润优益寻优系统经验挖掘功能研究与应用

润优益寻优系统经验挖掘功能研究与应用
摘要：本文介绍了华润电力火电厂润优益寻优系统经验数据挖掘的重要性和意义，总结了基于数据驱动的智能寻优挖掘思路，通过数据挖掘方法建立一套对大
数据进行挖掘、分析、提纯，进而自动反复生成发电系统的参数最优值和最优运
行方式——润优益寻优系统，实现各系统安全、经济运行，为火电厂带来经济与
社会效益，持续提升企业的竞争力。

关键词：操作寻优；动态标杆值；大数据分析；最优工况；经验挖掘
随着国家环保政策的持续推进，火电厂的节能减排压力愈发凸显，对企业的
管理优化及技术创新提出了更高的要求。

火电厂在生产过程中产生了大量数据，
这些数据被简单的储存起来，相当于“埋藏在地下的金库”。

随着电力改革的深化
和科学技术的进步，急需建立一套对大数据进行挖掘、分析、提纯，进而自动反
复生成发电设备最优值和标准运行方式，实现发电设备安全、经济运行的体系和
系统，持续提升企业的竞争力。

目前有很多关于火电厂的数据挖掘算法的相关技术，比如根据机组运行的外
部边界条件，对负荷、生产环境、煤质和设备健康状况等因素建立不同运行工况
边界，采用聚类等机器学习算法，以系统稳定、经济、环保等性能指标确立安全
边界并划分工况，筛选出机组在不同的工况条件下，机组各运行参数的最优值，
将其建立为标杆值，初步使得机组维持在运行最佳水平。

润优益寻优系统经验挖掘正是在这一背景下，基于大数据分析运用与人工智
能的快速寻找不同工况下历史最优标杆值的系统。

系统充分应用数据驱动控制理
论和迭代收敛控制思想，替代传统的控制模式，实现自动控制向智慧控制转变；
基于稳定节能理念，引入系统判定依据，通过科学算法，实现系统寻优。

1、润优益寻优系统的建设意义：
1.1为生产运行提供操作指导；
1.2快速寻找不同工况下最优标杆值；
1.3通过边界条件的变化实现持续优化；
1.4操作标准化，生产实时管控；
1.5实现专家经验、科学试验成果与系统智能有机结合；
1.6建立区域性数据分享平台。

2、润优益寻优系统经验挖掘功能设计
系统通过实时运行的后台程序，定时自动获取SIS或其他系统的参数数据，SIS系统所获取的数据必须具备计算各项指标的能力，系统通过SIS系统获取负荷
数据（某个固定值或者具体的范围值）、循环水温度、煤种的相关数据信息（如：热值、挥发份、水份、飞灰含碳量等）；获取到的数据按照指标参数和时序进行
自动过滤、筛选，并存入存储库，其中部分指标（环保指标、经济指标等）作为
系统的存入标杆库的否决条件；在否决条件内的数据自动丢弃；并将符合条件的
数据经方差、标准差计算后存入标杆库中。

经验挖掘系统根据设置的时间周期，以及压力波动的排序数据，按照二八定
律自动筛选出部分数据用于计算经济性，并根据经济性的指标参数，过滤数据。

系统根据时间段内的时间参数值，采用中位数，根据对应时刻，获取出某段时间
内的最优工况，并将该时间点或时间段内的操作量自动存入经验库。

润优益寻优系统经验挖掘功能通过对大数据量的不断挖掘、筛选、分析；实
现从数据采集、接收、转换、提纯等环节，自动发现标杆库的功能。

图1【功能架构设计】
3、标杆值数据库建设
标杆值数据库的建设方法是基于6西格玛管理思想，应用数学统计分析软件MINITAB工具，进行因子筛选和回归分析。

首先定义机组工况边界消除不可控噪音，利用不同边界组合形成目录，制定最优实验策略。

然后，筛选出对机组经济
性影响大、流程能力查的中间变量；通过机组运行试验，利用数学同级回归的方
法找出中间变量与影响这些中间变量的可控因子的关系；最后再通过机组运行试验，找出不同边界条件下的“最优”工况。

最优工况的定义为：综合考虑安全、环
保和经济等边界因素，实现系统的稳定性和可持续性的工况。

该工况下的各可控
因子即为标杆值数据库中的标杆值，作为操作指导和绩效考评的依据，不同边界
条件下的标杆工况组合构成了标杆值数据库。

通过技术人员的专业知识及经验、历史运行数据或者通过制定机组运行试验
方案、计划组织机组运行试验得出标杆工况数据，录入到标杆值数据库，通过耗
差分析系统及报表统计功能或者技术人员依据生产实际的判断，会发掘出更优的
标杆工况，通过对历史生产数据的分析和制定针对性的试验方案得出新的标杆工况。

通过这样的PDCA循环实现标杆值数据库的持续完善。

4、寻优步骤
火电机组是一个十分复杂的流程工业系统，其运行优化问题一直是火电行业
关注的焦点。

4.1 采用指标运行最优值作为火电厂运行指标的目标值
指标的运行最优值反映机组在最佳运行方式和运行参数下所能达到的状态，
基于数据挖掘技术对大量的运行历史数据中指标和负荷、环境温度等工况条件数
据进行深层次分析得到，是反映不同负荷和外部条件下机组最佳运行状态的一系
列最优值，从而得到可信度和准确性较高的指标目标值。

运行参数最优目标值反
映了机组当前运行工况条件下所能达到的最佳参数和工况。

4.2本系统基于火电厂积累的机组运行海量历史数据，找出机组相似运行工况下的最佳运行状态，所述包括如下步骤：
1）对火电机组运行工况进行划分，把机组运行工况按负荷、煤质和循环水温度等外部条件参数进行聚类划分，外部条件参数各取一个划分区间组成一个运行
工况；
2）定义火电机组性能指标，包括稳定性、经济性、环保性等3类指标；
3）基于存储在实时历史数据库中的火电机组运行参数和性能指标的海量历史数据，利用数据挖掘技术的聚类分析方法，从中搜索出每一个工况下性能指标最
优的一组运行参数值作为运行参数在该工况下的最优目标值，并将所述目标值和
聚类数据的时间保存到数据库中。

图2 【业务流程图】
5、试点应用
基于经验挖掘系统在华润电力湖北有限公司得到的试点应用，2017年湖北电厂累计发电
量110。

8亿kwh，降低煤耗大约3.05g/kwh，节约燃料约3.3万吨，按照标煤单价850元/吨
计算，节省费用2875万元，按照平均上网电价0.426元/kwh计算，新增销售额约5124万元。

该系统的成功应用，为火电厂带来显著的社会和经济效益。

6、结论
本文提出的火电厂经济运行的润优益寻优系统经验挖掘功能具有以下特点：
6.1基于机组实际的海量生产运行历史数据，这些数据是机组在不同运行条件下（比如煤质、循环水温等）实际运行状态的客观反映；
5.2采用数据挖掘技术和方法，在机组海量的生产运行历史数据中，通过软件自动计算的手段，找出了机组相似运行工况下的最佳运行状态，确定了这些运行条件下各个指标的最优值；
6.3通过生产运行数据的积累和软件对新积累的数据不断进行定时寻优计算，不断更新最优数据库，保证机组指标运行目标值始终跟踪机组的客观运行最优值，并不断接近运行最优值，为实时运行指导提供了可信、准确的运行指标目标值；
6.4这种计算的方法过程是基于机组的生产运行历史数据，采用数据挖掘技术对海量数据进行分析，发掘出机组在不同运行条件下（比如煤质、循环水温等）实际运行状态，反映了机组的实际客观运行规律，避免了人为设定目标值等人为因素的影响。

参考文献：
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[2]郭民臣，魏楠.火电机组性能监测与小指标在线考核管理系统在电厂运行优化方面的应用[J]. 电力设备，2007，8（2）：12-15.
[3]朱洪波，周昊，廖宏楷，曾庭华，沈跃良.火力发电厂锅炉运行优化管理系统的研究与开发[J].广东电力，2004，17（6）：33-35.
[4]覃一宁.大型火力发电厂运行优化控制系统的研究与实现[J].大连理工大学，2001.
作者简介：
张少男（1983—），男，本科，工程师，从事火电厂运行与控制智能化研究。

袁俊（1978—），男，本科，工程师，从事火电厂机组优化与运行智能化研究。