[发明专利]机组运行优化指导系统及其设备

说明书

技术领域：

本发明涉及发电机组性能优化指导技术领域，特别是涉及采用历史寻优方式提供机组性能优化指导的技术领域。 

背景技术：

模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类需要提供大量已知类别的样本。 

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。 

模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题所决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 

将模式识别系统应用在系统的运行过程的监控中，需要对系统中 的设备或执行机构进行调整，以期能够达到最佳或预期的运行目标。 

目前国内发电厂大多在建厂时配置了实时数据库，即提供大量已知类别的样本；并且配置了性能计算和耗差分析模块，即模式信息；进行了大量实时的性能计算和耗差分析。电力行业也出台了SIS标准(DLT924—2005火力发电厂厂级监控信息系统技术条件)，对相关应用进行了规范。实时数据库中存储了系统和设备中大量传感器的历史数据和性能计算结果数据。 

实际上，实时数据库中的这些数据有些代表了系统的最优运行状态，有些则代表了系统的较差运行状态，因此传感器数据和性能计算数据都无法得到充分地利用。 

发明内容：

本发明所涉及的机组运行优化指导系统及其设备通过同一系统中传感器的当前数据与历史最优运行状态数据进行对比，以查明当前运行状态和历史最优运行状态的差别，对机组运行提供最优化方向指导。 

为了提高发电机组性能，改善机组运行的经济性，本发明所涉及的机组运行优化指导系统及其设备采用历史寻优方法在历史运行数据中按照预先设定的生产目标寻找出一系列的最优运行模板，实时监视机组的大量参数和关键性能指标，并与工况最接近的最优运行模板比较，提供为满足指定的运行目标，相关参数需要保持在什么范围内的指导，由本发明所涉及的机组运行优化指导系统筛选传感器数据和性能，计算数据找出并重复最佳的运行操作方式，将实时数据库中存储 的大量传感器的历史数据和性能计算结果使用在系统和设备的运行优化中。 

本发明所涉及的机组运行优化指导系统的装置包括待监控检测的设备、传感器及传感器上的信号输出线、接口机、服务器；其中所述待监控检测的设备上安装至少一个传感器，所述传感器上的信号输出线与接口机连接；接口机与服务器连接；其中在所述在服务器中建立最优运行模板及输出可以重复最优运行操作的参数，完成机组运行的优化指导。 

本发明所涉及的机组运行优化指导系统工作的总体流程如图1所示，步骤如下： 

步骤一、101定义最优运行操作。最优运行操作可以是最佳性能、最大出力或者是最低排放，最佳运行操作通过传感器点或计算点来定义。 

步骤二、102在实时数据库中建立最优运行模板。按照步骤一定义的最优运行操作从实时数据库中寻找出最优运行模板；在寻找最优运行模板时，需要考虑最优运行操作及最优运行操作的持续时间和负荷的稳定性。最优运行模板查找完成后，将最优运行模板存储为CSV文件，所述CSV文件存储在服务器上，建立起系统的最优运行模板。 

操作方法首先从机组运行的实时数据库和性能计算结果中有条件地选取几种类型的参数；其次设定运行目标，其流程如图2所示： 

1、201从机组运行的实时数据库和性能计算结果中选取包括如下几种类型的参数： 

1)机组的运行工况参数、环境工况参数，包括机组负荷、环境温度、凝汽器循环冷却水温度、以及动力种类等； 

2)机组和主要设备的性能指标，包括机组发电效率、机组发电热耗率、锅炉效率、汽轮机循环效率和各气缸效率等； 

3)机组的在线损耗分析，包括主蒸汽温度和压力偏差引起的热耗率变化、过量空气系数变化引起的热耗率变化、飞灰含碳量引起的热耗率变化等；