基于工况划分的电厂经济性指标挖掘

数据挖掘技术能充分提取出电厂SIS存储的大量生产数据中隐藏的生产规律.目前的电厂生产数据挖掘因受数据源不足、电厂生产过程了解不够等因素制约,存在原始数据量不够、非稳态数据挖掘、挖掘结果实际指导意义不足的问题.按电厂生产特点提出了基于工况划分、以关联规则为手段的电厂数据挖掘,同时以盘山电厂600MW机组1个月的历史数据为基础.抽取出所有稳态数据.在以负荷、循环水进口温度、煤质为外部条件进行工况划分的基础上,用关联规则对电厂经济性指标--供电煤耗率进行了挖掘,抽取出了相关工况下的运行模式.实际应用表明,该方法对机组运行经济性规律的分析及优化运行具有指导意义.     

嵌套式数据挖掘技术在电站工况分析中的应用

针对穷举式数据挖掘算法对大样本数据库(如电站SIS系统)的优等隐含信息挖掘效率不高的现状,提出了一种嵌套式数据挖掘算法,该方法融合了划分聚类和双约束相关分析两种数据挖掘技术,首先采用k-means方法对机组运行数据按典型工况进行聚类划分,在各典型工况中抽取一定量的数据构成样本空间;然后采用基于维度约束和用户兴趣度约束的双约束相关分析对样本空间进行"启发式"数据挖掘,探寻机组最优运行方式。通过山西某电厂600 MW亚临界中间再热凝汽式机组实际数据进行验证,结果表明该算法不但可以较穷举挖掘算法显著降低了时间成本,而且挖掘结果能直观反映出机组的优化运行状态,对现场经济运行提供了有效指导。     

基于数据驱动的实时燃烧优化策略应用

为提高电厂锅炉效率、减少污染物排放,提出了基于历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据的燃烧优化自动控制架构.在该架构中采用稳态检测、锅炉效率在线计算、数据挖掘、非线性建模、智能优化等技术,得到用于燃烧优化的运行控制基准和实时控制增量指令.这些结果与DCS进行可靠通信后,可根据机组运行状态参与锅炉燃烧灵活性控制.该架构在燃煤电厂得到了实际应用,实现了锅炉燃烧在线优化、二次风门自动控制和燃烧状态深度分析.     

产品应用

李利:PROFIBUS在电力行业最典型的应用是德国尼德豪森电厂2×950MW机组的DCS系统。德国尼德豪森电厂隶属于德国RWE电力公司,该电厂K机组采用了热电联产方式,总出力达到1012MW,由于采用了过程优化技术,整个机组的效率达到了45%。K机组为超超临界机组,主汽温度为58℃,主汽压力达到27MPA。整个机组的DCS系统中由于采用了PROFIBUS现场总线技术,实现了现场设备智能化,设备状态和状态信息都能通过总线传输到DCS系统中,是目前全球范围智能化程度最高,采用总线技术最全面,装机容量最大的机组。除了DCS系统之外,西门子公司还提供了汽机的DEH系统、智能仪表、执行机构、SIS、MIS、马达保护     

电力网络DCS数据库中的过负荷数据挖掘方法研究

电力网络中的分散控制系统(distributed control systems,DCS)数据库中寄存有海量的电力数据,进行电力系统智能调度和控制。对电力网络DCS数据库中的过负荷数据的有效挖掘是实现电力网络系统过载保护的关键环节。当前对DCS数据库的过负荷数据挖掘采用基于决策树特征分类方法进行特征提取和挖掘实现,在过负荷数据序列的广域子空间中产生大量干扰噪声,挖掘算法的置信度较低。提出一种基于经验模态分解和决策树分类结合的电力网络DCS数据库中的过负荷数据挖掘方法。构建了电力网络的DCS数据库结构模型,在DCS数据库中进行数据流信号模型构建,采用经验模态分解算法对数据信号流进行固有模态时频特征提取,以此特征为基础,采用决策树分类算法实现过负荷数据的准确检测和挖掘。仿真结果表明,采用该算法能有效实现对电力网络DCS数据库中的过负荷数据的特征提取和分类挖掘,误码率较低,性能优越于传统算法。     

燃气蒸汽联合循环机组运行优化调控系统

针对电厂机组运行管理过程中人工调控运行参数耗时费力、效率低、准确率低等问题,设计了一种基于数据挖掘的电厂机组运行优化调控系统。首先,采用数据挖掘算法对机组历史和实时运行数据进行参数的整合和相关性分析,得到影响机组运行的关键参数,作为机组健康状态评估的指标。然后,利用长短时记忆（LSTM）神经网络模型对机组健康状态特征模块中确定的特征值进行训练,预测参数随时间的变化趋势,实现机组智能调控。最后,开发了一套燃气蒸汽联合循环发电机组运行调控系统,并应用于浙江某电厂。运行结果表明:该系统可指导机组运行优化,提高机组的运行可靠性及经济性;优化后电厂机组出功功率提升了0.412 5%,年电能产量增加4 806 MW·h,机组年收益增加约326万元。     

提高汕尾电厂2×600 MW 超临界机组DCS控制水平之浅见

对汕尾电厂国产2×600 MW超临界机组DCS设计提出优化建议,并对机组自起停(APS)、旁路控制系统等提出了实施优化的技术要点,以期提高DCS在汕尾电厂600 MW超临界机组的应用水平.     

CRT 上DCS 数据显示故障分析及对策

珠海发电厂700 MW 机组运行调试期间,发生了一次故障:l 号机组DCS 控制的运行参数和状态的显示突然变成与2 号机组的几乎完全相同。故障发生的原因是由于1 根通讯电缆把2 台机组的HUB 端口连接在一起,形成了回路,使2 台机组2 个独立的以太网连接成1 个。经研究,改进了MIS 与DCS 的连接,确保了2 台机组各自MIS 和DCS 网络数据的安全性。     

益阳电厂DCS系统与PLC网络接口通信的应用

湖南益阳电厂300 MW火电机组主机采用先进的DCS控制系统,辅助车间大量采用PLC控制.阐述了如何运用先进的计算机通信技术,实现PLC与DCS之间的接口通信,达到优化设计,提高火力发电机组控制水平的目的.     

基于智能电厂大数据的关键参数目标值挖掘技术

为响应能源结构调整、推进能源供给侧改革,火力发电行业迫切需要进行深刻的技术转型。关键参数目标值的计算是火电厂运行优化的重要环节,常规的计算和挖掘方法精度低、实时性差、难以投入闭环应用。本文探讨了基于智能电厂大数据的关键参数目标值挖掘技术的内涵和具体实现,涉及整体架构、专用数据挖掘技术等;并以国内某超超临界机组为例,介绍了针对超超临界机组的关键参数目标值挖掘系统,该系统利用在线迭代更新和离线挖掘修正相结合的策略,解决了数据体量大与时效性要求高的矛盾,有助于实现关键参数目标值的高效挖掘。     

数据挖掘技术在热电厂过程控制与优化中的应用研究

在电厂各种热力设备运行中,越来越多的现场数据被DAS和DCS系统存储到实时数据库中,在这些数据背后往往蕴涵着丰富的知识,而这些知识的发掘和总结用人工分析的方式是无法实现的,因此提出利用数据挖掘技术服务于电厂热力设备运行控制和优化。首先阐述了数据挖掘技术的相关知识,简述了其特征和方法;之后,结合目前电厂热力设备运行中较为重要的两个方面(动态过程监测与控制、监督层静态优化)进行了详细论述,提出了一些新的控制策略和优化方法。最后总结了方法的优越性和可行性。     

火力发电厂设备状态检修的数据获取探讨

设备状态监测是火电厂状态检修的基础，分析火电厂状态监测数据的分类，探讨从DCS,MIS,SIS系统获取在线监测数据以及离线监测数据的获取方式,并提出有关建议。     

Improved Inspection of Facilities for High‐Voltage Class Using Data Mining

The inspection of power supply facilities can now be conducted with high accuracy using remote monitoring technology. In contrast, it is difficult to install sensors at demand facilities because their scale and installation environment differ among customers. As a result, the demand facilities are inspected at fixed time intervals. In this paper, we propose condition‐based maintenance (CBM), which improves maintenance quality at demand facilities. The proposed method was developed using maintenance data from demand facilities, collected using time‐based maintenance, and we conduct the analysis primarily using failure data. We use data mining to analyze transaction data that we modeled on the basis of the maintenance data and to construct a “failure predictive model” that can predict the failure of facilities and its causes from the results of the analysis. By using the constructed model, we will be able to identify the objects requiring maintenance which may most likely lead to failures in the future, and this study can contribute to improvement of maintenance technologies for demand facilities using the proposed CBM.     

火电厂设备在线性能评估系统数据通讯的实现

论述了火电厂设备在线性能评估系统数据采集通讯的方案。从火电厂各通讯网络情况出发,总结了火电厂DCS、实时数据库和监测系统之间的数据传输整个过程,并且提出了实时在线性能评估结果的网络发布方法,为火电厂MIS、DCS、实时数据库与各在线性能评估系统之间的整合提供了一种思路。     

基于数据挖掘的电力设备状态检修技术研究综述

介绍了设备状态检修的分类和国内外关于数据挖掘的研究状况,综述了以数据挖掘技术实现变压器、发电厂设备、配电网设备以及高压输电线路状态检修的方法和思路,指出目前我国在这些应用研究中需要解决的问题。     

分散控制系统性能测试关键技术

目前分散控制系统(distributed control system,DCS)在电厂的过程控制中发挥着举足轻重的作用,但也出现了一些问题,如何测试DCS的性能越来越受到关注。从实际应用的角度系统地阐述了DCS性能测试的体系,并给出了模拟量实时性测试、控制器处理周期测试、通道抗干扰测试等关键项目的具体测试方法和实际测试结果。此方法已在数10台机组中成功应用,其经验对在现场开展DCS性能测试具有借鉴意义。     

基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断平台构建

介绍了基于INTERNET、数据仓库与数据挖掘技术 ,构建电力设备故障诊断平台 ,通过该平台用户可以方便快捷的获取、交换和共享诊断和维护信息 ,并根据自身的经验和现场条件做出诊断和给出维护方案。     

基于数据挖掘的电力负荷脏数据动态智能清洗

来源于SCADA系统的负荷历史数据由于各种原因含有一定的脏数据,在进行高精度的电 力负荷预测或系统分析前必须仔细而合理地对历史数据进行清洗。文中基于数据挖掘理论提出一 种动态的智能清洗模型,先根据模糊软聚类思想对Kohonen神经网络进行了改进,改进后的 Kohonen神经网络能实现模糊软聚类的并行计算,提出的动态算法能根据样本集的更新而自动确 定新的聚类中心(即特征曲线),最后与径向基函数(RBF)网络一起构成脏数据的智能清洗模型。 模型的快速性和动态性特点使其宜于进行负荷数据的实时处理,对重庆江北负荷数据的实例分析 说明了该模型的高效性。     

基于计量系统数据的图形模块在江门电网的应用

计量自动化系统由于接入终端的数量庞大,终端采集的数据丰富,处理海量数据,因此有必要采用一种直观、先进的技术手段展示计量自动化系统采集、分析的数据,有效减轻监控人员人工筛选工作量,快速掌握区域性用电负荷信息。基于计量自动化系统数据的图形展示模块,主要采用多源异质异构信息关联、信息可视化流程等创新方式,利用热点网络重构、信息聚集技术等关键技术对电力企业生产中的设备资产属性关系进行深层次挖掘,整合传感网络中实时采集的设备运行信息。经在江门电网应用实践证明,该模块在故障快速定位导航、负荷分布密集度分析、运行稳定性及经济性等方面发挥了重要作用。     

数据驱动型实时燃烧优化控制架构及应用

在安全运行基础上,为提高火电机组经济性和环保性,提出了基于历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据的燃烧优化自动控制架构。在该架构中引入稳态检测、锅炉效率在线计算、数据挖掘、非线性建模、智能优化等技术,得到用于燃烧优化的运行控制基准和实时控制增量指令。这些数据经过可靠的通信和安全无扰的控制逻辑与原控制系统进行融合,根据机组运行状态参与锅炉燃烧实时控制优化。基于该架构的燃烧优化系统已在燃煤电厂实际应用,在宽负荷范围内实现了燃烧运行状态分析、指令自动优化和锅炉效率提升。可基于该自动控制架构拓展优化其中各技术要素,并应用到其他各种炉型和控制系统中。