基于數據挖掘的汽動引風機效能動態監測系統的應用

李衛東,孫偉鵬,江 永

(1華能國際電力股份有限公司,北京100031;2.華能海門電廠,廣東汕頭515132)

基于數據挖掘的汽動引風機效能動態監測系統的應用

李衛東1,孫偉鵬2,江 永2

(1華能國際電力股份有限公司,北京100031;2.華能海門電廠,廣東汕頭515132)

根據支撐向量集和神經網絡及回歸分析算法相結合的數據挖掘理念,對電站風機的運行狀態進行在線測量和數據處理。利用風機性能曲線,實時顯示風機運行在性能曲線上的位置,避免因風機自身搶風而造成風機失速現象。根據風機實時效率及功率大小,調整風機的出力,并適度匹配汽動引風機的轉速。精細調整風機變導葉的角度,確保風機運轉于高效區,降低了機組煤耗。

汽動;引風機;效能;數據;動態;監視;系統;應用

0 概 述

火電廠鍋爐風機的設計效率都很高,通常為80%~85%,有時可高達90%,但火電廠長期處于變負荷調峰狀態,且風機的選型過大,風機的實際運行效率并不高。通過風機實時監測系統,可即時掌握風機的運行狀態[1],對于提高風機能效和優化操作具有重要意義。電廠風機監測系統是基于流量監測、壓力監測的基礎上,應用計算機檢測技術和獨特的研究成果,對電站風機的運行狀態進行連續在線測量與處理,根據風機運行狀態和各種數據,保障風機的安全運行,并有多種擴充功能,為測試和數據處理提供方便。

1 系統改造的思路

通過改變汽動引風機流量的測點,增加監視引風機運行的畫面,可隨時觀測各風機運行在性能曲線上的位置,實時呈現風機風量、風壓和效率等參數。系統改造后,將直觀地反映風機效能和風機所處的運行區域,為安全運行和節能提供數據支持。通過不斷積累和挖掘運行數據,監測系統可自動地尋找風機的最佳運行區間,為運行優化和風機改造提供數據基礎[2]。系統的在線監測,包括風機入口靜壓、風速、流量,根據風機的性能曲線,計算風機的效能,根據需要,提供擴充監測風機的環境參數、振動強度等性能參數。

2 技術方案

2.1 技術實施流程

以風機效能的在線監測為核心功能,增加了功能模塊,安裝了風機效能軟件。加裝了引風機流量測點,測點由信號測量裝置和傳感(變送)器、信號采集及轉換模塊、通訊模塊等組成。風機效能軟件可對風機效能進行在線計算,并在屏幕上顯示,還具有風機最優性能數據挖掘、風機運行狀態監視等功能模塊[3]。監測系統的技術實施流程,如圖1所示。

圖1 技術實施流程

在技術實施流程中,由行業風機專家和電廠運行專家提供優化知識和規則,建立了風機運行優化知識庫和風機狀態診斷知識庫,并集成到監測系統中,構成在線監測系統的基礎。

2.2 計算汽動引風機性能的方法

2.2.1 引風機流量

引風機的流量q,由在線流量的測點獲得,直接通過數據接口,在SIS系統中讀取。

2.2.2 引風機比壓能計算公式

引風機的比壓能計算公式為:

式(1)中:pF—引風機的壓升,pF=p2-p1,Pa;p 2和p1—測得的風機進、出口壓力,Pa;

ρ1—風機進口空氣密度;計算式為:

kp:—壓縮修正系數。

2.2.3 計算引風機的輸出功率

計算引風機的輸出功率(全壓功率)。

qv—風機入口處的體積流量,m3/s。

2.2.4 計算驅動引風機的汽機輸出功率

式(5)中:r—汽機的轉速,r/min;

φ—引風機的靜葉開度,%。根據汽機轉速和引風機靜葉的開度,采用與試驗數據擬合,得到風機的輸出功率。Pq=0.001 r2-4.984 7 r+6 359.4,R2=0.998 4。

2.2.5 計算引風機的效率

式(6)中:ηc—汽機減速箱的效率,取定值0.985。

3 軟件平臺的構成

軟件平臺是系統集成的體現,包括了實時效能監視和狀態監視的應用模塊。監測系統的總體結構,如圖2所示。

圖2 軟件平臺的結構

3.1 在線運行效能點的標記

軟件系統能實時顯示風機運行時的相關參數,可按風機廠家提供的性能曲線,計算所需的流量和壓力值,由此可得出當前工況下的風機效率[4],實時顯示在用戶終端上圖形,如圖3所示。

圖3 風機的實時效能

3.2 歷史工況軌跡

為方便用戶查詢風機歷史運行的狀況,系統還提供了歷史效能軌跡重現的功能,用戶可根據歷史的運行狀況,提取有用的運行信息。監測系統顯示的歷史工況軌跡,如圖4所示。

圖4 歷史工況軌跡

3.3 風機的在線試驗

監測系統可在線記錄風機運行數據和狀態數據,并據此進行性能計算。監測系統的顯示界面,如圖5所示。

圖5 在線監測風機的運行數據

3.4 最優運行曲線的數據挖掘

監測系統可啟動后臺數據挖掘模塊的功能,自動尋找汽動引風機最優性能曲線,如圖6所示,并將最優運行曲線疊加在當前運行風機的效能曲線上,可實時發現當前運行工況點與歷史最優工況點的差距。同時,系統將給出歷史最優工況點時的風機轉速、靜葉開度等參數[5],即可按最佳運行曲線數據,調整風機的運行狀態。

圖6 風機最優性能曲線挖掘

3.5 引風機運行狀態的評估

根據監測得到的引風機運行參數和振動數據,實時對引風機運行狀態進行評估。在監測系統中的評估界面,如圖7所示。該界面中的風險評估圖,給出了風機的整體風險評價和檢修策略。

圖7 風機狀態的評估圖

3.6 最優性能曲線參數的統計和導出

監測系統的軟件功能,可在線挖掘最優性能下風機的運行參數,并統計出不同負荷段下的典型運行參數。同時,監測系統還具有在線導出運行報告的功能。導出運行報告的界面,如圖8所示。

4 結 語

根據測點數據,可實時在線顯示風機的運行參數。通過監測當前風機的運行狀態,以及所處能效曲線上的位置,有效地防止了風機失速現象的產生。利用歷史運行數據,匹配了風機導葉的開度及最佳運行轉速,找到了風機的最佳運行方式。在同等負荷率下,機組平均供電煤耗下降約0.35 g/k W·h。但是,在線計算所得的數據,還需與后期的試驗數據進行比對和修正,逐步減小誤差,不斷完善運行參數與故障征兆之間關聯的規則。

圖8 最優性能曲線參數的統計與導出

參開文獻:

[1]王松嶺,袁雄俊,侯軍虎.基于偏最小二乘法的通風機性能仿真模型[J].流體機械,2001,29(12):19-23.

[2]周克毅,邵愛菊.國外電站性能監測與診斷概況[J].動力工程, 1999,19(1):58-63.

[3]胡亞非.礦井主通風機風量在線監測實驗研究[J].中國礦業大學學報,1996(3):106-110.

[4]胡亞非.礦井主通風機風量在線監測新方法[J].煤礦機電, 1995(4):40-42.

[5]蘇杭.機械設備狀態監測與故障診斷[M].北京:機械工業出版社,2005.

Application of Dynamic Monitoring System for Efficiency of Steam Induced Draft Fan Based on Data Mining

LI Wei-dong1,SUN Wei-peng2,JIANG Yong2
(1.Huaneng Power International,INC.,Xicheng District,Beijing 100031,China; 2.Huaneng Haimen Power Plant,Shantou 515132,Guangdong,China)

According to the concept of data mining combining support vector set and neural network and regression analysis algorithm,on-line measurement and data processing of power station fan's running state are carried out.The fan performance curve is used to display the position of the fan on the performance curve in real time,so as to avoid fan stall.According to the fan real-time efficiency and power size,adjust the fan output,and match the speed of the steam fan.Finely adjust the angle of the fan to change the guide vane,ensure the fan run in the high efficiency area, and reduce the coal consumption of the unit.

steam induced,draft fan;efficiency;data;dynamic;monitor;system;application

TK284.8

A

1672-0210(2017)02-0036-03

2017-01-11

李衛東(1968-),男,工學博士,高級工程師,畢業于清華大學,從事動力工程多相流動及傳熱方面的研究。