[发明专利]一种基于大数据分析的火电机组间冷塔防冻预警方法

说明书

本发明涉及火电机组技术领域，且公开了基于大数据的机组间冷塔防冻预警方法，包括基于工业大数据分析平台的扇区防冻预警方法。基于工业大数据分析平台的扇区防冻预警方法包含如下步骤：历史数据采集与存储；特征参数处理；样本数据筛选；扇区壁温极小值预测；扇区出水温度预测；扇区防冻预警实时计算。基于大数据的机组间冷塔防冻预警方法，具备对间冷塔扇区结冻风险的实时预警与提示等优点，解决了防冻监测的不及时性、有效性差和智能性较低的问题。

技术领域

本发明涉及火电机组技术领域，具体为基于大数据的机组间冷塔防冻预 警方法。

背景技术

北方的电厂因面临缺水问题，汽轮机冷端一般采用空冷系统，空冷系统 在冬季环境温度过低时，都面临着散热面结冻的风险，空冷系统可分为直接 空冷系统和间接空冷系统，间接空冷系统散热面结冻不仅严重威胁电厂的安 全稳定生产，而且散热面的更换和检修工作还会给电厂带来严重的经济损失， 因此，加强火电厂间冷系统的冬季防冻监测与预警尤为重要。

为了解决冬季工况下的散热面结冻问题，目前广泛存在的解决方法包括： 通过物理的方法改善冷却管速内部流动状态和外部换热环境，如安装间接空 冷系统滑动式防冻布帘等，但缺点是需要根据外界环境的变化进行频繁的操 作调整，且部分物理改造方式工程量大；也有部分电厂通过监测间冷塔扇区 出水温度是否达到经验限值或者人工测量间冷塔扇区壁温进行防冻监测，但 存在扇区出水温度反应迟缓、扇区壁温测量布点不充分、人工测量工作量大 等问题。

随着厂级监控信息系统(SIS)在电厂的普及应用，电厂控制系统数据可 以存储在SIS实时数据库系统种长达3-5年，火电机组运行过程中产生的数 据量巨大，而这些数据缺乏深度挖掘和利用，当前大数据技术发展日趋成熟， 其强大的数据分析处理能力正在被越来越多的行业认可与应用，基于火电大 数据分析技术解决间冷系统冬季工况下扇区防冻监测问题无疑是一种新思路 和新方法，因此，亟需一种基于大数据的机组间冷塔防冻预警方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据的机组间冷塔防冻预警 方法，具备对间冷塔扇区结冻风险的实时预警与提示等优点，解决了防冻监 测的不及时性、有效性差和智能性较低的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据的机组间冷塔 防冻预警方法，包括基于工业大数据分析平台的扇区防冻预警方法，基于工 业大数据分析平台的扇区防冻预警方法的步骤如下：

1)历史数据采集与存储；

2)特征参数处理；

3)样本数据筛选；

4)扇区壁温极小值预测；

5)扇区出水温度预测；

6)扇区防冻预警实时计算。

优选的，步骤1)基于数据采集程序包从电厂SIS实时数据库采集间冷塔 运行相关参数在近一年的冬季工况历史数据，冬季工况的采集时间段根据当 底气候的自然月进行设定，采集间隔设置为1-5分钟，间冷塔运行相关参数 包括：机组负荷、循环水泵电流、环境温度、风速、风向、各扇形段百叶窗 开度等，历史数据采集样本量规模可自行设置，保证所有采集参数采集的同 时性和连续性，基于大数据平台的“数据源”组件进行历史数据读取，基于 “多源合并”组件将历史数据进行合并，且以parquet格式存储在大数据平 台。

优选的，步骤2)包括：

a)间冷塔各扇区额壁温极小值计算：利用“列间统计”组件实现对各 扇区的多个壁温测点数据的最小值计算，输出各扇区壁温极小值的参数列。

b)间冷塔各扇区循环水温降计算：利用“列间统计”组件实现对各扇 区循环水温降计算，输出各扇区循环水温降的参数列。