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西北電力設(shè)計(jì)院有限公司、華北電力科學(xué)研究院(西安)有限公司的研究人員劉新龍、賀悅科等，在2018年第6期《電氣技術(shù)》雜志上撰文，參考目前智能電廠實(shí)施導(dǎo)則中控制層面的相關(guān)內(nèi)容，通過對(duì)發(fā)電機(jī)組運(yùn)行過程中的大量實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，給出智能電廠實(shí)施過程中的報(bào)警優(yōu)化、控制系統(tǒng)運(yùn)行曲線優(yōu)化、控制系統(tǒng)性能評(píng)估的大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用方法，提升數(shù)據(jù)的可用性，為智能電廠實(shí)施過程中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供進(jìn)一步的研究方向和方法支持。

隨著整個(gè)人類社會(huì)科學(xué)技術(shù)水平的飛速發(fā)展、社會(huì)生活水平的不斷提升，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新概念不斷涌出，電力工業(yè)行業(yè)也發(fā)生著翻天覆地的變化，“智能電廠”的概念在此種環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生。

智能電廠是指以數(shù)字化為前提，以網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)為基礎(chǔ)，通過采用智能分析、智能處理、智能控制等技術(shù)，使其在各種環(huán)境條件(煤質(zhì)、氣象、排放、電網(wǎng)要求等)下都能提供經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、快捷、穩(wěn)定的電能，具有智能化、一體化等特征的新型電廠[1]。

2017年4月，由國內(nèi)多家單位聯(lián)合編寫的團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《火力發(fā)電廠智能化技術(shù)導(dǎo)則》(以下簡稱《導(dǎo)則》)正式提交報(bào)批稿，標(biāo)志著火力發(fā)電廠“智能化”進(jìn)程又前進(jìn)了一大步。《導(dǎo)則》中對(duì)智能化電廠體系結(jié)構(gòu)、相關(guān)技術(shù)要求、外部接口以及工程實(shí)施過程中的設(shè)計(jì)、安裝調(diào)試、檢測(cè)、評(píng)估等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了明確解釋和規(guī)定，其中管控體系又細(xì)化分為設(shè)備層、控制層和管理層。

依據(jù)目前有報(bào)道的已實(shí)施“智能化”電廠的情況，主要是在設(shè)備運(yùn)行維護(hù)、故障診斷、生產(chǎn)管理、智能巡檢等方面來開展，而從控制層面進(jìn)行智能電廠實(shí)施的相關(guān)報(bào)道較少，鑒于此，本文從控制層面對(duì)智能化實(shí)施過程中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行重點(diǎn)論述，為智能電廠的實(shí)施過程的功能完善添磚加瓦。

1 智能電廠大數(shù)據(jù)應(yīng)用理論

大數(shù)據(jù)是近年來受到廣泛關(guān)注的新概念，是指通過對(duì)大量的、多種類和來源復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速地捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析，用經(jīng)濟(jì)的方法提取其價(jià)值的技術(shù)體系或技術(shù)構(gòu)架[2]。大數(shù)據(jù)不僅包括單純的數(shù)據(jù)，同時(shí)還包括對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的理論和方法。

火力發(fā)電廠大數(shù)據(jù)主要分為兩類：①有關(guān)生產(chǎn)運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù);②涉及到企業(yè)管理等相關(guān)數(shù)據(jù)。本文主要對(duì)與智能電廠控制層實(shí)施過程中關(guān)系密切的生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，這些運(yùn)行數(shù)據(jù)之間不是完全獨(dú)立的，存在比較復(fù)雜的耦合關(guān)系?；鹆Πl(fā)電廠大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面：①數(shù)據(jù)來自各種不同的設(shè)備和系統(tǒng);②數(shù)據(jù)量大、維數(shù)多、數(shù)據(jù)種類多;③大數(shù)據(jù)對(duì)電廠運(yùn)行可靠性、經(jīng)濟(jì)性均具有巨大的價(jià)值;④各數(shù)據(jù)之間存在著復(fù)雜關(guān)系需要挖掘，且大多數(shù)情況下有實(shí)時(shí)性要求[3]。

鑒于火力發(fā)電廠生產(chǎn)運(yùn)行大數(shù)據(jù)的特殊性，整理火力發(fā)電廠大數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程如圖1所示?；痣姀S大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可分為創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、對(duì)數(shù)據(jù)分析所得規(guī)則知識(shí)等信息進(jìn)行解釋、對(duì)所得規(guī)則知識(shí)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證;以上步驟中的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)規(guī)則知識(shí)信息解釋三個(gè)部分為大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的關(guān)鍵技術(shù)。

圖1 火力發(fā)電廠大數(shù)據(jù)的應(yīng)用流程圖

1)火力發(fā)電廠大數(shù)據(jù)多樣性以及不精確性、不完整性等特點(diǎn)，這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境要求必須對(duì)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法剔除由于精度等原因產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)和部分冗余數(shù)據(jù);采用聚類分析的方法對(duì)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的合理性提供有效的支持。

2)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)發(fā)揮其核心價(jià)值的重要流程，常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要有數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等，分析的結(jié)論可用于推薦系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、運(yùn)行指導(dǎo)、決策支持系統(tǒng)等方面[4]。

3)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，其核心內(nèi)容是數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)知識(shí)等的具體表述方法，如果沒有合適的表述方法，使用者往往難以理解，甚至?xí)`導(dǎo)使用者;一般的表述方法僅是文本、圖表等電腦終端的直觀顯示，隨著云技術(shù)的不斷發(fā)展，標(biāo)簽云、人機(jī)交互技術(shù)等可視化技術(shù)的解釋方法被逐步應(yīng)用[5]，數(shù)據(jù)分析得到的規(guī)則、知識(shí)等信息的解釋逐步向最佳的數(shù)據(jù)解釋效果方向發(fā)展。

2 智能電廠大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用優(yōu)化分析

智能電廠實(shí)施過程中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用較多并且比較成熟的主要是智能管理層和智能設(shè)備層，包括經(jīng)營決策、安全管理、智能巡檢、設(shè)備故障診斷、智能檢修等方面，而從智能控制層面進(jìn)行的相關(guān)應(yīng)用研究較少，本文結(jié)合上述大數(shù)據(jù)應(yīng)用理論，分別從火力發(fā)電廠報(bào)警系統(tǒng)優(yōu)化、控制系統(tǒng)運(yùn)行曲線優(yōu)化、控制系統(tǒng)性能評(píng)估三個(gè)方面對(duì)智能電廠實(shí)施過程中的大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用進(jìn)行分析研究。

2.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用下的報(bào)警優(yōu)化

火力發(fā)電廠工藝系統(tǒng)復(fù)雜，DCS控制系統(tǒng)監(jiān)控點(diǎn)數(shù)十分龐大，隨著DCS系統(tǒng)功能的逐步強(qiáng)大，最近幾年新建電廠已不再設(shè)置硬光字報(bào)警系統(tǒng)，所有報(bào)警功能均在DCS中實(shí)現(xiàn)，然而火電廠報(bào)警功能一般僅在機(jī)組調(diào)試期間實(shí)施，設(shè)計(jì)院在施工圖設(shè)計(jì)階段以及組態(tài)廠家在DCS組態(tài)過程中幾乎沒有系統(tǒng)考慮和明確細(xì)則，運(yùn)行過程中報(bào)警泛濫現(xiàn)象嚴(yán)重，最終導(dǎo)致運(yùn)行人員厭倦了運(yùn)行期間大量的報(bào)警信息，報(bào)警功能形同虛設(shè)[6]。

國際標(biāo)準(zhǔn)ANSI/ISA-18.2—2009《Management of alarm system for the process industries》[5](《過程工業(yè)中的報(bào)警系統(tǒng)管理》)中定義報(bào)警“一種能夠提醒操作人員針對(duì)設(shè)備故障、過程偏差或者異常狀態(tài)做出響應(yīng)的聲音的和視覺的方法”。表1給出了運(yùn)行人員在一定時(shí)間內(nèi)可接受的正常以及最大報(bào)警數(shù)量，火力發(fā)電廠報(bào)警組態(tài)設(shè)計(jì)時(shí)必須要充分考慮表1中的報(bào)警數(shù)量，合理設(shè)置報(bào)警系統(tǒng)組態(tài)方案。

表1 運(yùn)行人員可接受的正常及報(bào)警數(shù)量表

火力發(fā)電廠報(bào)警系統(tǒng)設(shè)置一般依據(jù)重要程度分為多級(jí)報(bào)警，然而每一級(jí)報(bào)警應(yīng)如何設(shè)置卻沒有明確準(zhǔn)則，本文結(jié)合大量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用主元分析的方法得出與某條報(bào)警相關(guān)性較大的參數(shù)，作為此報(bào)警的下一級(jí)報(bào)警項(xiàng)，可有效減少無效報(bào)警信息，提高報(bào)警信息的準(zhǔn)確性。

以某600MW超臨界機(jī)組的機(jī)組功率信號(hào)報(bào)警分析為例，從DCS歷史數(shù)據(jù)庫中提取230項(xiàng)不同類型的運(yùn)行數(shù)據(jù)共60480組(采樣周期10s)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除壞值及不合理項(xiàng);為了確保和驗(yàn)證主元分析結(jié)果的正確性，采用百葉窗分類方法將歷史數(shù)據(jù)分為兩部分：①作為校正集;②作為驗(yàn)證集，采用Matlab編程進(jìn)行分析計(jì)算，結(jié)果如圖2(a)和圖2(b)所示。

圖2

由圖2(a)可知，當(dāng)選取主元個(gè)數(shù)為16時(shí)，預(yù)測(cè)殘差平方根最小為0.5355;圖2(b)中的數(shù)值均為標(biāo)準(zhǔn)化處理之后的值，經(jīng)計(jì)算后的預(yù)測(cè)殘差平方根的值為8.0508，可見主元分析結(jié)果較優(yōu)。因此，報(bào)警設(shè)置過程中對(duì)機(jī)組功率異常報(bào)警的設(shè)置可以綜合考慮此16個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)的運(yùn)行情況，在其中部分?jǐn)?shù)據(jù)有異常時(shí)觸發(fā)機(jī)組功率報(bào)警，同時(shí)16個(gè)信號(hào)的相關(guān)報(bào)警信息可作為機(jī)組功率異常報(bào)警的二級(jí)報(bào)警信號(hào)。

以上給出基于大數(shù)據(jù)的火電廠報(bào)警信號(hào)設(shè)置的主元分析方法，可有效提升報(bào)警系統(tǒng)設(shè)置的針對(duì)性，提升報(bào)警信息的準(zhǔn)確性。然而，上述方法僅僅是電廠報(bào)警系統(tǒng)設(shè)置過程中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第一步，與報(bào)警信息相關(guān)性較高的信號(hào)如何組合會(huì)觸發(fā)系統(tǒng)報(bào)警，以及如果對(duì)每個(gè)相關(guān)信號(hào)進(jìn)行報(bào)警設(shè)置是今后繼續(xù)要深入研究的方向之一。

2.2 汽輪機(jī)調(diào)節(jié)汽門流量特性曲線優(yōu)化

汽輪機(jī)調(diào)節(jié)汽門作為DEH系統(tǒng)的主要執(zhí)行機(jī)構(gòu)，其流量特性偏差過大會(huì)導(dǎo)致節(jié)流損失加大、一次調(diào)頻的響應(yīng)負(fù)荷不足或者過大、AGC響應(yīng)變慢、閥門切換負(fù)荷波動(dòng)等，最終影響機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行[7]。汽輪發(fā)電機(jī)組在長時(shí)間運(yùn)行過程中閥門的實(shí)際流量曲線難免有所變化，因此很有必要經(jīng)常對(duì)機(jī)組的閥門流量曲線進(jìn)行試驗(yàn)校正，以使機(jī)組各項(xiàng)指標(biāo)趨于最優(yōu)[8]。

以某600MW汽輪發(fā)電機(jī)組為例，分別對(duì)該機(jī)組單閥運(yùn)行方式和順序閥方式下的閥門流量特性曲線進(jìn)行優(yōu)化，具體操作過程如下。

1)數(shù)據(jù)源的選取。選取與閥門流量特性曲線優(yōu)化相關(guān)的參數(shù)共43200(采樣周期60s)組，具體參數(shù)為汽輪機(jī)綜合閥位指令、各閥門指令、各閥門開度、機(jī)組主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、機(jī)組負(fù)荷、調(diào)節(jié)級(jí)壓力、給水流量、減溫水流量。

2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理。結(jié)合所選取的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，得出閥門開度同主蒸汽流量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為下一步閥門流量特性曲線優(yōu)化做好準(zhǔn)備;為了驗(yàn)證所建模型的正確性，選取樣本數(shù)據(jù)之外的22組數(shù)據(jù)，將采用弗留格爾公式法計(jì)算得到的流量數(shù)值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算得到的數(shù)值進(jìn)行比較[9]，驗(yàn)證效果如圖3所示。

3)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)單閥方式下的流量曲線進(jìn)行擬合，其結(jié)果如圖4(a)所示。由圖4(a)可知，校正前后的單閥曲線有較大差異：校正后同一綜合流量指令下的開度增大0%～6%左右，可以有效提高負(fù)荷響應(yīng)值和響應(yīng)速度。

該機(jī)組設(shè)計(jì)為順序閥方式下高壓調(diào)節(jié)閥1、3、4同時(shí)開啟，全開后高壓調(diào)節(jié)閥2才開啟。重疊度的設(shè)置一般以前一個(gè)閥門開至閥后壓力與主汽壓力比值為0.85～0.90時(shí)后一個(gè)閥開始開啟為合適，以此數(shù)據(jù)對(duì)各閥門之間的重疊度進(jìn)行修正完善[10]。

由于本機(jī)組閥后并沒有安裝壓力測(cè)點(diǎn)，所以采用試驗(yàn)數(shù)據(jù)觀察法來近似，利用作圖法來計(jì)算重疊度。依據(jù)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算得出順序閥方式下的實(shí)際流量曲線，利用作圖法得到順序閥方式下的閥門流量曲線,如圖4(b)所示。

由圖4(b)可以看出，校正前后的順序閥曲線有較大差異：校正后高壓調(diào)節(jié)閥1、3、4在同一綜合流量指令下的開度變化0%～5%左右，拐點(diǎn)前后特性比原來光滑，拐點(diǎn)前附近的流量曲線提高了負(fù)荷響應(yīng)值和響應(yīng)速度;修改前后高壓調(diào)節(jié)閥2的閥門重疊度由原來的7%調(diào)整為4%，適合新的流量曲線，機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性有所提高。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真驗(yàn)證曲線

圖4

2.3 基于大數(shù)據(jù)理論下的控制系統(tǒng)性能評(píng)估

在電廠工藝過程控制中，幾乎85%以上的控制系統(tǒng)均采用PID控制器，但是在控制系統(tǒng)工作過程中，一般電廠熱控專業(yè)人員并不能快速判斷某控制系統(tǒng)的控制水平是否最優(yōu)，如果不是最優(yōu)，就還有多大提升潛力等信息[11]。目前關(guān)于電廠熱工控制方面的研究主要集中在先進(jìn)控制算法設(shè)計(jì)上，對(duì)已有的控制系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)方面的研究相對(duì)較少。

本文簡要介紹基于大數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)方法，希望對(duì)智能電廠實(shí)施過程中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用起到拋磚引玉的作用。

圖5所示為基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)性能評(píng)估步驟流程圖。首先對(duì)控制系統(tǒng)本身進(jìn)行分析研究，對(duì)控制器輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理;其次確定控制系統(tǒng)評(píng)估的準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則的確定需要依據(jù)系統(tǒng)本身特性來確定適合的評(píng)估準(zhǔn)則;在評(píng)估準(zhǔn)則確定之后，使用選取的評(píng)估基準(zhǔn)對(duì)待評(píng)估的控制系統(tǒng)進(jìn)行性能評(píng)估，通過評(píng)估得到待評(píng)估的控制系統(tǒng)的性能，分析控制性能是否滿足運(yùn)行要求，也即是否需要進(jìn)行控制系統(tǒng)維護(hù);最后在性能評(píng)估的基礎(chǔ)之上，對(duì)控制系統(tǒng)性能較差的原因進(jìn)行分析，為進(jìn)一步的控制系統(tǒng)性能維護(hù)提供依據(jù)和指導(dǎo)[12]。

圖5 控制系統(tǒng)性能評(píng)估步驟流程圖

以上控制系統(tǒng)性能評(píng)估步驟中，最重要的是基準(zhǔn)模型的建立和評(píng)估準(zhǔn)則的選取?；陂]環(huán)回路運(yùn)行數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)建模一直是熱工控制領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者研究的重要方向之一，可采用的方法較多，且效果良好：既有經(jīng)典控制理論的建模方法，也有基于現(xiàn)代控制理論的建模方法，同時(shí)還有以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊理論等基于各種先進(jìn)計(jì)算理論的建模方法。

然而，合理的控制系統(tǒng)性能評(píng)估準(zhǔn)則的選取則相對(duì)較難。目前僅有的少量的報(bào)道，而且應(yīng)用最為廣泛的仍然是基于最小方差準(zhǔn)則或者改進(jìn)最小方差準(zhǔn)則的控制系統(tǒng)性能評(píng)估準(zhǔn)則。所以，如何選取合適的性能評(píng)估準(zhǔn)則仍將是大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中控制系統(tǒng)性能評(píng)估今后研究的重點(diǎn)之一。

3 結(jié)論

智能電廠是一個(gè)系統(tǒng)工程，在實(shí)施過程中的方方面面都需要電力工作者付出十分的努力，同時(shí)該項(xiàng)工程每一部分新的進(jìn)展都是對(duì)我國電力工業(yè)發(fā)展進(jìn)步的極大推動(dòng)。本文拋開智能電廠實(shí)施過程中大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理、生產(chǎn)管理和設(shè)備管理層面的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹了大數(shù)據(jù)在控制系統(tǒng)層面的報(bào)警系統(tǒng)優(yōu)化、控制系統(tǒng)運(yùn)行曲線優(yōu)化、控制系統(tǒng)性能評(píng)估三個(gè)方面的應(yīng)用，同時(shí)結(jié)合部分實(shí)例進(jìn)行了分析論述，指出了以上幾個(gè)方面實(shí)施過程中存在的問題和今后的研究重點(diǎn)。

隨著技術(shù)水平的不斷發(fā)展和工程應(yīng)用的不斷實(shí)施，火電廠大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范疇必然會(huì)越來越廣，希望本文的論述能夠起到拋磚引玉的作用，引導(dǎo)廣大電力工作者重視智能電廠建設(shè)過程中的每一個(gè)細(xì)節(jié)和突破口，為智能電廠這個(gè)系統(tǒng)工程的發(fā)展、完善做出貢獻(xiàn)。