单元机组性能在线监测系统开发及电站运行数据的知识发现研究

摘要

电厂不断增长的信息化要求促进了厂级信息监控系统(SIS)的快速发展，实时/历史数据库作为电站SIS的“核心”可以以秒级的速度读取电厂生产过程中实时采集的数据，这就为机组性能在线监测提供了平台。不光如此，实时数据库还可以将多年的数据按原有的精度和时间标签长期在线的保存，如何使这个巨大的“数据宝库”得以有效利用，从中挖掘出有意义的知识，也是我们急需解决的问题。论文以国家自然科学基金《热力设备实时数据中知识学习与挖掘算法研究》(编号50376011)和科研项目“鄂尔多斯电力冶金有限责任公司一期(2×330MW)工程厂级监控信息系统(SIS)”为背景，围绕着对电厂实时和历史数据的处理展开的。 1、本文结合鄂尔多斯电厂SIS项目，首先介绍了机组性能在线监测系统的模型，包括锅炉效率计算及经济性诊断模型；汽轮机指标的实时计算以及用热力学方法对汽轮机组进行经济性诊断的模型。 2、以等效焓降理论为基础，提出了偏差因子的概念。进而推出了热力系统主要参数加热器端差、抽汽压损、凝汽器过冷度、锅炉排污回收利用以及一、二次喷水减温的在线计算模型。 3、现有的文献对等效焓降局部定量理论论述不完善、形式不统一。本文就等效焓降法局部定量计算的公式修正系数、可迭加性分析作了理论上的探讨和数值试验。完善了等效焓降的局部定量理论。 4、将软件工程的思想应用到性能及耗差在线监测模块的开发，并给出了各个开发阶段的UML制品。 5、论文结合自然科学基金项目介绍了用于电站信息监控系统(SIS)的数据挖掘技术，并给出了电站KDD应用架构。 6、将k-means聚类算法应用到机组运行基准值的挖掘上，取得了较好的结果。此外还探讨了软聚类算法FCM(Fuzzyc-means)的原理及应用。 7、定量关联规则可以挖掘设备的运行模式，以凝汽器为例，给出了定量关联规则在挖掘电站凝汽器运行数据之间关联的应用，并可以对电站不同凝汽器的运行状况进行评价。另外还可以应用定量关联规则对电厂班组进行更科学的指标考核；布尔关联规则还可以用于挖掘电站报警信号的关联，用于预报警。 8、研究了典型的分类算法如：ID3算法、C4.5算法以及朴素贝叶斯分类在电站故障诊断中的应用，并给出了相应的实例。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：符号说明

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绪论

0.1论文的选题背景

0.2在线分析系统国内外现状与发展趋势

0.3基于电站运行监测数据的数据挖掘研究现状及发展前景

0.4本文的主要研究内容

第一章单元机组性能在线监测及经济性诊断模型介绍

1.1引言

1.2锅炉反平衡效率计算模型

1.3锅炉经济性诊断模型

1.4汽轮机组效率指标计算模型

1.5单元机组的经济指标模型

1.6汽轮机运行经济性诊断模型

第二章等效焓降算法的改进及应用研究

2.1引言

2.2偏差因子概念的提出

2.3外部余热利用的等效焓降算法—锅炉排污偏差因子的计算模型

2.4加热器端差偏差因子的计算模型与探讨

2.5抽汽压损偏差因子的计算模型与探讨

2.6减温喷水偏差因子的计算模型

2.7凝汽器过冷度的偏差因子计算模型

2.8偏差因子自动生成系统介绍

第三章鄂尔多斯电厂机组在线监测系统介绍

3.1系统总体概述

3.2 eDNA实时数据库介绍

3.3性能在线监测系统开发

3.4性能在线监测演示系统介绍

第四章用于电站信息监控系统(SIS)的数据挖掘技术

4.1基于电站SIS数据挖掘研究的目的和背景

4.2应用于电站SIS的数据挖掘与知识发现技术简介

4.3电站KDD的应用架构

第五章聚类分析在电厂中的应用

5.1研究背景

5.2聚类算法介绍

5.3用k-平均聚类算法挖掘运行基准值

5.4用模糊聚类算法(FCM)进行电站锅炉水冷壁高温腐蚀程度判别

第六章关联分析在电厂中的应用

6.1引言

6.2单维布尔关联规则及其算法介绍

6.3定量关联规则算法

6.4用定量关联规则挖掘电厂运行数据的关联

第七章分类技术在电站故障诊断及知识发现中的应用

7.1分类方法简介

7.2基于决策树的电站故障诊断及知识发现

7.3朴素贝叶斯分类介绍及其在电厂故障诊断中的应用实例

结论

参考文献

致 谢

作者在硕士研究生期间发表的论文及主要科研项目