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某發(fā)電廠燃煤機組供電煤耗優(yōu)化項目

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一、項目背景
1、國家環(huán)保要求倒逼煤電機組節(jié)能降耗：國家發(fā)改委、環(huán)保部和國家能源局聯(lián)合發(fā)布《煤電節(jié)能減排升級與改造行動計劃（2014-2020年）》，具體要求：到2020年，現役煤電機組改造后的平均供電煤耗率低于310g／(kW·h)。某發(fā)電企業(yè)燃煤機組實際供電煤耗約340g/(kW·h)，節(jié)能降耗勢在必行。
2、企業(yè)精細化生產管理提升需求迫切：企業(yè)內部管理中需要對運行班組的日常工作進行考評，供電煤耗是主要指標之一，不考慮天氣、煤質等綜合因素下簡單對比供電煤耗數據是籠統(tǒng)而片面的，已無法跟上企業(yè)生產精細化管理要求。
3、傳統(tǒng)人工經驗調參無法確保節(jié)能效果：火電機組是一個龐大的多變量、高維度、非線性系統(tǒng)，實際運行中需要調節(jié)、控制的參數眾多，傳統(tǒng)節(jié)能降耗方式往往依靠運行人員經驗或運行規(guī)程去設置運行參數。但是隨著投運時間的累積，經驗與規(guī)程都不能準確反映機組的實際性能，無法真正實現煤耗優(yōu)化。
二、解決方案
本項目通過前期調研分析確認，煤耗優(yōu)化的關鍵點在于對其煤耗特性的準確描述和煤耗影響因素的挖掘分析。結合傳統(tǒng)方式的機組熱力系統(tǒng)的典型設計工況分析優(yōu)化，充分挖掘企業(yè)運行機組的DCS數據，在數據處理基礎上利用人工智能算法構建煤耗變化及影響因素分析模型，最終實現全量負荷煤耗可控運行參數的標桿值推薦、影響煤耗因素的指標自排序、煤耗變化診斷報告自動生成等功能，輔助專業(yè)管理人員掌握各類參數對供電煤耗影響規(guī)律，最終通過可控運行參數優(yōu)化調整實現節(jié)能降耗。

1、完成數據采樣與數據預處理：基于企業(yè)大數據平臺已有的運行機組DCS數據，采用分鐘均值采樣，在數據預處理階段，針對機組實際運行數據特點，重點開展穩(wěn)態(tài)檢驗、數據清洗和數據標準化工作。
2、開展同等負荷下煤耗差異分析：直觀地呈現出相同負荷水平下供電煤耗差異，以及對應時段的機、爐、電運行參數和外部因素的變化趨勢，多角度全方位地為專業(yè)管理人員洞察生成過程提供數據支撐。
3、開展機組供電煤耗規(guī)律分析：通過構建供電煤耗回歸分析模型，掌握火電機組生產全流程中機爐電主要參數、外部條件與供電煤耗之間的數學規(guī)律，該模型是煤耗影響分析的必要前提。
4、開展運行參數煤耗影響值分析：基于機組歷史運行數據和供電煤耗回歸分析模型，分析出各運行參數對供電煤耗的影響值（運行參數改變1個單位，會影響多少供電煤耗），為實際運行中機組節(jié)能措施的制定提供指導依據。
5、輸出機組煤耗優(yōu)化參數推薦值：在運行參數敏感特性分析的基礎上，采用機器學習算法深入挖掘燃煤機組能耗基準值和運行參數推薦值，為運行人員實現能耗優(yōu)化提供科學有效的參數調整支撐。
三、建設成效

1、輸出科學體系的參數推薦值：打破煤耗相關數據源壁壘，梳理并關聯(lián)環(huán)境溫度、經營報表、機組運行實時數據、設備參數、機組調節(jié)性能品質、煤質、熱網供熱等4大類、16小類共計100項機組運行指標的海量歷史數據，提供了48個可控運行參數的優(yōu)化調整，輔助機組運行人員制定節(jié)能措施。
2、實現綜合降低供電煤耗約0.96g/Kw·h，單臺機組全年節(jié)省100余萬元。

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