大數據技術在凝結水變頻節能優化中的應用

李恩鵬

【摘 要】隨著國家節能減排政策的逐步推進，深圳能源集團作為全國低碳清潔電力供應商的領跑者，一直努力深入挖掘節能降耗項目。深能合和電力〈河源〉有限公司在2012年進行了兩臺機組的凝結水泵變頻改造，改造至今系統運行穩定，凝結水母管壓力由4.2MPa降低到2.4MPa以下，凝泵電流在不同負荷段最大減少100A，節能效果極其顯著，一年內收回投資成本，降低廠用電耗0.2%。

【關鍵詞】大數據；電廠；節能優化

1 凝結水系統存在的問題及優化方案

存在的問題：

（1）低負荷時，除氧器主給水調節閥開度偏小，節流損失偏大；

（2）高負荷段升負荷過程中，除氧器主給水調節閥有全開的可能，影響除氧器水位控制。

2 凝結水變頻控制節能優化統計專用軟件的開發

為了能更好的統計過程數據，提供調試指導，控制調試風險，評估成果，應用大數據技術開發了一個河源電廠凝結水變頻控制節能優化統計專用軟件。數據來源于電廠歷史數據，采集頻率為每分鐘一個數據，將2015.10.7到2015.11.23之間數十萬條數據歷史數據導入SQL SERVER數據庫中。

使用Visual Studio C#編寫軟件，對數據進行統計計算。實現的功能：

有效利用電廠大數據，精細、準確對多個負荷段數十萬條數據統計分析，真實反映系統性能指標，減少人工統計誤差，提高了效率；

全面統計數據對逐步遞進式的調試提供數據支撐，降低調試過程的安全風險，為試驗再次進行提供數據支持；

自評估功能：直接計算出設定時間內，不同負荷段下節能效果、節省電量、減少廠用電率、總收益等。以下為部分代碼：

float[] fuhe = newfloat[] { 245， 255， 265， 275， 285， 295， 305， 315， 325， 335， 345， 355， 365， 375， 385， 395， 405， 415， 425， 435， 445， 455， 465， 475， 485， 495， 505， 515， 525， 535， 545， 555， 565， 575， 585， 595， 605 }；

for （int i = 0； i < 36； i++）

{ahe = 0；bhe = 0；che = 0；

DataSet ds；

SqlDataAdapter sda = newSqlDataAdapter（）；

SqlCommand cmd = newSqlCommand（"select*from [NJSBP20151120-2] where 時間 between '" + dateTimePicker1.Value.ToString（） + "' and '" + dateTimePicker2.Value.ToString（） + "' and 負荷 between '" + fuhe[i] + "' and '" + fuhe[i + 1] + "'order by 時間"， conn）；

Console.WriteLine（cmd.CommandText）；

sda.SelectCommand = cmd；

ds = newDataSet（）；

sda.Fill（ds， "cs"）；

if （ds.Tables[0].Rows.Count > 1）

{

foreach （DataRow col in ds.Tables[0].Rows）

{

ahe=ahe+（decimal）System.Convert.ToDouble（col[3].ToString（））；

bhe=bhe+（decimal）System.Convert.ToDouble（col[2].ToString（））；

che=che+（decimal）System.Convert.ToDouble（col[5].ToString（））；

if （（decimal）System.Convert.ToDouble（col[2].ToString（）） > d[i]）

{

d[i]=（decimal）System.Convert.ToDouble（col[2].ToString（））；

}

if （（decimal）System.Convert.ToDouble（col[4].ToString（）） > f[i]）

{

f[i]=（decimal）System.Convert.ToDouble（col[4].ToString（））；

}

t[i] = t[i] + 1； }

a[i] = 1000*ahe / （1000*ds.Tables[0].Rows.Count+1）；b[i]=1000*bhe/（1000*ds.Tables[0].Rows.Count+1）；c[i]=1000*che/（1000*ds.Tables[0].Rows.Count+1）；

}

3 總結

在凝結水變頻邏輯優化過程中，調試參數采用逐步遞進的方法，編寫軟件輔助統計分析數據，很好控制了風險，指導調試進行，并對修改效果進行自動評估。取得了階段成果，三次修改參數后，在0MW-500MW區間內共降低凝結水母管壓力0.15MPa，最低至1.65MPa，凝結水母管壓力由原來的最低1.8MPa降低至最低至1.65MPa。最后一次參數后一周內數據統計：300MW負荷段運行40個小時，比未修改參數前，除氧器主給水調節閥開度平均值增大1.5%，凝泵電流平均值減少9.39A，減少廠用電0.03%，450MW負荷段運行17小時，比未修改參數前，除氧器主給水調節閥開度增大4.4%，凝泵電流平均值減少7.77A，減少廠用電0.02%，節能效果明顯。如按一年300天計算，#1機組凝結水泵一年內可節省廠用電347014KW·h，創造收益173507元。AB前置泵機械密封水調節閥開度最大值79%，AB前置泵機械密封水壓力可控，有足夠安全裕量。

隨著計算機技術在電廠的廣泛應用，大量的機組運行數據被保存，深度挖掘這些數據將對生產運行帶來巨大的幫助，這次利用軟件對數十萬條數據分析，指導調試過程就是大數據技術在火電廠應用中的一次嘗試。電廠大數據可以提供全負荷段不同工況的千萬條數據進行專業化處理，為協調控制優化、節能優化、機組運行方式優化、燃煤配燒優化、技術安全分析等火電廠多領域提供高密度數據支持，大數據時代已經來臨，而且就在我們身邊。

[責任編輯：王楠]