一种基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统的制作方法
【专利说明】
[0001](一)
技术领域
本发明属于电力系统数据处理领域，特别涉及一种基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统。
[0002](二)
【背景技术】
发电厂性能监控是利用电厂实时测量数据对电厂整体及其发电设备生产能力和效率进行持续、定期、有规律地重复计算和评估的过程。性能监控的目的是连续地评估电厂及其设备性能退化情况，为电厂操作人员提供故障定位、性能改进以及有关调度维护、作业优化等经济决策提供数据支持。定期、实时的性能计算是电厂监控的主要任务，计算的具体内容依赖于可用的实时测量数据、电厂类型以及监控指标的需求。电厂性能监控平台数据来源主要有发电设备配置的各种类型传感器实时在线测量数据(通过PI系统获取)、各发电设备的特性试验、特性曲线和数学模型计算数据。
[0003]由于电厂的测量仪表经常工作在高温、振动、腐蚀等恶劣环境下，容易发生故障，导致数据采集系统采集到错误的数据；此外，测量数据还可能受到干扰、漂移和测量环境的影响而产生随机误差，而这种偏差往往很难被直观地检测出来。此外，测量数据中存在的各类误差还往往会破坏其数学模型中的平衡关系。因此，采集到的实时数据在系统使用之前进行数据预处理是非常必要的。工业过程中的数据预处理又称为数据协调，其目的就是利用各类冗余信息对测量数中的误差进行校正，使其满足于约束平衡方程。
[0004](三)
【发明内容】
本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种建立、使用方便的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统。
[0005]本发明是通过如下技术方案实现的:
一种基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统，包括诊断机组:其特殊之处在于:该系统还包括:
AF平台:基于所述诊断机组各关键部件热力学特性的机理性数学模型，访问和整合数据以主执行分析功能，该模型是进行系统运行状态监测和故障诊断的重要先决条件，而各部件的机理数学模型组成机组的系统模型；
数据协调技术:该数据协调技术与电站系统模型的结合，为机组机理模型提供更为精确可靠的数据输入，使得模型计算结果以及基于该结果的运行状态监测和故障诊断更为精准；
海量数据处理技术:机组海量实时运行数据为保障，运行数据协调技术对机组实时运行数据进行处理，通过缩小测量数据的置信区间，以降低其测量误差、提高精度，使用协调后的高精度数据计算得到机组的在线运行状态，并在此基础上实现故障诊断、机组优化运行指导功能。
[0006]本发明的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统，AF平台通过PI系统管理和RtR印orts来配置、检索和报告与各种元素和模板相关的信息，其包括一个元数据仓库、若干模板及高级分析模块，高级分析模块提供了用于支持批量计算和数据协调功能的模板库、数据引用和报告模板。
[0007]本发明的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统，数据协调技术划分为数据协调、设备特性、性能监控、性能诊断优化建议四个模块，其中:
数据协调模块，采用一定的手段尽可能的减少有误差的数据的误差，使数据尽可能的“真实”;
设备特性模块:指表征设备主要特性的一组参数，根据该组参数判断设备的运行状况，一方面建立相关的设备特性计算模型，根据数据预处理及数据协调后的数据，计算设备的部件特性，另一方面分析影响设备特性的相关参数，通过历史寻优的手段，找出该设备较理想的运行方式，并得出设备特性的优化曲线，供性能监控模块机诊断模块调用；
性能监控模块:分为两个层面，一是设备性能实时计算；二是设备性能诊断计算；
性能诊断优化建议模块:主要实现的是报警功能，将影响异常项的因素根据影响效应的不同逐级展开，展示的数据信息包括性能参数实时值、基准值，异常原因，异常处理建议。
[0008]一种根据所述的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统运行方法，包括以下步骤:
(O收集诊断机组设计数据及历史运行数据；
(2)在AF平台上建立该机组关键部件的机理性数学模型，采用历史数据进行修正；
(3)应用数据协调技术，确定用于数据协调计算的测点范围；
(4)安装上述系统至诊断机组现场，采集机组实时运行数据至该系统，进行实时计算，通过缩小测量数据的置信区间，以降低其测量误差、提高精度，使用协调后的高精度数据计算得到机组的在线运行状态，并在此基础上实现故障诊断、机组优化运行指导功能；
(4)最后综合评估该系统对机组节能率的贡献度。
[0009]本发明的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统运行方法，AF平台连接实时数据库和关系数据库，进行数据计算，应用规则、计算和分析结果决定显示内容和效果；与组态软件及各种PI的客户端软件结合；连接ACE进行复杂计算；报警功能；实现基于设备数据分析功能；支持模型Web端展示功能。
[0010]本发明的基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统运行方法，基于特性方程的数据协调方法，首先建立关键部件的精确数学模型，然后基于精确数学模型和部件特性的在线故障诊断方法和试验逐步开发机组关键部件机理模型，并在条件具备时，整合上述各模型得到机组的全流程机理模型，再次采用数据协调技术处理采集到的机组实时运行数据，并提供给机组机理模型进行指标计算、系统诊断和运行优化。
[0011]本发明的有益效果是:该系统采用先进的计算机技术，结合发电厂生产过程和系统特性，利用电厂已有实时数据库系统，建设并完成一整套基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统；完成数据协调技术的研究，并能成功应用于发电厂数据预处理阶段，为后期的数据应用奠定基础；完成发电厂主要设备特性的研究，梳理并确定研究对象，归纳、总结设备特性；在数据协调和设备特性研究的基础上，完成性能计算、分析和状态诊断功能的开发；借助OSI公司的AF产品，实现数据协调、设备特性分析、性能计算和故障诊断的可视化编辑及运行环境；完成基于业务应用的性能监控和状态诊断信息的发布功能。具有:创新性，基于各关键部件热力学特性的机理性数学模型。该模型是进行系统运行状态监测和故障诊断的重要先决条件，数据协调技术与电站系统模型的结合，电站海量数据的实时处理；模块化，本项目主要采用模块化“搭积木”的方法，快速建立数学模型；可视化，系统采用数据协调配置、设备特性计算和分析、性能计算和设备状态诊断等功能的可视化设计思路，提高系统的可维护性、易用性、以及二次开发能力。
[0012](四)
【附图说明】
附图1是本发明的系统框架；
附图2是本发明的架构图；
附图3是本发明的系统数据流向图；
附图4是本发明的数据协调图；
附图5是本发明的设备特性功能图；
附图6是本发明的设备特性的优化曲线；
附图7是本发明的性能监控及诊断图；
附图8是本发明的高中低压缸效率对比柱状图；
附图9是本发明的性能诊断数据的展示图。
[0013](五)【具体实施方式】本发明系统服务对象:
本项目建成后可以为电力企业技术人员、运行人员、设备管理人员、公司高层管理人员提供以下服务:
可以帮助分公司和基层企业实时掌握机组及其主辅设备能耗指标及其变化趋势，方便管理和技术人员及时发现、诊断影响主辅机能耗异常的小指标存在的问题，迅速采取措施予以整改，使能耗指标始终处于“可控、在控”状态，提升管理的及时性和精细化水平；
可以帮助运行人员将机组尽可能运行在最佳安全经济状态；方便技术人员和运行人员观察调整单一参数或指标后对其他参数或指标的影响，从而有利于整体上优化技术措施，保证大指标的优化提升；
能够帮助管理者和技术人员按照边界条件、运行参数、设备性能及管理模式四个方面采用不同的措施节能挖潜，方便管理者区分能耗指标构成，区分影响指标的设备因素和人为因素，使管理有的放矢；
可以方便公司高层领导及时、动态掌握机组运行实时情况，为完善机组节能管控目标打下良好基础；
可以统筹应用各种资源，有效实施深度节能，使节能管理再向深度和精细化深入。
[0014]建设路线
(I)在研究方式上，本课题将采取理论研究与实践验证相结合的方法，含以下三个关键步骤。首先是开发适合处理电厂实时运行数据的数据协调技术，为建模和模型应用提供可用的高精度数据，即用现有运行仪表数据满足高精度计算要求。其次是依据机组各关键部