CN101364285A - 一种火力发电机组可用性的预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种火力发电机组的可用性预测系统，其特征在于，由数据库服务器、计算服务器、网页服务器、用户端浏览器组成，一种火力发电机组可用性预测方法为：统计火力发电机组可用性的历史数据，建立火力发电机组的可用性数据库，计算扣除计划停运的等效可用系数EAP(t_i)的统计值，确定扣除计划停运的等效可用系数EAP(t)的计算模型和待定参数，计算火力发电机组的计划停运次数POF(t)，预测火力发电机组的等效可用系数EAP(t)，确定等效可用系数考核基础值EAF_α和EAF_β，火力发电机组可用性的定量评价。本发明的优点是可以定量预测火力发电机组的等效可用系数，实现了火力发电机组可用性的计算机在线定量评价。

Description

一种火力发电机组可用性的预测方法及系统

技术领域

本发明涉及一种火力发电机组可用性的预测方法及系统，应用于火力发电机组可用性的定量预测和定量评价，属于火力发电工程和发电机组的技术领域。

背景技术

在火力发电机组达标和创一流的考核方法中，采用等效可用系数EAF来评价火力发电机组的可用性。在使用阶段，通过对火力发电机组的运行历史数据进行统计分析，可以确定火力发电机组等效可用系数的统计结果。从1994年起，电力行业每年召开新闻发布会，公布国内火力发电机组可用性的统计结果。厂网分开后，火力发电厂采用优化检修和竞价上网的管理体制，急需火力发电机组等效可用系数的定量预测结果，以便为火力发电机组优化检修和竞价上网提供技术依据。现有在用的火力发电机组的可用性统计方法，还无法在使用阶段，定量预测今后几年火力发电机组的等效可用系数。目前，火力发电机组可用性的定量预测，还没有适合的方法和系统可供使用。

发明内容

本发明的目的是提供一种定量计算火力发电机组可用性的预测方法及系统。

为实现以上目的，本发明的技术方案是提供一种火力发电机组的可用性预测系统，其特征在于，由数据库服务器、计算服务器、网页服务器、用户端浏览器组成，用户端浏览器通过网页服务器分别与数据库服务器和计算服务器连接，计算服务器与数据库服务器相连接。

一种火力发电机组可用性预测方法，其特征在于，采用C语言，编制火力发电机组等效强迫停运率预测的计算软件，运行在火力发电机组可靠性与可用性计算的服务器上，其方法为：

第一步：统计火力发电机组可用性的历史数据

按照《发电设备可靠性评价规程》(DL/T793)的现有技术，逐台逐年统计火力发电机组的等效可用系数EAF(t_i)和计划停运次数POF(t_i)；

第二步：建立火力发电机组的可用性数据库

采用数据库来存放火力发电机组的可用性历史数据的统计结果，包括电厂名称、机组编号、制造企业、序号、事件状态起止时间、事件状态名称、降低出力数量、状态持续小时数、事件编码，以及火力发电机组等效可用系数EAF(t_i)和计划停运系数POF(t_i)的统计结果；

第三步：计算扣除计划停运的等效可用系数EAP(t_i)的统计值

已知火力发电机组的等效可用系数EAF(t_i)和计划停运系数POF(t_i)的历史数据的统计结果，其扣除计划停运的等效可用系数EAP(t_i)的计算公式可以表示为

$\mathrm{EAP}\left(t_i\right)=\frac{\mathrm{EAF}\left(t_i\right)}{1-\mathrm{POF}\left(t_i\right)};$

第四步：确定扣除计划停运的等效可用系数EAP(t)的计算模型和待定参数根据多年从事火力发电机组可用性技术研究积累的经验，提出使用历史数据的统计结果来拟合火力发电机组扣除出计划停运的等效可用系数的计算模型，即投运第t年的扣除计划停运的等效可用系数

EAP(t)的计算公式为

$\mathrm{EAP}\left(t\right)=\frac{1}{1+{\mathrm{\ηt}}^{-m}}$

使用现有的非线性回归技术和最小二乘法，通过对火力发电机组扣除计划可用系数EAP(t_i)的历史数据进行计算与分析，确定该计算模型的待定参数η和m；

第五步：计算火力发电机组的计划停运次数POF(t)

火力发电机组的计划检修天数m是提前安排的，预测今后几年的计划停运系数POF(t)的计算公式为

$\mathrm{POF}\left(t\right)=\frac{24\×m}{8760};$

第六步：采用C语言编写火力发电机组可用性计算机软件运行在服务器上，预测火力发电机组的等效可用系数EAP(t)

已知火力发电机组的扣除计划停运等效可用系数EAP(t)的变化规律和投运第t年的计划停运系数POF(t)的预测值，其等效可用系数EAF(t)的计算公式为

$\mathrm{EAF}\left(t\right)=[1-\mathrm{POF}\left(t\right)]\mathrm{EAP}\left(t\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(t\right)}{1+{\mathrm{\ηt}}^{-m}};$

第七步：确定等效可用系数考核基础值EAF_α和EAF_β

按照电力行业的一流火力发电厂的可用性要求，确定不同容量火力发电机组无计划大修年份的等效可用系数考核基础值EAF_α和有计划大修年份的等效可用系数考核基础值EAF_β；

第八步：火力发电机组可用性的定量评价

根据今后几年的计划检修天数，计算得出下一年度或今后几年火力发电机组的等效可用系数EAF(t)，并与相同机组容量的等效可用系数考核基础值EAF_α和EAF_β作比较：

(1)在无计划大修年份：若EAF(t)≥EAF_α，表明该火力发电机组的等效可用系数达到一流火力发电厂的可用性要求；若EAF(t)<EAF_α，则该火力发电机组的等效可用系数没有达到一流火力发电厂的可用性要求，通过优化检修来调整计划检修间隔、计划检修次数和计划检修天数，直至该火力发电机组的EAF(t)≥EAF_α，达到了一流火力发电厂的可用性要求为止；

(2)在有计划大修年份：若EAF(t)≥EAF_β，表明该火力发电机组的等效可用系数达到一流火力发电厂的可用性要求；若EAF(t)<EAF_β，则该火力发电机组的等效可用系数没有达到一流火力发电厂的可用性要求，通过优化检修来调整计划大修间隔和计划大修天数，直至该火力发电机组的EAF(t)≥EAF_β，达到了一流火力发电厂的可用性要求为止。

本发明使用以上给定的系统和方法，根据火力发电机组的可用性历史数据的统计结果和今后几年的计划停用天数来定量预测火力发电机组的等效可用系数，并定量评价其可用性。

本发明的优点是在火力发电机组的使用阶段，在制定火力发电机组的今后几年的计划检修次数、计划检修天数和计划检修间隔后，可以定量预测火力发电机组的等效可用系数，实现了火力发电机组可用性的计算机在线定量评价。依据火力发电机组的等效可用系数预测值来优化检修，能够使火力发电机组的可用性处于受控状态，以保证火力发电机组等效可用系数达到一流火力发电厂的可用性要求。

附图说明

图1为火力发电机组的可用性预测系统的方框图；

图2为火力发电机组的可用性预测所采用的方法流程图；

图3为火力发电机组的可用性预测所采用方法的计算机软件框图。

具体实施方式

如图1所示，为火力发电机组的可用性预测系统，由数据库1、计算服务器2、人机接口3和终端系统4组成，用户使用的终端系统4通过人机接口3分别与数据库1和计算服务器2连接，计算服务器2和数据库1相连接。

如图2所示，为本发明提供方法的流程图，如图3所示，为采用C语言编写的火力发电机组的可用性预测的计算软件框图，该软件安装在发电公司或发电企业的控制中心的服务器上，在本发明提供的火力发电机组的可用性预测系统中，由数据库和可用性计算软件构成火力发电机组的可用性预测的计算机软件系统，应用于火力发电机组的可用性定量预测和定量评价。

实施例

某型号300MW火力发电机组，蒸汽参数为16.7MP/538℃/538℃，已投运6年。采用图1所示火力发电机组的可用性预测系统和图3所示火力发电机组的可用性预测计算机软件，运行在发电公司控制中心的计算机上。对于该型号300MW火电机组进行可用性预测，采用图2所示的火力发电机组可用性预测的流程图，得出该型号300MW火力发电机组的可用性预测结果。

第一步：输入该型号300MW火力发电机组投运前6年的等效可用系数EAF(t_i)的统计结果分别为0.8210，0.8686，0.8704，0.8943，0.9050，0.9143；投运前6年的计划停运系数POF(t_i)的统计结果分别为0.1141，0.0877，0.0982，0.0830，0.0760，0.0704；

第二步：利用本发明建立的火力发电机组可用性预测数据库1，存放该型号300MW火力发电机组投运前6年的等效可用系数EAF(t_i)和计划停运系数POF(t_i)的历史数据的统计结果；

第三步：使用图3所示可用性预测的计算软件，得出该型号300MW火力发电机组投运前6年扣除计划停运的等效可用系数EAF(t_i)的计算结果分别为0.9267，0.9521，0.9652，0.9752，0.9794，0.9835；

第四步：使用图3所示的可用性预测的计算机软件，采用非线性回归技术和最小二乘法的现有技术，得出该型号300MW火电机组的EAP(t)计算模型的待定参数为η＝0.085493，m＝0.868360；

第五步：某台300MW火电机组，从投运起算的第7年至第10年的4年计划检修安排为：投运第7年计划小修(C修)20天，投运第8年计划中修(B修)30天，投运第9年计划小修(C修)20天，投运第10年计划大修(A修)54天，这几年的计划停运系数分别为POF(7)＝0.0548，POF(8)＝0.0822，POF(9)＝0.0548，POF(10)＝0.1479；

第六步：今后4年的等效可用系数EAF(t)的计算结果分别为

$\mathrm{EAF}\left(7\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(7\right)}{1+\mathrm{\&eta;}\&times;7^{-m}}=\frac{1-0.0548}{1+0.085493\&times;7^{-0.868360}}=0.9305$

$\mathrm{EAF}\left(8\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(8\right)}{1+\mathrm{\&eta;}\&times;8^{-m}}=\frac{1-0.0822}{1+0.085493\&times;8^{-0.868360}}=0.9051$

$\mathrm{EAF}\left(9\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(9\right)}{1+\mathrm{\&eta;}\&times;9^{-m}}=\frac{1-0.0548}{1+0.085493\&times;9^{-0.868360}}=0.9334$

$\mathrm{EAF}\left(10\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(10\right)}{1+\mathrm{\&eta;}\&times;{10}^{-m}}=\frac{1-0.1479}{1+0.085493\&times;{10}^{-0.868360}}=0.8423;$

第七步：对于300MW火力发电机组，按照国内火力发电厂创一流考核方法，对于无计划大修年份的等效可用系数考核基础值为EAF_α＝0.85，对于四年一大修的有计划大修年份的EAF_β＝0.78；

第八步：从投运起算的第7年至第10年的4年中，有

投运第7年，EAF(7)＝0.9305>EAF_α＝0.85，

投运第8年，EAF(8)＝0.9051>EAF_α＝0.85，

投运第9年，EAF(9)＝0.9334>EAF_α＝0.85，

投运第10年，EAF(10)＝0.8423>EAF_α＝0.78；

表明该台300MW火力发电机组今后4年计划检修安排是合适的，该台300MW火力发电机组等效可用系数达到了国内创一流火力发电厂的可用性要求。

Claims (2)

1.一种火力发电机组的可用性预测系统，其特征在于，由数据库服务器(1)、计算服务器(2)、网页服务器(3)、用户端浏览器(4)组成，用户端浏览器(4)通过网页服务器(3)分别与数据库服务器(1)和计算服务器(2)连接，计算服务器(2)与数据库服务器(1)相连接。

2.根据权利要求1所述的一种火力发电机组可用性预测方法，其特征在于，采用C语言，编制火力发电机组等效强迫停运率预测的计算软件，运行在火力发电机组可靠性与可用性计算的服务器上，其方法为：

第一步：统计火力发电机组可用性的历史数据

按照《发电设备可靠性评价规程》(DL/T793)的现有技术，逐台逐年统计火力发电机组的等效可用系数EAF(t_i)和计划停运次数POF(t_i)；

第二步：建立火力发电机组的可用性数据库

采用数据库来存放火力发电机组的可用性历史数据的统计结果，包括电厂名称、机组编号、制造企业、序号、事件状态起止时间、事件状态名称、降低出力数量、状态持续小时数、事件编码，以及火力发电机组等效可用系数EAF(t_i)和计划停运系数POF(t_i)的统计结果；

第三步：计算扣除计划停运的等效可用系数EAP(t_i)的统计值

已知火力发电机组的等效可用系数EAF(t_i)和计划停运系数POF(t_i)的历史数据的统计结果，其扣除计划停运的等效可用系数EAP(t_i)的计算公式可以表示为

$\mathrm{EAP}\left(t_i\right)=\frac{\mathrm{EAP}\left(t_i\right)}{1-\mathrm{POF}\left(t_i\right)};$

第四步：确定扣除计划停运的等效可用系数EAP(t)的计算模型和待定参数根据多年从事火力发电机组可用性技术研究积累的经验，提出使用历史数据的统计结果来拟合火力发电机组扣除出计划停运的等效可用系数的计算模型，即投运第t年的扣除计划停运的等效可用系数

EAP(t)的计算公式为

$\mathrm{EAP}\left(t\right)=\frac{1}{1+\mathrm{\&eta;}{t}^{-m}}$

使用现有技术，通过对火力发电机组扣除计划可用系数EAP(t_i)的历史数据进行计算与分析，确定该计算模型的待定参数η和m；

第五步：计算火力发电机组的计划停运次数POF(t)

火力发电机组的计划检修天数m是提前安排的，预测今后几年的计划停运系数POF(t)的计算公式为

$\mathrm{POF}\left(t\right)=\frac{24\&times;m}{8760};$

第六步：采用C语言编写火力发电机组可用性计算机软件运行在服务器上，预测火力发电机组的等效可用系数EAP(t)

已知火力发电机组的扣除计划停运等效可用系数EAP(t)的变化规律和投运第t年的计划停运系数POF(t)的预测值，其等效可用系数EAF(t)的计算公式为

$\mathrm{EAF}\left(t\right)=[1-\mathrm{POF}\left(t\right)]\mathrm{EAP}\left(t\right)=\frac{1-\mathrm{POF}\left(t\right)}{1+\mathrm{\&eta;}{t}^{-m}};$

第七步：确定等效可用系数考核基础值EAF_α和EAF_β

按照电力行业的一流火力发电厂的可用性要求，可以确定不同容量火力发电机组无计划大修年份的等效可用系数考核基础值EAF_α和有计划大修年份的等效可用系数考核基础值EAF_β；

第八步：火力发电机组可用性的定量评价

根据今后几年的计划检修天数，计算得出下一年度或今后几年火力发电机组的等效可用系数EAF(t)，并与相同机组容量的等效可用系数考核基础值EAF_α和EAF_β作比较：

(1)在无计划大修年份：若EAF(t)≥EAF_α，表明该火力发电机组的等效可用系数达到一流火力发电厂的可用性要求；若EAF(t)<EAF_α，则该火力发电机组的等效可用系数没有达到一流火力发电厂的可用性要求，通过优化检修来调整计划检修间隔、计划检修次数和计划检修天数，直至该火力发电机组的EAF(t)≥EAF_α，达到了一流火力发电厂的可用性要求为止；

(2)在有计划大修年份：若EAF(t)≥EAF_β，表明该火力发电机组的等效可用系数达到一流火力发电厂的可用性要求；若EAF(t)<EAF_β，则该火力发电机组的等效可用系数没有达到一流火力发电厂的可用性要求，通过优化检修来调整计划大修间隔和计划大修天数，直至该火力发电机组的EAF(t)≥EAF_β，达到了一流火力发电厂的可用性要求为止。

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