[发明专利]一种燃煤发电机组稳态工况确定方法

说明书

本发明公开了一种燃煤发电机组稳态工况确定方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：在历史运行数据库中提取关键参数；将数据点名和时间间隔排列后实现长周期、多参数的导出excle表格功能，提取反应设备性能的运行参数；步骤2：对提取参数进行初步滤波处理，得到去噪数据；对步骤1提取的参数进行处理，将其中值定义为滤波输出值；步骤3：基于步骤2所得去噪数据，利用滑动窗口方法对其进行稳态判断，最后得到稳态数据。本发明能够实现对机组历史运行数据的去噪处理及对机组运行状态的稳态检测，获得长周期内机组稳态运行区间，从而为提高热力计算和性能分析的可信性和准确性奠定基础。

技术领域

本发明属于燃煤发电机组稳态工况技术领域，特别涉及一种燃煤发电机组稳态工况确定方法。

背景技术

火电机组承担着严重的电网调峰任务，机组经常从一个稳定状态过渡到另一个稳定状态，其中过渡过程属于非稳态过程，即实际运行过程中，机组总是处于稳态→非稳态→稳态的过程中。而当机组处于稳态→非稳态过渡过程时，机组运行参数变化相对较大，所得的机组性能计算结果相对偏差较大。而火电厂的厂级监控系统记录了机组全周期范围内的所有运行数据，非稳态数据的存在不利于对机组稳定状态运行指标结果进行评估和评价，无法准确计算出机组真实性能状态，因此必须对机组非稳态运行数据进行筛选、甄别和剔除。

数据监控主要是指对机组运行数据的稳态监控。由于非稳态数据波动频繁，幅值较大，不能准确反映机组当前工况下的性能状态，因此需要将非稳态工况的数据从系统中剔除，对于提取的稳态数据进行重点分析。

随着物联网、云计算的发展，电力大数据、智慧电厂、人工智能、深度数据挖挖掘为传统火力发电节能降耗提供了新的思路。先进的测量手段和数据库技术使得火力发电厂DCS(机组分散控制系统)、SIS(厂级监控信息系统)系统中存储大量历史运行数据，这些数据准确反应了机组运行状态和设备特性，同时包含了设备启停、稳定工况、变化工况等多种复杂的数据形态，为电力生产过程中关键参数的采集和状态参数的在线监测积累了丰富的有规律的宝贵资料。遗憾的是，这些数据并没有被充分利用。

现有技术开展燃煤发电机组的性能计算及评价时，尤其是机组性能在线监测系统，受技术人员专业水平限制，并没有对采集的实际运行数据进行处理，非稳态数据的混入对机组性能计算与评价存在一定的干扰，甚至会得到错误的计算结果和结论，严重制约机组性能计算和评价的准确性和可靠性，因此采用合理的数据处理方法，剔除影响评价燃煤机组性能的非稳态数据对于提高热力计算和性能分析的可信性和准确性具有重要的价值和意义。

现有数据处理技术无法直接对燃煤机组大量的历史运行数据中的非稳态工况数据进行剔除，从而影响对机组运行状态的分析判断。

发明内容

为了克服以上技术问题，本发明旨在提供一种燃煤发电机组稳态工况确定方法，在数据处理方面，通过中值滤波法和滑动窗口法相结合，剔除非稳态工况数据，从而提取稳态数据进行重点分析，能够实现对机组历史运行数据的去噪处理及对机组运行状态的稳态检测，获得长周期内机组稳态运行区间，从而为提高热力计算和性能分析的可信性和准确性奠定基础。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种燃煤发电机组稳态工况确定方法，包括以下步骤；

步骤1：在历史运行数据库中提取反应设备性能的运行参数；

现代大型燃煤发电机组DCS系统或者SIS系统均具备导出历史运行数据的功能，将数据点名和时间间隔排列后实现长周期、多参数的导出excle表格功能，进行参数的提取；在平衡期内以5分钟为时间间隔对数据进行采样，对采样数据依次进行编号，得到采样数据组0—采样数据组3000，即总采样区间为[0,3000]。

步骤2：对提取参数进行初步滤波处理，得到去噪数据；