基于大數(shù)據(jù)的燃煤機組供電煤耗特性分析

齊敏芳，李曉恩，劉 瀟，王藝霏

基于大數(shù)據(jù)的燃煤機組供電煤耗特性分析

齊敏芳1,2，李曉恩1，劉 瀟1，王藝霏1

（1.北京低碳清潔能源研究院，北京 102211；2.北京科技大學土木與資源工程學院，北京 100083）

燃煤發(fā)電機組供電煤耗的高低是衡量機組節(jié)能降耗水平的主要指標。本文利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對機組能耗相關歷史數(shù)據(jù)進行分析，采用反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡對不同負荷區(qū)間分別建立供電煤耗特性分析模型，計算各個負荷工況區(qū)間內(nèi)各運行可控參數(shù)對供電煤耗的影響評價因子即敏感性系數(shù)，以及不同負荷區(qū)間內(nèi)模型預測能力。結(jié)果表明：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的供電煤耗特性分析模型的訓練和預測精度均在±0.6%范圍內(nèi)，模型計算精度較高；各運行可控參數(shù)在不同負荷區(qū)間內(nèi)對供電煤耗的影響存在差異，但具有一定規(guī)律；在實際運行中應重點調(diào)整敏感性系數(shù)大的特征參數(shù)。

大數(shù)據(jù)；燃煤機組；供電煤耗；神經(jīng)網(wǎng)絡；反向傳播；評價因子；敏感性分析

近年來，燃煤發(fā)電機組面對全球大氣污染治理及氣候變化、新電改下發(fā)電企業(yè)直接參與市場競爭、新能源并網(wǎng)消納頻繁調(diào)峰等問題，節(jié)能減排降耗責任和壓力巨大[1-2]。隨著信息技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在發(fā)電廠的融合應用，以及發(fā)電廠運行監(jiān)測水平智能管理水平的提高，建設數(shù)字化智慧型的智能電站已成為燃煤發(fā)電機組的發(fā)展方向。能耗特性分析與診斷是燃煤發(fā)電機組節(jié)能降耗工作的基礎，在線實時計算燃煤發(fā)電機組的供電煤耗，可為機組的智能化、高效化、精準化控制提供依據(jù)。

隨著機組硬件設備水平和在線監(jiān)測水平逐年提高，我國燃煤發(fā)電機組供電煤耗逐年降低。燃煤發(fā)電機組能耗損失分為可控能耗損失與不可控能耗損失[3]?？煽負p失按運行中是否可控進一步分為設備維修可控損失和參數(shù)運行可控損失[4]。參數(shù)運行可控損失指機組在實際運行過程中，可以通過改善運行可控參數(shù)進行機組調(diào)整，以降低能損。在機組長期運行中，煤質(zhì)特性和環(huán)境因素是不可控的，而機組硬件設備狀態(tài)相對穩(wěn)定，維修可控損失占比較小，因此主要關注參數(shù)運行可控損失。

能耗敏感特性分析則對不同運行工況、不同負荷范圍下由實際運行可控參數(shù)與其設定值或設計值的偏差導致的能耗水平惡化程度進行定量分析，以確定其影響程度。目前，研究主要是從傳統(tǒng)熱力學系統(tǒng)機理出發(fā)，依據(jù)熱力學方法、特性曲線法及實驗法進行運行參數(shù)影響分析。傳統(tǒng)熱力學方法因其復雜的機理分析使在線應用受到限制[5]；熱力學方法多方程組且迭代求解偏導數(shù)較難或不收斂；特性曲線法和實驗法偏向理想情況，實際很難達到。由于機組環(huán)境及煤質(zhì)邊界條件多變、設備老化性能改變、熱力系統(tǒng)非線性高維、運行參數(shù)多重高相關等原因，使得上述方法在一定程度上受到限制。部分學者對偏導數(shù)無法求解或迭代求解復雜或不收斂的問題采用變通方法，通常以某運行參數(shù)微小擾動量Δ與其導致的能耗指標變化量Δ的比值Δ/Δ來表征能耗指標對某可控參數(shù)的偏導數(shù)?/?，此即為耗差分析方法[6]。文獻[7]通過狀態(tài)空間構(gòu)建可控參數(shù)與能耗指標之間的拓撲結(jié)構(gòu)，以參數(shù)擾動導致的供電煤耗浮動值繪制能耗敏感因子曲線。文獻[8]引入矩陣微分理論構(gòu)建多因素擾動影響下的能效分析模型。文獻[9]基于功率變工況，計算以微小偏差代替偏導數(shù)挖掘系統(tǒng)主要決策變量引起的能耗敏感性變化規(guī)律，通過機組實際運行狀態(tài)與基準狀態(tài)對比進行能損定位。

隨著電廠數(shù)字化、智能化水平的提高，電廠存儲了海量信息豐富的歷史數(shù)據(jù)及大量的實時運行數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)近年來發(fā)展迅速，其充分挖掘數(shù)據(jù)信息，將歷史數(shù)據(jù)變?yōu)榭捎觅Y源，為供電煤耗的偏導數(shù)求解提供了新思路。傳統(tǒng)機理模型依賴于輸入、輸出參數(shù)之間的因果關系，而基于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)無需輸入、輸出參數(shù)間的因果關系，而是依據(jù)數(shù)據(jù)信息，挖掘輸入、輸出之間的內(nèi)在隱含聯(lián)系[10]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過黑箱或灰箱訓練來構(gòu)建輸入、輸出之間的關系，輸入與輸出之間不必有直接的因果關 系[11]。本文利用機組歷史運行數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析方法如BP神經(jīng)網(wǎng)絡，建立供電煤耗與運行可控參數(shù)的特性分析模型，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行偏導數(shù)求解，獲取運行可控參數(shù)在不同負荷區(qū)間對供電煤耗影響評價因子即敏感性系數(shù)。

1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的敏感性分析

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理

神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能發(fā)展的一個主流方向，是由大量的、相對簡單的處理單元（即神經(jīng)元）通過廣泛的網(wǎng)絡節(jié)點連接而形成的多層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是一個高度復雜的非線性動力系統(tǒng)，具有高維非線性映射、自學習、自組織、自適應、大規(guī)模并行處理等能力，可在輸入和輸出之間函數(shù)關系未知的情況下，獲取各輸入?yún)?shù)復雜的非線性映射。1986年Rumelhart和McClelland等科學家首次提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡是一種按照誤差反向傳播進行網(wǎng)絡訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由正向和反向兩個過程構(gòu)成，包括數(shù)據(jù)流信號的正向傳播和誤差信號的反向傳播，適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡學習。圖1為包括輸入層、隱含層（可以是1層或多層）、輸出層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié) 構(gòu)[12]。假設輸入層和輸出層分別有和個神經(jīng)元節(jié)點，隱含層的神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為

式中t為1和10之間的隨機數(shù)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)若用函數(shù)式表示為[13]：

式中：為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出；為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入；1和2為輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的連接權(quán)重；1和2為輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的連接閾值；net1為隱含層輸入；net2為輸出層輸入；out1為隱含層的輸出；1(net1)為隱含層激活函數(shù)；2(net2)為輸出層激活函數(shù)。

1.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的敏感性分析算法

受神經(jīng)網(wǎng)絡多層感知器（multi-layer perceptron，MLP）的轉(zhuǎn)化函數(shù)Sigmoid對參數(shù)計算范圍的限制，模型輸入、輸出通常不直接作為BP網(wǎng)絡輸入及輸出，必須先進行歸一化處理進行神經(jīng)網(wǎng)絡映射。參數(shù)歸一化過程為

式中，常系數(shù)矩陣、對應網(wǎng)絡輸入和輸出的歸一化矩陣，常系數(shù)矩陣、對應網(wǎng)絡輸入和輸出的偏量矩陣。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的敏感性分析算法[20-21]中，相對于的敏感性系數(shù)關系式表達如下[22-24]：

結(jié)合式(5)和式(6)可知，模型輸出相對于輸入的敏感性系數(shù)矩陣為

通常情況下，隱含層激活函數(shù)1通常選擇雙曲正切函數(shù)tansig，輸出層激活函數(shù)2通常選擇線性purelin函數(shù)[12,21,25]：

2個激活函數(shù)的一階偏導數(shù)為：

則基于該BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的模型輸出相對于模型輸入?yún)?shù)的敏感性系數(shù)的一般表述形式為

在網(wǎng)絡訓練完成后，1、2、1即為常系數(shù)矩陣，、、等歸一化矩陣與偏量矩陣也為常系數(shù)矩陣。

偏導數(shù)計算得到的敏感性系數(shù)矩陣=[]由系統(tǒng)參數(shù)唯一確定，代表了每組輸入、輸出參數(shù)內(nèi)在聯(lián)系函數(shù)的瞬時斜率，可有效判定參數(shù)重要性。為了更便于對比參數(shù)的重要性，對敏感性系數(shù)矩陣*=[1,2,3,…,s,…,s]進行矩陣歸一化處理：

以歸一化后的敏感性系數(shù)作為衡量輸入?yún)?shù)對輸出參數(shù)影響的評價因子。

2 供電煤耗特性分析模型

供電煤耗是表征機組能耗水平、衡量機組運行經(jīng)濟性、機組對標考核的關鍵指標。常用的燃煤電站機組供電煤耗sn為

式中，b、i、m、g、p及∑i分別為鍋爐效率、各級循環(huán)熱效率、機械效率、發(fā)電機效率、管道效率以及廠用電率。

根據(jù)機組硬件設備的物理結(jié)構(gòu)信息、系統(tǒng)關聯(lián)性、物質(zhì)平衡性、能量平衡關系、可控參數(shù)等多種因素，對供電煤耗敏感性分析模型的參數(shù)進行初選。機組供電煤耗與主蒸汽溫度、給水溫度、排煙溫度、主蒸汽壓力、排煙氧量、凝汽器真空等多個運行可控參數(shù)之間的高維非線性關系為

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，以供電煤耗sn作為模型輸出，以影響供電煤耗的運行可控參數(shù)作為模型的輸入，構(gòu)建供電煤耗與多維運行可控參數(shù)的非線性BP神經(jīng)網(wǎng)絡敏感性特性分析模型。該模型通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法直接求解偏導數(shù)得到各運行可控參數(shù)敏感性系數(shù)，反映其對供電煤耗的影響程度。在機組實際運行過程中，根據(jù)不同機組負荷區(qū)間各可控運行參數(shù)敏感性系數(shù)的大小，決定參數(shù)調(diào)節(jié)的優(yōu)先順序以及調(diào)節(jié)幅度。

本文對全負荷工況進行區(qū)間劃分，在各個負荷區(qū)間分別建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的供電煤耗預測模型，并進行敏感性分析和供電煤耗預測，從而構(gòu)成全負荷范圍的供電煤耗特性分析及預測模型，建模流程如圖2所示。

圖2 供電煤耗特性建模流程

3 研究對象

本文選取某600 MW燃煤發(fā)電機組作為分析案例。該機組采用單爐膛∏型布置的HG-2023/17.6-YM4型亞臨界鍋爐，帶有一次中間再熱、固態(tài)排渣系統(tǒng)；亞臨界汽輪機為反動凝結(jié)式四缸四排汽，型號N600-16.7/537/537-I。在7個典型負荷工況300、350、400、450、500、550、600 MW下，分別建立供電煤耗的敏感性分析模型。依據(jù)負荷鄰域區(qū)間Δ=2 MW進行典型負荷區(qū)間的選取。采用穩(wěn)態(tài)判別及異常數(shù)據(jù)剔除及校正方法[26-28]，對機組能耗相關可控參數(shù)歷史數(shù)據(jù)進行預處理[26-28]。數(shù)據(jù)采樣周期為60 s，得到300 MW負荷樣本數(shù)2 994組，350 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)2 299組，400 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)2 106組，450 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)619組，500 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)556組，550 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)434組，600 MW負荷區(qū)間樣本數(shù)862組。

為了對模型性能進行評估，選擇平均絕對誤差（MAE），平均絕對相對誤差（MARE），均方根誤差（RMSE）以及決策系數(shù)（2）作為評價模型性能的評價標準。

4 敏感性分析結(jié)果

考慮到負荷的頻繁波動、煤質(zhì)取樣頻次低以及化驗滯后等問題，煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)與實時運行數(shù)據(jù)難以建立實時的數(shù)據(jù)匹配。因此，本文盡量選取機組煤種來源單一煤質(zhì)特性穩(wěn)定的工況，削弱煤質(zhì)不可控因素對供電煤耗的影響，主要分析運行可控因素對供電煤耗的影響。供電煤耗在線預測模型輸入?yún)?shù)依次為主蒸汽壓力、調(diào)節(jié)級壓力、再熱蒸汽壓力、給水泵出口壓力、再熱減溫水壓力、主蒸汽溫度、調(diào)節(jié)級溫度、再熱蒸汽溫度、給水泵出口溫度、再熱減溫水溫度、凝結(jié)水溫度、循環(huán)水入口溫度、再熱減溫水總流量、過熱減溫水總流量、平均排煙氧量、平均排煙溫度、主蒸汽流量、凝汽器真空度、廠用電率及循環(huán)水量共20個。輸出參數(shù)為供電煤耗。表1給出了7個典型工況下該敏感性分析模型的特性比較結(jié)果。由表1可見，MAE指標均小于0.27 t/h，MARE小于 4×10–4，RMSE小于0.35 t/h，2均高于0.99，證明該模型預測精度較高，能夠滿足工程需求。

表1 不同負荷下供電煤耗敏感性特性比較

Tab.1 The sensitivity analysis for power supply coal consumption at different loads

圖3—圖6分別給出了300、400、500、600 MW工況區(qū)間訓練樣本及測試樣本的相對誤差分布。由圖3可見：300 MW負荷區(qū)間內(nèi)，模型訓練樣本最大相對誤差0.457 6%，平均相對誤差0.050 0%；測試樣本最大相對誤差0.400 0%，平均相對誤差 0.054 5%。由圖4可見：400 MW負荷區(qū)間內(nèi)，模型訓練樣本最大相對誤差0.432 1%，平均相對誤差0.058 1%；測試樣本最大相對誤差0.547 4%，平均相對誤差0.065 1。由圖5可見：500 MW負荷區(qū)間內(nèi)，訓練樣本最大相對誤差0.593 3%，平均相對誤差0.048 8%；測試樣本最大相對誤差0.574 1%，平均相對誤差0.049 6%。由圖6可見：600 MW負荷區(qū)間內(nèi)，訓練樣本最大相對誤差0.189 9%，平均相對誤差0.041 4%，測試樣本最大相對誤差0.210 1%，平均相對誤差0.052 1%。這4種負荷工況下，模型訓練樣本和測試樣本相對誤差均主要集中在±0.2%之間，訓練樣本和測試樣本的最大相對誤差均落入±0.6%范圍內(nèi)，故模型整體精度可控，精度較高。

圖3 300 MW負荷區(qū)間相對誤差分布

圖4 400 MW負荷區(qū)間相對誤差分布

圖5 500 MW負荷區(qū)間相對誤差分布

圖6 600 MW負荷區(qū)間相對誤差分布

表2進一步給出了7個典型工況下對供電煤耗影響較大的前10個運行可控參數(shù)的敏感性系 數(shù)具體值。

表2 不同負荷下運行參數(shù)的供電煤耗敏感性系數(shù)

Tab.2 The parameter sensitivity coefficients of various operation parameters at different loads

由表2可見：單一運行可控參數(shù)對供電煤耗的影響在不同負荷區(qū)間存在差異；在各負荷段供電煤耗對凝汽器真空度相對更敏感。實際運行過程中，需根據(jù)不同負荷區(qū)間各運行可控參數(shù)影響和可調(diào)節(jié)幅度，采取相應的調(diào)整措施，以降低供電煤耗。另外，在各個負荷段均應重點關注凝汽器真空度。

5 結(jié) 論

能耗機理分析模型依賴于參數(shù)之間的機理因果，對因果關系不明的參數(shù)不能覆蓋，同時對于復雜關系不能顯式表達或高維迭代難求解。對此，利用大數(shù)據(jù)不關心因果關系，注重相關關系的思維，本項目采用神經(jīng)網(wǎng)絡敏感性分析方法對影響供電煤耗的可控運行參數(shù)進行特性分析。該方法利用模型參數(shù)直接構(gòu)建并求解偏導數(shù)，以偏導數(shù)形式表達可控參數(shù)對供電煤耗的影響大小，解決了能耗特性分析中偏導數(shù)求解難的問題，為燃煤發(fā)電機組能耗在線分析提供了一種新思路。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡敏感性分析方法模型的訓練和預測精度均在±0.6%范圍內(nèi)，計算精度較高。單一運行可控參數(shù)對供電煤耗的影響在不同負荷區(qū)間有差異，但在各個負荷區(qū)間內(nèi)不同參數(shù)影響水平有一定的規(guī)律，其中凝汽器真空度在各個負荷區(qū)間內(nèi)對供電煤耗的影響均最大，應重點關注該方法可為供電煤耗在線計算和機組快速調(diào)整提供支持。

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Characteristics analysis of power supply coal consumption for coal-fired power units based on big data

QI Minfang1,2, LI Xiaoen1, LIU Xiao1, WANG Yifei1

(1. National Institute of Clean-and-Low-Carbon Energy, Beijing 102211, China; 2. Civil and Resources Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

The value of power supply coal consumption of coal-fired power units is the main index to measure the level of energy saving and consumption reduction of the units. In this paper, big data analysis technology is used to analyze the historical data of energy consumption. Back-propagation (BP) neural network method is applied to respectively establish the sensitivity analysis models of power supply coal consumption at different load intervals. The impact evaluation factor (sensitivity coefficient) of operation controllable parameters to the power supply coal consumption and prediction ability of the model under different load conditions are calculated. The results show that, both the training and prediction accuracy of the model based on the sensitivity analysis method of BP neural network are within ±0.6%, and the calculation accuracy of the model is high. The sensitivity analysis coefficient of each operation controllable parameter to power supply coal consumption is different at different loads, but has certain regularity. In actual operation, the characteristic parameters with large sensitivity coefficient should be adjusted.

big data, coal-fired power unit, power supply coal consumption, neural network, back-propagation, evaluation factor, sensitivity analysis

TK16

A

10.19666/j.rlfd.201905126

2019-05-20

齊敏芳(1986—)，女，博士，主要研究方向為火電機組性能分析與優(yōu)化、狀態(tài)檢測與診斷等技術(shù)，qiminfang1986@126.com。

齊敏芳, 李曉恩, 劉瀟, 等. 基于大數(shù)據(jù)的燃煤機組供電煤耗特性分析[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(9): 51-57. QI Minfang, LI Xiaoen, LIU Xiao, et al. Characteristics analysis of power supply coal consumption for coal-fired power units based on big data[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(9): 51-57.

（責任編輯 楊嘉蕾）