火力发电机组节能指标统计方法研究.pdf

内蒙古电力技术2023年第4 1 卷第4 期INNERMONGOLIA ELECTRICPOWER引用格式：付旭晨，于英利，王磊，等.火力发电机组节能指标统计方法研究 J.内蒙古电力技术，2 0 2 3，4 1（4)：8 7-9 3.FU Xuchen,YU Yingli,WANG Lei,et al.Research on Statistical Method for Energy Saving Index in Thermal Power PlantJJ.Inner Mongolia Electric Power,2023,41(4):87-93.87火力发电机组节能指标统计方法研究付旭晨 2,于英利,王磊，韩义，韩元（1.内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，呼和浩特0 1 0 0 2 0；2.能源热转换及其过程测控教育部重点实验室（东南大学），南京2 1 0 0 9 6)摘要：针对目前火力发电机组节能指标统计方法不统一、不准确及统计过程中异常数据处理不规范等问题，应用数理统计先进方法对大量性能参数进行异常值剔除与重构，同时规范了节能指标的统计方法，分别为积分法、直接算数平均法、加权平均法、几何平均法。在此基础上根据不同统计时间节点的选取，得出了适用于不同时间段的节能评价的5 个指标，即时均统计数、日均统计数、月均统计数、季均统计数、年均统计数。最后通过算例，将推荐的统计方法与常规统计方法进行对比验证，结果说明，推荐的统计方法更为合理有效。关键词：火力发电机组；节能指标；异常值；统计方法；权重文献标志码：A中图分类号：TM621文章编号：1 0 0 8-6 2 1 8(2 0 2 3)0 4-0 0 8 7-0 7doi:10.19929/ki.nmgdljs.2023.0060Research on Statistical Method for Energy Saving Index in Thermal Power PlantFU Xuchen2,YU Yingli,WANG Lei,HAN Yi,HAN Yuan(1.Inner Mongolia Power(Group)Co.Ltd.,Inner Mongolia Power Research Institute Branch,Hohhot 010020,China;2.Key Laboratory of Energy Thermal Conversion and Control,Ministry of Education(Southeast University),Nanjing 210096,China)Abstract:At present,there is no standard statistical method for energy saving index of thermal power generating units.Onthe one hand,the statistical methods of energy saving indicators are not unified and accurate.On the other hand,abnormaldata processing is not standardized in the statistical process.In this paper,outliers are removed and reconstructed for alarge number of performance parameters by applying advanced methods of mathematical statistics.At the same time,statistical methods of energy-saving indicators are standardized,including integral method,direct arithmetic average method,weighted average method,and geometric average method.On this basis,five energy-saving evaluation indicators suitable fordifferent time periods are obtained according to the selection of different statistical time nodes,namely,hourly averagecount,daily average count,monthly average count,quarterly average count and annual average count.Finally,throughnumerical examples,the recommended statistical method is compared and validated with conventional statistical methods,and the results show that the recommended statistical method is more reasonable and effective.Key words:thermal power generating unit;energy efficiency index;outliers;statistical method;weight0引言在“碳达峰”“碳中和”背景下，火力发电厂作为基金项目】内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司自筹项目“电力行业标准火力发电机组节能指标统计导则编制(2 0 2 3-ZC-01)高耗能行业，对于提高能源资源利用效率、实现绿色升级的需求愈发紧迫，节能指标作为表征机组及各部件节能水平的重要参数，对其进行规范统计、88明确统计方法势在必行1-2 。目前，国内外对火力发电机组经济技术指标制定了较多标准，德国标准化学会就数据统计分析方面制定了DIN53804系列标准；国内以中国国家标准化管理委员会为技术归口单位，制定了一系列数据的统计处理和解释标准3。另外，行业内也在技术经济指标计算、节能技术监督、节能指标分析方面制定了相应的标准。DL/T9042015火力发电厂技术经济指标计算方法涉及火力发电厂发电生产全过程中技术经济指标的计算，对非直接测量指标的具体计算方法进行了规范5 ;DL/T2172一2 0 2 0火力发电厂节能指标分析体系涉及火力发电厂的节能指标体系构建，通过指标之间的主要影响，将节能指标进行了分解，分为总体指标、一级指标、二级指标、三级指标、四级指标、五级指标;DL/T1052一2 0 1 6 电力节能技术监督导则涉及火力发电设施开展节能监督过程中如何运用节能指标来开展监督工作,对节能技术监督评价和考核过程进行了规范。但各类标准中缺少对火力发电厂发电生产全过程中节能指标的规范统计方法。规范的统计方法需要对运行过程中的大量数据根据统计时间进行准确、规范统计，对该时间段的机组节能水平进行明确表征，不仅有助于对标活动的规范性开展，同时也对电力企业节能减排起到推动作用。1统计前数据处理火电机组的原始数据通过对测点、试验、仪表等方式进行采集，但采集的大量原始数据中，只有稳态工况下的数据才能真实客观地反映系统的运行情况及其经济环保性能8。统计过程中应先识别数据的异常点，进行剔除后得到稳态数据，再进行稳态数据的权重分析，最终得到所需时间段的统计数据，具体统计流程可见图1。对于发电厂的大量数据，首先需提取其有效信息，删除异常信息1 9-1 4 。在连续过程数据的异常点检测中，若一系列数据无限连续逼近，即可得到过程变量与时间相关t的近似函数f(t)，当f(t)在初始时刻to上的一阶导数值小于某一具体阈值T,时,则处于稳态，见公式（1）：()-f(to)2%Fp/min时，推荐阈值T,为f(t)变化总量程的5 0%。推荐阈值可涵盖实时数据的波动范围。总量程针对每个测点数据不同而分别考虑。由于采用统一的推荐标准，给出的阈值范围可涵盖所有节能指标数据,因此未对单一指标进行具体分析。异常值剔除后，需要对该时刻的节能指标采用插值法重构1 5-1 9 ,具体重构方法见公式(2)：Y=Y+XY-Yo(X-X。),X,-X式中:X一0 时刻;Xi一1 时刻;Y一0 时刻的节能指标值；Y一1 时刻的节能指标值；X一异常数据对应的时刻；Y一重构后的节能指标值。2统计方法2.1方法1：积分法需要将统计期内的数据进行累加的节能指标，其统计方法宜采用积分法。对to至t时刻区间内的节能指标,计算公式如式(3)：f(a)=JF(x)dt。2.2方法2：直接算术平均法不受其他节能指标影响或影响较小的节能指标,其统计方法宜采用直接算术平均法。对于时间2023年第4 1 卷第4 期原始数据数据漂移数据重构坏点数据有效数据异常值剔除是统计方法选择识别权值统计方法不涉及权值(2)(3)2023年第4 1 卷第4 期是连续型的时点数列,其直接算术平均法的计算公式如式(4):(4)n式中：一该组数据的算术平均值；;一统计指标对应统计期内的每一个数据；n一该组数据的个数。2.3方法3:加权算术平均法受其他指标影响且需要进行加权计算的节能指标,宜采用加权算术平均法。节能指标的原始数据对应连续型的时点数列有x1,x2，x n,所对应的权值分别是w1,w2，,wn,n为该组数据的个数,其加权算术平均法的计算公式如式(5)：_x,w,+x2w2+.+x,w,对节能指标有重大关联影响的变量即可认定为权重值，例如负荷率、蒸发量比率、给煤量等。涉及比率的权值，表征采集时间对应值与额定值的比率，例如负荷率为当前运行负荷与额定负荷的比值，蒸发量比率为当前运行蒸发量与额定蒸发量的比值。2.4方法4:几何平均法在涉及流量、密度等重大关联影响的节能指标统计分析中，将节能指标各数值的连乘积开项数次方根，表征几何平均值，采用几何平均法。不涉及权值影响的节能指标采用简单几何平均法，涉及权值影响的节能指标则采用加权几何平均法。两种几何平均法的计算公式如下。（1）简单几何平均法：x=xx2x3%,=（2）加权几何平均法：_Z/x=式中fi,ffsfx1,x2,x3,x的权重。3节能指标权重识别与统计方法选取根据火力发电机组设备的位置划分，其节能指标可分为综合节能指标、锅炉节能指标、汽轮机节能指标、环境化学节能指标、节电指标、节水指标等。对于直接测量的节能指标，选取积分法或直接算术平均法进行统计；对于直接读取的仪表值及折算值，选取简单几何平均法进行统计；对于二次计付旭晨，等：火力发电机组节能指标统计方法研究算数据，则选取加权几何平均法进行统计，涉及的权值选取如表1 所示 2 0-2 5 。4统计时段划分标准将节能指标的统计时段进行规范，可提高在对标活动及节能工作中对比分析各节能指标的精准性,反映的节能问题也更具代表性。对于统计结果的处理，根据时间区间选取范围的不同，可划分为为时均统计、日均统计、月均统计、季均统计及年均统计。根据电力节能技术工作的需要，有些节能指标来源于实时数据，但有些节能指标为二次计算数据，受限于不能实时统计，因此不能统计为时均数(5)据。例如煤质，通常电厂每天化验一次，故受煤质影响的节能指标的统计频次最多为每日一次。时均统计时，时均统计数以小时为时间节点，从每0 0:0 0 时算起截至0 1:0 0 结束。日均统计时，日均统计数.以天为时间节点，从每日0 0:0 0算起截至2 4:0 0 结束。月均统计时，月均统计数m以月度为时间节点，从每月第1 日算起截至每月最后1 日结束。季均统计时，季均统计数。以季度为时间节点，从1 月份开始，每3 个月为1 个季度。年均统计时，年均统计数，以年度为时间节点，从1月份开始算起截至1 2 月份结束。5算例验证对于规范后的统计方法自身的合理性与精确JII(6)ZII89性，通过算例进行验证。5.1#指标及方法选取选取包头某电厂的锅炉热效率指标为分析对(7)象。锅炉热效率作为非测量源数据，即二次计算数据，采用方法3 即加权算术平均法进行统计。锅炉热效率的计算有两种方法，即输入-输出热量法和热损失法，分别称为正平衡法和反平衡法。在对电厂进行周期性统计时，一般采用正平衡法，故算例中锅炉热效率的计算也采用正平衡法，如公式(8)所示：m.=Qout100%，式中：m一锅炉热效率,%；Q一输人系统边界的热量总和,kJ/kg，包括输入系统的燃料燃烧释放的热量、燃料的物理显(8)90指标节能指标名称类别发电量全厂和机组发电煤耗供电煤耗综合节能指标供热煤耗热电比全厂补水率综合厂用电率生产厂用电率发电水耗锅炉热效率锅炉给煤量入炉煤煤质锅炉蒸发量锅炉主蒸汽压力锅炉主蒸汽温度锅炉再热蒸汽流量锅炉再热蒸汽压力锅炉再热蒸汽温度锅炉排烟温度锅炉氧量锅炉一、二次风流量减温水流量锅炉节能指标空预器漏风率排烟热损失气体固体未完全燃烧损散热损失灰渣热物理损失灰渣可燃物质量分数石子煤量石子煤热值CFB床温CFB床压CFB返料温度空气预热器出口烟气SO,质量浓度空气预热器出口烟气NO质量浓度空气预热器出口烟气CO质量浓度空气预热器出口烟尘质量浓度内蒙古电力技术表1 节能指标统计方法Tab.1 Statistical method of energy saving index是否测量统计源数据方法否方法1方法3负荷率的倒数方法3负荷率的倒数方法3热荷率的倒数否方法3否方法2方法2方法2否方法2否方法3蒸发量比率方法1，是方法3方法3方法1,是方法2是方法3是方法2蒸发量比率否方法2杏方法3是方法2蒸发量比率否方法3是方法2蒸发量比率是环境节能与节水指标方法2否方法3否方法3蒸发量比率否方法3蒸发量比率否方法3蒸发量比率否方法3蒸发量比率否方法3蒸发量比率否方法3蒸发量比率方法2，是方法3香方法3是方法2是方法2是方法2方法2，否方法3方法2，否方法3方法2，否方法3方法2，否方法32023年第4 1 卷第4 期指标是否测量统计权值节能指标名称类别热耗率汽耗率汽轮机热效率汽轮机缸效率热负荷率汽轮机主蒸汽流量汽轮机主蒸汽压力汽轮机主蒸汽温度汽轮机节能指标汽轮机再热蒸汽流量汽轮机再热蒸汽压力汽轮机再热蒸汽温度给水流量负荷率给水温度给煤量排汽温度背压加热器端差凝结水流量凝汽器真空凝结水过冷度烟气SO,排放质量浓度烟气NO.排放质量浓度烟尘排放质量浓度汞及其他化合物排放质量浓度氨逃逸浓度脱硫效率废水排放量化学自用水率汽水损失率风机耗电率给煤量水泵耗电率除尘器耗电率负荷率节电指标石子煤量烟气流速烟气流速烟气流速烟气流速权值源数据方法否方法3否方法3否方法3方法3方法1,是方法2否方法3是方法2否方法2否方法3是方法2是方法2是方法2是方法2是方法3否方法2方法2方法2否方法2否方法2否方法2否方法2否方法2否方法2否方法2否方法2否方法2方法3否方法3方法3否方法3脱硫系统耗电率否方法3输煤系统耗电率方法3除灰系统耗电率否方法3电动机综合效率方法2非生产耗电量否方法1负荷率的倒数负荷率的倒数负荷率负荷率蒸发量比率蒸发量比率负荷率蒸发量比率风量水量负荷率负荷率负荷率负荷率2023年第4 1 卷第4 期热、进入系统边界的空气带入的热量；Qou.一输出系统边界的有效热量,kJ/kg，包括过热蒸汽带走的热量、再热蒸汽带走的热量、排污水带走的热量。对于节能指标统计结果的准确性则采用统计期间的锅炉热效率试验数据进行验证，热效率试验计算则采用反平衡法。5.2统计过程统计数据采用时均统计，且为连续1 h的运行数据，源数据每隔3 0 s采样,表2 中列出的1 3 组数据为每隔5 min的采样数据。数据统计过程中,对于每个采样时刻的数据分别采用直接算术平均法和加权算术平均法进行计算。在统计时均数据时,采用直接算术平均法是将每一时刻的锅炉热效率进行简单的算术平均计算；而采用加权算术平均法充分考虑了机组负荷波动的影响，是将每一时刻的锅炉热效率以负荷作为权重进行计算。5.3丝结果分析将包头某电厂某时间段内的锅炉热效率试验值与统计值作比较,验证统计方法对节能指标的适用性和匹配度。表3 为该时段的煤质性能参数，锅炉热效率试验进行时间为1 h,与时均统计计算时间相一致,试验结果见表4。将使用不同统计方法得到的统计结果（见表5）与表4 试验结果进行比对，可以看出，机组在有负荷数据编号负荷率/%煤量/h量/kJkg127.50230.32331.13435.05537.19638.75747.53850.11950.231051.431153.811252.651370.91付旭晨，等：火力发电机组节能指标统计方法研究变化或机组参与调峰的情况下，各性能参数波动幅度较大，利用简单的直接算术平均法进行统计较利用负荷加权算术平均法统计的偏差大，锅炉热效率偏差约为0.3%。说明对于锅炉热效率的统计，加权平均法更为合理有效 6-2 。此算例只说明了其中1 个节能指标锅炉热效率统计方法的选取，其他各类节能指标可参考表1 但不限于表1 所列,对于节能指标权值的识别也可参考表1 执行。6结束语本文在综合考虑统计方法与处理异常数据方式的基础上，分别针对不同时间段对节能评价的5个指标，即时均统计数、日均统计数、月均统计数、季均统计数、年均统计数进行了规范。并以包头某电厂的锅炉热效率指标为例进行分析，充分说明了该统计方法的合理性和可操作性。该统计方法适用于单机容量为5 0 1 0 0 0 MW的火力发电厂燃煤发电机组节能指标的统计计算,其他型式和容量等级的机组可参照执行。火力发电机组节能指标的统计方法研究可以规范节能指标的统计过程与方法，有效推动节能指标管理体系的进一步完善，不仅有助于节能指标评价的规范性开展，同时也为节能经济性分析与评价、能耗诊断工作的开展起到推动作用。表2 算例统计结果Tab.2 Statistical results of examples干空气携带热输人热量/过热蒸汽携带再热蒸汽携带排污携带热量/输出热量/锅炉热效kJkg热量/kJkgl95.89821.9570.85841.1571.29955.9376.43959.8185.48870.5495.27855.2494.11807.53106.34911.34105.35819.62110.98828.4297.23906.03113.56906.28123.90870.0091热量/kJkgkJkg16102.8012150.2416122.0012.342.4016 236.7812.488.4516 240.6612.800.9616151.3912640.6916 136.0912619.7816088.3812.702.3216192.1912.574.7216100.4712.876.5316109.2713 017.2416186.8812743.7516 187.1313004.5616150.8512.728.60kJkgr2150.2328.212.073.4786.282146.7230.462 103.1190.922.290.4085.482337.4885.082.206.3027.992.414.4083.362115.5989.401988.0186.962178.5385.942.014.6286.742.338.0632.49率/%14328.6888.9814.502.1589.9514 665.6290.3214995.0092.3315 016.5792.9715 042.3593.2214.936.6192.8415.072.4893.0815081.5293.6715 092.2193.6915008.2292.7215.105.9293.3215 099.1593.4992Tab.3 Coal quality parameters under operating conditions元素分析工业分析表4 锅炉热效率试验性能参数Tab.4Performance parameters of boilerthermal efficiency test序号参数一飞灰中碳质量分数2大渣中碳质量分数3排烟热损失4可燃气体未燃烧热损失5未燃尽碳热损失6散热损失7灰渣物理热损失8总热损失9锅炉热效率表5 丝统计方法精确度对比Tab.5 Comparison of accuracy of statistical methods统计方法算术平均法加权平均法参考文献：1蒋明昌.火电厂能耗指标分析手册 M.北京：中国电力出版社，2010.12.2赵爽,阮俊枭,支刚，等.考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析.内蒙古电力技术，2 0 2 2,4 0(5)：3 9-4 5.ZHAO Shuang,RUAN Junxiao,ZHI Gang,et al.Analysis ofPower Consumption Behavior of Users Considering Peak LoadCharacteristic IndicatorsJ.Inner Mongolia Electric Power,2022,40(5):39-45.3统计方法应用标准化技术委员会.数据的统计处理和解释中位数的估计：CB/T175601998S.北京：中国标准出版社，1 9 9 8.4】电力行业电站锅炉标准技术委员会.火力发电厂锅炉技术监督规程：DL/T20522019S.北京：中国电力出版社，2 0 1 9.5】电力行业节能标准化技术委员会.火力发电厂技术经济指标计内蒙古电力技术表3 运行工况下煤质参数算方法：DL/T9042015S.北京：中国电力出版社，2 0 1 5.6】电力行业电站汽轮机标准化技术委员会.火力发电厂节能指标煤种参数数值收到基碳%41.56收到基氢/%2.43收到基氧/%9.53收到基氮/%0.47收到基硫/%0.57收到基灰分/%26.74收到基水分/%18.7收到基高位发热量/kJkg16249收到基低位发热量/kJkg15230%试验数据0.092.126.310.000.170.580.317.3693.11锅炉热效率与试验值偏差92.350.7692.650.462023年第4 1 卷第4 期分析体系：DL/T21722020S.北京：中国电力出版社，2 0 2 0.7】电力行业节能标准化技术委员会.电力节能技术监督导则:DL/T10522016S.北京：中国电力出版社,2 0 1 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