某发电厂燃煤机组供电煤耗优化项目能源行业大数据应用案例-能源大数据-智慧能源

某发电厂燃煤机组供电煤耗优化项目

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一、项目背景
1、国家环保要求倒逼煤电机组节能降耗：国家发改委、环保部和国家能源局联合发布《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014-2020年）》，具体要求：到2020年，现役煤电机组改造后的平均供电煤耗率低于310g／(kW·h)。某发电企业燃煤机组实际供电煤耗约340g/(kW·h)，节能降耗势在必行。
2、企业精细化生产管理提升需求迫切：企业内部管理中需要对运行班组的日常工作进行考评，供电煤耗是主要指标之一，不考虑天气、煤质等综合因素下简单对比供电煤耗数据是笼统而片面的，已无法跟上企业生产精细化管理要求。
3、传统人工经验调参无法确保节能效果：火电机组是一个庞大的多变量、高维度、非线性系统，实际运行中需要调节、控制的参数众多，传统节能降耗方式往往依靠运行人员经验或运行规程去设置运行参数。但是随着投运时间的累积，经验与规程都不能准确反映机组的实际性能，无法真正实现煤耗优化。
二、解决方案
本项目通过前期调研分析确认，煤耗优化的关键点在于对其煤耗特性的准确描述和煤耗影响因素的挖掘分析。结合传统方式的机组热力系统的典型设计工况分析优化，充分挖掘企业运行机组的DCS数据，在数据处理基础上利用人工智能算法构建煤耗变化及影响因素分析模型，最终实现全量负荷煤耗可控运行参数的标杆值推荐、影响煤耗因素的指标自排序、煤耗变化诊断报告自动生成等功能，辅助专业管理人员掌握各类参数对供电煤耗影响规律，最终通过可控运行参数优化调整实现节能降耗。

1、完成数据采样与数据预处理：基于企业大数据平台已有的运行机组DCS数据，采用分钟均值采样，在数据预处理阶段，针对机组实际运行数据特点，重点开展稳态检验、数据清洗和数据标准化工作。
2、开展同等负荷下煤耗差异分析：直观地呈现出相同负荷水平下供电煤耗差异，以及对应时段的机、炉、电运行参数和外部因素的变化趋势，多角度全方位地为专业管理人员洞察生成过程提供数据支撑。
3、开展机组供电煤耗规律分析：通过构建供电煤耗回归分析模型，掌握火电机组生产全流程中机炉电主要参数、外部条件与供电煤耗之间的数学规律，该模型是煤耗影响分析的必要前提。
4、开展运行参数煤耗影响值分析：基于机组历史运行数据和供电煤耗回归分析模型，分析出各运行参数对供电煤耗的影响值（运行参数改变1个单位，会影响多少供电煤耗），为实际运行中机组节能措施的制定提供指导依据。
5、输出机组煤耗优化参数推荐值：在运行参数敏感特性分析的基础上，采用机器学习算法深入挖掘燃煤机组能耗基准值和运行参数推荐值，为运行人员实现能耗优化提供科学有效的参数调整支撑。
三、建设成效

1、输出科学体系的参数推荐值：打破煤耗相关数据源壁垒，梳理并关联环境温度、经营报表、机组运行实时数据、设备参数、机组调节性能品质、煤质、热网供热等4大类、16小类共计100项机组运行指标的海量历史数据，提供了48个可控运行参数的优化调整，辅助机组运行人员制定节能措施。
2、实现综合降低供电煤耗约0.96g/Kw·h，单台机组全年节省100余万元。

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