基于大数据理论的汽轮机冷端效能动态监测系统的开发和应用
我国电力工业随着火电机组的利用小时数下降,对环境保护的日益重视,火电机组的节能降耗、排放控制问题也越来越受到人们的关注。对火电机组的优化运行、热经济性等提出了更高的要求。凝汽器运行工况对汽轮机组经济性的影响是不言而喻的。一台1000 MW 机组凝汽器真空每降低1kPa,供电煤耗升高2. 1g/(kW·h),所以对凝汽器的日常运行管理就显得非常重要。如何做好提高机组运行的热经济性、降低发电煤耗、减少污染物排放已成为电厂当务之急,为此实现基于数据采集-计算算法模型-能效评估-动态优化运行指导于一体化的汽轮机冷端效能动态监测系统。 基于支撑向量集,神经网络及回归分析算法相结合的数据挖掘理念进行汽轮机冷端动态优化后,产生经济效益十分可观,凝汽器冷端优化实现模块化,适应循环水任何运行方式,通过准确的背压-功率修正曲线,建立最佳真空带,实时指导运行人员操作,达到深度节能降耗。从经济性、通用性、前瞻性看,本软件都具有较高的推广应用价值