王軼男，安留明，陳 衡，徐 鋼，王修彥

(華北電力大學 熱電生產(chǎn)過程污染物監(jiān)測與控制北京市重點實驗室，北京 102206)

近年來，我國電力工業(yè)規(guī)模不斷擴大的同時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也發(fā)生著深遠的變化.中國電力聯(lián)合會的《2019年全國電力工業(yè)統(tǒng)計快報一覽表》中顯示[1]：2019年我國全國發(fā)電量為73253億千瓦時，其中火電發(fā)電量50450億千瓦時，占總發(fā)電量的68.87%.而我國的火電中煤電占絕大多數(shù)，煤炭資源大多又集中分布在水資源缺乏的北方地區(qū)，為節(jié)約水資源，也為了擺脫水資源對火電機組規(guī)模的限制，現(xiàn)在北方富煤少水地區(qū)建設(shè)的火電機組大多采用了節(jié)水的直接空冷技術(shù)[2-4].

相關(guān)資料表明，直接空冷系統(tǒng)比傳統(tǒng)的濕冷系統(tǒng)節(jié)水3/4以上，但空冷系統(tǒng)的用電量更大，目前我國煤電600 MW超臨界空冷機組平均供電煤耗大致為320 g/kW·h，高于全國的平均供電煤耗310 g/kW·h，因此，對空冷系統(tǒng)的節(jié)能研究非常重要.再加上近年來，信息化技術(shù)正在融入到各行各業(yè)中，國家發(fā)改委也在2016年2月發(fā)布了《關(guān)于推進“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》，明確了能源與信息融合的技術(shù)的發(fā)展方向，國內(nèi)外已有許多相關(guān)研究成果：

文獻[5]將數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法與計算流體力學結(jié)合，使用聚類方法對空冷島的風機按性能進行了分類，使用灰色關(guān)聯(lián)分析方法找到了與機組背壓聯(lián)系更緊密的風機，在考慮保持一定冷端背壓的情況下節(jié)約空冷島運行用電的角度，提出了空冷島的優(yōu)化運行控制策略，但沒有從機組整體的角度上考慮優(yōu)化，優(yōu)化節(jié)能的程度有限；文獻[6]分析了影響空冷島運行的主要因素，按照傳統(tǒng)的機理分析法建立起冷端優(yōu)化目標函數(shù)，并完成了相應(yīng)程序編寫，但其結(jié)果偏向理想情況下的設(shè)計值，未對理想值和實際運行數(shù)據(jù)間的關(guān)系展開研究；文獻[7]采用了機器學習的方法建立了最佳背壓計算模型，計算不同負荷、不同環(huán)境溫度下的最佳背壓，生成了設(shè)計背壓優(yōu)化調(diào)節(jié)方案，但在運用到控制系統(tǒng)時，采用了擬合曲線的方法，雖然加強了結(jié)果的規(guī)律性，但犧牲了一部分數(shù)據(jù)準確性；文獻[8]與文獻[9]研究的是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測電站冷端系統(tǒng)的各主要參數(shù)，取得了精確可靠的結(jié)果，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以運用在預(yù)測電廠的相關(guān)參數(shù)中.

在研究分析空冷島智能優(yōu)化運行的相關(guān)文獻和當前較普遍采用的數(shù)據(jù)分析方法后，本文將嘗試結(jié)合多種數(shù)據(jù)分析方法，提出一種新的空冷島背壓優(yōu)化分析思路：結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析與靈敏度分析的思想，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立反映機組負荷、環(huán)境溫度和空冷島背壓三者間關(guān)系的模型，基于模型計算最佳背壓，預(yù)測機組出功的變化，并分析背壓優(yōu)化的規(guī)律，為燃煤電廠的空冷系統(tǒng)優(yōu)化運行提供策略和方向.

相較于前文中提及文獻的研究方法，本文中的研究將空冷島作為整個燃煤發(fā)電機組的一部分進行分析，綜合考慮了空冷島背壓變化對整個機組發(fā)電量的影響；基于龐大的歷史運行數(shù)據(jù)集展開研究，所建立模型盡可能地反映了案例機組的真實運行情況；使用灰色關(guān)聯(lián)分析挑選建模變量，使用靈敏度分析設(shè)置邊界條件，輔助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立模型，為對物理過程不明確或較為復(fù)雜的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析研究提供了一種思路；此外，與傳統(tǒng)的回歸分析相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法的意義還在于，對廣泛的真實歷史數(shù)據(jù)進行研究，其研究對象相關(guān)關(guān)系更復(fù)雜、更寬泛，采用適當?shù)姆治龇椒〞r更容易產(chǎn)生一些新的發(fā)現(xiàn)，得出新的物理規(guī)律，在此意義上，數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的延伸[10].

1 分析方法

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析，是一種多因素統(tǒng)計分析的方法，是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，它旨在通過比較系統(tǒng)內(nèi)部各因素關(guān)于時間的發(fā)展態(tài)勢來衡量各因素間的關(guān)聯(lián)度[11].此方法最早由鄧聚龍教授提出，經(jīng)過三十余年的發(fā)展，灰色關(guān)聯(lián)分析模型已經(jīng)獲得了相當大程度的發(fā)展，并在經(jīng)濟學、環(huán)境科學、電力工業(yè)、農(nóng)業(yè)、礦業(yè)工程等領(lǐng)域得出了很多有價值的成果[12，13].

本文中采用了下述經(jīng)典的基于點關(guān)聯(lián)系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)分析模型

對于有m個變量、n個樣本的系統(tǒng)

Xm×n={X1，X2，X3，…，Xm}，

其中：

X1={x1(1)，x1(2)，…，x1(n)},
…
Xi={xi(1)，xi(2)，…，xi(n)},
…
Xm={xm(1)，xm(2)，…，xm(n)}.

(1)

首先進行變量的無量綱化，無量綱化的方法主要有兩種：初值化處理和均值化處理，即同一系列所有樣本同除以該系列的第一個樣本，或者同除以該系列所有樣本的平均值，公式表示為

(2)

(3)

然后，選定研究對象Xj為參考序列，其余序列稱為對比序列，灰色關(guān)聯(lián)分析方法給出了對比序列Xi上的點xi(k)與參考序列上對應(yīng)點xj(k)的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)的概念為

(4)

公式中：ρ為分辨系數(shù)，常在(0，1)內(nèi)取值，由上式可知，ρ取值越大，點關(guān)聯(lián)系數(shù)越接近1，所以通常為顯示不同變量的區(qū)別ρ值會取的較小.

通過上式，可以計算得到各對比序列中所有點與對應(yīng)的參考序列上的點的關(guān)聯(lián)系數(shù)，那么，某序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度便可用該序列上所有點關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來表示，即：

(5)

圖1 典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過模擬人腦的活動進行數(shù)據(jù)分析的數(shù)學模型，由相當于人腦神經(jīng)細胞的大量的運算單元相互連接構(gòu)成[14]，其訓(xùn)練過程為：通過數(shù)據(jù)在輸入層、隱含層、輸出層上不斷的正向、反向傳播，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)上各單元的權(quán)值與閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差達到最小[15].典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示[16].

其訓(xùn)練的過程如下[17]：

(1)參數(shù)初始化.在構(gòu)建模型時賦予網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點初始權(quán)值和閾值；設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，其中輸入層和輸出層分別由輸入數(shù)據(jù)與擬合的目標數(shù)據(jù)決定，隱含層結(jié)構(gòu)則需人為設(shè)計其層數(shù)及每層的神經(jīng)元數(shù)目，并選擇適當?shù)膫鬟f函數(shù)與訓(xùn)練函數(shù)；此外，還需對訓(xùn)練過程的一些指標進行設(shè)定，如：最大訓(xùn)練次數(shù)、最大確認失敗次數(shù)、學習率等參數(shù)；

(2)數(shù)據(jù)正向傳播，經(jīng)過一層神經(jīng)元時的計算公式為

y(l)=W(l)·fl-1(y(l-1))+b(l)，

(6)

公式中：W(l)為連接權(quán)值；b(l)為節(jié)點閾值；f為激活函數(shù)；

(3)數(shù)據(jù)反向傳播，計算每一層的誤差

δ(l)=f′l(y(l))·((W(l+1))Tδ(l+1))，

(7)

由于計算誤差時最先計算得到的是輸出層的輸出與訓(xùn)練期望值的誤差，其他誤差均由此誤差向前推導(dǎo)得到，因此這一過程稱為反向傳播.

(4)根據(jù)每一層的誤差值更新權(quán)值與閾值，公式為

W(l)=W(l)-α(δ(l)(a(l-1))T+λW(l))，

(8)

b(l)=b(l)-αδ(l)，

(10)

公式中：α為模型的學習率；λ為超參數(shù)，均為可設(shè)置的參數(shù)，a(l)=fl(y(l)).

1.3 模型性能評價指標

本文主要通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸模型得到分析工具，本文中采用如下四個評價回歸模型的指標.

平均絕對誤差MAE(Mean Absolute Error)：

(10)

平均絕對百分比誤差MAPE(Mean Absolute Percentage Error)：

(11)

均方根誤差RMSE(Root Mean Square Error)：

(12)

決定系數(shù)R2(R Square)：

(13)

以上各式中，f為模型輸出的預(yù)測結(jié)果；y為真實的運行數(shù)據(jù)，式(13)中的MSE表示均方誤差，MSE=RMSE2.

1.4 Sobol’靈敏度分析方法

靈敏度分析研究的是一個數(shù)學模型或系統(tǒng)中，輸出的不確定性是如何被分配到各個輸入中去的[18-19]，即研究各輸入值的變化對輸出值變化的貢獻率；對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行靈敏度分析，有助于對模型中輸入重要性的了解，并可為調(diào)整模型提供依據(jù)，從而得到性能更好、更適合分析目標問題的模型.

本文中采用了Sobol提出的方差分解法，具體實現(xiàn)過程為[20]：

生成兩個相互獨立的輸入數(shù)據(jù)矩陣A和B，A、B的大小均為n×m，其中n為樣本數(shù)量，m為變量數(shù)，用矩陣的第i列替換矩陣A的第i列，構(gòu)造矩陣ABi(i=1，2，3，…，m)，將上述輸入數(shù)據(jù)矩陣代入帶分析模型，分別得到輸出值YA、YB、YAB1、YAB2、…、YABm，再通過以下兩個公式計算局部靈敏度系數(shù)S與全局靈敏度系數(shù)ST，公式為

(14)

(15)

公式中：Y=YA⊕YB，即Y是由YA、YB合并而來.

為便于比較分析，將全局靈敏度系數(shù)折算為相對值：

(16)

圖2 模型構(gòu)建流程圖

圖3 順流空冷單元結(jié)構(gòu)示意圖

2 模型建立及調(diào)試

根據(jù)第一章所述分析方法，模型建立及調(diào)試的流程如圖2所示.接下來，本章將分別從案例機組簡介、模型建立、模型調(diào)試三個部分來具體地介紹分析模型的構(gòu)建過程.

2.1 案例機組簡介

本文中分析的數(shù)據(jù)均來自某2×600 MW電廠的一號機組，該機組型式為：超臨界、一次中間再熱、單軸、三缸四排汽、直接空冷凝汽式；在TRL工況下的一系列關(guān)鍵運行參數(shù)設(shè)計值為：環(huán)溫33.5 ℃、汽輪機排汽量1 166.7 t/h、排汽焓2 555.1 kJ/kg、額定排汽背壓24 kPa、機組輸出功率600 MW、風機耗功4 820 kW；其空冷島由56臺風機單元組成，其中有40臺順流凝汽式風機、16臺逆流凝汽式風機，風機直徑9.754 m，額定轉(zhuǎn)速73 r/min，額定風量575 m3/s，功率因數(shù)為0.87；換熱管束由單排翅片管構(gòu)成，翅化比123，總散熱面積為1690 000 m2，額定的空氣迎風面流速為2.31 m/s，一個順流空冷單元如圖3所示[7].

經(jīng)過收集、整理的操作，得到的可用數(shù)據(jù)集為2017年9月5日至2018年9月30日一年有余的運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本點間的時間間隔為30s，最終數(shù)據(jù)集的樣本量為1123200組，基本涵蓋了機組運行的各個工況.

2.2 模型建立及評估

具體流程如下：

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至Matlab平臺，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，去除數(shù)據(jù)集中的空值點，以及通過一定的篩選條件，去除停機時期的數(shù)據(jù)，經(jīng)過此步驟處理后數(shù)據(jù)集剩余1007915組數(shù)據(jù)[22].

此時，將機組凈出功作為參考序列，其余數(shù)據(jù)作為對比序列，進行灰色關(guān)聯(lián)分析，本例中，為更好地篩選出模型的輸入變量，將分辨系數(shù)ρ設(shè)定為0.05，使用公式(4)、公式(5)進行計算，計算結(jié)果如圖4所示(從低到高排列)，選取其中關(guān)聯(lián)系數(shù)大于0.8的影響因素為輸入變量，與機組凈出功進行擬合；另外，對影響空冷島風機總耗功的因素進行分析，將風機總耗功作為參考序列，其余數(shù)據(jù)為對比序列，其他條件不變，灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果如圖5所示，選取其中關(guān)聯(lián)系數(shù)最大的三個因素為模型的輸入變量.再考慮到火電機組中主蒸汽、給水、凝結(jié)水的流量相關(guān)性很大，都作為輸入變量時相互間信息重疊部分過多，則只選擇三者中與機組凈出功相關(guān)性最好的主蒸汽流量為模型輸入.

最終經(jīng)過灰色關(guān)聯(lián)分析確定的預(yù)測模型輸入變量為：主蒸汽流量、主蒸汽壓力、凝結(jié)水溫度、空冷島背壓、風機總轉(zhuǎn)速、環(huán)境溫度、風機電機總電流.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取單隱層結(jié)構(gòu).訓(xùn)練函數(shù)設(shè)定為“Trainlm”，隱層神經(jīng)元為7個，最大迭代次數(shù)設(shè)定為1000次，經(jīng)迭代收斂，得到原始模型.原始模型的誤差指標采用公式(10)～公式(13)計算，如表1所示.

表1 原始模型誤差

由表1可看出原始模型具有較好的精度，說明模型的構(gòu)建基本成功，為使分析的結(jié)論更加準確，現(xiàn)對當前的模型進行調(diào)試與改進.

2.3 模型調(diào)試及改進

對第一次建立的模型各輸入?yún)?shù)進行靈敏度分析，計算當前模型中，各輸入變量對輸出的影響程度，為保證采樣范圍，在輸入數(shù)據(jù)集中等距選取100組數(shù)據(jù)，其中前50組作為矩陣A，后50組作為矩陣B，使用公式(14)～公式(16)進行靈敏度分析計算，各輸入變量的全局靈敏度系數(shù)相對值，如表2所示.

表2 原始模型各變量的全局靈敏度系數(shù)

可以看出背壓的靈敏度系數(shù)極小，此時，機組凈出功對背壓的變化不敏感，且兩者相關(guān)關(guān)系比較混亂，所以此模型不適合進行空冷島的背壓分析.

將以上結(jié)果與灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果進行比對，可以發(fā)現(xiàn)與機組凈出功關(guān)聯(lián)度最高的參數(shù)主蒸汽流量在進行模型訓(xùn)練后，同樣成為了此模型中響應(yīng)機組凈出功變化最敏感的輸入變量，表明了參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度與靈敏度間存在較強相關(guān)關(guān)系，證明了灰色關(guān)聯(lián)分析方法適合用來篩選模型的輸入變量.

基于以上結(jié)論，在調(diào)整模型時，將主蒸汽流量設(shè)置為邊界條件，在本文的建模試驗中，將主蒸汽流量按其數(shù)值的1%進行劃分，劃分結(jié)果如6圖所示，數(shù)據(jù)共被劃分為97份，且鑒于主蒸汽流量與機組負荷的強相關(guān)關(guān)系，將每個區(qū)間數(shù)據(jù)的平均機組負荷也繪制在圖中，可以看出，兩者基本呈正比關(guān)系，則在選擇主蒸汽流量區(qū)間時可以參考機組負荷的值，研究比較典型的工況，如可將機組負荷限定在600 MW、450 MW、300 MW，然后選擇相應(yīng)的主蒸汽流量區(qū)間進行研究.

下面以一個模型的建立為例子，完整展示限定邊界條件、調(diào)試模型的過程.

選取600 MW對應(yīng)的主蒸汽流量區(qū)間2 027 t/h～2 048 t/h，共有9285組數(shù)據(jù)，將主蒸汽流量設(shè)為邊界條件，并不將其作為模型的輸入變量，建立模型，模型的絕對誤差2.286 MW，相對誤差為0.39%，進行靈敏度分析，結(jié)果如圖7所示，環(huán)境溫度成為了新模型中敏感度最高的輸入變量；則再設(shè)置環(huán)境溫度為邊界條件，按1 ℃劃分數(shù)據(jù)區(qū)間，選擇區(qū)間31 ℃～32 ℃進行分析，有2100組數(shù)據(jù)，建立的模型絕對誤差2.355 MW，相對誤差為0.40%，進行靈敏度分析，結(jié)果如圖7所示，此時模型中對機組凈出功變化起到主要影響作用的因素為背壓和風機總轉(zhuǎn)速，都是冷端系統(tǒng)的主要參數(shù).此外，調(diào)試過程中模型的誤差變化如表3所示，調(diào)試后的模型與原始模型相比，誤差均有所下降.因此，可認為此時的模型能夠反映空冷島運行狀況與機組凈出功的關(guān)系，達到了進行空冷島最佳背壓分析的標準.

對其他工況數(shù)據(jù)作相同處理：限制主蒸汽流量與環(huán)境溫度的范圍，并用范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行建模.雖然不同數(shù)據(jù)區(qū)間的數(shù)據(jù)特點有所不同，但均得到了背壓靈敏度系數(shù)最大的模型.這與傳統(tǒng)的最佳背壓分析過程中，限定機組運行的負荷與環(huán)境溫度相符合，說明本文方法具有一定合理性.

表3 模型在調(diào)試過程的誤差變化

圖8 背壓與機組凈出功的擬合關(guān)系

3 最佳背壓分析

前文中已經(jīng)提到，本文中分析最佳背壓的指標為機組凈出功隨背壓的變化量，且已通過一系列過程得到了機組凈出功與背壓擬合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為求得最佳背壓，現(xiàn)設(shè)背壓進行細微變化，變化范圍為真實背壓值的±1 kPa，變化步長0.01 kPa，其他輸入?yún)?shù)(主蒸汽壓力、凝結(jié)水溫度、風機電機總電流、風機總轉(zhuǎn)速)保持不變，生成背壓變化的輸入數(shù)據(jù)集，代入到模型中.另外，建模時已將主蒸汽流量與環(huán)境溫度設(shè)置在較小的范圍內(nèi)，得到擬合結(jié)果如圖8所示，可以看作是機組凈出功與背壓間的關(guān)系曲線.

圖8中紅點標注的為該工況的真實運行數(shù)據(jù)，基于此真實值進行背壓的微調(diào)，共計算出200個機組凈出功值，如圖中黑色曲線所示，曲線顯示，機組凈出功隨背壓的增大，先增大后降低，這一現(xiàn)象符合相關(guān)的物理規(guī)律，而曲線的最高點坐標對應(yīng)最佳背壓與最大凈出功.像這樣，對真實數(shù)據(jù)點進行逐個分析，便能得到最佳背壓序列與最大凈出功序列，如圖9、圖10所示.

對三個典型的數(shù)據(jù)區(qū)間作最佳背壓與最大凈出功的分析，并計算它們各自的平均節(jié)電功率這一優(yōu)化程度指標，三個數(shù)據(jù)區(qū)間的邊界條件及計算結(jié)果統(tǒng)計，如表4所示.

表4 限定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的出功優(yōu)化結(jié)果

可見模型分析結(jié)果有以下規(guī)律：

(1)選取溫度范圍的標準為選擇當前主蒸汽流量區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)最多的溫度區(qū)間，在觀察限定主蒸汽流量數(shù)據(jù)的環(huán)境溫度分布直方圖時，可以明顯看到隨主蒸汽流量的升高，數(shù)據(jù)的分布的重心朝著環(huán)境溫度升高的方向偏移，表明案例機組所在地區(qū)的用電負荷與環(huán)境溫度間存在較強的相關(guān)關(guān)系；

(2)模型誤差的方面，負荷為300 MW和600 MW左右的數(shù)據(jù)建立的模型誤差更小，推測原因為機組此時多為定壓運行，而負荷為450 MW對應(yīng)的工況機組滑壓運行較多，工況較前者更復(fù)雜，因此模型誤差較大；

(3)不考慮模型誤差的影響，從計算的平均節(jié)電量上看，負荷處于300 MW和600 MW以及環(huán)境溫度極低或極高時，計算的節(jié)電量較小，與此時運行條件比較苛刻，運行的調(diào)節(jié)受到限制的實際情況相符；而負荷處于450 MW、環(huán)境溫度適中時計算的節(jié)電量較大，也體現(xiàn)了此時的機組空冷島的優(yōu)化節(jié)能潛力較大的特點.

接下來，對一段具體時間內(nèi)的數(shù)據(jù)運用上述的建模、分析方法進行背壓的優(yōu)化分析，以探究此方法在實際應(yīng)用中的可能性.

首先選擇2017年9月7日至2017年9月14日的數(shù)據(jù)為研究對象，此時間區(qū)間內(nèi)共有20160組數(shù)據(jù)，且機組的負荷較穩(wěn)定，一直維持在600 MW左右，主蒸汽流量的范圍為1 851.2 t/h～2 063.1 t/h，環(huán)境溫度的范圍為17.5 ℃～34.5 ℃，變化范圍較大，限定邊界條件時劃分較大的區(qū)間降低建模及分析的難度和成本，并且，此時間區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)分布不均勻，劃分數(shù)據(jù)時也需考慮每個區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)量不能過少，由于這里的樣本總數(shù)據(jù)量不大，因此在環(huán)溫的劃分上，只好對應(yīng)不同的主蒸汽流量水平分割了不同的溫度變化區(qū)間，為的是保證每個區(qū)間內(nèi)都有足夠建模的數(shù)據(jù)量.最終的邊界條件設(shè)置、模型誤差、以及優(yōu)化情況如表5所示.

表5 各邊界條件下的建模優(yōu)化結(jié)果

由以上結(jié)果可得結(jié)論：

(1)此時間區(qū)間數(shù)據(jù)的劃分狀況體現(xiàn)了主蒸汽流量、機組負荷、環(huán)境溫度三者間的密切關(guān)系，在負荷變化不大時，機組在較低的環(huán)境溫度下運行需要的蒸汽較少，熱經(jīng)濟性也更好；

(2)由于所選數(shù)據(jù)時間跨度小、運行負荷較穩(wěn)定等原因，接近的邊界條件下的建模以及優(yōu)化結(jié)果都比較接近，但隨著環(huán)境溫度逐漸升高，節(jié)電量有遞減的趨勢；

(3)累加各邊界條件下增加的發(fā)電量，可得當前建模優(yōu)化方法應(yīng)用到此工況下運行一周可節(jié)約廠用電19萬度左右.

4 結(jié)論與展望

本文圍繞燃煤電站空冷島的運行優(yōu)化中最佳背壓值的確定這一核心問題開展了基于數(shù)據(jù)分析的一系列研究，過程中采取了灰色關(guān)聯(lián)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、靈敏度分析等數(shù)據(jù)分析的方法，最終得出了完整可行的數(shù)據(jù)處理以及模型建立基本流程，建立典型工況下的模型均效果較好，誤差符合進行分析的標準；提出計算最佳背壓及最大機組出功的方法，并計算得出結(jié)果，且與實際情況比較相符.

研究表明，與傳統(tǒng)最佳背壓計算方法相一致，最佳背壓的研究應(yīng)在先后限定機組負荷與環(huán)境溫度的情況下進行，此三者的關(guān)系也是研究過程的重點所在；機組負荷-環(huán)境溫度的分布直方圖表明，案例機組的負荷與環(huán)境溫度間存在一定正相關(guān)關(guān)系；低溫低負荷與高溫高負荷的工況背壓優(yōu)化節(jié)電效果有限，溫度與負荷適中的工況節(jié)電潛力較大，但其復(fù)雜性更高，準確分析的難度也更大.

此外，本文中發(fā)現(xiàn)的案例機組運行數(shù)據(jù)特征，與相關(guān)物理規(guī)律比較后，發(fā)現(xiàn)兩者間存在可以相互印證的關(guān)系，說明數(shù)據(jù)分析方法遵循著物理規(guī)律，物理規(guī)律也可為數(shù)據(jù)分析提供分析思路和一定預(yù)期結(jié)果，兩者結(jié)合運用的前景十分廣闊.

本研究的不足之處主要在于模型建立及調(diào)試的階段，建立模型的過程中只挑選了案例機組及其空冷島的少數(shù)幾個主要參數(shù)，最終建立的模型也只能大體上反映它們的運行狀態(tài)，實際的運行情況是更復(fù)雜、不確定性更大的，為此應(yīng)當在后續(xù)的研究中考慮更多的影響因素，培養(yǎng)觀察總結(jié)數(shù)據(jù)特點的意識，將所學理論知識與經(jīng)驗逐漸轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)語言的表述，更多地對運行數(shù)據(jù)進行挖掘.