摘要：利用發電企業廠級監控信息系統（SIS）已廣泛推廣應用的有利條件及其保存的長期運行數據，結合機組性能試驗相關標準、熱力學理論等進行綜合分析研究。簡要討論數據統計分析的可行性，并通過實例機組數據得出大型機組運行優化的節能潛力空間。研究結果表明機組運行優化有2~4%的節能潛力，令人振奮。zui后討論數據分析結果的有效性，并對發電企業管理運行人員今后的工作思路提出建議。
　　
　　引言
　　
　　我國發電企業對新、老大型機組進行實時數據庫系統的部署安裝工作已經開展了近十年的時間。實時數據庫保存了機組長期、完整的原始生產運行數據，為基于數據的應用創造了條件，尤其是基于實時數據庫的火電廠廠級監控信息系統集過程實時監測、優化控制及生產過程管理為一體，進一步提高了發電企業的自動化和信息化水平。其對發電企業的生產管理的促進作用主要表現在：首先是通過實時數據庫大大擴展了生產過程的實時監控信息共享范圍，即實現了機組實時運行狀態信息在操作人員、技術管理人員以及企業管理人員之間的及時共享，為企業管控一體化、生產、科學決策等提高資源基礎。另一方面，也為機組運行指標管理、在線性能診斷、優化等方面的應用功能提供了一個良好平臺。
　　
　　然而，目前發電企業實時數據庫的應用還主要集中在在線實時應用方面，機組大量長期的生產運行數據作為寶庫財富，還沒有得到充分開發和利用。有效利用這些年已保存的海量歷史數據是發電企業現階段信息化技術深化發展的方向之一。本文將基于機組運行數據，結合機組性能實驗標準規定及相關熱力學理論進行數據處理、分析，得出一套分析機組運行優化節能潛力的方法。由實例機組數據得出的結論非常令人鼓舞，即提高機組的運行調整水平有很大的節能增效空間。
　　
　　一、機組運行數據應用分析的可行性
　　
　　1.1工業生產過程數據的特點
　　
　　火力發電機組作為一類復雜工業生產過程，其長期運行數據庫中包含了過程的各種狀態數據，有動態/穩定態數據、正常/故障狀態數據、啟/停過程數據等。同時，還有數據量大，維度高，數據測量存在干擾和不確定性，且數據之間常存在強耦合、非線性關系等特點。數據開發利用的需求目標（如，系統性能分析，設備狀態分析、壽命管理等）不同時，所面對的相關特征也就不同，因而數據清理、篩選過程也將不同。
　　
　　1.2機組性能評價數據基礎
　　
　　通常機組性能考核（優化）試驗需要遵循一系列相應的試驗標準規定。對關鍵測點需要用高精度的試驗儀表進行測量。對汽輪機及其輔機運行優化調整試驗時需要對進、出系統的汽、水工質進行嚴格隔離。另外，無論是國標還是ASME標準對機組性能試驗數據獲取時的工況穩定時間和記錄時間都有明確的規定。
　　
　　與規范化的試驗程序對比，機組實時數據庫數據*來自電廠運行監視測點，而且正常運行工況也處于非隔離狀態。這些困難也正是機組在線性能評價系統需要克服的難題。然而，通過系統狀態參數（系統狀態方程）平衡計算得出某些測量誤差較大的量（如主蒸汽流量等），并充分考慮現場測量儀表的隨機誤差、剔除錯誤數據等手段，機組在線性能評價系統計算得出機組運行性能指標。可以實現各工況間煤耗率的相對大小比較。作為一種輔助運行優化參考工具，已能滿足生產運行的要求。
　　
　　本文的數據分析過程正是建立在如上所述的業界共識之上的。通過綜合歷史運行數據及性能評價指標數據，從大量適用于性能評價的工況數據中得出機組運行性能的某些規律。
　　
　　1.3性能評價數據的篩選原則
　　
　　（1）針對機組性能評價的需求，篩選歷史工況數據的基本思想是以機組熱力試驗中的電廠性能試驗方案為參照標準，即保持系統不隔離，測量數據全部采用機組在線運行監控儀表測點數據。
　　
　　（2）對于系統穩定時間，參照ASME標準要求（穩定期2h，試驗時間1~2h），并結合調峰機組實際運行情況，為獲得更多的有效工況，本研究選取的時間段為1h。
　　
　　（3）通過對原始數據瀏覽，從熱力學穩定態的角度看，對于閉式循環機組，閉式循環水入口溫度是負荷調整后系統中過渡時間zui長的狀態量。當循環水入口溫度保持穩定時，其它狀態變量都已達到了穩定性要求。因此循環水入口溫度的穩定才是熱力學意義上的穩定工況。
　　
　　（4）關于測量數據的隨機誤差處理問題，通過對機組穩定態某一測點數據進行統計分析可知，測量值通常近似為標準正態分布（見圖1示例測點）。因此，工況篩選時，取所選特征測點的標準差σ或2σ為正常隨機誤差范圍。　　
　　綜上所述，在原始數據中搜索滿足熱力學穩定工況數據的條件可表述為：在1h內，機組負荷、循環水入口溫度兩測點均處于各自隨機誤差范圍內的工況。依據上述條件搜索得到的機組工況數據我們稱之為性能有效工況數據。
　　
　　二、MW機組運行數據分析實例
　　
　　2.1實例機組基本情況簡介
　　
　　鍋爐為HG-2023/17.6-YM4型四角噴燃切向燃燒、亞臨界、一次中間再熱、控制循環、固態排渣煤粉鍋爐，6套中速磨煤機制粉正壓直吹式制粉系統。鍋爐zui大連續蒸發量為2023t/h，額定蒸發量為1801t/h，主蒸汽額定溫度540℃。
　　
　　汽輪機型號為N600-16.7/537/537-I，亞臨界、一次中間再熱、單軸、四缸、四排汽、反動凝汽式汽輪機，具有較好的熱負荷和變負荷適應性。機組能在冷態、溫態、熱態和極熱態等不同工況下啟動，并可采用定壓和定-滑-定壓運行方式中的任一種運行。定-滑-定壓運行時，滑壓運行的范圍是30-90%BMCR。
　　
　　2.2基于有效數據的統計分析
　　
　　（1）依據1.3節給出的數據篩選原則，從實例機組1年的運行數據中獲得機組性能有效工況數據（每個有效工況內以每分鐘一次進行采樣，下同）。并繪制機組負荷與煤耗率之間散點圖如圖2所示，圖中的每一個點簇實際上就是一個穩定運行工況。可以看出，機組在300-600MW的調峰范圍內，機組負荷與煤耗率呈二次曲線關系。經驗證，圖2所揭示的機組性能特性與機組的考核試驗結果非常吻合。　　
　　（2）在一定負荷下，進一步分析可以得到機組某些關鍵參數與機組煤耗率之間的關系。圖3是實例機組在400MW負荷點由性能有效工況數據統計分析得到的熱力機組循環水入口溫度與機組煤耗率之間的關系圖。圖中每一個點簇是由某一確定工況下連續采樣數據構成。　　
　　由圖3進一步分析可得出：
　　
　　在單一連續穩定運行工況下，基于現場測量儀表數據的在線性能計算值分布范圍在6g/Kw.h內（約為機組設計煤耗率的2%）；
　　
　　在外界邊界條件（機組負荷、循環水入口溫度）相近的條件下，在線性能計算指標分布在20g/Kw.h的一個區域內（約為機組設計煤耗率的6%）。這是由機組運行方式的不同、運行參數的偏離等因素綜合作用的結果。
　　
　　2.3機組運行優化的節能可行區間
　　
　　由圖3看出，機組通過運行優化的節能降耗的可行區間為2%~4%，即約6~12g/Kw.h。該結果揭示出機組運行優化有巨大的節能潛力，也給進一步提高機組管理運行水平工作帶來了極大的鼓舞。
　　
　　三、數據分析結果討論
　　
　　（1）通過數據篩選環節已經排除了系統動態的影響，使數據分析建立在熱力學穩定態之上。數據統計分析結果反映的是機組在由過程設備、測量儀表組成廣義熱物理系統，在復雜邊界條件和不同運行方式、運行參數下的內在本質不確定性和一般統計特性。統計學模型是具有普適性的。
　　
　　（2）本研究所依賴的實例機組為典型的大型調峰機組。機組運行人員經驗豐富，并積極利用機組的各種可行調整手段進行運行操作。這些有利條件是獲取有效樣本進行統計分析的基礎。如果機組長期承擔基本負荷或機組運行*依賴熱控系統定值，則該機組的運行數據或許不滿足相應的統計分析需求和特性。
　　
　　（3）由機組長期數據篩選出的工況類似于機爐聯合調整優化試驗工況。然而，一方面因機組試驗參數眾多，另一方面受財力、物力等條件限制，對所有可能的組合情況進行機爐聯合調整試驗是不可行的。由數據統計分析可以得出的機組在各種實際運行參數匹配下的系統性能，是對傳統的工程優化試驗方法—“單因素輪換法”的有效補充。
　　
　　四、結語
　　
　　本研究利用機組長期運行數據，并結合機組性能試驗相關標準要求及熱力學理論方法進行數據統計分析，得出大型機組運行優化的節能潛力空間。對發電企業管理運行人員有以下幾點可供參考：
　　
　　（1）機組數據統計分析反映的是機組在主要外界條件下的整體行為特性。正如復雜性科學觀點認為，復雜系統是由眾多組分（子系統）組成，系統的整體行為和特性不能由其組分的行為或特性來解釋。上述數據分析研究也進一步表明，在提高機組各主輔設備、環節及子系統性能的同時，從系統整體運行方式及參數優化匹配方面依然有巨大的節能潛力可挖。發電企業管理運行人員應該擴展思路，局部與整體并重。
　　
　　（2）由數據篩選得出的機組煤耗率較低的運行工況可作為機組在相近的負荷及外界環境溫度等邊界條件下的優化運行參照工況。
　　
　　（3）機組的可控制調整參數眾多。為了找到機組的*運行工況，應該在熱控系統中原有通過優化試驗得出的控制曲線上均增加偏置功能，并大力鼓勵運行操作人員參照以往的優化工況、優化試驗推薦值以及自身運行經驗，在機組安全范圍內積極進行運行調整。這樣經過長期的良性循環可實現提高運行人員水平和機組運行的雙豐收。