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摘要：为了提高三菱M701F4型二拖一联合循环机组联合循环效率，文章研究采用数据挖掘、数据分析、参数修正的方式，实时计算联合循环燃机最优负荷偏置。其中，在数据挖掘过程中，自创了OSI-PI数据的高效获取算法;数据分析过程中采用有效数据筛选算法;参数修正过程中采用根据时间段分析可摘除特殊节点的参数关系矩阵制作算法。该方法实现了联合循环机组经济效益、环保效益、安全性的多重提升。

Abstract： To improve the Mitsubishi M701F4 gas turbine co-generation efficiency， a research basing on data mining， data analysis and coefficient refinement had been processed to build up a real-time optimized bias load computing model. In the progress of model creation， the self-designed OSI-PI data recognition algorithm， the active data filter and a matrix presenting the relationship between specific period of units running with life time performance had been applied. In the end， with the modification of optimized bias load model， gas turbine co-generation efficiency， environment protection performance and running security had been promoted.

关键词：联合循环效率;M701F4;负荷偏置;人工智能

Key words： combined cycle efficiency;M701F4;load offset;artificial intelligence

中图分类号：TM611                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2019）35-0170-02

0  引言

燃气-蒸汽联合循环作为一种先进的发电技术，在我国电力行业有着举足轻重的地位，其中二拖一联合循环是一种常见的燃气-蒸汽联合循环模式。对于此类机组，由于安装、启停机频次、经历的工况不同，两台燃机的负荷——能耗曲线在机组运行一定时间后必然不能完全相同。既在非理想模型下，按照常规经验让两台燃机带相同负荷不能保证联合循环经济性最大化。根据国华北京燃气热电公司的实际运行经验，当两台燃机带相同负荷的时候，其叶片通道温度分布情况、平均排气温度，以及对应的燃料消耗情况也确实有明显的差异，进一步验证了两台燃机的效率偏差。

为了提高机组联合循环效率，部分发电公司采用设置固定的燃机负荷偏置提高联合循环效率的方法。但是由于机组状况随着机组运行随时发生着变化，影响机组效率的因素众多，该偏置获取过程复杂，且在机组负荷变化后，极有可能降低机组联合循环效率。对合理负荷偏置的研究尚处于行业内的研究空白领域。

因此，本研究借鉴智能决策支持系统IDSS的设计理念，通过大数据分析，排除干扰因素，获取修正参数的方式，创建一套能够实时获取燃机性能差异，并进行及时调整的二拖一联合循环机组最优负荷偏置的计算模型，进而综合提升联合循环机组运行的安全、经济与环保性能。

1  研究方法

为了确保研究样本的有效性，排除燃机负荷变化时IGV波动，燃料分配以及燃烧室旁路投入变化过程中对燃机效率的影响，本研究采用图1所示的有效样本数据获取思路，调用电厂PI数据库的原始数据。根据本次研究目的与国华燃气热电公司的两台330MW机组的实际运行情况，以2MW作为负荷拆分，在2018年1月1日至2019年6月1日1年半的时间内进行稳定时间段的获取。

为了减小环境温度、环境湿度、天然气热值随时间变化对研究样本的影响，还需要继续拆分为5-10分钟的时间段，保障样本的有效性。进而在图1的方法基础上获取了8671组样本。然后，为了减少相似样本，采用相似度计算方法：■

当任意两组样本机组负荷、效率、环境温度、热值、湿度等所有相关参数的相似度都>0.99则将其中一组样本剔除，进而将有效样本数量由8671组缩减至5797组。综合分析样本数据后，对于本研究对象稳定负荷样本所展现出的特性，本研究建立关系矩阵增加短时间内的有效数据以满足建立决策支持系统的数据需求。

对于不同的燃机负荷，温度、热值与燃机效率之间的关系规律难以掌握，但是燃烧热部件损耗，滤网堵塞对燃机的影响有着随时间逐渐缓慢加剧的特性。所以本次研究中将影响燃机效率的因素分为两类，一種是随时间缓慢线性变化，但是短时间内变化不大的热部件损耗以及滤网堵塞等固有影响因素;一种是随环境温度、热值、大气湿度变化而变化的暂态影响因素。对于暂态影响因素，假设其对燃机效率的影响在特定负荷段是基本保持不变的，那么这一关系可以作为修正参数作扩充样本数量。

假设温度（T）、热值（S）、湿度（H）这三个变量微变化对固定负荷（L）的效率影响存在一个线性的关系系数R。连续一段时间内当三个暂态影响因素量中任意两各量以及负荷相似度大于0.99而第三个量的相似度小于0.9却大于0.85时，该系数具备一定的固定性并可以关联其效率变化以建立矩阵。既：

为了进一步降低固有影响因素的影响，修正参数的筛选原则为：

①获取避开每年春秋季的大小修燃机燃烧调整更换热部件对统计连续一个月的数据;

②避免对汽机效率的影响，设定范围不超过5MW。

因此通过在线获取实时负荷与实时环境温度、热值以及湿度，并且为环境温度设置±0.1℃的选择范围，为热值设置±0.01MJ/Nm3的选择范围，为湿度设置±10%的选择范围搜索满足在当前负荷±50MW范围的负荷数据，并通过修正参数矩阵扩充样本数据。条件可逐步放宽直到建立出跨越当前负荷±50MW及以上且与当前暂态影响因素一致的负荷效率曲线。

根据所获取的负荷效率曲线，通过以下公式拟定负荷偏置计算最优负荷偏置（BIAS）设定值以获取相同总负荷下更低的单位发电量下的能耗效率C（MJ/MWh），既：

其中，BIAS的取值范围为-5到+5，间隔0.1，从而每次运算可以获得100个能耗效率差值，选取差值中的最大值所对应的BIAS值为最优负荷偏置。最后，通过对比模拟结果与实际增加偏置后的结果，可以进一步验证模型的准确性，进而通过反馈结果修改模型结构。

2  结果分析

为了检验模型的准确性，进行了模拟结果与2019年4月14日进行的负荷偏置实验结果的对比。实验环境基本保持稳定，环境温度维持在20℃左右，天然气热值维持在34MJ/Nm3左右。该实验得出的结论为，为1号机增加8MW的偏置与未加偏置相比，联合循环煤耗最多可节约0.08g/kWh，按照全年4500小时二拖一运行时间，可每年节约47.7万元燃料成本。而模型预测结果为1号机增加10MW的偏置（既为1号燃机增加±10MW的偏置，2号燃机根据AGC自动调节）会每年节约37.4万元的燃料成本。说明该模型的预测方向与实际结果基本一致。产生差异的主要原因在于燃机拍热量差异可能导致的联合循环效率差异。而且由于两台余热锅炉换热性能的不同，负荷偏置对联合循环综合效率的提升潜力有进一步的可挖掘空间。

由于文章研究机组地处华北地区，燃机进气滤网处全年湿度变化不大，因此实际建模时只采用了环境温度与天然气热值作为暂态影响因素，同时简化了模型。之后分别对180MW、200MW、240MW、260MW，环境温度在35℃附近，天然气热值在34MJ/Nm3下的燃机能耗曲线进行绘制与分析，本次研究发现在偏置设定值±5MW的范围不同负荷下的最优负荷偏置不同，所带来的经济效益也不同。按照全年4500小时的二拖一运行时间，采用最优的负荷偏置在±5MW这么小的调节范围内也可以为研究机组的联合循环效率带来20至200万元的成本节约。由于研究对象机组投入生产时间较短，燃机性能偏差较不明显，可以推论该方法可以对年久机组差生更急明显的经济性优化。同时，该方法也适用于对机组当氧化物的排放控制，对机组稳定燃烧负荷段的记录与政策，可以实现机组在经济性，环保性与安全性的多方位提升。

3  结论与分析

①该研究验证了现实中机组运行因安装、试运、操作、事故、燃烧状况、环保要求等差异系最终会导致两台机组的性能出现偏差，最优负荷偏置并非为0。

②京燃热电M701F4型燃机自2015年投产已经运行4年，机组尚未经历A修，各项性能指标较为优秀，两台燃机的性能差异尚不明显，却已经能通过细微的偏置设定获取经济效益提升。最优负荷偏置对长龄机组的潜在经济性提升效果更为明显。

③本研究所设计的模型只考虑的环境温度与热值两个因素，并建立了相对简单的修正模型。而且由于联合循环的全过程具备一定的复杂性，目前只能将循环过程逐级拆分，采用逐级研究的方式寻找最优负荷偏置的设置办法。

④不仅燃机的经济性，燃机NOX排放与燃烧稳定性在不同负荷段也有着明显的差异特性，使得对最优负荷偏的讨论有很大的应用空间。

⑤该最优负荷偏置的的设置思路同样可以应用到余热锅炉效率提升、汽机主管线效率提升、机力塔风机分布与风向的关系等方向的研究。

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