數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的空冷島背壓優(yōu)化分析

王軼男，安留明，陳 衡，徐 鋼，王修彥

(華北電力大學(xué) 熱電生產(chǎn)過(guò)程污染物監(jiān)測(cè)與控制北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206)

近年來(lái)，我國(guó)電力工業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也發(fā)生著深遠(yuǎn)的變化.中國(guó)電力聯(lián)合會(huì)的《2019年全國(guó)電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)快報(bào)一覽表》中顯示[1]：2019年我國(guó)全國(guó)發(fā)電量為73253億千瓦時(shí)，其中火電發(fā)電量50450億千瓦時(shí)，占總發(fā)電量的68.87%.而我國(guó)的火電中煤電占絕大多數(shù)，煤炭資源大多又集中分布在水資源缺乏的北方地區(qū)，為節(jié)約水資源，也為了擺脫水資源對(duì)火電機(jī)組規(guī)模的限制，現(xiàn)在北方富煤少水地區(qū)建設(shè)的火電機(jī)組大多采用了節(jié)水的直接空冷技術(shù)[2-4].

相關(guān)資料表明，直接空冷系統(tǒng)比傳統(tǒng)的濕冷系統(tǒng)節(jié)水3/4以上，但空冷系統(tǒng)的用電量更大，目前我國(guó)煤電600 MW超臨界空冷機(jī)組平均供電煤耗大致為320 g/kW·h，高于全國(guó)的平均供電煤耗310 g/kW·h，因此，對(duì)空冷系統(tǒng)的節(jié)能研究非常重要.再加上近年來(lái)，信息化技術(shù)正在融入到各行各業(yè)中，國(guó)家發(fā)改委也在2016年2月發(fā)布了《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，明確了能源與信息融合的技術(shù)的發(fā)展方向，國(guó)內(nèi)外已有許多相關(guān)研究成果：

文獻(xiàn)[5]將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法與計(jì)算流體力學(xué)結(jié)合，使用聚類方法對(duì)空冷島的風(fēng)機(jī)按性能進(jìn)行了分類，使用灰色關(guān)聯(lián)分析方法找到了與機(jī)組背壓聯(lián)系更緊密的風(fēng)機(jī)，在考慮保持一定冷端背壓的情況下節(jié)約空冷島運(yùn)行用電的角度，提出了空冷島的優(yōu)化運(yùn)行控制策略，但沒(méi)有從機(jī)組整體的角度上考慮優(yōu)化，優(yōu)化節(jié)能的程度有限；文獻(xiàn)[6]分析了影響空冷島運(yùn)行的主要因素，按照傳統(tǒng)的機(jī)理分析法建立起冷端優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并完成了相應(yīng)程序編寫，但其結(jié)果偏向理想情況下的設(shè)計(jì)值，未對(duì)理想值和實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)間的關(guān)系展開(kāi)研究；文獻(xiàn)[7]采用了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法建立了最佳背壓計(jì)算模型，計(jì)算不同負(fù)荷、不同環(huán)境溫度下的最佳背壓，生成了設(shè)計(jì)背壓優(yōu)化調(diào)節(jié)方案，但在運(yùn)用到控制系統(tǒng)時(shí)，采用了擬合曲線的方法，雖然加強(qiáng)了結(jié)果的規(guī)律性，但犧牲了一部分?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性；文獻(xiàn)[8]與文獻(xiàn)[9]研究的是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)電站冷端系統(tǒng)的各主要參數(shù)，取得了精確可靠的結(jié)果，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以運(yùn)用在預(yù)測(cè)電廠的相關(guān)參數(shù)中.

在研究分析空冷島智能優(yōu)化運(yùn)行的相關(guān)文獻(xiàn)和當(dāng)前較普遍采用的數(shù)據(jù)分析方法后，本文將嘗試結(jié)合多種數(shù)據(jù)分析方法，提出一種新的空冷島背壓優(yōu)化分析思路：結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析與靈敏度分析的思想，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立反映機(jī)組負(fù)荷、環(huán)境溫度和空冷島背壓三者間關(guān)系的模型，基于模型計(jì)算最佳背壓，預(yù)測(cè)機(jī)組出功的變化，并分析背壓優(yōu)化的規(guī)律，為燃煤電廠的空冷系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行提供策略和方向.

相較于前文中提及文獻(xiàn)的研究方法，本文中的研究將空冷島作為整個(gè)燃煤發(fā)電機(jī)組的一部分進(jìn)行分析，綜合考慮了空冷島背壓變化對(duì)整個(gè)機(jī)組發(fā)電量的影響；基于龐大的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)集展開(kāi)研究，所建立模型盡可能地反映了案例機(jī)組的真實(shí)運(yùn)行情況；使用灰色關(guān)聯(lián)分析挑選建模變量，使用靈敏度分析設(shè)置邊界條件，輔助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立模型，為對(duì)物理過(guò)程不明確或較為復(fù)雜的系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析研究提供了一種思路；此外，與傳統(tǒng)的回歸分析相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法的意義還在于，對(duì)廣泛的真實(shí)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其研究對(duì)象相關(guān)關(guān)系更復(fù)雜、更寬泛，采用適當(dāng)?shù)姆治龇椒〞r(shí)更容易產(chǎn)生一些新的發(fā)現(xiàn)，得出新的物理規(guī)律，在此意義上，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的延伸[10].

1 分析方法

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析，是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析的方法，是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，它旨在通過(guò)比較系統(tǒng)內(nèi)部各因素關(guān)于時(shí)間的發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)衡量各因素間的關(guān)聯(lián)度[11].此方法最早由鄧聚龍教授提出，經(jīng)過(guò)三十余年的發(fā)展，灰色關(guān)聯(lián)分析模型已經(jīng)獲得了相當(dāng)大程度的發(fā)展，并在經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、電力工業(yè)、農(nóng)業(yè)、礦業(yè)工程等領(lǐng)域得出了很多有價(jià)值的成果[12，13].

本文中采用了下述經(jīng)典的基于點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)分析模型

對(duì)于有m個(gè)變量、n個(gè)樣本的系統(tǒng)

Xm×n={X1，X2，X3，…，Xm}，

其中：

X1={x1(1)，x1(2)，…，x1(n)},
…
Xi={xi(1)，xi(2)，…，xi(n)},
…
Xm={xm(1)，xm(2)，…，xm(n)}.

(1)

首先進(jìn)行變量的無(wú)量綱化，無(wú)量綱化的方法主要有兩種：初值化處理和均值化處理，即同一系列所有樣本同除以該系列的第一個(gè)樣本，或者同除以該系列所有樣本的平均值，公式表示為

(2)

(3)

然后，選定研究對(duì)象Xj為參考序列，其余序列稱為對(duì)比序列，灰色關(guān)聯(lián)分析方法給出了對(duì)比序列Xi上的點(diǎn)xi(k)與參考序列上對(duì)應(yīng)點(diǎn)xj(k)的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)的概念為

(4)

公式中：ρ為分辨系數(shù)，常在(0，1)內(nèi)取值，由上式可知，ρ取值越大，點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)越接近1，所以通常為顯示不同變量的區(qū)別ρ值會(huì)取的較小.

通過(guò)上式，可以計(jì)算得到各對(duì)比序列中所有點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的參考序列上的點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，那么，某序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度便可用該序列上所有點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來(lái)表示，即：

(5)

圖1 典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)模擬人腦的活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)模型，由相當(dāng)于人腦神經(jīng)細(xì)胞的大量的運(yùn)算單元相互連接構(gòu)成[14]，其訓(xùn)練過(guò)程為：通過(guò)數(shù)據(jù)在輸入層、隱含層、輸出層上不斷的正向、反向傳播，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)上各單元的權(quán)值與閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差達(dá)到最小[15].典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示[16].

其訓(xùn)練的過(guò)程如下[17]：

(1)參數(shù)初始化.在構(gòu)建模型時(shí)賦予網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)初始權(quán)值和閾值；設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，其中輸入層和輸出層分別由輸入數(shù)據(jù)與擬合的目標(biāo)數(shù)據(jù)決定，隱含層結(jié)構(gòu)則需人為設(shè)計(jì)其層數(shù)及每層的神經(jīng)元數(shù)目，并選擇適當(dāng)?shù)膫鬟f函數(shù)與訓(xùn)練函數(shù)；此外，還需對(duì)訓(xùn)練過(guò)程的一些指標(biāo)進(jìn)行設(shè)定，如：最大訓(xùn)練次數(shù)、最大確認(rèn)失敗次數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)；

(2)數(shù)據(jù)正向傳播，經(jīng)過(guò)一層神經(jīng)元時(shí)的計(jì)算公式為

y(l)=W(l)·fl-1(y(l-1))+b(l)，

(6)

公式中：W(l)為連接權(quán)值；b(l)為節(jié)點(diǎn)閾值；f為激活函數(shù)；

(3)數(shù)據(jù)反向傳播，計(jì)算每一層的誤差

δ(l)=f′l(y(l))·((W(l+1))Tδ(l+1))，

(7)

由于計(jì)算誤差時(shí)最先計(jì)算得到的是輸出層的輸出與訓(xùn)練期望值的誤差，其他誤差均由此誤差向前推導(dǎo)得到，因此這一過(guò)程稱為反向傳播.

(4)根據(jù)每一層的誤差值更新權(quán)值與閾值，公式為

W(l)=W(l)-α(δ(l)(a(l-1))T+λW(l))，

(8)

b(l)=b(l)-αδ(l)，

(10)

公式中：α為模型的學(xué)習(xí)率；λ為超參數(shù)，均為可設(shè)置的參數(shù)，a(l)=fl(y(l)).

1.3 模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文主要通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸模型得到分析工具，本文中采用如下四個(gè)評(píng)價(jià)回歸模型的指標(biāo).

平均絕對(duì)誤差MAE(Mean Absolute Error)：

(10)

平均絕對(duì)百分比誤差MAPE(Mean Absolute Percentage Error)：

(11)

均方根誤差RMSE(Root Mean Square Error)：

(12)

決定系數(shù)R2(R Square)：

(13)

以上各式中，f為模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果；y為真實(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，式(13)中的MSE表示均方誤差，MSE=RMSE2.

1.4 Sobol’靈敏度分析方法

靈敏度分析研究的是一個(gè)數(shù)學(xué)模型或系統(tǒng)中，輸出的不確定性是如何被分配到各個(gè)輸入中去的[18-19]，即研究各輸入值的變化對(duì)輸出值變化的貢獻(xiàn)率；對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行靈敏度分析，有助于對(duì)模型中輸入重要性的了解，并可為調(diào)整模型提供依據(jù)，從而得到性能更好、更適合分析目標(biāo)問(wèn)題的模型.

本文中采用了Sobol提出的方差分解法，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為[20]：

生成兩個(gè)相互獨(dú)立的輸入數(shù)據(jù)矩陣A和B，A、B的大小均為n×m，其中n為樣本數(shù)量，m為變量數(shù)，用矩陣的第i列替換矩陣A的第i列，構(gòu)造矩陣ABi(i=1，2，3，…，m)，將上述輸入數(shù)據(jù)矩陣代入帶分析模型，分別得到輸出值YA、YB、YAB1、YAB2、…、YABm，再通過(guò)以下兩個(gè)公式計(jì)算局部靈敏度系數(shù)S與全局靈敏度系數(shù)ST，公式為

(14)

(15)

公式中：Y=YA⊕YB，即Y是由YA、YB合并而來(lái).

為便于比較分析，將全局靈敏度系數(shù)折算為相對(duì)值：

(16)

圖2 模型構(gòu)建流程圖

圖3 順流空冷單元結(jié)構(gòu)示意圖

2 模型建立及調(diào)試

根據(jù)第一章所述分析方法，模型建立及調(diào)試的流程如圖2所示.接下來(lái)，本章將分別從案例機(jī)組簡(jiǎn)介、模型建立、模型調(diào)試三個(gè)部分來(lái)具體地介紹分析模型的構(gòu)建過(guò)程.

2.1 案例機(jī)組簡(jiǎn)介

本文中分析的數(shù)據(jù)均來(lái)自某2×600 MW電廠的一號(hào)機(jī)組，該機(jī)組型式為：超臨界、一次中間再熱、單軸、三缸四排汽、直接空冷凝汽式；在TRL工況下的一系列關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)設(shè)計(jì)值為：環(huán)溫33.5 ℃、汽輪機(jī)排汽量1 166.7 t/h、排汽焓2 555.1 kJ/kg、額定排汽背壓24 kPa、機(jī)組輸出功率600 MW、風(fēng)機(jī)耗功4 820 kW；其空冷島由56臺(tái)風(fēng)機(jī)單元組成，其中有40臺(tái)順流凝汽式風(fēng)機(jī)、16臺(tái)逆流凝汽式風(fēng)機(jī)，風(fēng)機(jī)直徑9.754 m，額定轉(zhuǎn)速73 r/min，額定風(fēng)量575 m3/s，功率因數(shù)為0.87；換熱管束由單排翅片管構(gòu)成，翅化比123，總散熱面積為1690 000 m2，額定的空氣迎風(fēng)面流速為2.31 m/s，一個(gè)順流空冷單元如圖3所示[7].

經(jīng)過(guò)收集、整理的操作，得到的可用數(shù)據(jù)集為2017年9月5日至2018年9月30日一年有余的運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)間的時(shí)間間隔為30s，最終數(shù)據(jù)集的樣本量為1123200組，基本涵蓋了機(jī)組運(yùn)行的各個(gè)工況.

2.2 模型建立及評(píng)估

具體流程如下：

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至Matlab平臺(tái)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除數(shù)據(jù)集中的空值點(diǎn)，以及通過(guò)一定的篩選條件，去除停機(jī)時(shí)期的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)此步驟處理后數(shù)據(jù)集剩余1007915組數(shù)據(jù)[22].

此時(shí)，將機(jī)組凈出功作為參考序列，其余數(shù)據(jù)作為對(duì)比序列，進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，本例中，為更好地篩選出模型的輸入變量，將分辨系數(shù)ρ設(shè)定為0.05，使用公式(4)、公式(5)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如圖4所示(從低到高排列)，選取其中關(guān)聯(lián)系數(shù)大于0.8的影響因素為輸入變量，與機(jī)組凈出功進(jìn)行擬合；另外，對(duì)影響空冷島風(fēng)機(jī)總耗功的因素進(jìn)行分析，將風(fēng)機(jī)總耗功作為參考序列，其余數(shù)據(jù)為對(duì)比序列，其他條件不變，灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果如圖5所示，選取其中關(guān)聯(lián)系數(shù)最大的三個(gè)因素為模型的輸入變量.再考慮到火電機(jī)組中主蒸汽、給水、凝結(jié)水的流量相關(guān)性很大，都作為輸入變量時(shí)相互間信息重疊部分過(guò)多，則只選擇三者中與機(jī)組凈出功相關(guān)性最好的主蒸汽流量為模型輸入.

最終經(jīng)過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析確定的預(yù)測(cè)模型輸入變量為：主蒸汽流量、主蒸汽壓力、凝結(jié)水溫度、空冷島背壓、風(fēng)機(jī)總轉(zhuǎn)速、環(huán)境溫度、風(fēng)機(jī)電機(jī)總電流.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取單隱層結(jié)構(gòu).訓(xùn)練函數(shù)設(shè)定為“Trainlm”，隱層神經(jīng)元為7個(gè)，最大迭代次數(shù)設(shè)定為1000次，經(jīng)迭代收斂，得到原始模型.原始模型的誤差指標(biāo)采用公式(10)～公式(13)計(jì)算，如表1所示.

表1 原始模型誤差

由表1可看出原始模型具有較好的精度，說(shuō)明模型的構(gòu)建基本成功，為使分析的結(jié)論更加準(zhǔn)確，現(xiàn)對(duì)當(dāng)前的模型進(jìn)行調(diào)試與改進(jìn).

2.3 模型調(diào)試及改進(jìn)

對(duì)第一次建立的模型各輸入?yún)?shù)進(jìn)行靈敏度分析，計(jì)算當(dāng)前模型中，各輸入變量對(duì)輸出的影響程度，為保證采樣范圍，在輸入數(shù)據(jù)集中等距選取100組數(shù)據(jù)，其中前50組作為矩陣A，后50組作為矩陣B，使用公式(14)～公式(16)進(jìn)行靈敏度分析計(jì)算，各輸入變量的全局靈敏度系數(shù)相對(duì)值，如表2所示.

表2 原始模型各變量的全局靈敏度系數(shù)

可以看出背壓的靈敏度系數(shù)極小，此時(shí)，機(jī)組凈出功對(duì)背壓的變化不敏感，且兩者相關(guān)關(guān)系比較混亂，所以此模型不適合進(jìn)行空冷島的背壓分析.

將以上結(jié)果與灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，可以發(fā)現(xiàn)與機(jī)組凈出功關(guān)聯(lián)度最高的參數(shù)主蒸汽流量在進(jìn)行模型訓(xùn)練后，同樣成為了此模型中響應(yīng)機(jī)組凈出功變化最敏感的輸入變量，表明了參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度與靈敏度間存在較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，證明了灰色關(guān)聯(lián)分析方法適合用來(lái)篩選模型的輸入變量.

基于以上結(jié)論，在調(diào)整模型時(shí)，將主蒸汽流量設(shè)置為邊界條件，在本文的建模試驗(yàn)中，將主蒸汽流量按其數(shù)值的1%進(jìn)行劃分，劃分結(jié)果如6圖所示，數(shù)據(jù)共被劃分為97份，且鑒于主蒸汽流量與機(jī)組負(fù)荷的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，將每個(gè)區(qū)間數(shù)據(jù)的平均機(jī)組負(fù)荷也繪制在圖中，可以看出，兩者基本呈正比關(guān)系，則在選擇主蒸汽流量區(qū)間時(shí)可以參考機(jī)組負(fù)荷的值，研究比較典型的工況，如可將機(jī)組負(fù)荷限定在600 MW、450 MW、300 MW，然后選擇相應(yīng)的主蒸汽流量區(qū)間進(jìn)行研究.

下面以一個(gè)模型的建立為例子，完整展示限定邊界條件、調(diào)試模型的過(guò)程.

選取600 MW對(duì)應(yīng)的主蒸汽流量區(qū)間2 027 t/h～2 048 t/h，共有9285組數(shù)據(jù)，將主蒸汽流量設(shè)為邊界條件，并不將其作為模型的輸入變量，建立模型，模型的絕對(duì)誤差2.286 MW，相對(duì)誤差為0.39%，進(jìn)行靈敏度分析，結(jié)果如圖7所示，環(huán)境溫度成為了新模型中敏感度最高的輸入變量；則再設(shè)置環(huán)境溫度為邊界條件，按1 ℃劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，選擇區(qū)間31 ℃～32 ℃進(jìn)行分析，有2100組數(shù)據(jù)，建立的模型絕對(duì)誤差2.355 MW，相對(duì)誤差為0.40%，進(jìn)行靈敏度分析，結(jié)果如圖7所示，此時(shí)模型中對(duì)機(jī)組凈出功變化起到主要影響作用的因素為背壓和風(fēng)機(jī)總轉(zhuǎn)速，都是冷端系統(tǒng)的主要參數(shù).此外，調(diào)試過(guò)程中模型的誤差變化如表3所示，調(diào)試后的模型與原始模型相比，誤差均有所下降.因此，可認(rèn)為此時(shí)的模型能夠反映空冷島運(yùn)行狀況與機(jī)組凈出功的關(guān)系，達(dá)到了進(jìn)行空冷島最佳背壓分析的標(biāo)準(zhǔn).

對(duì)其他工況數(shù)據(jù)作相同處理：限制主蒸汽流量與環(huán)境溫度的范圍，并用范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模.雖然不同數(shù)據(jù)區(qū)間的數(shù)據(jù)特點(diǎn)有所不同，但均得到了背壓靈敏度系數(shù)最大的模型.這與傳統(tǒng)的最佳背壓分析過(guò)程中，限定機(jī)組運(yùn)行的負(fù)荷與環(huán)境溫度相符合，說(shuō)明本文方法具有一定合理性.

表3 模型在調(diào)試過(guò)程的誤差變化

圖8 背壓與機(jī)組凈出功的擬合關(guān)系

3 最佳背壓分析

前文中已經(jīng)提到，本文中分析最佳背壓的指標(biāo)為機(jī)組凈出功隨背壓的變化量，且已通過(guò)一系列過(guò)程得到了機(jī)組凈出功與背壓擬合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為求得最佳背壓，現(xiàn)設(shè)背壓進(jìn)行細(xì)微變化，變化范圍為真實(shí)背壓值的±1 kPa，變化步長(zhǎng)0.01 kPa，其他輸入?yún)?shù)(主蒸汽壓力、凝結(jié)水溫度、風(fēng)機(jī)電機(jī)總電流、風(fēng)機(jī)總轉(zhuǎn)速)保持不變，生成背壓變化的輸入數(shù)據(jù)集，代入到模型中.另外，建模時(shí)已將主蒸汽流量與環(huán)境溫度設(shè)置在較小的范圍內(nèi)，得到擬合結(jié)果如圖8所示，可以看作是機(jī)組凈出功與背壓間的關(guān)系曲線.

圖8中紅點(diǎn)標(biāo)注的為該工況的真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于此真實(shí)值進(jìn)行背壓的微調(diào)，共計(jì)算出200個(gè)機(jī)組凈出功值，如圖中黑色曲線所示，曲線顯示，機(jī)組凈出功隨背壓的增大，先增大后降低，這一現(xiàn)象符合相關(guān)的物理規(guī)律，而曲線的最高點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)最佳背壓與最大凈出功.像這樣，對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行逐個(gè)分析，便能得到最佳背壓序列與最大凈出功序列，如圖9、圖10所示.

對(duì)三個(gè)典型的數(shù)據(jù)區(qū)間作最佳背壓與最大凈出功的分析，并計(jì)算它們各自的平均節(jié)電功率這一優(yōu)化程度指標(biāo)，三個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間的邊界條件及計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)，如表4所示.

表4 限定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的出功優(yōu)化結(jié)果

可見(jiàn)模型分析結(jié)果有以下規(guī)律：

(1)選取溫度范圍的標(biāo)準(zhǔn)為選擇當(dāng)前主蒸汽流量區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)最多的溫度區(qū)間，在觀察限定主蒸汽流量數(shù)據(jù)的環(huán)境溫度分布直方圖時(shí)，可以明顯看到隨主蒸汽流量的升高，數(shù)據(jù)的分布的重心朝著環(huán)境溫度升高的方向偏移，表明案例機(jī)組所在地區(qū)的用電負(fù)荷與環(huán)境溫度間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系；

(2)模型誤差的方面，負(fù)荷為300 MW和600 MW左右的數(shù)據(jù)建立的模型誤差更小，推測(cè)原因?yàn)闄C(jī)組此時(shí)多為定壓運(yùn)行，而負(fù)荷為450 MW對(duì)應(yīng)的工況機(jī)組滑壓運(yùn)行較多，工況較前者更復(fù)雜，因此模型誤差較大；

(3)不考慮模型誤差的影響，從計(jì)算的平均節(jié)電量上看，負(fù)荷處于300 MW和600 MW以及環(huán)境溫度極低或極高時(shí)，計(jì)算的節(jié)電量較小，與此時(shí)運(yùn)行條件比較苛刻，運(yùn)行的調(diào)節(jié)受到限制的實(shí)際情況相符；而負(fù)荷處于450 MW、環(huán)境溫度適中時(shí)計(jì)算的節(jié)電量較大，也體現(xiàn)了此時(shí)的機(jī)組空冷島的優(yōu)化節(jié)能潛力較大的特點(diǎn).

接下來(lái)，對(duì)一段具體時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)運(yùn)用上述的建模、分析方法進(jìn)行背壓的優(yōu)化分析，以探究此方法在實(shí)際應(yīng)用中的可能性.

首先選擇2017年9月7日至2017年9月14日的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，此時(shí)間區(qū)間內(nèi)共有20160組數(shù)據(jù)，且機(jī)組的負(fù)荷較穩(wěn)定，一直維持在600 MW左右，主蒸汽流量的范圍為1 851.2 t/h～2 063.1 t/h，環(huán)境溫度的范圍為17.5 ℃～34.5 ℃，變化范圍較大，限定邊界條件時(shí)劃分較大的區(qū)間降低建模及分析的難度和成本，并且，此時(shí)間區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)分布不均勻，劃分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)也需考慮每個(gè)區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)量不能過(guò)少，由于這里的樣本總數(shù)據(jù)量不大，因此在環(huán)溫的劃分上，只好對(duì)應(yīng)不同的主蒸汽流量水平分割了不同的溫度變化區(qū)間，為的是保證每個(gè)區(qū)間內(nèi)都有足夠建模的數(shù)據(jù)量.最終的邊界條件設(shè)置、模型誤差、以及優(yōu)化情況如表5所示.

表5 各邊界條件下的建模優(yōu)化結(jié)果

由以上結(jié)果可得結(jié)論：

(1)此時(shí)間區(qū)間數(shù)據(jù)的劃分狀況體現(xiàn)了主蒸汽流量、機(jī)組負(fù)荷、環(huán)境溫度三者間的密切關(guān)系，在負(fù)荷變化不大時(shí)，機(jī)組在較低的環(huán)境溫度下運(yùn)行需要的蒸汽較少，熱經(jīng)濟(jì)性也更好；

(2)由于所選數(shù)據(jù)時(shí)間跨度小、運(yùn)行負(fù)荷較穩(wěn)定等原因，接近的邊界條件下的建模以及優(yōu)化結(jié)果都比較接近，但隨著環(huán)境溫度逐漸升高，節(jié)電量有遞減的趨勢(shì)；

(3)累加各邊界條件下增加的發(fā)電量，可得當(dāng)前建模優(yōu)化方法應(yīng)用到此工況下運(yùn)行一周可節(jié)約廠用電19萬(wàn)度左右.

4 結(jié)論與展望

本文圍繞燃煤電站空冷島的運(yùn)行優(yōu)化中最佳背壓值的確定這一核心問(wèn)題開(kāi)展了基于數(shù)據(jù)分析的一系列研究，過(guò)程中采取了灰色關(guān)聯(lián)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、靈敏度分析等數(shù)據(jù)分析的方法，最終得出了完整可行的數(shù)據(jù)處理以及模型建立基本流程，建立典型工況下的模型均效果較好，誤差符合進(jìn)行分析的標(biāo)準(zhǔn)；提出計(jì)算最佳背壓及最大機(jī)組出功的方法，并計(jì)算得出結(jié)果，且與實(shí)際情況比較相符.

研究表明，與傳統(tǒng)最佳背壓計(jì)算方法相一致，最佳背壓的研究應(yīng)在先后限定機(jī)組負(fù)荷與環(huán)境溫度的情況下進(jìn)行，此三者的關(guān)系也是研究過(guò)程的重點(diǎn)所在；機(jī)組負(fù)荷-環(huán)境溫度的分布直方圖表明，案例機(jī)組的負(fù)荷與環(huán)境溫度間存在一定正相關(guān)關(guān)系；低溫低負(fù)荷與高溫高負(fù)荷的工況背壓優(yōu)化節(jié)電效果有限，溫度與負(fù)荷適中的工況節(jié)電潛力較大，但其復(fù)雜性更高，準(zhǔn)確分析的難度也更大.

此外，本文中發(fā)現(xiàn)的案例機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征，與相關(guān)物理規(guī)律比較后，發(fā)現(xiàn)兩者間存在可以相互印證的關(guān)系，說(shuō)明數(shù)據(jù)分析方法遵循著物理規(guī)律，物理規(guī)律也可為數(shù)據(jù)分析提供分析思路和一定預(yù)期結(jié)果，兩者結(jié)合運(yùn)用的前景十分廣闊.

本研究的不足之處主要在于模型建立及調(diào)試的階段，建立模型的過(guò)程中只挑選了案例機(jī)組及其空冷島的少數(shù)幾個(gè)主要參數(shù)，最終建立的模型也只能大體上反映它們的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)際的運(yùn)行情況是更復(fù)雜、不確定性更大的，為此應(yīng)當(dāng)在后續(xù)的研究中考慮更多的影響因素，培養(yǎng)觀察總結(jié)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的意識(shí)，將所學(xué)理論知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)逐漸轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)語(yǔ)言的表述，更多地對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘.