摘要：在热电厂中温中压锅炉DCS与企业管理MIS之间实施SIS代价昂贵，中小热电厂无力承担，现行运行效率在线计算方法繁复，针对这些情况本文采用适于热电厂的实用算法，并与神经网络等先进算法结合，提出了新的中温中压锅炉运行效率在线智能监测方案，应用于某热电厂75t/h CFBB取得了良好效果。
　　关键词：锅炉，运行效率，在线监测与管理
　　Online Intelligent Monitoring and Management System on Operating Efficiency in Medium Temperature and Medium Pressure Boilers
　　Zhao Xueliang, Zhang Wen
　　(Information Engineering Institute of Taishan Medical College, Shandong Taian，271000)
　　Abstract: It is very costly to small and medium size thermal plant to apply SIS between DCS and MIS in medium temperature and medium pressure boilers. Considering that the computing methods of current operating efficiency are complicated, the authors use practical algorithms and neural network algorithms, put forward a new project, and achieve good results in 75t/h CFBB of a thermal plant.
　　Key Words: Boilers, Operating Efficiency, Online Monitoring and Management
　　1  引言
　　随着改革开放的深入，发电厂"厂网分开"、"竞价上网"已经是必然趋势。面对电力工业的这种发展趋势，如何监测发电机组运行性能、提高机组运行经济性、延长机组运行寿命已成为我国电力工业中急待解决的重要问题。锅炉运行经济性是电厂整体经济效益的基础，运行的经济性直接反映着热电厂的经济效益，对锅炉进行实时监测与分析是提高热电厂运行水平的有效方法。如何设法监测锅炉运行性能、科学改进锅炉运行方式，进一步提高机组的安全性和经济性，充分发挥现役锅炉的作用就成为一个必须解决的重要问题，这就要求各电厂必须把电力生产的安全性和经济性并重，优化生产过程，降低生产成本和设备损耗，提高电厂的现代化管理水平，以适应电力市场发展的需求。
　　如何能迅速、准确的了解锅炉运行效率，使运行人员能及时调整运行状态、管理人员正确评价机组运行情况是解决上述问题的先决条件。使用DCS的缺点：  ①电厂的DCS可以提供锅炉的运行状态数据，有些DCS也提供性能分析模块，但由于其强调的是运行准确，以稳定和安全性为首要目标，生产数据的加工和保存都有一定的限制；②DCS提供商的数据库各异，在DCS上开发需要对每种DCS都进行二次开发，不便于推广；③要求DCS提供商开放数据库的代价很高；④在DCS 上二次开发，可能因为对变量的修改而带来潜在的危险，降低了DCS的安全性。
　　现有的火电厂监控信息系统（SIS）正处于发展阶段，尚未形成统一的、成熟的设计理论和实施方法；SIS的建设成功与否取决于与DCS的接口，也就是说SIS的成功实施离不开DCS提供商的密切合作，这就增加了SIS的实施和维护成本；SIS软件编制需要专业的软件编程、通讯和数据库人员组成相当规模的团队，需要在软件调试投入大量的精力，使得研制周期和费用急剧上升。
　　组态软件在国内经过上世纪末的快速发展，不乏成功的案例，从石油化工、建材到智能化楼宇，从发电厂、变电站到工厂车间都可以看到组态软件的成功应用，正是在这样的大背景下，结合济南市高新区项目把力控组态软件应用于中温中压锅炉运行效率的在线智能监测与管理系统中，并通过了专家组的鉴定，达到了国内领先水平。
　　2  技术方案
　　本系统在电厂现行系统所处的位置如下图：

　　2.1软件
　　按功能分为监测系统和管理系统两部分，数据流向如下所示：

　　2.1.1监控系统分为：
　　(1)  工艺主画面
　　按照锅炉燃烧吸热流程，对每个过程涉及的热转换部件进行了监测；按燃烧系统和汽水系统，分别对煤、水、汽以黑、绿、红三色标示，清晰直观；给出锅炉运行重要参数，便于管理人员监视；设有转往各功能模块的接口。

　　(2) 参数列表
　　便于运行及管理人员进行数据分析，设有打印功能；详细列出了参数名称、代表含义、所在区域及瞬时值。

　　(3) 数据输入
　　满足运行中煤粉数据、气体成分、每班的实际煤耗等的在线输入；按管理权限给出不同的输入范围。
　　(4) 报警窗口
　　超限报警：对超出允许范围的状态值进行报警，可通过确认后忽略。
　　2.1.2管理系统分为：
　　(1) 实时趋势
　　实时趋势直观的将各个参数变化表示在坐标上；按照计算需要分布于不同的趋势图上，按照从大到小的顺序排列。

　　(2) 历史趋势
　　方便相关人员翻查参数在不同时间段的运行情况，设有时间控件，可追查数据存储范围内的所有记录；

　　(3) 报表
　　是系统的核心，按管理者的习惯要求制作。按照时间跨度范围分为班报、日报、月报和年报，可实现时间前向追查和打印保存。在报表上都进行了标准化处理，便于个班组、不同煤种及运行状况下的纵横向对比，对于提高运行效率、科学化管理起到积极的推动作用。

　　(4) 正、反平衡效率画面
　　清晰直观的列出当前一段时间内的锅炉运行效率，由于各计算参量也在同一画面里，便于管理者对比分析。
　　(5) 优化建议
　　吸热部件效率低时弹出，按照经验给出吸热效率的原因并给出可能的原因。
　　2.1.3组织结构图

　　2.2硬件
　　(1) 先进性：系统硬件在结构上和功能上达到国内同类系统中的领先水平，以保证设计的系统在相当的一个时期内不落后。
　　(2) 可靠性：充分利用IPC的构成特点，采用冗余等先进技术及多种抗干扰措施，确保系统能在现场恶劣环境下长期运行稳定可靠。
　　(3) 适应性：系统充分利用原有测点的一次元件和电缆，根据新增加的功能需要增加的新测点也力求从原有的一次元件上或变送单元上取信号。
　　2.3技术难点
　　2.3.1监测系统
　　(1) 硬件上：DCS的安全关乎锅炉的安全运行，因此要求独立运行尽量减少可能的不安全因素；监控系统要求真实反映当前锅炉的运行工况，保持与DCS的数据一致。
　　(2) 软件上：监测主画面根据工艺把介质水、汽、煤流经管道分别用绿、红、黑三色予以区别，清晰直观；对于涉及锅炉经济运行及安全运行的工艺参数实行实时监测，对关键运行参数设置超限报警，对超量程的工艺参数提示运行人员及时调整锅炉的运行参数，并详细记录；参数列表和趋势图等可实现即时打印供相关人员分析。
　　2.3.2管理系统
　　(1) 对吸热部件的热效率计算是本项目的一个难点，锅炉系统是个多变量、强耦合、非线性的系统，必须采用先进的算法才能做到准确地分析。
　　(2) 正平衡计算中给煤系数的计算是关键，由于维修和机械磨损带来的偏差对于对给煤系数的计算带来了相当的误差，这在正平衡的计算中是不允许的，为此本项目采用对给煤量和给煤机频率累积采用数字滤波技术减少了给煤系数的累积误差和异常波动。
　　(3) 适应管理需要在项目中广泛采用趋势和报表的形式向管理者汇总锅炉运行的信息，建立了恰当的经济运行指标体系，有广泛的适用性。运行同一种锅炉的不同运行班组采用不同的燃烧方式，适应不同品种、质量的燃料，处于不同的锅炉负荷要求下，各有其自身的特点，因此对其运行经济性的要求应当是有区别的，本项目所建立的经济运行指标体系，使得各班组有较强的可比性，便于热电厂对各班组运行状况进行横向、纵向对比，对于提高热电厂运行效率意义重大。
　　(4) 对吸热部件的效率进行在线评估，对效率低的吸热部件进行分析，分析的基础一方面要借鉴文献教材中的经验，另一方面也要注重吸收热电厂自身在运行中总结的规律。分析的结果用对话框的方式向运行人员提出合理化建议。
　　(5) 基于B/S结构，利用组态软件的动态网页发布功能，使得企业局域网内部管理者及相关人员通过浏览器看到现场实时的运行参数及管理报表，并可以实现在线的煤种变化参数及其他参数的输入；组态软件的海量数据管理使3个月内的数据在不超过两秒的时间正确读出，经过函数关系运算在报表中显示。
　　3  展望
　　通过对热电厂中温中压锅炉运行效率在线监测和管理系统的成功实施，为下一步的工作奠定了坚实的基础，总结在系统实现过程中积累的经验和教训，作者认为以后的工作要进行以下的方面：
　　3.1对给煤皮带秤算法改进，先期采用的数字滤波得出的结果仍然不够准确，应对螺旋给煤器的磨损函数进行测算，因此要对螺旋给煤装置应做实验分析取得更多的数据来分析，可以应用神经网络来逼近函数；在q4的计算中如果能有效的处理3.87%等个别大点值，可以在很大程度上降低误差范围。
　　3.2对优化建议的给出做进一步的分析，包括建模、分析结果。当主要吸热部件效率低时，应能从采集来到的数据分析出准确率超过90%的原因，并能分析出对热效率降低的贡献率；要能进行自学习，不断完善对吸热部件特性的了解。
　　3.3要进一步研究锅炉启动、停止过程，对于监控系统要能识别锅炉异常情况下与管理系统的交互；对管理系统要对启停锅炉过程中的数据与稳态运行的数据予以区别。对锅炉在启、停过程中表现出来的各种动特性加以分析对比，可以获得稳态下难以获得的系统品质。
　　附录： 
　　表1测试集数据
　　Ay 入炉煤的灰份 % Vy入炉煤的挥发份%  炉膛出口空气系数  炉膛出口排烟温度℃ 测量值% 系统输出值% 误差%
　　31.41 13.1 1.6 1001 18.1 16.4 1.7
　　18.49 14.29 1.83 983 6.14 6.11 0.03
　　28.1 27.71 2.39 955 16.26 15.27 0.99
　　25.43 15.15 1.72 900 14.69 13.86 0.83
　　31.18 21.28 1.93 922 22.44 18.66 3.87
　　19.44 16.2 1.7 944 9 9.01 0.01
　　15.21 26.6 1.86 896 8.62 8.88 0.26
　　16.56 29.29 2.07 1012 8.54 8.33 0.21
　　18.36 25.21 2.02 1020 8.92 8.79 0.13
　　参考文献：
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　　作者简介：赵学良(1976-)，男，助教，泰山医学院信息工程学院计算机结构教研室