基于MSET的电站锅炉空气预热器状态预测系统

2012-10-26贺涛郭群龙

中国科技信息 2012年12期

关键词：历史设备

贺涛郭群龙

1.新疆中泰化学（集团）股份有限公司阜康能源热电项目部，新疆乌鲁木齐 830009

2.中南电力设计院，湖北武汉 430071

基于MSET的电站锅炉空气预热器状态预测系统

贺涛1郭群龙2

1.新疆中泰化学（集团）股份有限公司阜康能源热电项目部，新疆乌鲁木齐 830009

2.中南电力设计院，湖北武汉 430071

详细阐述了一种基于多变量状态估计(MultivariatSe tate EstimatioTn echniqueMs, SET )的电站锅炉空气预热器状态预测的方法。在该方法中, 首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型；然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度, 使用MSET对当前观测向量进行估计 ,得到与观测向量相对应的估计残差。最终模拟计算结果表明, MSET 可有效并精确的对空气预热器的运行状态进行预测，实现对空气预热器劣化趋势进行早期预测，具有很高的实用价值。

MSET；空气预热器；状态预测；电站锅炉；劣化趋势

MSET; air preheaters; tate predictionp; owe r station boiler; degradation trend

引言

空气预热器是电厂的主要辅机设备，其运行状态直接决定了电厂机组运行的安全性与经济性。MSET 最早是由美国阿尔贡国立实验室旨在检测核电厂中传感器、设备以及运行参数的初始劣化点而开发的一种非线性、非参数的多元回归技术[1,2]。该技术利用设备历史正常运行参数进行建模，并用其对设备的运行状态进行预测。与神经网络相比, MSET 的学习和模型构建过程更加快速和简单, 可更好地满足工业现场的实时性要求。