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關鍵詞：大數據；熱負荷；能耗；優化；經濟性

1　引言

浙能阿克蘇熱電有限公司位于新疆阿克蘇地區阿克蘇紡織工業城，鍋爐是上海鍋爐廠生產的SG1173/25.5-M4418型鍋爐，汽輪機為東方汽輪機廠生產的CCZK350/289.6/24.6/1.5/0.4/569/569型超臨界、一次中間再熱、單軸三缸雙排氣、直接空冷雙抽汽凝汽式汽輪機。由于其發電負荷和供熱負荷間存在鮮明的耦合關系，因此相比其他類型機組，在較寬的運行工況條件下針對熱電機組的供熱負荷優化技術尤為復雜。分析機理模型中反映的系統及其設備的本質動力學規律，結合海量的歷史運行數據，深入發掘隱藏在大數據背后的反映熱力系統和相關設備的實際特性的信息和規律，建立適合于實際機組的精確模型，準確描述熱力系統各狀態參數之間的關聯規則，是實現準確的機組性能監測以及制定合理的運行優化策略的重要基礎。

2　基于大數據分析的熱負荷優化分配方法

供熱機組的熱負荷優化分配，主要在于如何在兩臺機組間分配供熱負荷使全廠能耗最小。目前最常用的優化分配方式是建立在優化理論基礎上的各種方法，包括隨著運籌學興起而出現的基于數學規劃研究的優化算法，如線性規劃法、動態規劃法、非線性規劃法等，還有在計算機水平不斷提高的背景下發展出來的諸如遺傳算法、免疫算法等智能算法。它們都各有其優缺點，例如動態規劃法屬于多級決策法，可較好地適應負荷變化，快速選擇運行機組承帶負荷多少和不同機組啟停順序，靈活性較強，但計算過程繁瑣。相比之下，非線性規劃雖然計算速度快、精度高，但缺點在于模型復雜，變量數多會使得優化效果不佳，還容易產生組合爆炸現象。隨著電廠的自動化程度不斷提高，尤其“智慧電廠”的提出與快速發展，基于仿生學的智能算法越來越受到重視，計算速度較傳統優化算法更為快速，不易陷入局部最優。本項目采用基于大數據分析結合遺傳算法來進行供熱負荷優化分配。

（1）運行數據的預處理

現場的實際數據（歷史運行數據）普遍存在動態、失真及時間失效等各種問題，直接引用歷史數據進行數據挖掘，必然導致所得結果指導意義下降乃至無效。針對以上問題，本項目需要對實際運行數據進行合理地鑒別、篩選及處理，為后繼工作提供可靠的數據支持。主要處理手段包括：運行工況的穩態判別、實時數據失真判別、歷史數據時效性分析、數據濾波、冗余數據處理、數據關聯性分析等。

（2）火電機組熱力系統準確地在線能耗計算

在線監測機組能耗率，通常的國標計算方法或ASME計算標準是以主蒸汽流量或給水流量為重要的被測參數，由于現場就地流量儀表測量誤差較大，在線監測系統運行煤耗率計算誤差也較大，這正是目前通常的能耗在線計算軟件計算誤差較大的根本原因。本項目依托先進的技術方法，針對典型火電機組開發能耗在線評估軟件，在全負荷段（尤其強調深度變工況條件），結合實際運行數據實現了機組的能耗準確評估。

（3）考慮多因素的負荷在線優化分配方法

影響發電機組能耗的因素眾多，以節能為目標的熱負荷優化分配實際上是多邊界的優化問題。因此，在準確的能耗計算基礎上，研究多參數智能優化算法，給出在線的熱負荷優化指導。

（4）基于C/S模式的界面展示

軟件采用面向對象高級編程語言編寫，與SIS數據通訊取得歷史數據和實時運行數據，采用大型關系型數據庫作為過程數據庫，采用C/S模式進行計算結果的展示。

3　基于大數據分析的機組供熱負荷優化分配程序開發

供熱負荷優化程序基于面向對象編程語言Delphi編寫。Delphi是第四代編程語言，具有簡單、高效、功能強大的特點。它是基于面向對象的方法，高速的編譯器，強大的數據庫支持而組成，與Windows編程緊密結合，具有強大而成熟的組件技術。

程序在兩臺機組準確計算能耗特性的基礎上，利用大數據分析結合遺傳算法，進行供熱負荷的優化分配。程序的流程如圖1所示。

圖1 程序流程圖

程序主要計算模塊如表1所示。

表1 離線計算軟件的功能模塊介紹

軟件的功能模塊包含了各設備特性變工況模型、機組狀態重構模型和熱經濟指標計算模塊。為了實現能耗的實時計算，需要取得實時的機組運行數據。實時數據從SIS數據庫中取得，因此本項目開發了和SIS系統的接口程序，點擊“啟動”按鈕，開始數據傳輸。

程序界面如圖2所示。

圖2 接口程序

取得實時運行數據后，進行機組能耗特性計算和負荷優化分配，并將能耗結果和負荷優化分配結果寫入數據庫結果點表中。展示程序主要展示熱負荷優化分配結果，以及優化分配后節煤量如圖3—圖5所示。

圖3 1號機計算程序

圖4 2號機計算程序

圖5 供熱優化分配結果

4　基于大數據分析的機組供熱負荷優化分配結果驗證

方案所含四個變量分別為：1號機組電負荷N₁、2號機組電負荷N₂、1號機組熱負荷D_C1、2號機組熱負荷D_C2。查看機組實際運行數據得到機組負荷的約束條件（單位均為MW）為：

優化結果如表2所示，與實際運行任意分配方案進行比較。

表2 部分工況下負荷分配方案對比

通過上表可以看出，本項目采用基于大數據分析的機組供熱負荷優化分配所得煤耗率比負荷平均分配方案總煤耗量有一定程度的降低，說明大數據分析結合遺傳算法在機組熱負荷分配上的應用是有效的。

5　結論

本項目的研究開發，可以對浙能阿克蘇熱電有限公司兩臺機組能耗結果進行準確分析，能夠明顯降低能耗，對供熱機組節能環保、降低成本、提高經濟性具有現實意義。

綜上所述，基于大數據分析的機組熱負荷優化分配可以作為提高供熱機組經濟性的一種方式，可以給供熱機組帶來巨大的經濟效益，有著廣大的發展前景。

作者簡介：

劉昱達（1991-），男，湖北武穴人，工程師，學士，現就職于浙能阿克蘇熱電有限公司，主要從事火電廠熱工儀表及自動化維護管理方面的工作。

參考文獻：

[1] 王定宏. 火電廠機組最佳負荷分配優化理論及軟件的研究[D]. 西安: 西安交通大學, 2001.

[2] 王源. 供熱機組負荷優化分配的研究[D]. 南京: 東南大學, 2005.

[3] 李巖, 袁弘宇, 于佳喬, 等. 遺傳算法在優化問題中的應用綜述[J]. 山東工業技術, 2019 (12) : 242-243+180.

摘自《自動化博覽》2024年8月刊