一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法
【专利摘要】一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，属于电厂数据处理及建模领域。其技术步骤包括：1)选取系统中合适的测量变量及未测量变量，并评定测量值的不确定度；2)构造电厂热力系统的约束方程，建立全工况精确模型；3)挖掘系统中的冗余测量信息，构建数据协调问题；4)从电厂数据库选取稳态运行的数据，带入数据协调问题进行计算；5)对比协调值的不确定度和测量值的不确定度。该方法不增加任何额外成本，利用电厂系统的约束关系以及冗余测量信息，减少测量数据中随机误差的影响，降低测量变量的不确定度，给出更优的参数估计值，为电厂建模及性能监测提供更准确的数据来源。该方法成本低、效果好、易于实现和推广。
【专利说明】
一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法
技术领域
[0001] -种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，属于电厂数据处理及建模领 域。
【背景技术】
[0002] 在较长一段时间内，火力发电仍在我国电力生产中占主导地位。电厂是由多个相 互关联的子系统构成的复杂串并联系统，其安全可靠运行尤为重要。性能监测技术被广泛 应用于电厂来保障其安全运行。精确的在线测量数据是电厂性能监测的重要基础，测量数 据的误差可能导致热力参数值甚至监测结果出现错误。然而，由于测量仪表的老化等原因， 电厂测量得到的原始数据总是包含测量误差。因此，能够降低电厂数据不确定度的数据处 理方法显得尤为重要。数据协调方法基于系统中冗余的测量信息，结合系统中设备的约束 关系，减少测量数据中随机误差的影响，降低测量变量及未测量变量的不确定度，给出更优 的系统热力参数估计值。数据协调方法最早应用于化工领域，用于提高质量控制流程的精 度。将数据协调方法应用到电厂领域时，需要针对电厂系统的特点，结合电厂设备模型，进 一步研究降低电厂数据不确定度的数据处理方法。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，能够减 少测量数据中随机误差的影响，降低测量变量及未测量变量的不确定度，给出更优的系统 热力参数估计值，从而提高电厂性能监测的效果。
[0004] 本发明的技术方案是：
[0005] -种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征是该方法包括了如下 步骤：
[0006] 1)根据电厂系统中的冗余测量信息，选取参与热力系统平衡计算的测量变量χι， X2, 及未测量变量Ul，U2, ···%，分别记为X和u，其中，η为测量变量的总个数，p为未测量变 量的总个数；
[0007] 2)通过准静态数据分析，从电厂数据库选取稳态运行工况下的测量数据，得到测 量变量XI，Χ2，…χη的测量值yi，y2，…yn，记为y;
[0008] 3)按照下式计算每个测量变量测量值的标准差，来评定测量变量的不确定度，依 次记为 〇ι，〇2，···ση;
[0010] 其中，i代表第i个测量变量，i取1，2,3···η;Ν为所有工况的个数;j代表第j组工况 下的测量数据，j取1，2，3···Ν; Xi, j代表第i个测量变量在第j组工况下的测量值，焉代表第i 个测量变量在所有测量工况下的平均值；
[0011] 4)根据电厂系统中设备的模型，构建电厂系统的约束方程;约束方程包括等式约 束方程组f和不等式约束方程组g两类；
[0012] f(x,u)=0 (2)
[0013] g(x，uX〇 (3)
[0014] 5)结合测量变量的测量值、测量值的不确定度、约束方程组f和g，利用目标函数P 计算得到测量变量X的协调值，和未测量变量U的估计值U%
[0015] qj{x\y,iC ,〇~) = 0 4)
[0016] 其中，X* 为 X1*，X2*，."Xn*;!!* 为 Ul*，U2*，."Up*;
[0017] 6)按照方程(1)来评定协调值，的不确定度(Λ对比测量值y的不确定度σ和协调值 ，的不确定度
[0018] 本发明所述的方法的技术特征在于：1)冗余测量信息包括空间冗余和时间冗余两 类;空间冗余是指多个测量仪表对同一个测量变量进行测量，时间冗余是指仪表在不同时 间内对同一个测量变量进行了多次测量;2)步骤1)中所述的参与热力系统平衡计算的测量 变量包括流量、压力、温度、液位和功率;3)电厂系统的约束方程包含质量平衡方程、能量平 衡方程、换热特性方程、压降方程、效率方程和汽轮机通流能力方程。
[0019] 本发明的技术方案中，其特征还在于：
[0020] 步骤5)中所述的目标函数Φ包含最小二乘形式的目标函数或强鲁棒性的目标函 数;最小二乘形式的目标函数如方程(6)所示，强鲁棒性的目标函数包括方程(7)所示的目 标函数：
[0023]其中，X，代表f中第i个元素，yi代表y中第i个元素；Σ代表由测量变量的不确定 度构成的协方差矩阵;上标τ代表矩阵的转置;上标-1代表矩阵的逆;LXdf表从第1个到第 η个测量变量的求和;cf代表设定的权重参数。
[0024]本发明具有以下优点及突出性的技术效果：
[0025] 本发明方法在不改变测量仪表和设备的前提下，基于电厂系统中冗余的测量信 息，结合系统中设备的约束关系，通过数据协调计算来减少测量数据中随机误差的影响，降 低测量变量及未测量变量的不确定度，给出更优的系统热力参数估计值，从而提高电厂性 能监测的效果。本方法成本低，可靠性高，效果好，简单便捷。
【附图说明】
[0026] 图1为本发明方法的步骤流程示意图。
[0027] 图2为实施例中的电厂模型示意图。
[0028] 图3为实施例中协调前后凝结水流量对比图。
[0029] 图4为实施例中协调前后温度测量变量的不确定度的对比图。
[0030] 图5为实施例中协调前后压力测量变量的不确定度的对比图。
[0031] 图6为实施例中协调后较协调前未测量变量估计值的不确定度降低的百分比。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合附图对本发明的原理和具体实施作进一步的说明。
[0033] 1)根据图2所示的电厂系统的测点信息，可以判断系统中存在流量、压力及温度变 量的空间冗余测量信息。选取参与热力系统平衡计算的测量变量XI，X2, 1199及未测量变量 Ul , U2 ,…U82，包括流量、温度和压力，分别记为X和U，其中测量变量共有99个，未测量变量共 有82个；
[0034] 2)根据稳态数据的选取方法，从电厂数据库选取稳态运行工况下的测量数据。稳 态数据的选取方法包括，根据VGB-S-009-S-0-00标准，输出功率在连续15分钟内的最大变 化速率应该小于3%，或者输出功率、主汽流量等参数的标准差应该小于0.001。将测量变量 XI，X2，."X99 的测量值 yi，y2，."y99 记为 y;
[0035] 3)按照下式计算每个测量变量测量值的标准差，来评定测量变量的不确定度，依 次记为 σ1，σ2，···〇99;
[0037] 其中，i代表第i个测量变量，i取1，2,3···99;Ν为所有工况的个数;j代表第j组工况 下的测量数据，j取1，2，3···Ν; Xi, j代表第i个测量变量在第j组工况下的测量值，S代表第i 个测量变量在所有测量工况下的平均值；
[0038] 4)根据电厂系统中设备的模型，构建电厂系统的约束方程，包括质量平衡方程、能 量平衡方程及设备的特性方程；约束方程分为等式约束方程组f和不等式约束方程组g两 类;在本实施例中等式约束方程共109个，没有不等式约束方程；
[0039] f(x,u)=0 (2)
[0040] g(x，uX〇 (3)
[0041 ]系统中未测量变量的个数为82，等式约束方程的个数为109，因此，系统的冗余度R 为 109-82 = 27。
[0042] 5)结合测量变量的测量值及测量值的不确定度，在满足约束方程组(2)及(3)的基 础上，进行数据协调计算，利用目标函数(6H十算得到测量变量的协调值/和未测量变量的估 计值ιΛ
[0043] φ(χ γ,?*,σ) = 0 ν4)
[0044] 其中，X* 为 X1*，X2*，…叉咖*#* 为 Ul*，U2*，…U82*;
[0045] 目标函数史包含最小二乘形式的目标函数或强鲁棒性的目标函数;常用的最小二 乘形式的目标函数如方程(5)所示，在数学上表示为求解满足一组等式和不等式约束条件 方程组的最小二乘解的优化问题：
[0047]强鲁棒性的目标函数包含方程(6)所示的目标函数：
[0049]其中，X，代表f中第i个元素 ，yi代表y中第i个元素；Σ代表由测量变量的不确定 度构成的协方差矩阵;上标T代表矩阵的转置;上标-1代表矩阵的逆;代表从第1个到第 109个测量变量的求和;CF代表设定的权重参数。
[0050] 6)按照方程(1)来评定协调值，的不确定度(Λ对比测量值y的不确定度σ和协调值 ，的不确定度 [0051 ] 实施例1:
[0052]下面以一个1000MW火电机组热力系统为例，对本发明进行说明。如图2所示，该电 厂热力系统的关键设备包括:锅炉(Bo i 1 er)、发电机(Gen)、汽轮机高压缸(HPT 1，ΗΡΤ2)、中 压缸（IPT1，IPT2)、低压缸(LPT 1，LPT2，LPT3，LPT4和LPT5)、凝汽器(Cond)、凝结水栗(CWP)、 高压给水加热器(HPFW1，HPFW2，HPFW3)、低压给水加热器(LPFW5，LPFW6，LPFW7和LPFW8)、除 氧器(DA)、给水栗(FWP)、高压蒸汽管道(HPIPE)、再热蒸汽管道（IPIPE)、抽蒸汽管道(EP1， EP2，EP3，EP4，EP5，EP6，EP7，EP8)。从这些设备中选取合适的测量变量和未测量变量，最终 测量变量的个数为99个，未测量变量的个数为82个。
[0053] 根据上述测量变量的测量值，按照【具体实施方式】中所述的方程（1)计算每个测量 变量的测量值的标准差，来评定测量变量测量值的不确定度。由于测量变量数目较多，这里 不再具体列出每个测量变量的测量值及不确定度。
[0054] 根据汽轮机系统的质量平衡方程、能量平衡方程及级组的特性方程，建立关于测 量变量及未测量变量的等式约束方程组，约束方程的个数为109，依次记为fl，f2，…f 109。由 于方程数目较多，这里不再一一给出，只列举部分典型的等式约束方程。
[0055]表1 ·热力系统的典型约束方程
[0058]表1的m，p，T，h分别代表流量、压力、温度、焓值，h_ins代表等熵过程的焓值，KA代 表换热系数，eta代表级组的等熵效率，Q代表换热量，LMTD代表对数平均温差，dP代表压降， 下标sat代表饱和过程，下标LKG代表漏气。
[0059]本案例从电厂PI数据库中选取了稳态运行的数据，选取方法是，根据VGB-S-009-S-0-00标准，输出功率在连续15分钟内的最大变化速率应该小于3%，且输出功率、主汽流 量的标准差应该小于〇. 001。
[0060] 根据上述测量变量的测量值、测量值的不确定度以及系统的约束方程组，构建并 求解数据协调问题。在实施例中，选取最小二乘形式的目标函数进行计算，即【具体实施方式】 中的方程(5)。计算结束后得到测量变量的协调值和未测量变量的估计值。根据具体实施方 式中的方程(1)来评定协调值的不确定度，并对比测量值的不确定度和协调值的不确定度。
[0061] 根据数据协调前后的结果，绘制图3-图6。图3代表了实施例中协调前后凝结水流 量的对比图。可以看到协调前凝结水流量的测量值的不确定度为±4.8kg/s，而协调后凝结 水流量的协调值的不确定度为± 3.7kg/s，比之前降低了24%。
[0062] 图4代表了实施例中协调前后温度测量变量的不确定度的对比图。从该图中可以 看到，抽蒸汽管道的出口温度^?1_1'_〇1^14?8_1'_〇此1)的不确定度分别降低了29.2%、 28.9%、29.3%、29.3%、29.3%、34.2%、39.9%和16.6%。另外，给水加热器的出口温度的 不确定度也降低了10%~30%。
[0063] 图5为实施例中协调前后压力测量变量的不确定度的对比图。图中可以看出，凝汽 器出口压力（Cond_p_out 1)、给水栗出口压力（FWP_p_ou11)、锅炉出口压力（Boi 1 er_p_ outl)、低压缸第二级出口压力(LPT2_p_outl)、6#抽蒸汽压力(EP6_p_out 1)的不确定度分 别降低了91·7%、60·3%、8·2%、9·1%和6.1%。
[0064] 图6为实施例中与协调前相比，协调后未测量变量估计值的不确定度降低的百分 比。图中可以看出，与协调前相比，协调后未测量变量估计值的不确定度明显降低，且部分 变量的不确定度降低30%以上。
[0065]以上结果充分说明，本发明方法可以显著降低测量变量及未测量变量的不确定 度，并给出更优的系统热力参数估计值。
【主权项】
1. 一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征在于该方法按如下步骤 进行： 1) 根据电厂系统中的冗余测量信息，选取参与热力系统平衡计算的测量变量X1，X2,… Χη及未测量变量山，心…叫，分别记为X和U，其中，η为测量变量的总个数，P为未测量变量的 总个数； 2) 通过准静态数据分析，从电厂数据库选取稳态运行工况下的测量数据，得到测量变 量XI，Χ2，· · ·Χη的测量值yi，Υ2，· · Τη，记为y; 3) 按照下式计算每个测量变量测量值的标准差，来评定测量变量的不确定度，依次记 为〇l，〇2，...〇n;(1) 其中，i代表第i个测量变量，i取l，2,3...n;N为所有工况的个数;j代表第j组工况下的 测量数据，j取1，2,3.. 代表第i个测量变量在第j组工况下的测量值，巧代表第i个测 量变量在所有测量工况下的平均值； 4) 根据电厂系统中设备的模型，构建电厂系统的约束方程;约束方程包括等式约束方 程组f和不等式约束方程组g两类； f (x,u)=0 (2) g(x，u)《0 (3) 5) 结合测量变量的测量值、测量值的不确定度、约束方程组f和g，利用目标函数i取计算 得到测量变量X的协调值X可日未测量变量U的估计值U%(4) 其中，X*为χΛ X2*，. . . Xn* ; U*为山*，U2*，...Up* ; 6) 按照方程（1)来评定协调值勺不确定度(Λ对比测量值y的不确定度σ和协调值勺 不确定度曰^2. 根据权利要求1所述的一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征 在于：冗余测量信息包括空间冗余和时间冗余两类；空间冗余是指多个测量仪表对同一个 测量变量进行测量，时间冗余是指仪表在不同时间内对同一个测量变量进行了多次测量。3. 根据权利要求1所述的一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征 在于:步骤1)中所述的参与热力系统平衡计算的测量变量包括流量、压力、溫度、液位和功 率。4. 根据权利要求1所述的一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征 在于：电厂系统的约束方程包含质量平衡方程、能量平衡方程、换热特性方程、压降方程、效 率方程和汽轮机通流能力方程。5. 根据权利要求1所述的一种基于数据协调的降低电厂数据不确定度的方法，其特征 在于:步骤5)中所述的目标函数Φ包含最小二乘形式的目标函数或强鲁棒性的目标函数； 最小二乘形式的目标函数如方程(6)所示，强鲁棒性的目标函数包括方程(7)所示的目标函 数：(6)(7、 其中，Xi叩i表X冲第i个元素，yi代表y中第i个元素；Σ代表由测量变量的不确定度构成 的协方差矩阵;上标Τ代表矩阵的转置;上标-1代表矩阵的逆；Σ：1ι代表从第1个到第η个测 量变量的求和;CF代表设定的权重参数。
【文档编号】G06Q50/06GK106097151SQ201610473979
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月24日
【发明人】李政, 刘培, 郭思思
【申请人】清华大学