[发明专利]基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统，所述预测系统包括以下步骤：S1：开展机组性能试验，收集机组在不同负荷率下以及机组带负荷动力中心运行时，负荷动力中心带不同负荷时，发电煤耗和供电煤耗原始试验数据；S2：收集机组在不同运行方式下，供热季与非供热季的不同热负荷下发电煤耗原始数据；S3：收集试验数据进行预处理操作，作为建立模型用数据集；S4：建立数据预测模型，预估不同变量情况下，各机组的发电煤耗和供电煤耗值；S5：统计分析预测结果，得出分析报告；S6：根据外部环境条件，优化机组运行方式。本发明可对不同复杂工况煤耗科学预测，精细化管理，制定优化运行方案，提高机组经济运行水平。

技术领域

本发明属于节能降耗技术领域，具体涉及一种基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统。

背景技术

随着经济社会的不断发展,人们的环保意识不断提高,在低碳经济背景下,电力行业节能减排工作迫在眉睫。且当前煤炭价格持续高位运行，火电机组的经营举步维艰的情况下，节能降耗工作更显得迫不及待。由于热电机组运行环境与运行工况复杂多变，只凭借过去的运行检验指导经济调整已经不能达到精细化管理要求。

本发明提供基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统以解决现有技术上存在的不足，是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的在于，针对热电机组运行环境与运行工况复杂多变，解决负荷动力中心的热电联产机组在不同工况下实现经济运行问题，提供了一种基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统。

发明构思：鉴于我公司有两台机组、各配置有一台负荷动力中心，供热市场全部采用蒸汽供热的特殊性，相比较常规热电联产机组更为复杂，影响机组能耗变化的变量更多，分析过程更为复杂，为了理清不同工况机组实际能耗情况，更好的做到科学、及时预测、预控，精细化管理，为公司经营提供核心支撑，实现现有试验数据信息整合，建立发电煤耗预测模型系统，提高机组经济运行水平。

为此本发明的技术方案为，基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统，其特征在于，包括如下步骤：

S1：开展机组性能试验，收集机组在不同负荷率下以及机组带负荷动力中心运行时，负荷动力中心带不同负荷时，发电煤耗和供电煤耗原始试验数据；

S2：收集机组在不同运行方式下，供热季与非供热季的不同热负荷下发电煤耗原始数据，获得数据存入数据库，为数据预处理提供数据基础；

S3:收集原始数据进行预处理操作，对试验数据拟合、扩展、清新处理，建立模型用数据库；

S4：建立数据预测模型，预估不同变量情况下，各机组的发电煤耗和供电煤耗值；

S5：统计分析预测结果，得出分析报告；

S6：结合影响机组运行的外部环境条件因素及内部因素，优化机组运行方式。

进一步地，步骤S2中所述机组的不同运行方式包括：非供热季单机运行方式、非供热季双机运行方式、供热季双机运行方式，收集这三种运行方式下的不同电负荷与热负荷对应的发电煤耗，获得数据存入数据库，作为数据预处理提供数据基础。

进一步地，步骤S4中建立预测模型包括以下步骤：

S41：选取机组试验数据集，使用智能数据建模软件DTEMPOWER,分别建立1号和2号机组带负荷动力中心运行方式下发电煤耗与供电煤耗预测模型；

S42：选取非供热季双机运行方式下，不同机组负荷和热负荷对应发电煤耗数据的训练集,使用智能数据建模软件DTEMPOWER,分别建立1号机组和2号机组非供热季机组带供热发电煤耗预测模型；

S43：选取供热季双机运行方式下，不同机组负荷和热负荷对应发电煤耗数据的训练集,使用智能数据建模软件DTEMPOWER,建立供热季双机运行方式机组带供热发电煤耗预测模型；