智能電廠實施過程中的大數據應用研究

張少男

摘? ?要：本文主要圍繞智能電廠實施過程中的大數據應用展開研究，通過分析應用的大數據理論，探究其在報警系統、汽門的流量特性以及控制系統等方面的應用，推動各項工作合理開展，保障其工作質量。為適應時代發展，電力企業在發展過程中也逐漸引入了不同類型的數字化技術，通過在日常生產過程中應用相關技術，建立對應的管理模型，可以有效提高智能電廠的工作質量，實現對相關生產工作的有效控制，對提高智能電廠的生產效率，推動大數據應用推廣等具有重要意義。

關鍵詞：智能電廠? 實施過程? 大數據應用

中圖分類號：TM727? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）05（b）-0030-02

1??智能電廠實施過程中應用的大數據理論

大數據在企業生產運營過程中發揮了重要作用，通過將企業生產運營的相關數據統計起來，結合相關經濟學理論等來提取其中的關鍵性知識，再通過一定方式將相關技術結合起來，可以構建與企業發展路徑相符合的智能化技術構架，在此基礎上開展后續各項工作，可以提高其各項工作的針對性，對保障其后續各項工作的工作質量等具有重要意義。當前在火力發電廠實施過程中，主要應用大數據來開展以下兩方面工作，一方面，通過統計企業運行的相關數據，明確火力發電廠生產過程中存在的問題和解決方法，推動企業生產以合理方式開展。另一方面，通過統計企業管理工作開展過程中存在的問題，發現數據之間的關聯性，繼而實現對各類數據的有效綜合，在此基礎上開展后續各項工作，可以有效保障其工作質量。

2? 智能電廠的大數據應用舉例

2.1 大數據支持下的報警優化

火力發電廠工作過程中，受到多方面因素的影響，其使用的監控系統相對比較復雜，實際工作過程中，受到多方面因素的影響，加上DCS系統控制性的不斷增強，其工作過程中會產生大量數據，影響其各項工作以合理方式開展。同時隨著經濟和科技的發展，火電廠工作過程中應用硬光字報警系統的幾率也逐漸降低，其各項工作更多圍繞DCS系統開展，可以有效保障其各項工作的工作質量。但是在實際工作過程中可以發現，火電廠的報警功能等更多應用于調試階段，實際各項工作開展時可能會遇到不同類型的問題，報警的頻率相對較高，但是許多問題并不需要監控系統報警即可及時解決，這將極大地增添工作人員的工作負擔，其工作的積極性也會隨之下降，長久發展下去，報警功能的意義將會逐漸消失，工作人員對報警功能的態度也會逐漸發生變化，影響火力發電廠各項工作順利開展。為此，火力發電廠在開展監控系統報警功能控制組態設計工作的過程中，應當充分考慮鍋具數據提供的建議，同時將火力發電廠的實際工作情況考慮進來，設計合理的報警系統功能方案，推動其后續各項工作以合理方式開展。

2.2 優化汽輪機調節汽門的流量特性曲線

DEH系統的重要組成之一即汽輪機的調節汽門，應用該設備可以保障系統各項工作開展的有效性，工作過程中出現問題的幾率將會大大下降。實際各項工作開展過程中可以發現，受到多方面因素，特別是汽輪機調節汽門的流量特性的影響，對應的一次調頻和AGC響應都會出現不同類型的問題，導致其工作過程中出現安全運行問題，要求相關人員必須加強重視，采取合理方式對其進行優化。實際各項工作開展過程中可以發現，相關人員必須加強對數據源選取工作的重視，通過對發電機組的閥門和相關設備進行統計分析，找出與閥門特性流量曲線關聯相對較大的參數，在此基礎上開展參數組織和參數設計等工作，可以有效保障其各項工作的工作質量，對提高機組閥門的工作效率等具有重要意義。通過該方式完成數據源的選取工作之后，相關人員應當結合神經網絡數據來開展后續工作。

例如，以某 600MW汽輪發電機組為例，來調整和優化該機組順序閥方式和單閥運行方式下的閥門流量特性曲線，其具體流程如下：（1）數據源的選取。選擇與閥門流量特性曲線優化對應的參數共 43200組，采樣周期為60s，具體參數為汽輪機各閥門開度、各閥門指令、綜合閥位指令、主蒸汽溫度、給水流量、機組負荷、減溫水流量、機組主蒸汽壓力、調節級壓力;（2）神經網絡數據處理。根據所選擇的歷史運行數據，借助模糊神經網絡來建模歷史數據，進而獲得主蒸汽流量與閥門開度的神經網絡模型，為后續優化閥門流量特性曲線奠定良好的基礎。為了確保所建模型的準確性，還需要對所選樣本數據以外的其余22組數據進行分析，借助弗留格爾公式法來對流量數值進行計算，并與神經網絡模型計算的結果進行對比;（3）基于模糊神經網絡和實際運行數據來擬合單閥方式下的流量曲線，如圖1（a）所示，結果發現單閥曲線校正前后的的差異比較大，同一綜合流量指令在校正后的開度增大0%～6%左右，其可以有效提高負荷響應速度和響應值。同時，根據模糊神經網絡模型及歷史運行數據來擬合順 序閥方式下的流量曲線，如圖1（b）所示，結果發現順序閥曲線校正前后同樣存在較大差異，同一綜合流量指令在校正后的開度增大0%～5%左右，拐點前后特性變得更加圓滑，高壓調節閥 2修改前后重疊度從原來7%降至4%，有效提高機組運行穩定性。

2.3 應用大數據理論開展控制系統性能評估工作

發電廠工作開展過程中，一般應用PID控制器來控制電廠工藝流程，在此基礎上開展后續各項工作，可以有效保障其工作質量。但是在其實際控制工作開展過程中，電廠的熱控專業人員可能需要花費一定的時間精力才能實現對控制系統控制水平的合理判斷，在此基礎上開展性能提升等工作，才能保證電廠熱工控制的質量。就當前來說，主要圍繞先進控制算法設計來開展后續各項工作，可以實現對控制系統的合理分析，對提高其控制的有效性等具有重要意義。但是在對已有的控制系統進行評價的過程中，工作人員一般選擇應用大數據來開展對應的數據性能評價工作，可以推動相關工作按照預定軌跡合理開展，其具體步驟如下。第一，工作人員應當圍繞控制系統本身開展分析研究，及時完成數據采集和數據處理等各項工作，在此基礎上，結合工作要求等確定系統評估準則，繼而開展后續的數據性能評估工作，可以有效保障其各項工作的工作質量。在數據評估工作完成之后，工作人員應當結合數據評估的結果來分析控制系統的整體性能，判斷系統是否需要開展進一步的數據分析和數據評價工作，對提高控制系統性能維護的有效性具有重要意義。實際工作開展過程中，工作人員要加強對建立基準模型和選擇評估準則的重視，在充分明確上述兩點的基礎上開展后續工作，可以有效保障其工作質量。

2.4 智能電廠報警優化性能評估工作

如今，隨著智能電廠的發展，傳統的硬光字報警系統已經無法滿足電廠發展需求，且大部分火電廠報警功能基本上是在機組調試期間實施，在施工圖設計階段和DCS組態過程中，設計院和組態廠家并未對硬光字報警系統的細則給予明確，從而導致運行階段報警泛濫現象較為嚴重，致使運行人員開始不重視報警信息，使報警功能形同虛設。國際標準ANSI/ISA-18.2—2009（《過程工業中的報警系統管理》）對報警給予了明確的定義，即一種可以針對過程偏差、設備故障或異常狀態來提醒操作人員做出響應的視覺和聲音方法。表1描述的是在一定時間內，運行人員可以接受的報警數量，在進行智能電廠報警組態設計過程中需要對表1中的數據給予重點考慮，從而得到科學、合理的報警系統組態方案。

通常情況下，智能電廠報警系統設置主要是根據重要程度來開展多級報警方案，但是并未對每一級報警的設置情況給予明確規定，此時就需要通過對歷史運行數據進行分析，借助主元分析方法來獲取與某條報警相關的參數，這樣既可以降低無效報警信息數量，而且還可以有效提高報警信息的準確性。

3? 結語

智能電廠工作涉及多個方面，應用大數據理論可以優化其各個階段的控制程序和控制方式，對保障其整體工作質量等具有重要意義。相關人員必須加強重視，合理開展生產和設備管理工作，保障其工作質量。在此基礎上開展后續各項工作，可以有效保障其工作質量。

參考文獻

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