火电厂热控系统控制性能评价分析

火电厂热控系统控制性能评价分析

黄燕章

（广东大唐国际雷州发电有限责任公司广东省湛江市524255）

摘要：火电厂安全稳定运行的一个重要因素是火电厂热控系统控制性能的稳定性和可靠性，本文首先分析了火电厂热控系统的现状，简要说明火电厂热控系统的控制性能特点，然后评价分析了火电厂热控系统的控制性能，为进一步提高热控系统控制性能提供了指导性意见。

关键词：火电厂；热控系统；控制性能

1、前言

随着工业自动化水平的飞速发展和电力系统规模的不断扩大，火电厂对热控系统的控制性能要求也越来越严格，火电厂在长期运行中会出现性能下降和零件老化的问题，这就要求我们研究控制火电厂热控系统的数据来对热控系统的性能做出评价，优化电厂热控系统的控制性能，保障热控系统稳定可靠的运行。本文结合火电厂热控系统的性能特点，分析热控系统的现状，列举优化电厂热控系统评价的方法，从中找到合理有效优化热控系统控制性能的方法。

2、火电厂热控系统的现状分析

由于生产需要，火电厂在生产电力的过程中需要很多的热控设备，然后通过热控设备之间复杂的管理才能实现相关生产，所以我们需要对火电厂热控系统的过程进行评价分析，火电厂的热控系统特点主要有两点，一是热控系统的过程比较复杂，所以管理起来难度比较大。二是热控系统的稳定性比较差，在生产运行时容易发生故障。在控制管理热控设备时，普遍比较复杂，一般是通过控制参数或者是控制算法来实现对热控系统的控制管理，目前常用的控制算法是PID控制算法，但是该算法也无法满足精准精准控制管理热控系统，所以火电厂的热控系统控制复杂，很难精准做出热控系统的性能评价。在火电厂中最普遍的热控管理控制对象之一是对锅炉汽包水平衡的控制，与其他控制性能相比，锅炉汽包水平衡的控制相对简单一点，但是其控制性能的稳定性也比较差，锅炉汽包运行时的相关零部件容易发生故障，是火电厂热控系统中发生故障最高的设备之一，从以上分析可知，火电厂热控系统和热控设备的稳定性比较差，在易发生的故障点很难做出评价分析。

从分析火电厂热控系统的控制性能特点可知，实施火电厂热控系统控制性能评价的难度比较大，一方面是由于热控系统的过程管理比较复杂，一方面是由于过程管理的参数变量比较多，控制的精度不到位，通过分析监测海量的数据运行起来是比较困难的，目前分析评价热控系统控制性能最成熟的方法是最小方差评价，但是这种评价方法需要配备良好鲁棒性性能的控制器，并且要求的控制动作也比较多，所以在生产实践中很少使用此评价方法。

3、如何优化电厂热控系统的控制性能

如何优化电厂热控系统的控制性能，首先要先分析评价电厂热控系统控制性能的几种方法，目前比较通用的控制性能评价方法有性能指标表格评价法、最小方差评价法和基于数据挖掘的性能评价方法。

性能指标全表格方法是指对控制性能的数据进行分项分等级的表格记录，通过对评价需要的各个指标列举在表格中，然后对热控系统控制性能的监测进行分项打分，然后根据分项打分的记录情况来对热控系统进行评价，然后结合分项打分的情况来优化电厂的热控控制性能。

最小方差评价方法需要海量的数据监测性能，是一种单方程估计算法，主要是通过残差平方和比值达到最小的，然后最小的作为结构参数向量的估计值，最后得到的估计值，最小和有得到的估计值之比为最小方差比估计量，这种评价方法需要海量的数据性能监测，数据处理起来比较复杂，操作起来有一定的难度，所以在生产实践中一般不考虑此评价方法。

数据挖掘评价方法是目前常用的评价方法，通过检测热控系统控制性能的基础指标，结合指标的分类检测结果，然后建立推理规则挖掘指标结果数据，进而找到数据背后结果的实质性规律，数据挖掘评价方法需要处理的数据较小，所以操作起来没有最小方差评价方法复杂，是目前常用的一种评价方法，通过分析数据挖掘评价方法在实际当中的应用来优化电厂热控系统的控制性能。

数据挖掘通过基本信息之间的关联信息，对电厂热控系统的控制性能做出评价，是一项处理数据较小和评价比较客观评价，根据火电厂中最容易发生故障之一的锅炉汽包水平衡热控系统的控制性能进行数据挖掘评价来探讨数据挖掘评价方法的优越性，通过知识化的推理和特征信息的特点，结合实际情况列举的评价信息提取和规则化处理之后的性能指标来分析数据挖掘评价。

从性能指标基础信息数据整理图中代号为100010的性能指标分析，A表示指标特征数，有0-5六个等级，X2为一般指标符合度，Z1位轻微指标等级，P1位基本符合性能评定，基础信息数据整理图中每一条记录就是一个故障点，把基础信息数据整理图的结果完整反映到Excel里就是形成的性能指标信息知识库，是作为热控系统控制性能评价的数据源，然后在最小支持度12%和最小可信度50%的前提下，可规则推理出性能评价系统，分析部分评价结果，部分评价结果中的规则2显示出Z3，P4→X3，反映的支持度为14.81%，可信度为80%，显示的意思是符合汽包水平衡控制性能的重度性能指标信息有80%的评价结果是优秀等级，说明热控类型具有较高指标等级并且指标特征信息具有高符合度，可以通过数据挖掘评价系统简单的辨识并做出可信的评价结果。部分评价结果中的规则4显示出A3→P3，反映的支持度为14.81%，可信度为57.4%，显示的意思是在A3等级的热控系统中有57.4%的评价结果是良好的性能状态，说明在A3等级下的指标特征数的特征信息较多，特征信息符合度较高，所以评价性能的等级是良好。应用数据挖掘热控性能评价系统对火电厂热控系统的控制性能评价有很大的帮助，可以大力发展数据挖掘的热控系统控制性能的应用。

4、结论

火电厂热控系统的控制性能好坏直接影响到热控设备的稳定运行，另外也是整个火电厂安全稳定运行的有力保障，本文分析了火电厂热控系统的特点，探讨了评价热控系统的方法，通过分析讨论比较热控系统评价的方法和优越性能，结合理论实践探讨了数据挖掘在优化电厂热控系统的控制性能上的优越性，为下一步提高热控系统控制性能提供了指导性意见。

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