王雨田

摘要：為了提高三菱M701F4型二拖一聯(lián)合循環(huán)機(jī)組聯(lián)合循環(huán)效率，文章研究采用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、參數(shù)修正的方式，實(shí)時(shí)計(jì)算聯(lián)合循環(huán)燃機(jī)最優(yōu)負(fù)荷偏置。其中，在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，自創(chuàng)了OSI-PI數(shù)據(jù)的高效獲取算法;數(shù)據(jù)分析過(guò)程中采用有效數(shù)據(jù)篩選算法;參數(shù)修正過(guò)程中采用根據(jù)時(shí)間段分析可摘除特殊節(jié)點(diǎn)的參數(shù)關(guān)系矩陣制作算法。該方法實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合循環(huán)機(jī)組經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)保效益、安全性的多重提升。

Abstract： To improve the Mitsubishi M701F4 gas turbine co-generation efficiency， a research basing on data mining， data analysis and coefficient refinement had been processed to build up a real-time optimized bias load computing model. In the progress of model creation， the self-designed OSI-PI data recognition algorithm， the active data filter and a matrix presenting the relationship between specific period of units running with life time performance had been applied. In the end， with the modification of optimized bias load model， gas turbine co-generation efficiency， environment protection performance and running security had been promoted.

關(guān)鍵詞：聯(lián)合循環(huán)效率;M701F4;負(fù)荷偏置;人工智能

Key words： combined cycle efficiency;M701F4;load offset;artificial intelligence

中圖分類號(hào)：TM611? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）35-0170-02

0? 引言

燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)作為一種先進(jìn)的發(fā)電技術(shù)，在我國(guó)電力行業(yè)有著舉足輕重的地位，其中二拖一聯(lián)合循環(huán)是一種常見的燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)模式。對(duì)于此類機(jī)組，由于安裝、啟停機(jī)頻次、經(jīng)歷的工況不同，兩臺(tái)燃機(jī)的負(fù)荷——能耗曲線在機(jī)組運(yùn)行一定時(shí)間后必然不能完全相同。既在非理想模型下，按照常規(guī)經(jīng)驗(yàn)讓兩臺(tái)燃機(jī)帶相同負(fù)荷不能保證聯(lián)合循環(huán)經(jīng)濟(jì)性最大化。根據(jù)國(guó)華北京燃?xì)鉄犭姽镜膶?shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)兩臺(tái)燃機(jī)帶相同負(fù)荷的時(shí)候，其葉片通道溫度分布情況、平均排氣溫度，以及對(duì)應(yīng)的燃料消耗情況也確實(shí)有明顯的差異，進(jìn)一步驗(yàn)證了兩臺(tái)燃機(jī)的效率偏差。

為了提高機(jī)組聯(lián)合循環(huán)效率，部分發(fā)電公司采用設(shè)置固定的燃機(jī)負(fù)荷偏置提高聯(lián)合循環(huán)效率的方法。但是由于機(jī)組狀況隨著機(jī)組運(yùn)行隨時(shí)發(fā)生著變化，影響機(jī)組效率的因素眾多，該偏置獲取過(guò)程復(fù)雜，且在機(jī)組負(fù)荷變化后，極有可能降低機(jī)組聯(lián)合循環(huán)效率。對(duì)合理負(fù)荷偏置的研究尚處于行業(yè)內(nèi)的研究空白領(lǐng)域。

因此，本研究借鑒智能決策支持系統(tǒng)IDSS的設(shè)計(jì)理念，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，排除干擾因素，獲取修正參數(shù)的方式，創(chuàng)建一套能夠?qū)崟r(shí)獲取燃機(jī)性能差異，并進(jìn)行及時(shí)調(diào)整的二拖一聯(lián)合循環(huán)機(jī)組最優(yōu)負(fù)荷偏置的計(jì)算模型，進(jìn)而綜合提升聯(lián)合循環(huán)機(jī)組運(yùn)行的安全、經(jīng)濟(jì)與環(huán)保性能。

1? 研究方法

為了確保研究樣本的有效性，排除燃機(jī)負(fù)荷變化時(shí)IGV波動(dòng)，燃料分配以及燃燒室旁路投入變化過(guò)程中對(duì)燃機(jī)效率的影響，本研究采用圖1所示的有效樣本數(shù)據(jù)獲取思路，調(diào)用電廠PI數(shù)據(jù)庫(kù)的原始數(shù)據(jù)。根據(jù)本次研究目的與國(guó)華燃?xì)鉄犭姽镜膬膳_(tái)330MW機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行情況，以2MW作為負(fù)荷拆分，在2018年1月1日至2019年6月1日1年半的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行穩(wěn)定時(shí)間段的獲取。

為了減小環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、天然氣熱值隨時(shí)間變化對(duì)研究樣本的影響，還需要繼續(xù)拆分為5-10分鐘的時(shí)間段，保障樣本的有效性。進(jìn)而在圖1的方法基礎(chǔ)上獲取了8671組樣本。然后，為了減少相似樣本，采用相似度計(jì)算方法：■

當(dāng)任意兩組樣本機(jī)組負(fù)荷、效率、環(huán)境溫度、熱值、濕度等所有相關(guān)參數(shù)的相似度都>0.99則將其中一組樣本剔除，進(jìn)而將有效樣本數(shù)量由8671組縮減至5797組。綜合分析樣本數(shù)據(jù)后，對(duì)于本研究對(duì)象穩(wěn)定負(fù)荷樣本所展現(xiàn)出的特性，本研究建立關(guān)系矩陣增加短時(shí)間內(nèi)的有效數(shù)據(jù)以滿足建立決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求。

對(duì)于不同的燃機(jī)負(fù)荷，溫度、熱值與燃機(jī)效率之間的關(guān)系規(guī)律難以掌握，但是燃燒熱部件損耗，濾網(wǎng)堵塞對(duì)燃機(jī)的影響有著隨時(shí)間逐漸緩慢加劇的特性。所以本次研究中將影響燃機(jī)效率的因素分為兩類，一種是隨時(shí)間緩慢線性變化，但是短時(shí)間內(nèi)變化不大的熱部件損耗以及濾網(wǎng)堵塞等固有影響因素;一種是隨環(huán)境溫度、熱值、大氣濕度變化而變化的暫態(tài)影響因素。對(duì)于暫態(tài)影響因素，假設(shè)其對(duì)燃機(jī)效率的影響在特定負(fù)荷段是基本保持不變的，那么這一關(guān)系可以作為修正參數(shù)作擴(kuò)充樣本數(shù)量。

假設(shè)溫度（T）、熱值（S）、濕度（H）這三個(gè)變量微變化對(duì)固定負(fù)荷（L）的效率影響存在一個(gè)線性的關(guān)系系數(shù)R。連續(xù)一段時(shí)間內(nèi)當(dāng)三個(gè)暫態(tài)影響因素量中任意兩各量以及負(fù)荷相似度大于0.99而第三個(gè)量的相似度小于0.9卻大于0.85時(shí)，該系數(shù)具備一定的固定性并可以關(guān)聯(lián)其效率變化以建立矩陣。既：

為了進(jìn)一步降低固有影響因素的影響，修正參數(shù)的篩選原則為：

①獲取避開每年春秋季的大小修燃機(jī)燃燒調(diào)整更換熱部件對(duì)統(tǒng)計(jì)連續(xù)一個(gè)月的數(shù)據(jù);

②避免對(duì)汽機(jī)效率的影響，設(shè)定范圍不超過(guò)5MW。

因此通過(guò)在線獲取實(shí)時(shí)負(fù)荷與實(shí)時(shí)環(huán)境溫度、熱值以及濕度，并且為環(huán)境溫度設(shè)置±0.1℃的選擇范圍，為熱值設(shè)置±0.01MJ/Nm3的選擇范圍，為濕度設(shè)置±10%的選擇范圍搜索滿足在當(dāng)前負(fù)荷±50MW范圍的負(fù)荷數(shù)據(jù)，并通過(guò)修正參數(shù)矩陣擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)。條件可逐步放寬直到建立出跨越當(dāng)前負(fù)荷±50MW及以上且與當(dāng)前暫態(tài)影響因素一致的負(fù)荷效率曲線。

根據(jù)所獲取的負(fù)荷效率曲線，通過(guò)以下公式擬定負(fù)荷偏置計(jì)算最優(yōu)負(fù)荷偏置（BIAS）設(shè)定值以獲取相同總負(fù)荷下更低的單位發(fā)電量下的能耗效率C（MJ/MWh），既：

其中，BIAS的取值范圍為-5到+5，間隔0.1，從而每次運(yùn)算可以獲得100個(gè)能耗效率差值，選取差值中的最大值所對(duì)應(yīng)的BIAS值為最優(yōu)負(fù)荷偏置。最后，通過(guò)對(duì)比模擬結(jié)果與實(shí)際增加偏置后的結(jié)果，可以進(jìn)一步驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)而通過(guò)反饋結(jié)果修改模型結(jié)構(gòu)。

2? 結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，進(jìn)行了模擬結(jié)果與2019年4月14日進(jìn)行的負(fù)荷偏置實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比。實(shí)驗(yàn)環(huán)境基本保持穩(wěn)定，環(huán)境溫度維持在20℃左右，天然氣熱值維持在34MJ/Nm3左右。該實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論為，為1號(hào)機(jī)增加8MW的偏置與未加偏置相比，聯(lián)合循環(huán)煤耗最多可節(jié)約0.08g/kWh，按照全年4500小時(shí)二拖一運(yùn)行時(shí)間，可每年節(jié)約47.7萬(wàn)元燃料成本。而模型預(yù)測(cè)結(jié)果為1號(hào)機(jī)增加10MW的偏置（既為1號(hào)燃機(jī)增加±10MW的偏置，2號(hào)燃機(jī)根據(jù)AGC自動(dòng)調(diào)節(jié)）會(huì)每年節(jié)約37.4萬(wàn)元的燃料成本。說(shuō)明該模型的預(yù)測(cè)方向與實(shí)際結(jié)果基本一致。產(chǎn)生差異的主要原因在于燃機(jī)拍熱量差異可能導(dǎo)致的聯(lián)合循環(huán)效率差異。而且由于兩臺(tái)余熱鍋爐換熱性能的不同，負(fù)荷偏置對(duì)聯(lián)合循環(huán)綜合效率的提升潛力有進(jìn)一步的可挖掘空間。

由于文章研究機(jī)組地處華北地區(qū)，燃機(jī)進(jìn)氣濾網(wǎng)處全年濕度變化不大，因此實(shí)際建模時(shí)只采用了環(huán)境溫度與天然氣熱值作為暫態(tài)影響因素，同時(shí)簡(jiǎn)化了模型。之后分別對(duì)180MW、200MW、240MW、260MW，環(huán)境溫度在35℃附近，天然氣熱值在34MJ/Nm3下的燃機(jī)能耗曲線進(jìn)行繪制與分析，本次研究發(fā)現(xiàn)在偏置設(shè)定值±5MW的范圍不同負(fù)荷下的最優(yōu)負(fù)荷偏置不同，所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益也不同。按照全年4500小時(shí)的二拖一運(yùn)行時(shí)間，采用最優(yōu)的負(fù)荷偏置在±5MW這么小的調(diào)節(jié)范圍內(nèi)也可以為研究機(jī)組的聯(lián)合循環(huán)效率帶來(lái)20至200萬(wàn)元的成本節(jié)約。由于研究對(duì)象機(jī)組投入生產(chǎn)時(shí)間較短，燃機(jī)性能偏差較不明顯，可以推論該方法可以對(duì)年久機(jī)組差生更急明顯的經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化。同時(shí)，該方法也適用于對(duì)機(jī)組當(dāng)氧化物的排放控制，對(duì)機(jī)組穩(wěn)定燃燒負(fù)荷段的記錄與政策，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)組在經(jīng)濟(jì)性，環(huán)保性與安全性的多方位提升。

3? 結(jié)論與分析

①該研究驗(yàn)證了現(xiàn)實(shí)中機(jī)組運(yùn)行因安裝、試運(yùn)、操作、事故、燃燒狀況、環(huán)保要求等差異系最終會(huì)導(dǎo)致兩臺(tái)機(jī)組的性能出現(xiàn)偏差，最優(yōu)負(fù)荷偏置并非為0。

②京燃熱電M701F4型燃機(jī)自2015年投產(chǎn)已經(jīng)運(yùn)行4年，機(jī)組尚未經(jīng)歷A修，各項(xiàng)性能指標(biāo)較為優(yōu)秀，兩臺(tái)燃機(jī)的性能差異尚不明顯，卻已經(jīng)能通過(guò)細(xì)微的偏置設(shè)定獲取經(jīng)濟(jì)效益提升。最優(yōu)負(fù)荷偏置對(duì)長(zhǎng)齡機(jī)組的潛在經(jīng)濟(jì)性提升效果更為明顯。

③本研究所設(shè)計(jì)的模型只考慮的環(huán)境溫度與熱值兩個(gè)因素，并建立了相對(duì)簡(jiǎn)單的修正模型。而且由于聯(lián)合循環(huán)的全過(guò)程具備一定的復(fù)雜性，目前只能將循環(huán)過(guò)程逐級(jí)拆分，采用逐級(jí)研究的方式尋找最優(yōu)負(fù)荷偏置的設(shè)置辦法。

④不僅燃機(jī)的經(jīng)濟(jì)性，燃機(jī)NOX排放與燃燒穩(wěn)定性在不同負(fù)荷段也有著明顯的差異特性，使得對(duì)最優(yōu)負(fù)荷偏的討論有很大的應(yīng)用空間。

⑤該最優(yōu)負(fù)荷偏置的的設(shè)置思路同樣可以應(yīng)用到余熱鍋爐效率提升、汽機(jī)主管線效率提升、機(jī)力塔風(fēng)機(jī)分布與風(fēng)向的關(guān)系等方向的研究。

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