浅议数字化分析下的运行绩效在节能减排、状态检修和企业进步中的作用

宋艳峰 王婷婷

【摘 要】本文从火电机组运行绩效的分析入手，利用数据状态分析、统计分析与实时监控管理手段，通过云计算、大数据等先进技术，提出了表征机组运行状态的特征参数，揭示了各特征参数与机组运行工况参数之间的耦合关系，将运行员绩效管理转化为“控制系统绩效管理”，“关键设备绩效管理”和“经济参数绩效管理”……等等系统，就可以把传统的管理方式推向当下新的技术环境，使其发挥新的作用。为保障机组安全、稳定和高效运行提供了重要技术支撑。实现以数字化、智能化、信息化推进企业进步的目的。

【关键词】数字化分析;节能减排;状态检修;运行绩效;统计模型

引言

充分使用、发挥和调动电厂现有丰富数据资源潜力，创造用数据解决问题的创新环境，是电力工业可持续发展的必然选择，是保证企业长远发展和技术领先的重要手段。流程工业数字化分析的重要特点，就是用数据抽象地描述工艺过程，分析工艺过程的变化。

1 工艺流程简介

华电新疆发电有限公司昌吉分公司为两台330MW亚临界供热空冷式燃煤发电机组。按照热电联产、中水利用、直接空冷和同步建设脱硫装置设计实施。与其他燃煤热电厂运行方式相似，燃煤经过输煤系统、制粉系统送至锅炉燃烧，将化学能转变为热能，锅炉产生的高温高压蒸汽送往汽轮机做功，汽轮机带动发电机将机械能转为电能，电由输电线路送出，做过功的部分蒸汽从汽轮机高低压连通管中抽出对外供热。生产用水为城市中水，经化学软化处理后通过给水泵进入凝气器低压加温，然后进入除氧器除氧，除氧后的软化水再通过高压加热器进入锅炉省煤器预热，再经过锅炉加热为过热蒸汽后用于发电。

2 数据分析主要内容

2.1偏差基础计算

基础计算指的是对产生偏差本身的计算过程。主要包括，根据机组负荷与期望值曲线计算关键变量的期望值，然后根据期望值与实际值之差计算偏差，在这个过程中，应考虑相应的滤波和越限处理，最后根据计算出的偏差，按偏差计分曲线计算对应的得分值。同时对偏差是否越限作出判断并标记。

2.2计算、分析偏差的统计描述

这里要对每个偏差的统计描述特性进行计算。例如：越各种限幅的次数，时间长，时间比等。还要统计偏差达到最小、最大等极值情况。对偏差的波动情况也应进行分析。

偏差本身指标间的关系。在系统中，对关键变量的偏差做出全工况的统计描述。包括：最大偏差，平均偏差，分布情况，变量和偏差越限情况等。

2.3对偏差的关联分析

偏差与机组负荷、运行环境的关系

对各个变量建立“期望值-实际值关系曲线”、“偏差-计分关系曲线”;

对全部变量、全运行负荷段，全参考量范围，建立期望值标准，计算实际运行值的偏差，以各种时间段计算;

对期望值、偏差值、得分之间进行连续变化范围的记录、评价和比较分析;

通过对运行值次、运行情况进行综合打分，对结果做实时的评判与阶段性评判;

所有偏差状态的集中呈现;

偏差与工艺过程其他参数变化的关系

偏差关键的工艺参数，如机组主汽压力之间的关系，各项偏差之间的关系等，以判断偏差之间是否具有相互影响以及影响的程度。

偏差与经济参数、环保参数和机组重要状态的关系

系统要能灵活地选择影响变量与受影响变量，使工程师能够从它变化的关系中找到因果的逻辑。

偏差特征历史变化趋势，在时间维度上展开上面偏差的特征，对未来的状态做出预测

在看到偏差的各种特征之后，我们需要看到这些特征变化的历史过程。一般来说，我们希望这些特征是平稳的，是可以与预测的，或者说，这些过程是没有偏差的。但是机组运行的实际工况，环境条件的变化，都会造成这些规律与预期的差异。系统应能帮助工程师、管理者发现这些差异，它们是更深层次的“偏差”。

3 系统应用实例

3.1当前考核状态

对偏差、期望值、负荷、值次、计分、机组等进行详尽分析。

对各个变量建立期望值与与实际运行值的偏差关系，对偏差进行完整的分析。

对各个变量建立偏差与负荷曲线、偏差积分曲线。

对期望值、偏差值、得分之间进行全面的统计分析。

对运行员的运行情况进行综合打分，实时的评判。

所有偏差状态的集中呈现

所有做的分析对每一个变量、每一台机组在一个界面中通过用户的选择完整的显示，通过系统为用户解决了，对当前的关键变量一个值次以来运行的综合分析：期望值是多少、偏差值多少、分值是多少、累计的分值是多少、压红线时间是多少、正常运行时间是多少、正常运行时间的占比是多少、报警运行时间的占比是多少等等，有一个完整的分析。将所有的这些分析在一幅界面上全部解决。

3.2月得分综合分析

对机组与值次进行评价及排名

将一段时间内的每天的得分进行比较和统计

对变量得分在一段时间内做趋势分析

系统把每个变量的得分，作为一个过程变量，带到系统中做趋势分析。这样系统可以对每一台机组的每个变量的得分，结合整个月时段，做出趋势分析。在这个趋势分析中，我们可以看到。每一个得分或者某一个特定的得分在什么时段得分非常高，什么时段得分非常低，偏差是多少，相差是多少。再用同样的分析，对机组、变量都可以分别进行。这样给用户提供了有针对性的分析和综合分析的各种手段，对每一个变量都可以实施。

3.3变量关联性分析

分析变量之间的相互关系及影响。

变量之间相关性比较

系统不仅分析每一个变量每个关键变量它们的得分，它们的偏差，同时要分析这些变量之间的关系，也就是说有没有冗余的变量。当某个变量运行值升高的时候，这个变量变化的时候，它的变化方式和另外的变量变化方式是不是存在完全一致，如果存在这样的变量的话，这两个变量之间就可以互为替补。将来在做系统分析的时候，如果某些变量出了问题就可以用相似的变量来替补。另一方面在今后做大数据系统建模的时候，也希望每个变量之间相互独立，越独立，它们所代表的信息就越多，从信息角度上看，它们的信息效率就越高。

3.4过程变量偏差的越限分析

系统中分析了过程变量偏差越限的各种形式。首先，系统把常规的“过程变量越限”转变为“过程变量偏差越限”。经过这样的处理之后，很多变量可以在同样方式下比较，使工程师对变量的状态有了相对统一的描述与评价方式。

4 結论

这种应用在数字化技术深入发展的今天，完全不必以庞大的数据信息平台为条件。而是以面向问题、专注于过程数字化特征的历史数据分析为重要方式。在企业现有的数据资源基础上，就可以发挥重要作用。

参考文献

[1]候子良.《再论火电厂厂级监控信息系统》[J].电力系统自动化，2002，26（15）：1-3.

[2]李青，张兴营《发电企业生产经营指标管理手册》中国电力出版社2012.

作者简介：

宋艳峰，性别：男，民族：汉族，出生日期：1970年3月20日，籍贯：河北，学历：本科;单位：华电新疆发电有限公司昌吉分公司;研究方向：生产指标精益化管理