基于IMMS的SIS輸出數據的準確度

為了充分發(fā)揮基于一體化模型開發(fā)平臺(IMMS)的火力發(fā)電廠廠級監(jiān)控信息系統(tǒng) (SIS)上層應用功能，不僅要完成機組參數變量的計算，還需分析影響參數變量精度的因素。SIS輸出數據精度受制于DCS 數據源的測量和過程算法模型的計算，按照模型計算原理，綜合考慮數據測量、引用頻率等多種因素，對常規(guī)火電機組指標值的精度進行了等級劃分。

一、SIS開發(fā)原理

如圖1所示，基于IMMS的SIS開發(fā)采用模塊化方式，以數據庫為核心，由模型開發(fā)平臺、用戶端等組成。各機組運行數據通過網絡通訊軟件輸入數據庫，借助IMMS，按照系統(tǒng)先分解后集成的方法，依據基本的能量和質量守恒定律實現在線模塊化的模型開發(fā)、調試、運行。過程模型以算法庫為基礎，調用算法庫中的算法模塊，按照系統(tǒng)的數據關聯關系，通過各模塊輸入、輸出變量的連接實現數據的傳遞。通過通訊軟件從數據庫中讀取模型計算所需數據，計算結果又由通訊軟件存入數據庫。功能模型需要的部分設備、燃料等基礎數據信息，可由用戶端錄入數據庫。

SIS功能模型計算所需的過程參數主要來自DCS, DCS數據的精度將直接影響模型的計算結果。

二、數據源精度

發(fā)電機組系統(tǒng)結構龐大，運行中其熱力系統(tǒng)溫度、壓力、流量等部分測量參數波動較大。如果采集數據達不到SIS的精度要求，其性能計算、機組負荷優(yōu)化、設備狀態(tài)監(jiān)視等功能就不能達到預期效果。

對采集數據的精度，硬件上需要提高測量技術，而測量技術的提高在一定程度上受限于測點的特性;軟件上需對采集數據進行篩選，即首先對顯著誤差進行檢測和識別，其次對過程測量數據在冗余檢驗、剔除隨機誤差的基礎上對重要參數進行關聯檢驗以及采用各種有效的數據校正預處理方法等。

發(fā)電機組測量參數主要有溫度、壓力、給水流量、蒸汽流量、送風量和電信號等幾類。其中溫度、壓力的測量準確度較高，但作為重要運行參數的給水流量、蒸汽流量及送風量的測量精度有待進一步提高。

三、數學模型選取

SIS上層功能的實現除依賴于高精度的原始數據庫外，還需要過程數學模型的支持。為了使整體建模和求解不至于太復雜，具有一定的可行性，通常對機組熱力系統(tǒng)進行簡化分析。如：為了能夠有效分析鍋爐動態(tài)特性，將蒸發(fā)系統(tǒng)、除氧器和表面式加熱器中的溫度、壓力等作為集中參數處理，忽略參數與空間的變化關系;為了方便計算燃氣輪機輸出功率模型，忽略金屬管道的蓄熱和蓄質;余熱鍋爐系統(tǒng)為非線性，但在動態(tài)研究中常采用某穩(wěn)定狀態(tài)下的小偏差線性化方法。

四、輸出結果精度分類

大致可將輸出數據分為基本測量參數、性能指標值和耗差分析值3類?；緶y量參數可通過精密的測量設備直接獲得，精度直接受制于測點布置、測量方法和測量技術;性能指標值通過軟測量獲得，為中間過程量，一次計算即可形成;耗差分析值基于原有的性能指標值，考慮機組的工況變化，經多次計算求得。

影響數據精度的根本要素是基本參數的測量技術。因此，首先根據不同測點的特性，對主要一類參數進行簡單的精度等級劃分(表1) ，然后根據指標算法模型，對測得的一類參數進行精度分析。與電信號相關的精度最高，涉及溫度、壓力及成分分析變量的精度次之，與工質流量相關的精度最低(表2、表3)。耗差分析主要有熱偏差法、常規(guī)熱力學分析和等效燴降法。鍋爐側主要運行參數(排煙溫度、排煙含氧量、飛灰含碳量等)變化對煤耗的影響采用熱偏差法進行分析;對于初參數包括主蒸汽溫度和壓力、過熱蒸汽溫度等的變化主要歸結為汽輪機缸效率變化對煤耗的影響，采用常規(guī)熱力學法進行分析;非汽輪機側參數(過熱器、再熱器減溫水流量、加熱器的端差、軸封漏汽等)變化對煤耗的影響采用等效恰降法進行分析。應用常規(guī)熱力學法分析主蒸汽溫度和壓力變化引起的耗差時，忽略了汽輪機中、低壓缸做功的變化，只考慮對高壓缸理想比燴降的影響，準確度較低。

另外，不同參數在機組運行優(yōu)化中因重要性不同，精度要求也不一致，應根據實際情況合理分配資源，有針對性地增加或校核相關測點。

五、結論

(1) SIS功能模型的計算精度主要受DCS采集數據和算法模型的影響。為提高輸出數據精度，需要合理的冗余測點布置、精密的測量技術和實時數據預處理等。

(2) 影響數據精度的根本因素是測量技術。對不同類型數據源的精確度進行分類，按照數據的獲得方式和引用頻率，對機組的主要性能和耗差的可信度進行等級劃分。

(3) 機組運行工況不同，其參數的精度分類也不同，因此仍需分析測量特性和算法原理，進一步探討SIS輸出數據的精度。