粗糙集知识约简在确定电站优化目标值中的应用

优化电站运行的关键问题是确定电站运行可控参数的目标值。采用基于粗糙集知识约减的数据挖掘技术来确定火电厂运行优化目标值。设计了确定电站运行优化目标值的过程。最后以300 MW机组历史运行参数为挖掘对象,分别对100%,90%,70%3种典型负荷工况下的数据进行挖掘,找到与供电煤耗率密切相关的条件属性,运用可视化技术对这些属性进行分析,确定了影响供电煤耗率的关键参数目标值。挖掘结果、理论分析和机组实际情况三者相符,具备现场可实现性。     

基于数据挖掘的电站运行参数目标值优化

为提高电站经济性和机组运行效率,降低机组发电煤耗,求取电站机组运行参数最优值是关键技术。以往通过理论计算得到最优运行参数值是在设定的理想环境下得到的,在实际的电站运行过程中难以实现。而数据挖掘算法是从电站自身的历史数据中得到的最优运行参数值,电站机组能够很容易在实际运行中实现该值。通过对比近年来电站常用数据挖掘算法,总结出基于数据挖掘的电站优化运行的主要步骤为关联规则、数据离散化、运行工况划分、粗糙集知识约减。得出以下结论:模糊关联规则挖掘算法是电站数据挖掘中的最主要方法,能够适用于大多数的电站优化目标值挖掘;模糊聚类离散化能够克服边界划分过硬的问题,将电站中的连接参数离散化;粗糙集属性约减能够有效降低数据挖掘的参数维度,提高挖掘效率。同时指出基于数据挖掘的电站优化运行算法将成为电站运行参数优化的主要研究方向。     

基于数据挖掘的煤电机组能效特征指标及其基准值的研究

煤电机组的优化运行对于节能降耗有重要的意义,如何合理地选择能效特征指标并确定其基准值是机组优化运行的关键。基于数据挖掘算法,对机组历史运行数据分析:利用灰色关联度分析法,选取对供电煤耗产生主要影响的能效特征指标;采用K均值算法对多特征参数进行聚类划分并确定其基准值;结合广义回归神经网络,预测供电煤耗在基准工况下的目标值;对离散基准值样本点进行样条插值,建立机组全工况下的动态基准值工况库。最后,选取某超超临界百万湿冷机组运行数据分析与验证,分析结果表明提出的能效指标基准值研究方法,可以为煤电机组的优化运行提供调整方向。     

大数据挖掘技术应用于汽轮机组运行性能优化的研究

基于关联规则的数据挖掘方法已在火电厂汽轮机组的性能优化中取得了较好的应用,但随着大数据时代的来临,传统的数据挖掘方法由于自身缺陷已不能胜任海量数据的挖掘工作。针对此问题,在云计算环境下,基于引入粗糙集中属性约简的基础,在Hadoop平台的Map Reduce架构上对经典关联规则算法Apriori算法进行改进,实现计算并行化以形成能够应对海量数据挖掘任务的新算法。以某1000MW超超临界机组的运行数据为挖掘对象,利用新算法对典型负荷下的历史数据进行挖掘,挖掘出运行参数与性能指标之间的关系,并得到一些可调控参数的运行优化目标值以指导优化运行。挖掘结果表明,新算法可以应用于汽轮机优化目标值的确定,达到节能减排的目的,其所求出的优化目标值来源于机组实际运行数据,具有代表性,能够反映机组的最佳运行状态。     

330 MW 机组湿法烟气脱硫控制系统目标值优化

基于火电机组脱硫系统在实际运行过程中积累的历史数据,采用数据挖掘的方法对系统的重要运行参数进行优化,挖掘出在满足脱硫效率要求时经济效益最大的最佳运行参数值。提出了一种模糊关联规则挖掘算法,对某330 MW机组石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统运行优化目标值进行确定。针对历史运行数据利用竞争凝聚算法决定分类数、软化划分边界并构造优化的模糊数据集,以满足脱硫效率为前提,以经济效益作为优化目标,利用模糊Apriori关联规则挖掘算法得到的频繁项集进行关联规则挖掘,最终得到运行参数最优目标值,实验结果和理论分析表明挖掘结果能为电厂脱硫系统的经济运行作出贡献,可以作为指导机组优化运行的重要依据。     

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。     

关联规则挖掘在电站运行优化中的运用

大型火力发电厂的实时控制过程中,许多数据之间呈现复杂的非线性关系,而数据挖掘技术能从数据中发现知识或规则,及时分析、调整参数。该文利用数据挖掘方法确定监控参数的目标值,为火电机组耗差分析提供重要依据。介绍了数据挖掘方法的相关理论,研究并应用组织进化算法确定锅炉监控参数的目标值模型。通过分析实时运行数据,挖掘出锅炉运行主要监控参数的目标值,为目标值模型的确定提供了一个新的思路和有效方法。     

煤气锅炉主要运行参数的煤耗偏差分析

当锅炉主要运行参数偏离目标值时,会引起锅炉热效率的下降,导致机组发电煤耗升高。为此,分析了煤气锅炉热效率的计算要点,并提出了适用于煤气锅炉的煤耗偏差分析模型,给出了锅炉运行过程中排烟温度、排烟氧量、排烟CO含量变化时的发电煤耗偏差计算模型。实际计算结果表明,该模型能够较准确地计算出锅炉主要运行参数偏离目标值所引起的煤耗偏差,可为机组的优化运行提供数据依据。     

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)。     

改进的煤气发电锅炉耗差分析模型

冶金煤气发电锅炉通过耗差分析对锅炉关键运行参数的运行值与目标值的偏差进行实时监测,从而优化指导煤气锅炉的运行。本文从冶金煤气燃烧的基本方程出发,推导出适用于煤气发电锅炉的排烟过量空气系数简单计算方法,提出了一种改进的煤气锅炉热效率计算模型。分别从锅炉热效率及厂用电率2个方面,建立了煤气锅炉主要运行参数如排烟温度、排烟氧量、排烟CO体积分数以及燃气热值等的偏差对机组供电煤耗影响的耗差分析模型。并对某240 t/h煤气锅炉主要运行参数进行了耗差分析计算。结果表明,所建模型能够较准确地计算出因锅炉运行参数偏离目标值而引起的供电煤耗偏差,对实现煤气锅炉机组的优化运行具有指导意义。     

基于大数据和并行随机森林算法火电机组供电煤耗计算模型

供电煤耗是衡量火电机组运行经济性的重要指标。本文提出一种基于并行随机森林算法的火电机组供电煤耗计算模型,利用某600 MW机组分布式控制系统(DCS)的海量数据,在Spark大数据平台,采用阈值判定出稳定工况的数据,采用局部异常因子算法对局部异常值进行检测与处理,采用K-means聚类算法确定出不同工况,最后筛选出影响机组供电煤耗的38个热力参数及其10种工况下211 615组数据。随机抽取其中4/5的数据对并行随机森林算法供电煤耗计算模型进行训练建模,1/5的数据进行测试,测试得到该模型供电煤耗计算值与实际值较吻合,平均绝对误差为1.79 g/(kW·h),相对误差在–3%~3%内。表明基于并行随机森林算法的供电煤耗计算模型计算精度较高,模型泛化能力较强,适用于供电煤耗计算。     

单元发电机组降低供电煤耗节能技术应用

在机组设备一定的条件下,优化运行参数是降低供电煤耗的重要手段。通过对单元发电机组现状进行试验和分析研究,完成了与机组分散控制系统集成的运行优化控制和指导系统,通过不断优化参数即减少机组运行中的可控损失,使机组始终处于相对经济的状态下运行,证明了单元发电机组在不进行设备改造的情况下,通过运行调整,也能够达到明显降低供电煤耗的目的。     

电厂优化运行辅助决策系统的设计与实现

研究了电厂运行优化的关键问题,包括数据采集与处理、在线经济性能计算、优化运行目标值的确定和耗差分析等,提出厂级监控信息系统(SIS)平台下的优化运行辅助决策系统的框架。基于微软.netFramework解决方案和Browser/Server多层架构体系,设计和实现了该优化运行辅助决策软件系统。通过Web页面实时显示各机组主要运行参数和性能参数偏离目标值后对全厂供电煤耗率影响的定量关系,对机组的运行状况进行评价和决策并给出优化运行指导,其通用的软件组件设计模式使系统具有广泛的适应性和工业应用前景。     

电网火电机组在线节能发电调度方法和策略探讨

针对电网采用火电机组在线供电煤耗监测系统进行节能发电调度的方式,分析了监测系统测量不确定度对负荷调度结果的影响。根据各种容量及参数的机组供电煤耗特性和当前在线供电煤耗监测现状,提出了按照高准确度的性能试验结果优化机组运行组合和依据在线供电煤耗监测结果进行机组间负荷分配的策略。     

基于数据挖掘的燃煤机组能耗敏感性分析

燃煤机组的能耗特性是机组节能降耗的主要指标。本文采用数据挖掘技术对机组历史运行数据进行分析,利用模糊粗糙集属性约简方法对影响机组能耗特性的运行特征参数进行约简,得到最简属性集。然后采用支持向量机技术建立机组能耗敏感性分析模型,分析不同负荷工况下各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数,为机组实际运行优化及节能降耗提供指导。以某600 MW燃煤机组为例进行能耗敏感性分析,结果表明:基于数据挖掘的机组能耗敏感性分析模型训练样本和测试样本的精度基本在±0.04%之间,精度均小于0.50%,该模型可行有效;在不同负荷工况下,各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数发生变化,且无明显变化规律,在机组实际运行优化中应根据敏感性系数的变化采取相应的调控措施。     

单元发电机组降低供电烧杯耗节能技术应用

在机组设备一定的条件下，优化运行参数是降低供电煤耗的重要手段。通过对单元发电机组现状进行试验和分析研究，完成了与机组分散控制系统集成的运行优化控制和指导系统，通过不断优化参数即减少机组运行中的可控损失，使机组始终处于相对经济的状态下运行，证明了单元发电机组在不进行设备改造的情况下，通过运行调整，也能够达到明显降低供电煤耗的目的。     

火电厂锅炉运行优化目标值计算方法的研究

通过分析锅炉运行目标值的影响因素,指出运行目标值可分为直接运行参数和间接性能参数两类;提出了间接性能参数目标值的计算方法,并通过某电厂600MW机组运行优化管理系统的实际应用,给出了直接运行和间接性能两类参数的耗差计算方法。应用结果表明,两类参数对煤耗的影响量一致,可用于锅炉性能监测和诊断。     

国产超临界600 MW汽轮机热经济性分析及节能潜力研究

以机组实际运行数据为依据,对汽轮机缸效率、热力系统泄漏、驱动给水泵汽轮机用汽流量及运行参数等影响机组供电煤耗率的主要因素进行定量分析,提出降低供电煤耗率的具体措施.     

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.     

基于数据挖掘的电站运行优化应用研究

火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史数据中挖掘定量关联规则,以指导优化运行,解决了传统优化目标值确定中对机组实际状态考虑不足而失去指导意义的问题。以某300MW机组历史运行数据为基础,对各典型负荷工况下的历史数据进行挖掘,得到各运行工况下的最优值以指导实际运行。运行试验结果表明,基于模糊关联规则挖掘的运行优化目标值确定方法可以提高机组运行效率,降低污染物排放,优化目标值来源于机组实际运行数据,能够反映机组在特定负荷和相关条件下的最优运行状态,可以指导机组的优化运行。