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基于数据挖掘的汽动引风机效能动态监测系统的应用

2017-07-19李卫东孙伟鹏

电站辅机 2017年2期
关键词:最优性汽动数据挖掘

李卫东,孙伟鹏,江 永

(1华能国际电力股份有限公司,北京100031;2.华能海门电厂,广东汕头515132)

基于数据挖掘的汽动引风机效能动态监测系统的应用

李卫东1,孙伟鹏2,江 永2

(1华能国际电力股份有限公司,北京100031;2.华能海门电厂,广东汕头515132)

根据支撑向量集和神经网络及回归分析算法相结合的数据挖掘理念,对电站风机的运行状态进行在线测量和数据处理。利用风机性能曲线,实时显示风机运行在性能曲线上的位置,避免因风机自身抢风而造成风机失速现象。根据风机实时效率及功率大小,调整风机的出力,并适度匹配汽动引风机的转速。精细调整风机变导叶的角度,确保风机运转于高效区,降低了机组煤耗。

汽动;引风机;效能;数据;动态;监视;系统;应用

0 概 述

火电厂锅炉风机的设计效率都很高,通常为80%~85%,有时可高达90%,但火电厂长期处于变负荷调峰状态,且风机的选型过大,风机的实际运行效率并不高。通过风机实时监测系统,可即时掌握风机的运行状态[1],对于提高风机能效和优化操作具有重要意义。电厂风机监测系统是基于流量监测、压力监测的基础上,应用计算机检测技术和独特的研究成果,对电站风机的运行状态进行连续在线测量与处理,根据风机运行状态和各种数据,保障风机的安全运行,并有多种扩充功能,为测试和数据处理提供方便。

1 系统改造的思路

通过改变汽动引风机流量的测点,增加监视引风机运行的画面,可随时观测各风机运行在性能曲线上的位置,实时呈现风机风量、风压和效率等参数。系统改造后,将直观地反映风机效能和风机所处的运行区域,为安全运行和节能提供数据支持。通过不断积累和挖掘运行数据,监测系统可自动地寻找风机的最佳运行区间,为运行优化和风机改造提供数据基础[2]。系统的在线监测,包括风机入口静压、风速、流量,根据风机的性能曲线,计算风机的效能,根据需要,提供扩充监测风机的环境参数、振动强度等性能参数。

2 技术方案

2.1 技术实施流程

以风机效能的在线监测为核心功能,增加了功能模块,安装了风机效能软件。加装了引风机流量测点,测点由信号测量装置和传感(变送)器、信号采集及转换模块、通讯模块等组成。风机效能软件可对风机效能进行在线计算,并在屏幕上显示,还具有风机最优性能数据挖掘、风机运行状态监视等功能模块[3]。监测系统的技术实施流程,如图1所示。

图1 技术实施流程

在技术实施流程中,由行业风机专家和电厂运行专家提供优化知识和规则,建立了风机运行优化知识库和风机状态诊断知识库,并集成到监测系统中,构成在线监测系统的基础。

2.2 计算汽动引风机性能的方法

2.2.1 引风机流量

引风机的流量q,由在线流量的测点获得,直接通过数据接口,在SIS系统中读取。

2.2.2 引风机比压能计算公式

引风机的比压能计算公式为:

式(1)中:pF—引风机的压升,pF=p2-p1,Pa;p 2和p1—测得的风机进、出口压力,Pa;

ρ1—风机进口空气密度;计算式为:

kp:—压缩修正系数。

2.2.3 计算引风机的输出功率

计算引风机的输出功率(全压功率)。

qv—风机入口处的体积流量,m3/s。

2.2.4 计算驱动引风机的汽机输出功率

式(5)中:r—汽机的转速,r/min;

φ—引风机的静叶开度,%。根据汽机转速和引风机静叶的开度,采用与试验数据拟合,得到风机的输出功率。Pq=0.001 r2-4.984 7 r+6 359.4,R2=0.998 4。

2.2.5 计算引风机的效率

式(6)中:ηc—汽机减速箱的效率,取定值0.985。

3 软件平台的构成

软件平台是系统集成的体现,包括了实时效能监视和状态监视的应用模块。监测系统的总体结构,如图2所示。

图2 软件平台的结构

3.1 在线运行效能点的标记

软件系统能实时显示风机运行时的相关参数,可按风机厂家提供的性能曲线,计算所需的流量和压力值,由此可得出当前工况下的风机效率[4],实时显示在用户终端上图形,如图3所示。

图3 风机的实时效能

3.2 历史工况轨迹

为方便用户查询风机历史运行的状况,系统还提供了历史效能轨迹重现的功能,用户可根据历史的运行状况,提取有用的运行信息。监测系统显示的历史工况轨迹,如图4所示。

图4 历史工况轨迹

3.3 风机的在线试验

监测系统可在线记录风机运行数据和状态数据,并据此进行性能计算。监测系统的显示界面,如图5所示。

图5 在线监测风机的运行数据

3.4 最优运行曲线的数据挖掘

监测系统可启动后台数据挖掘模块的功能,自动寻找汽动引风机最优性能曲线,如图6所示,并将最优运行曲线叠加在当前运行风机的效能曲线上,可实时发现当前运行工况点与历史最优工况点的差距。同时,系统将给出历史最优工况点时的风机转速、静叶开度等参数[5],即可按最佳运行曲线数据,调整风机的运行状态。

图6 风机最优性能曲线挖掘

3.5 引风机运行状态的评估

根据监测得到的引风机运行参数和振动数据,实时对引风机运行状态进行评估。在监测系统中的评估界面,如图7所示。该界面中的风险评估图,给出了风机的整体风险评价和检修策略。

图7 风机状态的评估图

3.6 最优性能曲线参数的统计和导出

监测系统的软件功能,可在线挖掘最优性能下风机的运行参数,并统计出不同负荷段下的典型运行参数。同时,监测系统还具有在线导出运行报告的功能。导出运行报告的界面,如图8所示。

4 结 语

根据测点数据,可实时在线显示风机的运行参数。通过监测当前风机的运行状态,以及所处能效曲线上的位置,有效地防止了风机失速现象的产生。利用历史运行数据,匹配了风机导叶的开度及最佳运行转速,找到了风机的最佳运行方式。在同等负荷率下,机组平均供电煤耗下降约0.35 g/k W·h。但是,在线计算所得的数据,还需与后期的试验数据进行比对和修正,逐步减小误差,不断完善运行参数与故障征兆之间关联的规则。

图8 最优性能曲线参数的统计与导出

参开文献:

[1]王松岭,袁雄俊,侯军虎.基于偏最小二乘法的通风机性能仿真模型[J].流体机械,2001,29(12):19-23.

[2]周克毅,邵爱菊.国外电站性能监测与诊断概况[J].动力工程, 1999,19(1):58-63.

[3]胡亚非.矿井主通风机风量在线监测实验研究[J].中国矿业大学学报,1996(3):106-110.

[4]胡亚非.矿井主通风机风量在线监测新方法[J].煤矿机电, 1995(4):40-42.

[5]苏杭.机械设备状态监测与故障诊断[M].北京:机械工业出版社,2005.

Application of Dynamic Monitoring System for Efficiency of Steam Induced Draft Fan Based on Data Mining

LI Wei-dong1,SUN Wei-peng2,JIANG Yong2
(1.Huaneng Power International,INC.,Xicheng District,Beijing 100031,China; 2.Huaneng Haimen Power Plant,Shantou 515132,Guangdong,China)

According to the concept of data mining combining support vector set and neural network and regression analysis algorithm,on-line measurement and data processing of power station fan's running state are carried out.The fan performance curve is used to display the position of the fan on the performance curve in real time,so as to avoid fan stall.According to the fan real-time efficiency and power size,adjust the fan output,and match the speed of the steam fan.Finely adjust the angle of the fan to change the guide vane,ensure the fan run in the high efficiency area, and reduce the coal consumption of the unit.

steam induced,draft fan;efficiency;data;dynamic;monitor;system;application

TK284.8

A

1672-0210(2017)02-0036-03

2017-01-11

李卫东(1968-),男,工学博士,高级工程师,毕业于清华大学,从事动力工程多相流动及传热方面的研究。

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