600 MW机组历史数据挖掘与降耗潜力预测研究
2018-07-10,
,
(1.延边大学 工学院,吉林 延吉 133002;2.北方联合电力有限责任公司乌拉特发电厂,内蒙古 巴彦淖尔 014407)
0 引言
火力机组性能指标是机组运行最重要、最基础、最有用的技术工具[1],也是“两型”企业“节能减排”工作的技术指标,性能指标反映了机组热力循环的调控水平,反映了发电企业的生产、管理、经营水平[2],对火电厂的生产、经营和管理至关重要,大小指标之间也包含着问题分析、降耗诊断的规范思路[3-5]。
相关研究表明,机组的在线性能监测对其安全、可靠、节能运行具有重要的意义[4-8]。国外对于机组的性能监测研究起步较早,通用、ABB、McHale、西门子等多家公司都相继推出了商业化产品,他们为设备的快速诊断提供了依据[9]。我国的机组性能监测研究起步较晚,但起点较高,在国外先进经验的基础上,国内的研究取得了一定成果[10-11]。
典型工况指标分析是机组运行优化、降耗诊断的基础与起点,然而,在变工况运行及AGC(Automatic Generation Control)投用条件下,运行人员难以获得具有代表性的典型工况指标,长期以来,典型工况分析依赖于稳定工况下的热力试验或者从运行调整角度说,热力试验滞后于现场变工况调整的需要。
在变工况及AGC投用条件下,机组运行调整需要更为简单、快捷、实用的方法,替代热力试验,以得到工况指标,并作为设计对标、指标自检、降耗诊断、运行优化、对比降耗的量化依据。
随着机组运行,DCS(Distributed Control System)系统存储了大量历史数据,从运行调整角度看,通过对历史数据的深度挖掘、筛选分析,能够获得适合集控调整需要的工况指标数据,从优化降耗的角度看,循环筛选、分析挖掘历史数据资源,能够逐步接近运行优化状态,实现可持续降耗。……
