浅谈基于大数据的发电厂

浅谈基于大数据的发电厂节能指标管理

文章出处:网络整理作者:李立
摘要:本文主要利用MINITAB高级统计分析工具,侦测发电厂指标控制水平,并从过程管理出发,优化运行人员操作水平,从而提高指标管理水平,软化水,达到节能降耗的目的。

关键词:过程管理 节能降耗 MINITAB

随着煤炭能源的日趋紧张,电价的下调,经营形势的艰难,所有发电厂都在努力挖掘内潜,从运行优化上节能降耗,从管理上节能降耗。

那么随着大数据时代的到来,以及数据统计分析工具的逐渐普及应用,有没有更好的方法指导运行操作呢?本文就华润首阳山采用大量历史数据及高级统计分析工具MINITAB对600MW超临界机组各个系统进行分析和优化,为相关企业节能减排提供参考。

一、发电厂大数据

大数据(bigdata,megadata),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托˙迈尔-舍恩伯格及肯尼斯˙库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

发电厂运行参数涉及温度、流量、压力、水位……,就华润首阳山2×630MW机组,就有不少于3万的测点,涉及重要性能的参数不少于1000个,且所有参数均是连续型数据,假设:1000个数据,反渗透,每分钟取1个样,1小时数据为60000个,1天数据为1440000个,如此大的数据,且随着负荷、煤种、环境温度等等的不同,数据随时都在变化,那么将数据进行统计分析,将必然会发现其中的规律,从而指导运行操作,实现节能降耗。

二、发电厂指标及指标管理

供电煤耗是火电厂运行经济性能的总指标,反渗透,是发电厂各方面工作水平的反映。其指标体系可分为五级:

一级指标:供电煤耗率,或者称火电发电厂供电效率、净效率;

二级指标:供电量、发电煤耗率、燃料管理;

三级指标:发电量、厂用电量、锅炉效率、汽机效率、管道效率、燃料质量、燃料数量;

四级指标:影响三级指标的直接指标,如:影响发电量及机组负荷率的指标;辅机单耗、辅机用电率指标;锅炉、汽机、管道及系统经济性指标;燃料质量、数量的经济性指标;

五级指标:锅炉、汽轮机设备及系统的技术经济性指标中的综合指标。

发电厂值际指标竞赛就是针对上述各级指标而进行的。跟大多数发电厂一样,华润首阳山也一直实行值际竞赛管理,从2007年开始,经过几年的探索和试验,基本形成了固定模式,值际小指标竞赛从本质上为“目标管理”,即:公司下达总目标,分解为分目标,运行人员通过各种控制手段,在安全、环保的基础上,保证小指标合格。

目标管理是上世纪60年代的管理科学,随着管理科学的发展,现代组织管理提出来最基本的概念之一:过程管理,在ISO9000:2000中,将过程定义为:“一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。”

那么现有运行控制水平如何,又如何将大量实际数据(输入)转化为有价值的输出呢?

西安迪奥环保科技有限公司

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