基于电厂能效监测平台的机组特性在线识别与可视化

基于省级热电厂能效监测平台的运行数据,采用M5′模型树方法在线识别和绘制了较为精确、详细的单抽和双抽机组工况图。该方法采用分段式线性拟合,自动优选分段数并逼近可能非凸或非连续的非线性耗量曲线。利用该方法进行机组定期滚动识别对比,可以更好地察觉机组特性的变化,为机组能效监视提供可视化感知工具,为测量数据提供校验依据,并为电厂热电负荷优化分配和电网节能调度提供精确的分段线性化机组特性函数。

汽轮机能耗性能的聚类监测方法

文中对汽轮机能耗性能的聚类监测方法—Clustream数据流聚类算法进行了分析研究,该算法在处理热工过程海量数据时,能够充分利用历史数据,实时更新系统特性,减少聚类时间,这样有利于工业生产,特别是电站能耗特性的实时更新。机组能耗特性曲线是负荷优化分配的前提和基础,不仅与机组自身有关,而且受环境、运行方式、设备状态、运行人员的技术水平以及煤种等因素影响。以某电厂超临界600 MW机组为例,从现场海量数据中提取出的与汽轮机热耗率相关的主要特征信息,利用Clustream的算法对影响汽机热耗率的重要参数聚类。研究表明,采用文中方法能够准确地诊断出汽轮机性能在较长时间后的变化情况及规律,它对电厂实际操作运行提供参考。