yōu)化。

1 研究方法

1.1 案例

選取河北某2×600 MW超臨界直接空冷燃煤機(jī)組為研究對象，其空冷系統(tǒng)由56臺風(fēng)機(jī)組成，40臺順流凝汽器風(fēng)機(jī)，16臺逆流凝汽器風(fēng)機(jī)，風(fēng)機(jī)葉片為寬葉低噪型，每臺風(fēng)機(jī)葉片數(shù)量為6個，風(fēng)機(jī)直徑為9.754 m，額定轉(zhuǎn)速為73 r/min，額定風(fēng)量為573 m3/s?？绽錂C(jī)組的換熱管束由單排翅片管組成，翅片管材料為碳鋼/鋁翅片，翅化比(散熱面積/迎風(fēng)面積)為123，總散熱面積為1 423 460 m2。

1.2 最佳背壓分析方法

在機(jī)組運(yùn)行過程中，降低機(jī)組背壓可以使汽輪機(jī)的理論比焓降增大，從而增加汽輪機(jī)出功，提高其循環(huán)效率。然而想要增大機(jī)組出功，不論是從安全角度、設(shè)計(jì)角度還是從運(yùn)行角度都不是簡單地降低背壓能夠?qū)崿F(xiàn)的。在空冷機(jī)組運(yùn)行過程中，降低機(jī)組背壓主要依靠增大風(fēng)機(jī)群耗功，然而風(fēng)機(jī)群耗功在廠用電中的占比較高，盲目增大風(fēng)機(jī)群耗功可能會使得降低背壓所多發(fā)的電少于增大風(fēng)機(jī)群耗功所消耗的電，得不償失。而理論最佳背壓[9]即為當(dāng)其他因素保持不變時，降低背壓導(dǎo)致的機(jī)組電功率增量ΔPel減去降低背壓時風(fēng)機(jī)群耗功增量ΔPp的值達(dá)到最大時的背壓值[10-11]，即

max ΔP=max(ΔPel-ΔPp)

(1)

式中：ΔP為機(jī)組凈發(fā)電功率增量。

而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]所采用的最佳背壓邏輯為建立背壓與機(jī)組凈發(fā)電功率ΔP之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，其中風(fēng)機(jī)耗功的計(jì)算公式為：

(2)

式中：U為風(fēng)機(jī)電壓；I為風(fēng)機(jī)總電流；φ為風(fēng)機(jī)額定相位角。

針對目標(biāo)數(shù)據(jù)集建立由歷史最佳數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練所得預(yù)測模型，用于對背壓進(jìn)行預(yù)測優(yōu)化；評估模型數(shù)據(jù)盡量保證數(shù)據(jù)完整性以及評估的真實(shí)性，用于對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行評估。

歷史最佳數(shù)據(jù)庫是通過對歷史數(shù)據(jù)運(yùn)行工況較好的點(diǎn)進(jìn)行篩選，選出運(yùn)行工況類似的較好點(diǎn)進(jìn)行平均值選取。具體篩選方法是通過篩選相同負(fù)荷及環(huán)境溫度下的工況點(diǎn)中凈發(fā)電功率較大的前30%的點(diǎn)作為最佳數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。由于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中負(fù)荷與環(huán)境溫度測點(diǎn)數(shù)據(jù)沒有精準(zhǔn)的整數(shù)，所以設(shè)置負(fù)荷與環(huán)境溫度偏置范圍可以將近似的運(yùn)行工況點(diǎn)集中在1個集合，方便在其中進(jìn)行最佳數(shù)據(jù)庫的篩選。負(fù)荷間隔1 MW，環(huán)境溫度間隔1 K，負(fù)荷篩選偏置范圍為0.5 MW，環(huán)境溫度篩選偏置范圍為0.5 K。數(shù)據(jù)篩選過后的數(shù)據(jù)集就成為歷史最佳數(shù)據(jù)庫，為之后的預(yù)測模型提供運(yùn)行工況較好的建模數(shù)據(jù)。

具體的背壓優(yōu)化思路為：首先基于歷史實(shí)際背壓生成1個背壓范圍，考慮到現(xiàn)場的背壓最大偏置為±2 kPa，所以將背壓偏置設(shè)置為±2 kPa，背壓間隔取0.01 kPa，其他數(shù)據(jù)不變。將邊界條件與背壓序列一同代入預(yù)測模型中，得到背壓范圍內(nèi)的一系列機(jī)組凈發(fā)電功率，將其與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率進(jìn)行比較，最大機(jī)組凈發(fā)電功率對應(yīng)的背壓值即認(rèn)為是最佳背壓，當(dāng)最大機(jī)組凈發(fā)電功率是實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率時，實(shí)際背壓即為最佳背壓。將最佳背壓序列經(jīng)高斯平滑之后代入評估模型中進(jìn)行評估，得到的機(jī)組凈發(fā)電功率為優(yōu)化后機(jī)組凈發(fā)電功率，與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率比較即可得到節(jié)電量。圖1為歷史實(shí)際數(shù)據(jù)的某點(diǎn)最佳背壓分布?？梢钥闯觯诖藢?shí)時運(yùn)行工況下背壓在10 kPa左右時，機(jī)組凈發(fā)電功率達(dá)到最大值，對應(yīng)的背壓即為此運(yùn)行工況下的最佳背壓。

圖1 某實(shí)際工況最佳背壓Fig.1 The optimal back pressure in an actual condition

最佳背壓思路邏輯導(dǎo)圖見圖2。圖中NAN值含義為Not a Number，即為壞值，需要在處理數(shù)據(jù)過程中篩除。

圖2 最佳背壓優(yōu)化思路流程圖Fig.2 Flow chart of optimal back pressure optimization

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為BP(Error Back Propagation Training)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]，用來實(shí)現(xiàn)對歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的建模和擬合。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)函數(shù)、激勵函數(shù)、隱藏層層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)等調(diào)節(jié)參數(shù)均會對模型的精度以及最后的預(yù)測效果產(chǎn)生影響，但在建模過程中更為重要的是數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)在于不需要確定輸入輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，它通過不斷地訓(xùn)練和逼近某種學(xué)習(xí)規(guī)則，從而在數(shù)據(jù)輸入之后通過訓(xùn)練得到的規(guī)則得出輸出值；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為前向傳播和誤差反向傳播2個過程。計(jì)算誤差時正向進(jìn)行，反向調(diào)整權(quán)值和閾值，通過調(diào)整輸入節(jié)點(diǎn)與隱藏層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值以及隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和閾值，使誤差沿梯度方向下降。經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，當(dāng)誤差最小時，確定各層對應(yīng)的權(quán)值和閾值，并停止訓(xùn)練[14]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理示意圖Fig.3 BP neural network schematic diagram

2 數(shù)據(jù)觀察及預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)觀察

首先從電廠分布式控制系統(tǒng)(DCS)中提取出機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔為30 s。2018年全年數(shù)據(jù)有1 051 200組。結(jié)合其他文獻(xiàn)中分析的背壓影響因素以及DCS情況，能夠讀取的測點(diǎn)參數(shù)主要有機(jī)組負(fù)荷、背壓、環(huán)境溫度、環(huán)境風(fēng)速、環(huán)境風(fēng)向、主蒸汽參數(shù)、凝結(jié)水溫、凝結(jié)水質(zhì)量流量、風(fēng)機(jī)電流、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和風(fēng)機(jī)軸溫等。對2018年全年運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，以2018年全年機(jī)組負(fù)荷、背壓和環(huán)境溫度曲線圖(圖4)為例，可以看出機(jī)組負(fù)荷和背壓在6月底及9月底有對應(yīng)關(guān)系，全年環(huán)境溫度在-10～40 ℃。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由2018年全年機(jī)組負(fù)荷和背壓曲線可知，機(jī)組有2次停機(jī)，一次發(fā)生在6月底，一次發(fā)生在9月底。機(jī)組負(fù)荷與背壓能夠相互對應(yīng)，所以為了方便觀察運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及規(guī)律，需要將停機(jī)工況的數(shù)據(jù)篩除，從現(xiàn)場DCS中取出的數(shù)據(jù)不僅包含停機(jī)工況的數(shù)據(jù)，還會有很多無法讀取數(shù)值的NAN值，因此需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩除。此外，由于數(shù)據(jù)之間會有數(shù)量級的差異，為了避免大數(shù)吞小數(shù)的情況，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)按比例映射到[-1 1][15]。篩除停機(jī)工況和NAN值之后的2018年全年數(shù)據(jù)有934 269組。處理后的2018年全年主蒸汽質(zhì)量流量及2018年全年風(fēng)機(jī)群耗功如圖5所示。

最后對機(jī)組參數(shù)、風(fēng)機(jī)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及其范圍進(jìn)行整理和分類，結(jié)果見表1。

(a) 2018年機(jī)組負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)(b) 2018年背壓運(yùn)行數(shù)據(jù)(c) 2018年環(huán)境溫度數(shù)據(jù)圖4 2018年全年數(shù)據(jù)時序圖Fig.4 The whole year data sequence chart in 2018

表1 機(jī)組各測點(diǎn)運(yùn)行參數(shù)范圍

2.3 相關(guān)度分析

在空冷機(jī)組實(shí)際運(yùn)行過程中，背壓是機(jī)組經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行的關(guān)鍵調(diào)控參數(shù)，不論是對機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性還是安全性進(jìn)行評估，都需要了解影響背壓的因素，空冷系統(tǒng)直接與外界環(huán)境接觸，受環(huán)境影響較大，且全年背壓范圍變化較大，冬季還需要考慮安全性問題，所以理論上環(huán)境溫度、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、主蒸汽質(zhì)量流量、環(huán)境風(fēng)速和環(huán)境風(fēng)向等因素均可能會對機(jī)組背壓造成影響[16]。觀察其他歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)可以得到如下規(guī)律：夏季溫度較高時，背壓、風(fēng)機(jī)耗功和風(fēng)機(jī)軸溫等參數(shù)較高，冬季溫度較低時這些參數(shù)則較低。理論上的背壓影響因素如圖6所示。

圖6 理論背壓影響因素Fig.6 Theoretical influencing factors of back pressure

利用皮爾遜相關(guān)度系數(shù)[17]計(jì)算各影響因素與背壓的相關(guān)度情況，皮爾遜相關(guān)度系數(shù)計(jì)算公式如下：

(3)

計(jì)算之前限定機(jī)組負(fù)荷和環(huán)境溫度，以便合理地對各主要因素與背壓的相關(guān)度進(jìn)行分析，柱狀圖分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 各因素與背壓的皮爾遜相關(guān)度系數(shù)Fig.7 Pearson correlation coefficient diagram betweenvarious factors and back pressure

由圖7可以看出，限定邊界條件后環(huán)境參數(shù)和風(fēng)機(jī)參數(shù)與背壓的相關(guān)度系數(shù)在0.5左右，機(jī)組負(fù)荷和主蒸汽參數(shù)與背壓的相關(guān)度系數(shù)在0.75左右。

3 模型建立及評估

3.1 模型建立

模型建立過程如下：

(1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理：輸入訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)，刪除停機(jī)工況數(shù)據(jù)和NAN值，對數(shù)據(jù)歸一化。

(2) 訓(xùn)練模型：篩選所得的最佳數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與測試集數(shù)據(jù)，分別建立以背壓為自變量,多種因素作為邊界條件輸入、機(jī)組凈發(fā)電功率為輸出的預(yù)測模型和評估模型。

(3) 尋找最佳背壓：將測試集數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型，基于實(shí)際背壓生成對應(yīng)的背壓范圍，其他條件不變逐個預(yù)測機(jī)組凈發(fā)電功率，挑選機(jī)組凈發(fā)電功率最大時對應(yīng)的背壓為最佳背壓。

采用最佳背壓思路和2018年1月—6月的數(shù)據(jù)建模，預(yù)測2018年7月運(yùn)行數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)歸一化后建立以背壓為自變量，環(huán)境溫度、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、主蒸汽質(zhì)量流量、凝結(jié)水質(zhì)量流量、風(fēng)機(jī)軸溫、環(huán)境風(fēng)速和給水質(zhì)量流量為邊界條件，機(jī)組凈發(fā)電功率為因變量的模型[18]。由于背壓作為自變量，因此電廠實(shí)際運(yùn)行中風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速作為調(diào)節(jié)背壓的主要手段并不能作為邊界條件輸入模型。經(jīng)過多次嘗試，模型學(xué)習(xí)函數(shù)采用trainlm，傳遞函數(shù)采用tansig和purlin。

3.2 模型評估

采用誤差分析評估模型的性能，誤差指標(biāo)有平均絕對誤差MAE、平均相對誤差MAPE、均方根誤差RMSE和確定系數(shù)R2，其計(jì)算公式如式(4)～式(7)。

(4)

MAPE=sum(|y′-y|×100/y)/n

(5)

式中：y′為預(yù)測值；y為實(shí)際值。

(6)

式中：xr為一組測量值與真實(shí)值的偏差。

(7)

參考其他文獻(xiàn)中誤差的計(jì)算方法，對比分析了單、雙隱藏層以及不同神經(jīng)元個數(shù)時模型的準(zhǔn)確性[19]，對每種神經(jīng)元分類分別試驗(yàn)5次，得到的結(jié)果取平均值，最終確定了模型參數(shù)。當(dāng)預(yù)測模型采用單隱藏層，神經(jīng)元個數(shù)為7，評估模型采用單隱藏層，神經(jīng)元個數(shù)為7時模型的平均相對誤差最小，即此時的模型擬合結(jié)果最可靠，如表2所示。

表2 模型性能

根據(jù)表2所得結(jié)果，本文第4節(jié)中的節(jié)能效果評估所使用的預(yù)測和評估模型將從神經(jīng)元個數(shù)為7的模型中選取誤差最小的模型。

4 計(jì)算結(jié)果及分析

4.1 時序分析

筆者主要對2018年7月的數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)能效果評估，考慮到數(shù)據(jù)的完整性，為了盡可能提高模型可靠性和精度，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)采用2018年1月—6月的數(shù)據(jù)，由前文試驗(yàn)得到的最佳模型參數(shù)設(shè)置模型，采用式(8)來評估節(jié)電量。

(8)

式中：ΔW為計(jì)算節(jié)電量，kW·h；P2為每個時間點(diǎn)對應(yīng)的優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率，MW；P1為每個時間點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率，MW。

2018年1月—6月原始數(shù)據(jù)總共有521 280組，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，篩除異常工況后還剩下486 619組，用于建立評估模型。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)再進(jìn)行最佳數(shù)據(jù)庫篩選，剩下158 419組數(shù)據(jù)，用于建立預(yù)測模型。對2018年7月的數(shù)據(jù)采用最佳背壓思路進(jìn)行評估，由于7月整體數(shù)據(jù)量較大，圖8和圖9給出了優(yōu)化前后數(shù)據(jù)差值對比曲線。由圖8可以看出，優(yōu)化背壓大部分集中在實(shí)際背壓±1 kPa范圍內(nèi)，有少數(shù)波動較大的優(yōu)化背壓與實(shí)際背壓差值在±2 kPa以內(nèi)。由圖9可以看出，優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率差值集中在10 MW以內(nèi)。

圖8 2018年7月實(shí)際背壓與優(yōu)化背壓差值曲線Fig.8 The difference curve between actual back pressure andoptimized back pressure in July,2018

圖9 2018年7月實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率與優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率差值曲線Fig.9 The difference curve between actual net generating powerand optimized net generating power in July,2018

抽調(diào)2018年7月月初、月中和月末各200個樣本點(diǎn)，圖10～圖12給出了這些樣本點(diǎn)優(yōu)化前后背壓和機(jī)組凈發(fā)電功率的對比情況。

由節(jié)電量計(jì)算公式可以計(jì)算得到2018年7月單月節(jié)電量ΔW為961 091.27 kW·h。觀察圖10～圖12，其中各段樣本點(diǎn)的優(yōu)化背壓在實(shí)際背壓附近上下波動，這是由于機(jī)組在不同運(yùn)行工況下，模型輸出結(jié)果判斷改變背壓后，機(jī)組凈發(fā)電功率是增大的，并且由于當(dāng)時機(jī)組實(shí)際運(yùn)行工況的差異，7月月初、月中和月末的優(yōu)化背壓與實(shí)際背壓之間也存在一定差異。

4.2 負(fù)荷分段分析

為觀察不同負(fù)荷下的優(yōu)化結(jié)果，將優(yōu)化結(jié)果按負(fù)荷范圍300～330 MW、>330～360 MW、>360～390 MW、>390～420 MW、>420～450MW、>450～480 MW、>480～510 MW、>510～540 MW、>540～570 MW、>570～600 MW、>600～630 MW分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于每個負(fù)荷段數(shù)據(jù)量存在差異，因此計(jì)算比較每個負(fù)荷段內(nèi)每30 s的平均節(jié)電量，結(jié)果見表3。

(a) 背壓對比曲線

(b) 機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線圖10 2018年7月月初樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線

(a) 背壓對比曲線

(b) 機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線圖11 2018年7月月中樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線

(a) 背壓對比曲線

(b) 機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線圖12 2018年7月月末樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機(jī)組凈發(fā)電功率對比曲線

由表3可以看出，當(dāng)機(jī)組負(fù)荷在360～570 MW時優(yōu)化效果較為明顯，30 s平均節(jié)電量在10 kW·h以上，而在低負(fù)荷和高負(fù)荷時節(jié)能效果并不明顯，30 s平均節(jié)電量在10 kW·h以下，說明最佳背壓思路在機(jī)組處于中負(fù)荷運(yùn)行時的節(jié)能效果較好。由于機(jī)組實(shí)際運(yùn)行中會根據(jù)現(xiàn)場控制曲線的最佳背壓進(jìn)行調(diào)節(jié)，從物理機(jī)理上分析，機(jī)組在低負(fù)荷和高負(fù)荷段運(yùn)行時，控制曲線對應(yīng)的指導(dǎo)背壓變化范圍較小，機(jī)組在此工況下運(yùn)行時的背壓數(shù)據(jù)本身變化范圍較小，使得模型預(yù)測得到的優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率相差較小，與實(shí)際情況較為符合。

表3 不同負(fù)荷分段每30 s的平均節(jié)電量

4.3 環(huán)境溫度分段分析

2018年7月環(huán)境溫度最低為21.21 ℃，最高為34.61 ℃。為了觀察不同環(huán)境溫度下的優(yōu)化結(jié)果，將優(yōu)化結(jié)果按照環(huán)境溫度20～25 ℃、>25～30 ℃、>30～35 ℃分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于數(shù)據(jù)量的差異，因此計(jì)算比較每個環(huán)境溫度范圍內(nèi)每30 s的平均節(jié)電量，結(jié)果見表4。

由表4可知，當(dāng)機(jī)組運(yùn)行環(huán)境溫度為20～30 ℃時，優(yōu)化效果較好，每30 s的平均節(jié)電量基本保持在10 kW·h以上。當(dāng)機(jī)組運(yùn)行環(huán)境溫度在>30～35 ℃時，優(yōu)化效果不明顯，每30 s的平均節(jié)電量為1.01 kW·h，說明最佳背壓思路在當(dāng)月較低環(huán)境溫度時優(yōu)化效果較好，從物理機(jī)理上分析，當(dāng)環(huán)境溫度較高時，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速已經(jīng)達(dá)到最大，考慮到風(fēng)機(jī)軸溫過高的問題，機(jī)組此時的背壓調(diào)節(jié)空間很小，實(shí)際背壓變化范圍較小，導(dǎo)致模型預(yù)測得到的優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率相差較小，節(jié)能空間較小。

表4 不同環(huán)境溫度范圍每30 s的平均節(jié)電量

5 結(jié) 論

(1) 2018年7月得到的優(yōu)化背壓和優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率結(jié)果較為穩(wěn)定，優(yōu)化背壓與實(shí)際背壓差值基本在1 kPa以內(nèi)，優(yōu)化機(jī)組凈發(fā)電功率與實(shí)際機(jī)組凈發(fā)電功率差值穩(wěn)定在10 MW以內(nèi)。

(2) 機(jī)組在360～570 MW負(fù)荷段運(yùn)行時的優(yōu)化效果比在低負(fù)荷或者高負(fù)荷運(yùn)行時好，調(diào)節(jié)最佳背壓的優(yōu)化空間較大。

(3) 機(jī)組在環(huán)境溫度20～30 ℃運(yùn)行時的優(yōu)化效果較好，而在高溫30 ℃以上運(yùn)行時的優(yōu)化效果較差，機(jī)組通過背壓調(diào)節(jié)的節(jié)能空間較小。