唐國(guó)棟，王忠寶，丁健，王群，謝小鵬，吳名新

(1.廣東國(guó)華粵電臺(tái)山發(fā)電有限公司，廣東 江門(mén) 529228； 2.湖南大唐先一科技有限公司， 長(zhǎng)沙 410007)

0 引言

燃燒電廠(chǎng)發(fā)電側(cè)設(shè)備的安全可靠性對(duì)于電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行和電能穩(wěn)定供應(yīng)起著關(guān)鍵的作用，調(diào)度人員越來(lái)越關(guān)注發(fā)電側(cè)設(shè)備狀態(tài)信息。但是，電網(wǎng)調(diào)度部門(mén)對(duì)于發(fā)電側(cè)重要設(shè)備工作狀態(tài)了解甚少，無(wú)法預(yù)知所調(diào)度電廠(chǎng)設(shè)備的可靠性情況，嚴(yán)重影響發(fā)電計(jì)劃的編制與調(diào)整。此外，電網(wǎng)日常運(yùn)行調(diào)度的溝通工作繁多，對(duì)于發(fā)電機(jī)組主輔設(shè)備異常等情況導(dǎo)致機(jī)組帶負(fù)荷能力下降時(shí)的評(píng)估、溝通、解釋存在較大滯后性，調(diào)度部門(mén)對(duì)于發(fā)電機(jī)組的非停和非計(jì)劃降出力更多是在事后了解。

面對(duì)傳統(tǒng)調(diào)度方式的不足之處，基于火電廠(chǎng)機(jī)、爐、電3大主設(shè)備和重要輔機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)發(fā)電設(shè)備帶負(fù)荷能力的初評(píng)估，利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，廣東國(guó)華粵電臺(tái)山發(fā)電有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)臺(tái)電公司)組織專(zhuān)家進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)，建立了燃煤電廠(chǎng)機(jī)組發(fā)電能力評(píng)測(cè)系統(tǒng)，并把機(jī)組健康狀態(tài)與帶負(fù)荷能力的數(shù)據(jù)上傳到廣東電網(wǎng)中調(diào)的可靠性評(píng)估數(shù)據(jù)中心，作為優(yōu)化安全調(diào)度的數(shù)據(jù)依據(jù)，減少了調(diào)度員面對(duì)電源故障擾動(dòng)時(shí)的工作負(fù)擔(dān)[1]。

1 燃煤機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)估研究

1.1 發(fā)電側(cè)主要設(shè)備選取

通過(guò)查閱臺(tái)電公司的電廠(chǎng)規(guī)程、系統(tǒng)圖等資料，考慮各設(shè)備狀態(tài)參數(shù)對(duì)機(jī)組健康度的影響，確定了設(shè)備范圍，見(jiàn)表1。

表1 健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的設(shè)備Tab.1 Equipment for health status assessment

續(xù)表

1.2 機(jī)組健康評(píng)價(jià)模型

根據(jù)設(shè)備狀態(tài)參數(shù)不同的劣化特點(diǎn)，及參數(shù)期望值和保護(hù)定值確定設(shè)備的劣化度，通過(guò)特定算法對(duì)一段時(shí)期內(nèi)的設(shè)備狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到基于當(dāng)前工況下的期望值，然后再根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)對(duì)期望值的偏離程度確定劣化度。其劣化度可按如下公式計(jì)算

式中：di為劣化度；x0為狀態(tài)參數(shù)值正常值(期望值)；x1，x4為設(shè)備必須停運(yùn)時(shí)狀態(tài)參數(shù)值的下限和上限；k為參數(shù)變化對(duì)設(shè)備的影響程度。由于狀態(tài)參數(shù)只存在上(下)限值，可以根據(jù)具體情況設(shè)定。當(dāng)狀態(tài)參數(shù)低(高)于正常值時(shí)，對(duì)劣化值范圍進(jìn)行限定，或認(rèn)定劣化度為0。

1.3 機(jī)組健康評(píng)價(jià)模型實(shí)例與驗(yàn)證

以臺(tái)電公司600 MW汽輪機(jī)大機(jī)軸承振動(dòng)為例。根據(jù)運(yùn)行規(guī)程，軸承振動(dòng)正常范圍為30～80 μm，報(bào)警值為125 μm，跳閘保護(hù)值為254 μm。則可以確定軸承振動(dòng)期望值為30 μm， 劣化極限值為254 μm。當(dāng)軸承振動(dòng)達(dá)到報(bào)警值即125 μm時(shí)，根據(jù)參數(shù)異常狀態(tài)時(shí)劣化度為0.50～0.75，則軸承振動(dòng)125 μm對(duì)應(yīng)劣化度0.65。如圖1所示，通過(guò)劣化計(jì)算，劣化值與參數(shù)實(shí)際情況一致性較好[2]。

圖1 大機(jī)軸承振動(dòng)劣化度曲線(xiàn)Fig.1 Vibration deterioration curve of large unit bearing

2 燃煤機(jī)組帶負(fù)荷能力評(píng)價(jià)研究

影響機(jī)組帶負(fù)荷能力的因素有很多，主要包括輔機(jī)設(shè)備跳閘、主參數(shù)超限、煤質(zhì)煤量、環(huán)保因素、爐管泄漏、分布式控制系統(tǒng)(DCS)閉鎖增條件等。以輔機(jī)設(shè)備故障舉例分析。

2.1 影響機(jī)組帶負(fù)荷能力的輔機(jī)設(shè)備

輔機(jī)設(shè)備對(duì)機(jī)組都具有特定的負(fù)荷影響能力。當(dāng)出現(xiàn)故障停運(yùn)或跳閘時(shí)，可能直接引起機(jī)組負(fù)荷大幅度降低，若事故處理操作不當(dāng)，可能造成機(jī)組停運(yùn)。此類(lèi)設(shè)備主要包括各類(lèi)水泵、油泵、風(fēng)機(jī)、真空泵、磨煤機(jī)(包括給煤機(jī))器等。凝汽器發(fā)生泄漏或者需要清洗時(shí)，可以?xún)H投入半側(cè)運(yùn)行，受排氣量的限制此時(shí)一般只能帶額定負(fù)荷的70%左右。單側(cè)風(fēng)煙系統(tǒng)運(yùn)行所能帶的最大負(fù)荷一般為額定負(fù)荷的60%，磨煤機(jī)運(yùn)行臺(tái)數(shù)與帶負(fù)荷的關(guān)系見(jiàn)表2。

表2 磨組對(duì)應(yīng)的機(jī)組最大出力Tab.2 Maximum output of the unit corresponding to the grinding group

2.2 輔機(jī)設(shè)備對(duì)機(jī)組帶負(fù)荷能力的評(píng)估

基于輔機(jī)狀態(tài)的帶負(fù)荷能力評(píng)估，不需要考慮參數(shù)權(quán)重。評(píng)價(jià)步驟如下。

(1)根據(jù)設(shè)備狀態(tài)參數(shù)劣化規(guī)律確定劣化計(jì)算模型。

(2)確定設(shè)備不可用狀態(tài)時(shí)，參數(shù)劣化上限值，設(shè)備嚴(yán)重狀態(tài)時(shí)劣化度為0.75。

(3)根據(jù)輔機(jī)設(shè)備負(fù)荷影響值計(jì)算機(jī)組帶負(fù)荷能力。設(shè)備負(fù)荷影響值由機(jī)組原始設(shè)計(jì)確定，可以結(jié)合設(shè)備運(yùn)行故障規(guī)律作一定范圍的修正[3]。

2.3 輔機(jī)設(shè)備狀態(tài)的機(jī)組帶負(fù)荷計(jì)算

當(dāng)機(jī)組運(yùn)行時(shí)，對(duì)重要輔機(jī)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，評(píng)價(jià)輔機(jī)運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)輔機(jī)設(shè)備出現(xiàn)嚴(yán)重劣化時(shí)，根據(jù)機(jī)組設(shè)備性能、參數(shù)配置及控制邏輯設(shè)計(jì)，計(jì)算出機(jī)組當(dāng)前帶負(fù)荷的最高值，同時(shí)輸出相關(guān)報(bào)警和跳閘信號(hào)，作為機(jī)組發(fā)電能力評(píng)價(jià)依據(jù)。以臺(tái)電公司600 MW機(jī)組輔機(jī)設(shè)備負(fù)荷影響值及出力計(jì)算見(jiàn)表3。

根據(jù)每類(lèi)輔機(jī)可帶負(fù)荷計(jì)算出最小值，即機(jī)組可帶最大負(fù)荷。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 設(shè)計(jì)思路

系統(tǒng)基于JReap 5.0平臺(tái)，WEB前端采用 B/S結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，整個(gè)系統(tǒng)基于開(kāi)發(fā)運(yùn)維部署一體化建設(shè)思想，結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)要求，搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境、測(cè)試環(huán)境、產(chǎn)品環(huán)境，以滿(mǎn)足系統(tǒng)開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化管控要求，即實(shí)施DevOps流程。

表3 主要輔機(jī)設(shè)備負(fù)荷限制計(jì)算Tab.3 Calculation on the loading of main auxiliary equipment

系統(tǒng)從設(shè)備參數(shù)→設(shè)備→系統(tǒng)→機(jī)組，層層構(gòu)建實(shí)時(shí)計(jì)算模型。系統(tǒng)篩選出臺(tái)山電廠(chǎng)#1，#6機(jī)組近1年的歷史樣本數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與樣本訓(xùn)練，從設(shè)備參數(shù)至機(jī)組層層計(jì)算，最終得出系統(tǒng)或設(shè)備群，及機(jī)組的健康度與帶負(fù)荷能力，為電廠(chǎng)值長(zhǎng)的負(fù)荷調(diào)節(jié)提供了數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)。系統(tǒng)通過(guò)臺(tái)山電廠(chǎng)發(fā)電設(shè)備可靠性、健康度及機(jī)組帶負(fù)荷能力的評(píng)價(jià)，并把實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果上傳到廣東電網(wǎng)中調(diào)，為調(diào)度人員進(jìn)行負(fù)荷調(diào)度提供了決策支持。

3.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)基于臺(tái)電公司煤耗在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件、網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)上，采用標(biāo)準(zhǔn)WEB技術(shù)、Java EE、微服務(wù)框架開(kāi)發(fā)技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)燃煤電廠(chǎng)機(jī)組發(fā)電能力評(píng)測(cè)的基礎(chǔ)框架。系統(tǒng)采用兩級(jí)建設(shè)，在電廠(chǎng)部署機(jī)組發(fā)電能力評(píng)測(cè)的子站系統(tǒng)，電廠(chǎng)應(yīng)用體現(xiàn)在發(fā)電側(cè)的系統(tǒng)或設(shè)備群、設(shè)備、參數(shù)的健康狀態(tài)與對(duì)機(jī)組帶負(fù)荷的影響。在電網(wǎng)中調(diào)部署發(fā)電能力評(píng)測(cè)的主站系統(tǒng)，電網(wǎng)中調(diào)應(yīng)用體現(xiàn)在全網(wǎng)燃煤機(jī)組的健康水平與帶負(fù)荷上限。從電廠(chǎng)DCS及其他控制系統(tǒng)采集各機(jī)組鍋爐本體、制粉系統(tǒng)、風(fēng)煙系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、輔網(wǎng)系統(tǒng)的參數(shù)，在JReap5.0平臺(tái)完成機(jī)組中重要設(shè)備的模型建立、算法配置與應(yīng)用展示，在微服務(wù)中完成數(shù)據(jù)篩選、參數(shù)樣本訓(xùn)練、系統(tǒng)與機(jī)組健康度評(píng)估、機(jī)組帶負(fù)荷能力評(píng)價(jià)，在智能數(shù)采通中完成控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)上傳。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 System architecture

3.3 主要功能設(shè)計(jì)

3.3.1 重要設(shè)備狀態(tài)分析

通過(guò)對(duì)各參數(shù)的采集與監(jiān)視，實(shí)現(xiàn)對(duì)電廠(chǎng)重要設(shè)備的監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到一個(gè)設(shè)備正常或期望的狀態(tài)，并將其與設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比，以此判斷設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行是否正常。同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，對(duì)設(shè)備的故障與劣化提前進(jìn)行預(yù)警。機(jī)組生產(chǎn)工藝流程圖主要指標(biāo)有負(fù)荷、健康度、可增負(fù)荷、煤耗、環(huán)保排放等。設(shè)備生產(chǎn)工藝流程圖主要參數(shù)有主蒸汽溫度、主蒸汽壓力、凝汽器真空、出口氧量等。設(shè)備狀態(tài)采用不同顏色表示參數(shù)或設(shè)備是否正常、注意、異常、嚴(yán)重和非監(jiān)控的5種狀態(tài)[4]。

3.3.2 機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各系統(tǒng)、主要設(shè)備、重要設(shè)備參數(shù)對(duì)機(jī)組健康的影響，監(jiān)視電廠(chǎng)機(jī)組健康狀態(tài)情況，支持機(jī)組的健康狀態(tài)趨勢(shì)圖展示，支持同類(lèi)型機(jī)組容量的健康度的排序。從參數(shù)、設(shè)備、設(shè)備群或系統(tǒng)到機(jī)組逐級(jí)往上計(jì)算劣化度，完成三級(jí)狀態(tài)評(píng)價(jià)。依據(jù)系統(tǒng)的劣化度、變權(quán)重計(jì)算出機(jī)組劣化度，最后得到機(jī)組健康狀態(tài)值，機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)過(guò)程如圖3所示。

圖3 機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)過(guò)程示意Fig.3 Schematic of the unit health assessment process

3.3.3 機(jī)組帶負(fù)荷能力分析

對(duì)機(jī)組實(shí)時(shí)與歷史健康度、實(shí)時(shí)出力、受限容量進(jìn)行監(jiān)視和分析，為調(diào)度部門(mén)選擇高可靠性的機(jī)組升負(fù)荷或低健康度的降負(fù)荷提供參考。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果往下拆分，分析各系統(tǒng)、主要輔機(jī)設(shè)備或重要參數(shù)對(duì)機(jī)組帶負(fù)荷能力的影響。功能包括展示每臺(tái)機(jī)組的電廠(chǎng)機(jī)組名、運(yùn)行狀態(tài)、額定容量、實(shí)時(shí)負(fù)荷、負(fù)荷上限、負(fù)荷下限、可升負(fù)荷、降負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)告警等；降負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)告警包含：一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)、無(wú)告警4種狀態(tài)；運(yùn)行狀態(tài)包括運(yùn)行、備用、檢修3種狀態(tài)[5]，設(shè)備狀態(tài)的負(fù)荷上限分析如圖4所示。

3.4 創(chuàng)新點(diǎn)

(1)利用數(shù)據(jù)挖掘算法訓(xùn)練期望值。采用高斯混合模型等算法充分挖掘了設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)的各個(gè)歷史工況數(shù)據(jù)，依據(jù)預(yù)測(cè)模型給出設(shè)備任意工況下的狀態(tài)參數(shù)的正常值，為機(jī)組健康評(píng)價(jià)提供了基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

(2)基于劣化度和綜合變權(quán)理論的機(jī)組健康評(píng)價(jià)方法。采用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)參與設(shè)備評(píng)價(jià)，既降低評(píng)價(jià)維度，又提高了評(píng)價(jià)指標(biāo)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性； 狀態(tài)參數(shù)轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱、歸一化的劣化度，便于機(jī)組帶負(fù)荷能力、機(jī)組風(fēng)險(xiǎn)告警等的計(jì)算處理。

(3)基于輔機(jī)設(shè)備和主參數(shù)等的機(jī)組帶負(fù)荷能力評(píng)估方法。對(duì)各類(lèi)輔機(jī)設(shè)備的啟停狀態(tài)、劣化狀態(tài)等現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜情況進(jìn)行處理，便于帶負(fù)荷能力值的量化；考慮機(jī)組重要主參數(shù)超限、突變等情況對(duì)評(píng)估的影響，計(jì)算降負(fù)荷幅度，防止主參數(shù)繼續(xù)惡化[6]。

圖4 基于輔機(jī)設(shè)備狀態(tài)的負(fù)荷上限分析Fig.4 Upper limit analysis of loadbased on the state of the auxiliary equipment

4 結(jié)束語(yǔ)

本文以機(jī)組健康評(píng)價(jià)、機(jī)組帶負(fù)荷能力評(píng)估為研究對(duì)象，基于電力行業(yè)的熱力機(jī)械、熱工計(jì)量與保護(hù)、電氣保護(hù)等理論和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，并引入數(shù)理統(tǒng)計(jì)、因素空間、數(shù)據(jù)挖掘等理論，創(chuàng)新性地建立數(shù)學(xué)模型，解決了諸多技術(shù)難點(diǎn)。該模型綜合運(yùn)用先進(jìn)算法，并結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際，具有實(shí)時(shí)性好、穩(wěn)定性高、可信度和實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠較客觀、公正、準(zhǔn)確地反映發(fā)電機(jī)組真實(shí)狀態(tài)，為電網(wǎng)調(diào)度和電廠(chǎng)運(yùn)行管理實(shí)時(shí)提供強(qiáng)大的調(diào)度決策支持。