CN116859870A - 一种火电厂机组运行装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种火电厂机组运行装置，属于火电厂机组技术领域。一种火电厂机组运行装置，包括数据质量监测与校正模块、智能预警与故障诊断单元、高效计算单元、数据存储与分析单元和远程监控与控制模块；本发明通过数据质量监测与校正模块、智能预警与故障诊断单元、高效计算单元、数据存储与分析单元和远程监控与控制模块之间的设计，是为了用于对火电厂机组运行的主蒸汽流量进行实时监测和校正主蒸汽流量数据，提供智能预警与故障诊断功能，以及高效计算主蒸汽流量的准确性，从而满足火电厂机组运行管理的要求，提高系统的经济性能指标和运行效率，以及还可极大地方便运维人员的工作，并提高响应速度和运维效率。

Description

一种火电厂机组运行装置

技术领域

本发明涉及火电厂机组技术领域，尤其涉及一种火电厂机组运行装置。

背景技术

在火电厂单元机组运行管理中，主蒸汽流量作为系统的关键参数之一，对机组运行状况、性能监测、过程控制起着至关重要的作用，通过准确测量和控制主蒸汽流量对于机组的运行状况、性能监测和过程控制非常重要。

对于一些大容量汽轮机组，为了减小系统阻力，通常不使用主蒸汽流量节流装置来减小系统阻力，而是基于汽轮机设计工况中的调节级压力、主汽温度等进汽参数，利用弗留格尔公式来计算主蒸汽流量。然而，随着机组运行时间的延长，汽轮机机组的特性可能会发生变化，与设计工况之间存在较大偏差，这种偏差会导致分散控制系统(DCS)显示的主蒸汽流量数值与实际值之间存在显著误差，从而会对机组的经济性能指标产生严重影响，例如热耗率的计算准确度。因此，针对该问题，本发明提出一种火电厂机组运行装置。

发明内容

本发明的目的是为了旨在解决火电厂机组运行中，由于使用弗留格尔公式计算主蒸汽流量带来的偏差问题，而提出的一种火电厂机组运行装置。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种火电厂机组运行装置，包括数据质量监测与校正模块，用于实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据，智能预警与故障诊断单元，通过机器学习和人工智能技术，对机组运行数据进行实时监测和分析，识别可能存在的问题或故障，并提供预警和故障诊断功能，高效计算单元，采用并行计算技术和优化的算法，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量，数据存储与分析单元，将计算结果与历史数据进行比较和分析，提取运行趋势和性能指标，为运维决策和装置优化提供支持，远程监控与控制模块，通过云平台和物联网技术，实现对火电厂机组运行装置的远程监控和控制，以提高运行效率和响应能力。

优选地，其中，数据质量监测与校正模块，用于实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据，包括温度、压力、振动、效率以及告警和故障等信息。

优选地，温度数据包括机组内部各个组件的温度，如锅炉入口温度、排烟温度、冷却水温度等，压力数据包括机组内部各个组件的压力，如锅炉压力、汽轮机排汽压力等，流量数据包括液体或气体的流量数据，如主汽流量、给水流量、燃料流量等，振动数据用于监测机组各个部件的振动情况，如发电机振动、轴承振动等，效率数据用于评估机组运行效率的数据，如燃煤消耗率、发电效率等，告警和故障数据包括机组的告警和故障信息，如传感器故障、设备故障等。

优选地，其中，智能预警与故障诊断单元进一步包括机器学习模块，用于对机组运行数据进行实时监测和分析，并识别可能存在的问题或故障，预警生成模块，基于机器学习模型的输出，生成预警信息以提醒操作人员采取相应措施，故障诊断模块，结合机组典型变工况试验数据和故障模型，分析和诊断出现的故障，并提供相应的故障处理建议。

优选地，其中，高效计算单元包括并行计算模块，用于高效地处理大量数据，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量，以及，优化算法和模型模块，使用弗留格尔公式结合典型试验数据，提高计算精度并降低计算复杂度。

优选地，其中，并行计算模块进一步包括并行任务划分模块，将大量数据划分为多个子任务，每个子任务针对不同的机组进行计算,将每个计算节点独立计算自己的子任务，并将计算结果返回给主节点，数据交互和同步模块，考虑子任务之间的数据交互和同步机制，确保并行计算的正确性和一致性，结果整合和输出模块，在并行计算完成后，将各个子任务的计算结果进行整合，生成最终的机组当前工况的基准工况系数和主汽流量。

优选地，其中，数据交互和同步模块，可利用并行算法和优化方法，如并行矩阵计算、并行归约和任务并行等，实现子任务之间的数据交互和同步。

优选地，其中，数据存储与分析单元进一步包括历史数据存储模块，用于存储机组运行数据的历史记录，包括运行参数、故障信息和维护记录等，数据比较与分析模块，将实时计算结果与历史数据进行比较和分析，检测潜在问题和趋势变化，运行趋势分析模块，通过对历史数据进行统计和分析，提取机组的运行趋势和性能指标，如设备效率、故障频率等，装置优化支持模块，为运维决策和装置优化提供支持，例如提供性能改善建议和优化策略。

与现有技术相比，本发明提供了一种火电厂机组运行装置，具备以下有益效果：

该火电厂机组运行装置，通过数据质量监测与校正模块、智能预警与故障诊断单元、高效计算单元、数据存储与分析单元和远程监控与控制模块之间的设计，是为了用于对火电厂机组运行的主蒸汽流量进行实时监测和校正主蒸汽流量数据，提供智能预警与故障诊断功能，以及高效计算主蒸汽流量的准确性，从而满足火电厂机组运行管理的要求，提高系统的经济性能指标和运行效率，以及还可极大地方便运维人员的工作，并提高响应速度和运维效率。

附图说明

图1为本发明提出的一种火电厂机组运行装置的功能运行图；

图2为本发明提出的一种火电厂机组运行装置的智能预警与故障诊断单元的功能示意图；

图3为本发明提出的一种火电厂机组运行装置的高效计算单元的功能示意图；

图4为本发明提出的一种火电厂机组运行装置的数据存储与分析单元的功能示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

以下结合附图1-附图4，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

参照图1-图4，一种火电厂机组运行装置，包括数据质量监测与校正模块，用于实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据，智能预警与故障诊断单元，通过机器学习和人工智能技术，对机组运行数据进行实时监测和分析，识别可能存在的问题或故障，并提供预警和故障诊断功能，高效计算单元，采用并行计算技术和优化的算法，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量，数据存储与分析单元，将计算结果与历史数据进行比较和分析，提取运行趋势和性能指标，为运维决策和装置优化提供支持，远程监控与控制模块，通过云平台和物联网技术，实现对火电厂机组运行装置的远程监控和控制，以提高运行效率和响应能力。

采用这样的技术方案，可以提高火电厂机组的运行效率和可靠性，减少故障风险和能源损失，提高运营成本的控制和管理水平，相比传统方法，具有多方面的优势，首先，通过优化算法和模型结合实验数据计算主蒸汽流量，提高计算精度，减小与设计工况之间的偏差，从而准确计算热耗率等经济性能指标，其次，智能预测与故障诊断功能可以动态监测机组运行状态，及时发现问题，提供相关建议，保证机组的稳定运行和安全性能，此外，通过调节进汽参数而不使用节流装置，降低系统阻力，提高能源利用效率。

同时，借助云平台和物联网技术实现远程监控与控制，实时获取运行数据，进行远程操作和调整，提高运行效率和响应能力，综合而言，该方案能够提高计算精度、动态适应性、减少系统阻力、远程监控与控制，并提高机组的经济性能，达到更好的经济和环境效益。

具体在使用时，通过数据质量监测与校正模块实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据，接着，智能预警与故障诊断单元利用机器学习和人工智能技术对机组运行数据进行实时监测和分析，识别可能存在的问题或故障，并提供预警和故障诊断功能，高效计算单元采用并行计算技术和优化的算法，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量，数据存储与分析单元将计算结果与历史数据进行比较和分析，提取运行趋势和性能指标，为运维决策和装置优化提供支持，最后，远程监控与控制模块通过云平台和物联网技术实现对火电厂机组运行装置的远程监控和控制，提高运行效率和响应能力。

整体而言，该机组运行装置通过多个模块的协同工作，实现了对机组运行状况的实时监测、预警诊断和远程控制，以提高火电厂机组的运行效率和可靠性。

其中，上述数据质量监测与校正模块在方案中发挥着重要的作用，它能够实时监测并校正数据采集模块所采集到的机组运行数据，包括温度、压力、流量、振动、效率以及告警和故障等信息。

温度数据方面，它涵盖了机组内部各个组件的温度，例如锅炉入口温度、排烟温度、冷却水温度等，通过实时监测温度数据，可以检测到温度异常或超过设定范围的情况，及时采取相应措施，保证机组的安全和稳定运行。

压力数据方面，它包括了机组内部各个组件的压力，比如锅炉压力、汽轮机排汽压力等，通过监测压力数据，可以及时察觉到压力异常情况，避免压力过高或过低对机组运行造成影响。

流量数据方面，它涉及液体或气体的流量数据，如主汽流量、给水流量、燃料流量等，通过监测流量数据，可以实时了解流量变化情况，有助于优化机组的操作和控制。

振动数据方面，它用于监测机组各个部件的振动情况，例如发电机振动、轴承振动等，通过监测振动数据，可以及时发现振动异常，进行相应的维护和修复，确保机组的可靠性和稳定性。

效率数据方面，它用于评估机组的运行效率，如燃煤消耗率、发电效率等，通过监测和分析效率数据，可以进行效率评估和改进，提高机组的能效和经济性能。

最后，告警和故障数据方面，它记录了机组的告警和故障信息，如传感器故障、设备故障等，通过及时采集和分析告警和故障数据，可以快速响应和处理潜在问题，避免机组故障对运行造成严重影响。

综上所述，数据质量监测与校正模块通过实时监测并校正机组运行数据，在温度、压力、流量、振动、效率以及告警和故障等方面提供了全面的数据支持，有助于保障机组的安全稳定运行和优化经济性能。

在一个优选的实施方式中，智能预警与故障诊断单元进一步包括机器学习模块、预警生成模块和故障诊断模块，用于实时监测、分析和诊断机组运行数据，提供预警信息并针对故障提供相应的处理建议。

首先，机器学习模块利用机组运行数据进行实时监测和分析，通过训练和学习历史数据，该模块能够识别可能存在的问题或故障的模式和特征，它可以检测到数据异常、趋势偏离或其他异常模式，并将这些异常模式与已知的故障模式进行比对。

其次，预警生成模块基于机器学习模型的输出生成预警信息，以提醒操作人员采取相应的措施，一旦机器学习模块检测到异常情况，预警生成模块会将有关问题或故障的信息转化为易于理解的警报或提示，向操作人员发送预警通知，这样，操作人员能够及时了解到潜在问题并采取适当的应对措施，以避免可能的事故或故障发生。

第三，故障诊断模块结合机组典型变工况试验数据和故障模型，对出现的故障进行分析和诊断，并提供相应的故障处理建议，该模块会对机组数据进行进一步验证和匹配，将检测到的故障情况与已知的故障模型进行比对，以确定故障的类型和影响，并生成相应的故障处理建议，这些建议可以指导操作人员进行故障排除和修复，以保持机组的正常运行。

综上所述，智能预警与故障诊断单元通过机器学习模块、预警生成模块和故障诊断模块，对机组运行数据进行实时监测、分析和诊断，能够及时发现潜在问题和故障，并生成相应的预警信息和故障处理建议，这样可以提高机组的可用性和安全性，降低故障的风险，为操作人员提供准确、实时的辅助决策支持。

在一个优选的实施方式中，其中，高效计算单元包括并行计算模块和优化算法和模型模块，用于高效处理大量数据、快速准确地计算基准工况系数和主汽流量，并提高计算精度和降低计算复杂度。

并行计算模块是高效计算单元的核心组成部分，它包括并行任务划分模块，数据交互和同步模块，结果整合和输出模块。

首先，并行任务划分模块将大量数据划分为多个子任务，每个子任务对应不同的机组进行计算，这种划分可以并行地进行计算，有效地提高计算效率，每个子任务可以独立进行计算，减少计算之间的依赖性和冗余计算。

其次，数据交互和同步模块为每个子任务分配可用的计算资源，如多个处理器核心或计算节点，通过合理配置计算资源，可以充分利用并行计算的优势，提高计算速度和效率，并通过设计适合并行计算的算法，例如并行矩阵计算、并行归约和任务并行等，这些算法可以使每个子任务能够独立进行计算，减少计算之间的冲突和干扰，提高计算效率和并行性。

数据交互和同步模块考虑子任务之间的数据交互和同步机制，确保并行计算的正确性和一致性，它处理子任务之间的数据传递和通信，确保计算所需的数据正确可靠地传递给各个子任务，并在需要时进行同步操作。

最后，结果整合和输出模块负责在并行计算完成后将各个子任务的计算结果进行整合，生成最终的机组当前工况的基准工况系数和主汽流量，通过整合计算结果，可以得到准确可靠的结果，并输出给后续的运行控制和决策。

在一个优选的实施方式中，其中，数据存储与分析单元进一步包括史数据存储模块，该模块每隔一段时间将机组运行数据存储到数据库中，例如，记录了过去一年内每小时的温度、压力、流量、振动等数据，以及设备的故障信息和维护记录。

数据比较与分析模块，当机组运行时，实时采集到的数据与历史数据进行比较和分析，例如，当前温度和压力是否处于正常范围，流量是否与历史数据存在异常差异，振动是否超过预设阈值，如果存在异常情况，该模块将生成预警信息并提醒操作人员进行相应的检修措施。

运行趋势分析模块，通过对历史数据的统计和分析，该模块可以识别机组的运行趋势和性能指标，例如，通过对燃煤消耗率和发电效率的分析，可以确定机组的能效水平，通过对故障频率的统计，可以预测未来可能出现的故障概率。

装置优化支持模块，该模块可以利用历史数据和实时数据提供性能改善建议和优化策略，例如，它可以根据历史数据分析出的性能瓶颈给出优化建议，如调整燃烧参数以提高效率，或者建议维护人员定期检查某些设备以预防潜在故障。

所以，数据存储与分析单元对火电厂机组的运行，它可以帮助监测异常情况、识别趋势变化、提供运维决策支持，并通过优化建议改善机组性能，这样的功能使得操作人员能够更及时和准确地了解机组状态，采取必要的措施来保证机组的高效运行和安全性。

此外，需要注意的是，本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现，这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件，专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的火电厂机组运行装置，可以通过其它的方式实现，例如，以上所描述的火电厂机组运行装置仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行，另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

而且作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上，可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

其中，集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤，其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等，计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种火电厂机组运行装置，其特征在于，包括：

数据质量监测与校正模块，用于实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据；

智能预警与故障诊断单元，通过机器学习和人工智能技术，对机组运行数据进行实时监测和分析，识别可能存在的问题或故障，并提供预警和故障诊断功能；

高效计算单元，采用并行计算技术和优化的算法，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量；

数据存储与分析单元，将计算结果与历史数据进行比较和分析，提取运行趋势和性能指标，为运维决策和装置优化提供支持；

远程监控与控制模块，通过云平台和物联网技术，实现对火电厂机组运行装置的远程监控和控制，以提高运行效率和响应能力。

2.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，数据质量监测与校正模块，用于实时监测并校正数据采集模块采集到的机组运行数据，包括温度、压力、振动、效率以及告警和故障等信息。

3.根据权利要求2所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

温度数据：包括机组内部各个组件的温度，如锅炉入口温度、排烟温度、冷却水温度等；

压力数据：包括机组内部各个组件的压力，如锅炉压力、汽轮机排汽压力等；

流量数据：包括液体或气体的流量数据，如主汽流量、给水流量、燃料流量等；

振动数据：用于监测机组各个部件的振动情况，如发电机振动、轴承振动等；

效率数据：用于评估机组运行效率的数据，如燃煤消耗率、发电效率等；

告警和故障数据：包括机组的告警和故障信息，如传感器故障、设备故障等。

4.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，智能预警与故障诊断单元进一步包括：

机器学习模块，用于对机组运行数据进行实时监测和分析，并识别可能存在的问题或故障；

预警生成模块，基于机器学习模型的输出，生成预警信息以提醒操作人员采取相应措施；

故障诊断模块，结合机组典型变工况试验数据和故障模型，分析和诊断出现的故障，并提供相应的故障处理建议。

5.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，高效计算单元包括：

并行计算模块，用于高效地处理大量数据，快速准确地计算各机组当前工况的基准工况系数和主汽流量；以及

优化算法和模型模块，使用弗留格尔公式结合典型试验数据，提高计算精度并降低计算复杂度。

6.根据权利要求5所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，并行计算模块进一步包括：

并行任务划分模块，将大量数据划分为多个子任务，每个子任务针对不同的机组进行计算,将每个计算节点独立计算自己的子任务，并将计算结果返回给主节点；

数据交互和同步模块，考虑子任务之间的数据交互和同步机制，确保并行计算的正确性和一致性；

结果整合和输出模块，在并行计算完成后，将各个子任务的计算结果进行整合，生成最终的机组当前工况的基准工况系数和主汽流量。

7.根据权利要求6所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，数据交互和同步模块，可利用并行算法和优化方法，如并行矩阵计算、并行归约和任务并行等，实现子任务之间的数据交互和同步。

8.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行装置，其特征在于，

其中，数据存储与分析单元进一步包括：

历史数据存储模块，用于存储机组运行数据的历史记录，包括运行参数、故障信息和维护记录等；

数据比较与分析模块，将实时计算结果与历史数据进行比较和分析，检测潜在问题和趋势变化；

运行趋势分析模块，通过对历史数据进行统计和分析，提取机组的运行趋势和性能指标，如设备效率、故障频率等；

装置优化支持模块，为运维决策和装置优化提供支持，例如提供性能改善建议和优化策略。