CN112379650B - 一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，该方法提出根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；同时利用机组标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；进一步将修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；再一步热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；最后，利用未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，该方法能使机组更加安全、经济、稳定运行。

Description

一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法

技术领域

本发明涉及一种燃煤机组热值校正方法，具体涉及一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法。

背景技术

我国以燃煤电站为主的电力供应格局在未来相当长的时间内不会发生根本性改变，而随着我国火力发电机组的能源结构变化，超临界机组的占比越来越大，其中一个重要的问题就是如何在煤质变化的客观现实下通过热值校正的方法，快速的识别火力发电机组的燃料量热值变化，保证机组燃料量稳定控制，维持机组主汽压力和主汽温度等主要运行指标的稳定控制。

目前来说，燃煤机组热值校正的方法较多，主要集中在以下几个方面，一个是利用基于神经网络分析的大数据拟合等方法，前者由于结构复杂，不便于理解，很难做到控制的实时在线自适应，而其他的方法很多是以主蒸汽流量值对机组燃料量热值进行校正，该类方法的主要问题在于很少考虑机组背压对整体效率的影响而被动的认为是机组煤质的波动，同时目前公开的文献表明机组热值校正的计算范围并不精细，热值校正的约束性能较差，造成热值校正系数范围变化过大，不适应机组正常运行。

发明内容

本发明的目的在于针对现有热值校正方法存在的不足，提供了一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，该方法通过对机组实际运行的负荷-燃料量历史数据进行寻优，建立标杆燃料量模型，并根据机组实际运行参数偏差和运行范围建立热值校正的启动条件，同时利用标杆燃料量模型建立精细化约束条件，使该方法在煤质变化的全范围均具有较好的适应性。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案予以实现：

一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，包括以下步骤：

1)根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；

2)对步骤1)中的所建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；

3)对步骤2)中所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；

4)根据步骤3)中所得到的热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；

5)对步骤4)中的未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中，利用DCS系统历史数据库建立机组负荷S和机组运行标杆煤量W计算模型，具体如下：

在火力发电机组DCS系统历史数据库中，稳态负荷下，能够找到机组负荷S对应的机组燃料量W₁散点关系图，而从热力学理想模型上来讲，两者具有线性相关，即满足下列关系：

W₁＝a+b·S

其中a、b则是线性相关系数；利用散点数据和机组线性回归计算即可得到线性相关系数，采用拟合线性模拟法得到相应的相关系数：

假定给定一列数据(x₁,y₁),...,(x_n,y_n)时，如果认为它满足线性模型：

y＝a₁+b₁·x+ε

其中y、x分别为线性模型的因变量和自变量，a₁、b₁分别为该线性模型的形参，而ε则为该模型的残差，则a₁、b₁的拟合估计为：

其中RSS为数列统计方差，n为数列个数，将a₁、b₁限定为某一范围，进行极大似然估计即可得到该参数，建立的机组负荷对应机组标杆燃料量线性模型：

则标杆燃料量W计算如下：

W＝MAX(a+b·S,A)

其中MAX为取大值计算，A为机组正常运行所允许的最小燃料量。

本发明进一步的改进在于，步骤2)中，对已建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，具体如下：

假设机组背压为p，进一步对其进行滤波处理为：

其中p₁为滤波后机组背压，T为机组滤波时间，s为拉普拉斯算子；将滤波后的机组背压p₁进一步进行归零化处理，如下：

p₂＝MAX(MIN(p₁+A₁,3.0),-3.0)

其中MIN为取小值计算，A₁为归零化修正系数，p₂为归零化处理机组背压，利用归零化处理机组背压计算函数f如下：

f＝MAX(MIN(a₂·p₂+b₂,0.02),-0.02)

对上述修正函数进行进一步处理：

f₁＝MAX(MIN(f+1.0,1.02),0.98)

其中f₁即为机组背压修正系数；则修正后的机组标杆燃料量W₁为：

W₁＝MAX(W·f₁,A)。

本发明进一步的改进在于，步骤3)中，所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号，具体如下：

设机组正常运行过程中实际燃料量为W₂，则根据其与修正后的机组标杆燃料量W₂之差得到下列机组热值校正偏差输入模型：

其中l为煤量偏差百分比，则热值校正偏差输入模型按照下列方式建立，建立偏差越限判断。

本发明进一步的改进在于，如果-0.5＜l＜0.5，则dev＝0.0；如果l≥0.5，则dev＝-1.0；如果l≤-0.5，则dev＝1.0；其中dev为未约束的热值校正偏差输入信号。

本发明进一步的改进在于，步骤4)中，利用未约束的热值校正偏差输入信号，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

建立机组热值校正模型约束信号，即满足以下任一条件时，机组约束热值校正偏差输入信号为0.0；

1)人工热工开关置0；

2)机组变负荷；即根据机组负荷进行微分判断，具体如下：

机组负荷微分信号S'为：

其中T₁为机组负荷微分计算时间，当S'＞1.0时，则认为机组正在变负荷；

3)机组主汽压力偏差大于0.5MPa；设机组实际主汽压力为p_t，机组主汽压力设定值为p_s，则机组主汽压力偏差p_dev计算为：

p_dev＝ABS(p_t-p_s)

其中ABS为绝对值计算；

4)机组负荷偏差大于10MW；设机组负荷设定值为S_s，则机组负荷偏差S_dev计算为：

S_dev＝ABS(S_s-S)

5)机组负荷小于机组正常运行负荷下限S_min；

6)热值校正系数btu大于或等于热值校正系数上限值btu_max，或者小于或等于热值校正系数下限值btu_min；

将机组约束热值校正偏差输入信号进行积分计算：

在上式中btu_out为热值校正积分计算输出；T₂为热值校正积分计算时间，其值根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：

X∈{0,300,350,400,450,500,550,600,650,700,750,800,850,900,950,1000,1050,1100}

Y∈{1650,1650,1650,1700,1750,1800,1850,1900,1950,2000,2150,2200,2250,2300,2350,2400,2400,2400}

n、n+1为X、Y所属集合中的相邻两元素的下标；进一步将btu_out处理为：

其中：

X_btu∈{0,50,100}，Y_btu∈{0.7,1.0,1.3}；n、n+1为X_btu、Y_btu所属集合中的相邻两元素的下标；btu_s即为未约束的热值校正系数。

本发明进一步的改进在于，步骤5)中，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

根据获得的标杆燃料量W构建标杆燃料量上限值和标杆燃料量下限值；

标杆燃料量上限值计算W_max为：

W_max＝W+A₂

标杆燃料量上限值计算W_min为：

W_min＝W+A₃

在上式中，A₂、A₃分别为标杆燃料量上限约束值和标杆燃料量下限约束值，需要说明的是A₂为正实数，A₃为负实数，进一步可得：

热值校正系数上限btu_max为：

热值校正系数下限btu_min为：

即将btu_min、btu_max转化为机组负荷S的分段线性函数。

本发明进一步的改进在于，btu_min根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumin为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumin为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumin、Y_btumin所属集合中的相邻两元素的下标；

btu_max根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumax为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumax为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumax、Y_btumax所属集合中的相邻两元素的下标。

相对于现有技术，本发明至少具有如下有益的技术效果：

本发明提出根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；同时利用机组标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；进一步将修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；再一步热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；最后，利用未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数。

附图说明

图1为历史数据统计机组负荷与煤量散点关系图。

图2为机组负荷与标杆燃料量线性模型图。

图3为机组背压修正计算约束逻辑图。

图4为未约束热值校正偏差输入信号计算逻辑图。

图5为未约束热值校正系数计算逻辑图。

图6为机组负荷与标杆燃料量线性约束关系图。

图7为渐变约束热值校正计算逻辑图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明提供的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，以1000MW超超临界机组为例，进行具体说明，包括以下步骤：

1、利用DCS(Distributed Control System，分散控制系统)系统历史数据库建立机组负荷S和机组运行标杆煤量W计算模型，具体如下：

为方便说明，在此给出典型火力发电机组历史数据库中，稳态负荷下，机组负荷与机组燃料量的散点关系图，如图1所示：

不失一般性，在火力发电机组DCS系统历史数据库中，稳态负荷下，能够找到如图1所示的机组负荷S对应的机组燃料量W₁散点关系图，而从热力学理想模型上来讲，两者具有线性相关，即满足下列关系：

W₁＝a+b·S

其中a、b则是线性相关系数，a＝23.3，b＝0.35205；

利用图1散点数据和机组线性回归计算即可得到线性相关系数，本计算采用的是拟合线性模拟法得到相应的相关系数，由于该方法为标准公开方法，本方法不对拟合线性模拟法作权利要求，仅在此阐述其计算原理：

假定给定一列数据(x₁,y₁),...,(x_n,y_n)时，如果认为它满足线性模型：

y＝a₁+b₁·x+ε

其中y、x分别为线性模型的因变量和自变量，a₁、b₁分别为该线性模型的形参，而ε则为该模型的残差。则a₁、b₁的拟合估计为：

其中RSS为数列统计方差，n为数列个数，将a₁、b₁限定为某一范围，进行极大似然估计即可得到该参数，如图2所建立的机组负荷对应机组标杆燃料量线性模型：

则标杆燃料量W计算如下：

W＝MAX(a+b·S,A)

其中MAX为取大值计算，A为机组正常运行所允许的最小燃料量，A＝93；

2、对已建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，具体如下：

假设机组背压为p，进一步对其进行滤波处理为：

其中p₁为滤波后机组背压，T为机组滤波时间，T＝300秒，s为拉普拉斯算子；将滤波后的机组背压p₁进一步进行归零化处理，如下：

p₂＝MAX(MIN(p₁+A₁,3.0),-3.0)

其中MIN为取小值计算，A₁为归零化修正系数，A₁＝97，p₂为归零化处理机组背压，利用归零化处理机组背压计算函数f如下：

f＝MAX(MIN(a₂·p₂+b₂,0.02),-0.02)

对上述修正函数进行进一步处理：

f₁＝MAX(MIN(f+1.0,1.02),0.98)

其中f₁即为机组背压修正系数，将上述计算式转变为计算机离散控制系统的计算逻辑图，则表达如下：

如图3所示，图中F(t)模块实现机组背压滤波，而F₁(x)模块带高低限值的分段线性函数模块，完成将将机组背压滤波值p₁至机组背压计算函数f的整体计算过程。则修正后的机组标杆燃料量W₁为：

W₁＝MAX(W·f₁,A)

3、所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号，具体如下：

设机组正常运行过程中实际燃料量为W₂，则根据其与修正后的机组标杆燃料量W₂之差得到下列机组热值校正偏差输入模型：

其中l为煤量偏差百分比，则热值校正偏差输入模型按照下列方式建立，建立偏差越限判断：

如果-0.5＜l＜0.5，则dev＝0.0；如果l≥0.5，则dev＝-1.0；如果l≤-0.5，则dev＝1.0；其中dev为未约束的热值校正偏差输入信号；具体的计算机离散控制系统计算逻辑图如图4所示：

4、利用未约束的热值校正偏差输入信号，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

建立机组热值校正模型约束信号，即满足以下任一条件时，机组约束热值校正偏差输入信号为0.0；

(1)人工热工开关置0；

(2)机组变负荷；即根据机组负荷进行微分判断，具体如下：

机组负荷微分信号S'为：

其中T₁为机组负荷微分计算时间，T₁＝20秒，当S'＞1.0时，则认为机组正在变负荷；

(3)机组主汽压力偏差大于0.5MPa；设机组实际主汽压力为p_t，机组主汽压力设定值为p_s，则机组主汽压力偏差p_dev计算为：

p_dev＝ABS(p_t-p_s)

其中ABS为绝对值计算；

1)机组负荷偏差大于10MW；设机组负荷设定值为S_s，则机组负荷偏差S_dev计算为：

S_dev＝ABS(S_s-S)

2)机组负荷小于机组正常运行负荷下限S_min，S_min＝460；

3)热值校正系数btu大于或等于热值校正系数上限值btu_max，或者小于或等于热值校正系数下限值btu_min；

将机组约束热值校正偏差输入信号进行积分计算：

在上式中btu_out为热值校正积分计算输出；T₂为热值校正积分计算时间，其值根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：

X∈{0,300,350,400,450,500,550,600,650,700,750,800,850,900,950,1000,1050,1100}

Y∈{1650,1650,1650,1700,1750,1800,1850,1900,1950,2000,2150,2200,2250,2300,2350,2400,2400,2400}

n、n+1为X、Y所属集合中的相邻两元素的下标；进一步将btu_out处理为：

其中：

X_btu∈{0,50,100}，Y_btu∈{0.7,1.0,1.3}；n、n+1为X_btu、Y_btu所属集合中的相邻两元素的下标；btu_s即为未约束的热值校正系数；将上述计算原理转化为计算机离散控制系统逻辑图如图5所示：

5、根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

根据步骤1)中获得的标杆燃料量W构建标杆燃料量上限值和标杆燃料量下限值，如图6所示：

标杆燃料量上限值计算W_max为：

W_max＝W+A₂

标杆燃料量上限值计算W_min为：

W_min＝W+A₃

在上式中，A₂＝35、A₃＝-35分别为标杆燃料量上限约束值和标杆燃料量下限约束值，进一步可得：

热值校正系数上限btu_max为：

热值校正系数下限btu_min为：

即将btu_min、btu_max转化为机组负荷S的分段线性函数，btu_min根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumin为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumin为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumin、Y_btumin所属集合中的相邻两元素的下标；将上述计算原理转化为计算机离散控制系统逻辑图如图7所示：

X_btumin∈{0,300,350,400,450,500,550,600,650,700,750,800,850,900,950,1000,1050,1100}

Y_btumin∈{0.838,0.838,0.854,0.868,0.879,0.889,0.897,0.904,0.910,0.915,0.920,0.924,0.928,0.932,0.935,0.938,0.940,0.94btu_max根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumax为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumax为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumax、Y_btumax所属集合中的相邻两元素的下标；

X_btumax∈{0,300,350,400,450,500,550,600,650,700,750,800,850,900,950,1000,1050,1100}

Y_btumax∈{1.206,1.206,1.206,1.180,1.160,1.143,1.130,1.119,1.110,1.102,1.095,1.089,1.084,1.079,1.075,1.071,1.068,1.065}将上述计算原理转化为计算机离散控制系统逻辑图如图7所示：

采用上述方法和基本参数可使热值校正系数在全程控制范围内实现自适应。

Claims (7)

1.一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；利用DCS系统历史数据库建立机组负荷S和机组运行标杆煤量W计算模型，具体如下：

在火力发电机组DCS系统历史数据库中，稳态负荷下，能够找到机组负荷S对应的机组燃料量W₁散点关系图，而从热力学理想模型上来讲，两者具有线性相关，即满足下列关系：

W₁＝a+b·S

其中a、b则是线性相关系数；利用散点数据和机组线性回归计算即可得到线性相关系数，采用拟合线性模拟法得到相应的相关系数：

假定给定一列数据(x₁,y₁),...,(x_n,y_n)时，如果认为它满足线性模型：

y＝a₁+b₁·x+ε

其中y、x分别为线性模型的因变量和自变量，a₁、b₁分别为该线性模型的形参，而ε则为该模型的残差，则a₁、b₁的拟合估计为：

其中RSS为数列统计方差，n为数列个数，将a₁、b₁限定为某一范围，进行极大似然估计即可得到该参数，建立的机组负荷对应机组标杆燃料量线性模型：

则标杆燃料量W计算如下：

W＝MAX(a+b·S,A)

其中MAX为取大值计算，A为机组正常运行所允许的最小燃料量；

2)对步骤1)中的所建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；

3)对步骤2)中所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；

4)根据步骤3)中所得到的热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；

5)对步骤4)中的未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数。

2.根据权利要求1所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，步骤2)中，对已建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，具体如下：

假设机组背压为p，进一步对其进行滤波处理为：

其中p₁为滤波后机组背压，T为机组滤波时间，s为拉普拉斯算子；将滤波后的机组背压p₁进一步进行归零化处理，如下：

p₂＝MAX(MIN(p₁+A₁,3.0),-3.0)

其中MIN为取小值计算，A₁为归零化修正系数，p₂为归零化处理机组背压，利用归零化处理机组背压计算函数f如下：

f＝MAX(MIN(a₂·p₂+b₂,0.02),-0.02)

对上述修正函数进行进一步处理：

f₁＝MAX(MIN(f+1.0,1.02),0.98)

其中f₁即为机组背压修正系数；则修正后的机组标杆燃料量W₁为：

W₁＝MAX(W·f₁,A)。

3.根据权利要求2所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，步骤3)中，所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号，具体如下：

设机组正常运行过程中实际燃料量为W₂，则根据其与修正后的机组标杆燃料量W₂之差得到下列机组热值校正偏差输入模型：

其中l为煤量偏差百分比，则热值校正偏差输入模型按照下列方式建立，建立偏差越限判断。

4.根据权利要求3所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，如果-0.5＜l＜0.5，则dev＝0.0；如果l≥0.5，则dev＝-1.0；如果l≤-0.5，则dev＝1.0；其中dev为未约束的热值校正偏差输入信号。

5.根据权利要求3所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，步骤4)中，利用未约束的热值校正偏差输入信号，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

建立机组热值校正模型约束信号，即满足以下任一条件时，机组约束热值校正偏差输入信号为0.0；

1)人工热工开关置0；

2)机组变负荷；即根据机组负荷进行微分判断，具体如下：

机组负荷微分信号S'为：

其中T₁为机组负荷微分计算时间，当S'＞1.0时，则认为机组正在变负荷；

3)机组主汽压力偏差大于0.5MPa；设机组实际主汽压力为p_t，机组主汽压力设定值为p_s，则机组主汽压力偏差p_dev计算为：

p_dev＝ABS(p_t-p_s)

其中ABS为绝对值计算；

4)机组负荷偏差大于10MW；设机组负荷设定值为S_s，则机组负荷偏差S_dev计算为：

S_dev＝ABS(S_s-S)

5)机组负荷小于机组正常运行负荷下限S_min；

6)热值校正系数btu大于或等于热值校正系数上限值btu_max，或者小于或等于热值校正系数下限值btu_min；

将机组约束热值校正偏差输入信号进行积分计算：

在上式中btu_out为热值校正积分计算输出；T₂为热值校正积分计算时间，其值根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：

X∈{0,300,350,400,450,500,550,600,650,700,750,800,850,900,950,1000,1050,1100}

Y∈{1650,1650,1650,1700,1750,1800,1850,1900,1950,2000,2150,2200,2250,2300,2350,2400,2400,2400}

n、n+1为X、Y所属集合中的相邻两元素的下标；进一步将btu_out处理为：

其中：

X_btu∈{0,50,100}，Y_btu∈{0.7,1.0,1.3}；n、n+1为X_btu、Y_btu所属集合中的相邻两元素的下标；btu_s即为未约束的热值校正系数。

6.根据权利要求5所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，步骤5)中，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，具体如下：

根据获得的标杆燃料量W构建标杆燃料量上限值和标杆燃料量下限值；

标杆燃料量上限值计算W_max为：

W_max＝W+A₂

标杆燃料量上限值计算W_min为：

W_min＝W+A₃

在上式中，A₂、A₃分别为标杆燃料量上限约束值和标杆燃料量下限约束值，需要说明的是A₂为正实数，A₃为负实数，进一步可得：

热值校正系数上限btu_max为：

热值校正系数下限btu_min为：

即将btu_min、btu_max转化为机组负荷S的分段线性函数。

7.根据权利要求6所述的一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，其特征在于，btu_min根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumin为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumin为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumin、Y_btumin所属集合中的相邻两元素的下标；

btu_max根据机组负荷进行分段线性函数进行计算，具体如下：

其中：X_btumax为热值校正分段线性函数负荷自变量集合，Y_btumax为热值校正分段线性函数负荷因变量集合；n、n+1为X_btumax、Y_btumax所属集合中的相邻两元素的下标。

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