王婷婷
中国华电集团新疆发电有限公司昌吉分公司 新疆 昌吉 831100
摘 要：本文基于对火电机组工艺数据现状的分析，确立运行分析的范围，利用数据挖掘技术，将小指标考核与偏差管理结合，在数据分析层面把运行绩效管理与工艺过程管理深入结合，为控制、分析和管理提供有价值的参考。通过过程变量分析，找出影响大指标的关键变量，指导运行人员不断提高运行水平，从而达到提升综合指标水平的目的。为节能降耗、减排、优化、状态诊断和精益运行提供科学决策。
关键词：数字化技术；小指标考核；运行管理；设备管理；工艺分析
1工艺数据现状与数据挖掘技术
自动化和信息化技术不断发展，火电机组DCS、SIS系统存储了大量的生产运行数据。目前，机组过程数据应用基本停留在异常、事故等特殊运行状况下的数据恢复与分析阶段，并未实现火电机组过程大数据的价值[1]。大部分被闲置浪费，缺乏深度利用，这就是被称为“数据丰富、信息贫乏”的尴尬现实。另一方面，无论是DCS，还是SIS系统，显然都缺乏“管理分析”的能力，这样的结果导致大量数据有存储无应用。特别是，数据是有时间意义的，设备和工艺过程的规律都反映在数据构成的历史中，过程信息的历史趋势以及它们的变化规律，对电厂现在状态的指导意义很大。
数据挖掘技术作为一种发现大量数据中潜在信息的数据处理方法，已经成为处理电力行业信息化建设过程中积累的大量历史数据的重要手段[2]。其可以指导优化运行、完善状态监测，提高燃煤发电机组经济性、降低能耗，进而实现国家节能降耗目标。
我们以最常见的“小指标考核”管理方式为例，成功地把数据分析扎实地应用到发电厂管理中，取得满意的效果。
2通过工艺数据分析运行的手段
运行优化是提高热力设备和电厂效率的重要手段，涉及多个领域的问题，是一项复杂的系统工程[3]。运行优化目标值反映当前运行工况条件下机组所能达到的最佳参数与工况，为运行人员提供机组在特定负荷及外部条件下的最优运行方式和参数控制，只有在正确确定优化目标值后，才能计算主要运行参数偏离最优值所造成的各项经济损失，从而为电厂经济运行、操作指导与节能改造提供理论指导,因此合理确定关键运行参数，具有十分重要的意义。
我们主要根据热力实验数据和历史运行数据来确定火电机组关键参数的期望值。在实际应用过程中，随着火电机组运行时间的增长，火电机组运行状态和运行环境随时发生变化，该目标值往往随负荷发生变化。
偏差管理针对电厂所分析的关键参数，实时计算出运行实际值与这个参数期望值之间的关系，根据变量的重要程度和变化性质，确定对偏差的评价方式，建立偏差计分曲线。
全面分析上面计算结果的变化方式，将变化方式与机组重要状态联系起来。充分利用数据分析的手段，用创新的偏差管理方法，了解变量总体的变化过程和分布情况，从全局上把握关键变量的变化规律，把握它们在机组整体运行指标中相互影响和作用，实现数字化偏差管理功能的可行性。
3数字化偏差管理在运行节能分析的具体应用
基于上述思路，我厂在精石源公司协作下，以机组历史数据为挖掘对象，发现、比较和评估最佳控制参数产生的过程，比较工况、机组、设备和时段重要参数之间的差异，通过对各个关键变量的计算、分析，找出影响大指标的关键变量，找到最佳的参数和运行时段，总结经验，推广有效的运行方式，指导运行人员不断提高运行水平，提升效率，实现运行优化目标。
3.1对关键变量的综合分析
（1）建立期望值与实际运行值的偏差关系，对偏差进行完整的分析
偏差管理针对分析的关键参数，计算出实际值与参数期望值之间的关系，对偏差做出完整的分析。
比如说偏差偏大还是不大，什么时候大或小，与期望值的变化是什么样的趋势等等，都有一个完整的分析。
（2）对各个变量建立偏差与负荷曲线、偏差积分曲线
对要考核的关键参数都要建立至少两条曲线。一条是随着机组负荷变化的期望值曲线；第二条是对各个变量，根据偏差建立偏差计分曲线。后者主要用来计算在当前的偏差下，各个关键变量所得的分数是多少。这个分数可以是人为设计的，也可以是与电厂经济参数相关联的经济指标。
（3）对期望值、偏差值、得分之间进行全面的统计分析
对期望、偏差、得分关系作出统计上的分析。最大、最小偏差值，最大、累计得分值。每一项指标的得分值占总得分值的占比、偏差变化与得分值的关系等都进行全面的统计分析。
（4）对运行员的运行情况进行综合打分和实时评判
在系统中把所进行的各种统计分析与运行员的运行时间关联起来。让运行员或者值长能够看到，并能实时对运行员的运行做出整体评价：是优秀、良好、及格或改进。
（5）所有偏差状态集中呈现
对关键变量的完整分析，在一个页面中通过用户的选择完整的显示，实现信息集成展示。
3.2对关键变量的趋势分析
（1）对自然时间下各个关键变量做详尽的占比分析
本系统中对所有关键变量，在整个时间段内，不再是按值次来说，而是按小时、天、周、月、季、年等自然时段之内对各种关键指标做出占比分析。正常、压红线、越限、超限、波动时间、标准差等等，这些关键分析指标，在每一个时段内的统计结果。以及最极端情况下是在什么时间，什么时候发生的。
（2）变量在历史时间中的趋势以及与负荷和值次之间的关系
系统给出关键变量的实际值、期望值和偏差以及积分的历史趋势，把这些趋势与值次、负荷结合起来做分析。帮助了解负荷、偏差的变化与值次的关系。关键的偏差、得分是在哪一个值次上发生的。
（3）分析具体一个值次在一段总时间内的偏差分布
变量按照值次的偏差做分析，在值次时段内，所经历的偏差的分布趋势和情况。据此判断值次运行的总体绩效。不仅仅判断每一个时刻过程变量偏差的情况，而且能够对一个值次在整个一段时间里的总体做分析。这种分析对评价总体绩效以及总体的过程有非常重要的作用。
3.3对分析结果和偏差原因进一步分析
（1）分析具体时间段偏差原因
系统计算偏差、分析、对比偏差。系统对控制得好不好、得分高不高的变量，在针对各个不同时段把数据提取出来单独做分析比较。用这样的方式，系统中的每个过程变量，在选定的时间，选定的机组，做各种分析比较，可以分析出在当时的各自的时段下，各个变量的偏差、期望值与实际值负荷的变化关系。这样能找到偏差存在的原因和偏差的程度。
（2）对分析的结果进行比较
系统还对各个时段分析结果做比较，这样通过比较能够告诉运行员和分析工程师们，最高绩效的变量发生在哪个机组，哪个时段，哪个值次。最低的情况是哪些。有针对性地对这些变量作比较。可以选择最高、次高、最低的不同时段放到一起来做比较，系统为这种比较提供了一种指导，更能够发现不同值次中存在的问题。
4结束语
总之，通过对运行数据的深度挖掘和分析，利用偏差把运行绩效管理与工艺过程管理在数据分析的层面深入结合，找出其内在联系，挖掘数据潜在的价值，可以提高控制品质，逐级深入推广数据挖掘、大数据分析、人工智能分析等先进控制策略应用，形成智能化的燃煤发电机组运行优化及管理系统。对于提高电力企业的核心竞争力，保证生产运行的安全性、经济性和环保性，具有十分重要的意义。同时，偏差分析过程中的数据，也为今后数据化、智能化、信息化建设创造了数据条件。这将成为发展大数据技术的主要推动力。
参考文献
[1] 尹二新，张同卫，唐坚，等。火电机组过程大数据建模方法研究[J].电力大数据.2019，22(10):30-35
[2] 曾四鸣 大数据挖掘技术在电力行业中的应用 [J].电力大数据,2017,20(09):81-84
[3]李 蔚，刘长东，盛德仁，等．国内火电厂运行优化系统的现状和展方向[J]．电站系统工程，2004，20(1)：59-61．