大数据分析方法在厂级负荷分配中的应用

传统厂级负荷优化分配以火电机组煤耗曲线为依据,以供电煤耗率最低为目标。考虑到火电机组结构日益复杂,多变的边界条件和运行工况加剧了机组能耗特性的不确定性,给厂级负荷优化分配带来新问题。该文基于火电机组的海量运行数据,引入大数据分析方法,通过模糊粗糙集计算方法提高数据处理的效率,利用决策相关函数评价能耗决策的置信度,获得机组不同边界和运行工况下的能耗特性。将得到的机组供电煤耗率作为厂级负荷动态规划的依据,进而预测负荷优化分配的节煤潜力。结果表明,基于大数据分析方法的厂级负荷分配可有效降低火电厂的供电煤耗率,对火电机组的节能发电调度具有参考意义。     

大数据挖据技术在燃煤电站机组能耗分析中的应用研究

燃煤电站机组的能耗分析对机组节能降耗有重要意义。针对此问题,该文引入大数据挖掘技术,以模糊粗糙集属性约简方法为基础,通过Canopy算法对K-means算法改进,并实现改进K-means聚类算法在Hadoop平台上的并行化计算,形成满足海量数据挖掘工作的新算法。以某600MW燃煤电站机组为研究对象,采用新算法挖掘典型负荷工况下影响供电煤耗的可控运行参数的基准值,最后,以支持向量机技术为基础,分析不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数。结果表明:新算法满足机组最优工况下基准值的确定,节能降耗效果良好,不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数不同,在实际运行中不同负荷应根据敏感性采取相对应的调节措施。     

基于SVM的火电机组性能在线计算模型研究

支持向量机(SVM)方法以统计学习理论作为其理论基础,采用结构风险最小化原则,具有精度高、全局最优及泛化性好等特点.建立了一个基于支持向量机的火电机组性能在线计算模型,该模型将机组供电标准煤耗率与其影响因素之间复杂的非线性关系通过训练样本构建函数很好地表现出来,可对机组运行经济性进行准确在线计算.将该模型应用于300MW火电机组中,供电煤耗率仿真的最大相对误差均小于0.2%,结果表明SVM模型能够精确地计算火电机组的经济性,是一种有效的模型.     

邹县电厂节能工作经验

国产大型火电机组实际供电煤耗远远高于设计值,是一个普遍存在的问题.因此,降低国产大型火电机组的供电煤耗,是广大电力科技工作者一直探索的重要课题.本文介绍的邹县电厂节能降耗工作,只采用现场改造的方法,不需更换大的设备,就使电厂供电煤耗率下降5g/kW·h,达到国内同型电厂的领先水平.     

考虑煤耗率的火电机组灵活调峰对风电消纳的影响效果研究

火电机组灵活调峰是提高电网中风电消纳的重要手段之一,然而火电机组在灵活调峰运行时的煤耗率较其正常运行模式有所提高,现有电网调度模型未考虑该特性。本文采用分段线性函数表示考虑煤耗率的火电机组发电费用函数,建立灵活调峰火电机组与风电机组的日前机组组合优化模型,该模型采用现有线性规划方法进行求解。最后采用实际风电机组和火电机组数据基于IEEE-30母线系统进行验证。结果表明,本文提出的分段线性函数可以较好地拟合机组煤耗率与出力的关系;火电机组深度调峰运行时煤耗率较其正常运行有所提高。本文计算方法有助于降低系统运行总费用,提高电网中的风电消纳量。     

电厂汽轮机主要运行参数变化的煤耗分析

对电厂汽轮机主要运行参数变化对煤耗影响的分析,在对电厂变工况运行研究的基础上,给出各参数变化与煤耗变化的关系式,确定汽轮机主要运行参数对机组性能的影响程度,为提高机组的热经济性水平提供依据,对实现火电机组节能降耗有重要意义。利用等效焓降法建立计算模型,简单易行地计算出汽轮机主要运行参数变化影响煤耗变化量的值,对之前仅研究主蒸汽参数与煤耗变化量的影响关系做了补充,并以N300-16.65/537/537-I型汽轮机运行数据为例,对模型进行验证。结果表明这种模型具有计算结果比较准确、使用方便、通用性强等优点,适用于工程实际应用。     

基于并行FP-Growth算法的火电机组运行优化

关联规则算法在火电厂数据挖掘中取得了较好的应用效果,然而随着电厂自动化、信息化程度的进一步提高,面对高维海量的数据,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能满足要求。针对此问题,提出了一种基于Spark的并行FP-Growth算法,并以某600 MW超临界机组的历史运行数据为对象,挖掘各工况下运行参数与供电煤耗之间的关系,从而得到运行参数调整区间及目标值。结果表明,该算法确定的优化目标值可以有效降低机组供电煤耗率,提高机组运行经济性,可用于指导机组优化运行。     

1000MW火电机组初参数变工况的能耗敏感度分析

以火电机组能耗敏感度定义为基础,结合汽轮机变工况模型与热力系统经济性分析基本方程,进行了火电机组主汽压、主汽温、再热汽温的能耗敏感度分析。以东汽1 000 MW机组为研究对象,采用Mathcad软件编程,计算出机组不同负荷下初参数变工况时机组煤耗的变化量以及初参数的能耗敏感度。总结得到机组初参数能耗敏感度的强弱顺序,及各初参数能耗敏感度随机组负荷改变的变化规律,对1 000 MW火电机组的运行优化有很大的指导意义。     

600MW亚临界空冷机组节能潜力分析

针对某600 MW亚临界空冷机组实际供电煤耗率偏高的现状,从机组锅炉、汽轮机两大部分进行了能效诊断,并诊断出机组供电煤耗实际值较供电煤耗设计值偏高的主要原因。借助EBSILION模拟软件,计算发现100%THA工况下低压缸相对内效率较设计值偏低,因此导致供电煤耗率有所增加。同时,又针对机组特点,提出了电动泵改汽动泵、提高主再热蒸汽温度的节能措施,并详细分析了两种节能措施对机组设计工况特性的影响。研究结果表明:在100%~40%THA不同工况下,同时进行电动泵改汽动泵以及提高主再热蒸汽温度后,机组发电功率增加,且供电煤耗率下降明显,两种改造措施所带来的节能效果非常显著。     

水电机组复杂工况振动信号多尺度清洗北大核心CSCD

水电机组振动监测信号常包含大量异常数据,严重影响机组健康状态评估与预测。为此,本文深入研究机组振动与工况的映射关系,提出了一种基于高斯混合模型和基于密度的噪点空间聚类算法(GMM-DBSCAN)的机组振动信号多尺度清洗方法。首先,采用DBSCAN初步清洗全工况内振动异常点,进一步采用高斯混合模型计算机组工况概率,并进行工况区间划分;在此基础上,以工况概率密度计算出各工况区内振动信号的DBSCAN密度聚类清洗的阈值,并清洗各工况区内振动异常数据。最后,基于瀑布沟水电站1年内运行工况和振动监测数据进行实例分析,异常数据清洗率达6.3‰。同时,通过人工模拟异常数据进行验证,结果表明,所提方法能够有效清洗出机组振动孤立离群点和密集异常点,为水电机组健康状态评估与预测奠定数据基础。     

基于信息物理融合的间接空冷机组冷端系统运行优化

随着我国能源消费与供给革命不断推进,火电企业发展形势日益严峻,需要在新一代能源系统中提高自身竞争优势。在系统阐述电站信息物理融合系统(cyber physical system,CPS)的体系结构和应用模式的基础上,提出基于CPS的火电机组生产过程表征与运行优化方法,并针对间接空冷机组冷端系统优化开展模型验证与案例分析。采用数据驱动方法建立间接空冷机组冷端CPS模型;利用机组历史运行数据修正汽轮机级组效率曲线,构建汽轮机变工况模型;通过BP神经网络回归预测空冷塔出口水温,协同优化得到变频泵最佳运行频率。案例机组运行数据分析结果表明:采用该冷端CPS模型及优化策略可降低机组供电煤耗0.9g/kWh,有效提升机组经济性。     

基于大数据的燃煤机组供电煤耗特性分析

燃煤发电机组供电煤耗的高低是衡量机组节能降耗水平的主要指标。本文利用大数据分析技术对机组能耗相关历史数据进行分析,采用反向传播(BP)神经网络对不同负荷区间分别建立供电煤耗特性分析模型,计算各个负荷工况区间内各运行可控参数对供电煤耗的影响评价因子即敏感性系数,以及不同负荷区间内模型预测能力。结果表明:基于BP神经网络的供电煤耗特性分析模型的训练和预测精度均在±0.6%范围内,模型计算精度较高;各运行可控参数在不同负荷区间内对供电煤耗的影响存在差异,但具有一定规律;在实际运行中应重点调整敏感性系数大的特征参数。     

大型火电厂燃煤量的简便计算

本文从锅炉燃煤量的基本计算公式出发,提出用发电标煤耗、汽轮机热耗来进行锅炉燃煤量的计算方法。文中对我国目前火电机组实际供电煤耗统计数据进行了分析,提供了大型火电厂湿冷机组及空冷机组的发电煤耗参考数值,提出了不同工况燃煤量数据的修正方法。本文提出的两种锅炉燃煤量计算方法实用、简便,可分别用于项目前期锅炉燃煤量的估算和正式设计阶段的准确计算。     

基于节能环保综合效益的水火电联合调度

考虑到抽水蓄能电站与普通水火电站的联合运行特点,以及机组排污对经济发展的影响,建立了含抽水蓄能电站基于节能环保综合效益的水火电联合调度模型,并采用基于抗体片段的免疫算法进行求解。采用两个抗体片段对抽水蓄能电站的抽水发电工况分别进行编码,并引入工况耦合约束来解决抽水蓄能电站机组特有的双工况耦合问题;通过引入等效环境价值将排污量折算为排污经济损失,并与煤耗损失进行综合亲和度计算,同时在算法中利用模拟退火思想选取综合经济指标最优的抗体,以提高算法全局寻优能力。算例分析表明了该算法的有效合理性。     

宽负荷下供热机组煤耗实时寻优分析EI北大核心CSCD

燃煤机组宽负荷清洁高效运行是平稳达成“双碳”目标的关键支撑技术之一。当前,机组运行煤耗仍具较大优化空间,但各变量的优化调整尚依赖于经验,缺乏理论性。首先,该文构建基于反平衡方法的350MW供热机组供电煤耗实时计算模型,同时提出基于该模型的Sodol敏感性分析法以获取机组各重要可控参数的敏感性系数。其次,采用R检测法实时筛选机组稳态数据,并通过三维边界(供热比、负荷、环境温度)约束方式给出机组运行工况划分方式。进一步,采取主要目标法构建以煤耗为主要目标的供热机组多元寻优模型,从而获得机组各工况的历史可达最优煤耗点。最后,计算一台350MW供热机组实时运行数据与模型寻优结果的偏差,并以“碳减排量”作为评价指标,量化该机组低碳运行的碳经济性,验证了该模型实际应用的可靠性。     

耗差法与正平衡修正法耦合分析的燃煤机组煤耗评估

针对某电厂两台燃煤机组煤耗数据偏差较大问题,对两台机组发电、供电煤耗进行对比评估.通过查验机组运行参数、入炉煤煤质数据、灰渣可燃物、掺配方案、机组指标统计表等数据,基于能耗指标数据,采用耗差法对煤耗影响因素进行分析,同时采用正平衡修正法对供电煤耗数据进行分析和修正计算,最后得出相关结论.     

基于互补机制的水火电力系统机组组合

针对水火电力系统短期发电计划中火电机组的开停机组合与水电调度问题解法复杂性,提出以水电发电量最大、耗水量最小和火电煤耗量最小且具有时序的3个优化子问题的发电调度模型,综合考虑一个调度周期内系统机组的运行状态。基于解耦的水火电力系统优化模型不仅可以确定水电的最佳放水策略,也可以体现水电和火电互补作用,充分提高水火电力系统联合运行的经济性。针对水电系统强非线性特点,采用新型随机全局优化仿电磁学算法进行求解,对火电系统则采用改进微粒群优化算法进行求解。通过一个具有3个体积水电站和5个火电厂的水火电力系统的仿真分析,表明以互补机制为理论基础的优化模型的正确性及算法求解的有效性。     

火电机组供电碳减排高维运行特征提取及其最优基准值确定

面向火电机组供电碳减排,系统研究最优运行基准值确定方法。首先,通过机理分析获得影响机组供电碳排放的全维运行参量,提出随机抽样一致–多项式最小二乘拟合(randomsampleconsensus-leastsquarepolynomialfitting,RANSAC-LSPF)算法进行稳态数据鲁棒筛选和工况划分;然后,采用近邻成分分析(neighborhoodcomponentanalysis,NCA)算法从各工况全维非线性参量中提取特征子集,合并确立全工况高维特征标准集;在各工况建立其与供电碳排放的长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)神经网络非线性模型;输入基于碳排放辅助基准值定义及高维聚类获取的各工况高维运行特征基准值,即得到更具泛化性的机组各工况供电碳排放最优基准值。最终,采用西北某600MW热电联产机组历史数据进行方法验证和在线更新部署,表明了该方法的有效性。     

自动发电控制下的火电厂厂级负荷优化分配

为适应目前我国电网的调度模式,提出在自动发电控制(AGC)指令变动下的厂级负荷优化分配方法。以一个具有5台机组、总装机容量为1 200 MW的火电厂为运行单元,对其运行数据进行经济性计算,实时拟合出各机组煤耗特性曲线,建立在AGC指令下,厂级负荷优化分配的数学模型,并采用微粒群算法来解决动态负荷优化分配问题。最后给出了该电厂在满足不同的AGC指令下,非AGC机组进行负荷优化分配的供电煤耗率结果。计算结果表明,采用这种分配模型,可使全厂供电煤耗率减少0.2~0.4 g/(kW×h)。     

影响600MWe等级机组供电煤耗的因素

我国投运的600MWe亚临界参数以上等级机组近350台,占火电机组装机容量的37%。除了超超临界机组的供电煤耗比较接近设计值以外,其它机组距离设计值均有10gce/kWh供电煤耗之差。影响600MWe等级燃煤机组供电煤耗因素很多,有设计、制造因素,也有管理上的因素,深入分析这些因素对提高机组的经济性有一定借鉴意义。