能效指标在燃机电厂指标评价中的应用

能效指标在燃机电厂指标评价中的应用

于清涛

北京太阳宫燃气热电有限公司

{摘要}燃机电厂在小指标竞赛评价中普遍存在监控指标不全面、权重分配不科学、评比系统导向性差的问题，本文提出了以参数指标、能耗指标为基础，建立以能效指标作为指标竞赛导向的评价办法，减少客观因素对指标评价的影响，为运行人员不断追求的最佳经济指标指引方向。

{关键词}能耗指标 机组指标 燃机电厂

在火力发电厂经济运行管理中，开展指标竞赛是落实节能降耗工作的重要措施之一，目的是在保证安全前提下，通过人为参数调整使机组发电成本最低。很多燃机电厂也借鉴传统火力电厂的管理模式，建立了指标竞赛的评价机制，但因燃机电厂设备集成化程度、自动化水平高，机组重要参数指标受负荷率、外部环境等影响大，燃机电厂的指标竞赛目前更多反映的是电厂运行班组当值期间完成指标的数据统计，无法对运行人员在机组参数的优化效果上进行客观评价，在激励运行人员对机组参数进行优化的力度上作用不明显。

1 传统火力发电厂指标竞赛评价模式

目前火力发电厂指标竞赛系统普遍采用的方式是：通过SIS厂级监控信息系统采集机组原始参数指标，对关键指标的考核范围、考核权重、目标值、得分区间等进行设定，统计各项关键参数指标得分，最后按照分值完成竞赛评价，此方法存在考核方案难以协调，指标权重设置不合理会造成运行人员片面追求个别参数的调整使得机组经济性和安全性降低等问题。部分燃煤火力发电厂采用等效焓降法或多元线性回归法得到供电煤耗率与各小指标的关系，以此得到各小指标的额定分值和奖励分值，但燃机电厂机组效率存在受外部环境影响较大，对负荷波动、环境温度、湿度、空气品质、燃气品质等诸多因素敏感，仍然存在无法对运行人员的优化调整操作进行客观评价的问题。

2 某燃机电厂指标竞赛评价中现存在问题

以某燃机电厂为例，在指标竞赛评价中剔除了受外部环境影响大的指标，仅保留运行人员能够控制的两类指标：一类是运行参数，由主蒸汽温度、再热蒸汽温度、凝汽器真空等组成，其标准值为机组设计值，取平均值与标准值进行对比，根据偏差大小进行分值计算；另一类是能耗指标，由供电气耗率、发电厂用电率、补水率、高能耗设备耗电率等组成，其标准按照班组当值期间能耗数据进行计算。因节能降耗的主要参考值为节约燃料量、电量、水量，故在设定各指标权重确定时向能耗类指标进行倾斜，具体参数指标及权重见图1。

2.1指标设置固定权重的弊端

由图1数据可看出，能耗类指标占比69%，参数调整指标占比31%，意味着最终成绩由能耗指标成绩决定，造成人为的指标权重设置成为激励运行人员调整参数的重要因素，不利于引导运行人员重视每个指标。

2.2负荷率对能耗指标影响大

由于燃机机组存在负荷率越高效率越高的特性，而燃机机组大多都承担着区域内电力负荷调峰作用，机组的负荷由其所属电网调度系统分配，在负荷无法控制的情况下，运行班组对能耗指标所做的调整手段有限且效果不明显，造成当统计期内运行班组的负荷率出现明显差距时，运行班组对于优化指标的积极性下降。

2.3燃机机组性能受其他外部因素干扰多

除受负荷率影响外，燃气轮机性能还受环境温度、湿度、空气品质、燃气品质、设备老化等诸多因素影响，这些不断变化的参数直接影响机组性能，同时也增加了对运行班组通过技术调整优化指标工作量化评价的难度。

综上所述，想要科学的量化评价运行班组对于指标优化所做的调整，就要消除人为的指标权重设置，降低机组特性及外部因素的干扰，经过研究，本文提出了基于能效指标为基础的指标评价方法。

3 基于能效指标的评价方法

为了建立一套科学、全面、客观的指标评价体系，在原有的运行参数指标、能耗指标基础上，将机组设备的效率指标纳入到指标评价体系，提高指标评价的全面性。同时，需要考虑的是，指标数据过少，难以发现深层次的问题和产生差距的原因，指标数目过多，不可避免的产生指标重复，相互耦合的现象，且增加数据收集及建立数据库的难度，故在选择效率指标时仅考虑主要设备的效率指标，如燃汽轮机联合循环效率、燃机效率、透平和压气机效率、锅炉效率、汽轮机效率。

3.2 能效指标的标准值设定

一般来说，要想获得燃气轮机机组各项性能的标准值参考值，需要通过机组的性能试验来确定，试验中要对影响机组性能的各项因素进行测量，试验结果依据性能试验标准和制造厂提供的修正曲线进行修正。而在非试验标准状态时，考虑所有影响因素，计算出所有工况的设计指标最佳值几乎时不可能的。通过对历史数据分析，我们将所有工况的运行数据通过数据处理得到若干机组性能曲线，将这些性能曲线进行拟合，最终形成本机组特有的最佳性能曲线，通过最佳性能曲线这个参考标准，确定指标评价中的标准值问题。

3.2.1通过格拉布斯(Grubbs)检验法筛选有效数据

在机组性能计算中要利用大量的原始数据，这些历史数据中存在因录入错误、测量原件故障、显示数值跳变等造成的数据偏差，所以在计算测量结果及不确定度评定中必须要将这些异常值进行判别和剔除。通过采用改进型的格拉布斯(Grubbs)检验法计算剔除异常值，自动筛选出不同环境温度下、不同负荷率情况下的机组最佳性能数据。

3.2.2通过最小二乘法（Ordinary Least Square）拟合最佳性能曲线

由于各项性能数据的变化与环境温度、机组负荷在理论上均为线性关系，因此通过最小二乘法（Ordinary Least Square）可以拟合出机组性能参数在任意环境温度下和机组负荷下的最佳运行数据，以此标准数据矩阵形成机组最佳性能数据曲线，可以和任意实时机组性能数据进行对标，寻找差距。

随着机组运行时间的正常，历史数据越来越多，其拟合数据也更加接近真实值。同时随着机组的老化或者性能下降等因素影响，也会逐渐将历史最优数据拉低，这样则可以将机组老化的影响在性能指标中体现出力，让指标数据更接近机组的真实状态。某燃机电厂由多年的数据整理出的机组最佳性能曲线，见图3。

图3 燃气轮机“一拖一”状态下最佳性能曲线

3.2.3基于信息熵(Information Entropy)的自动测评

信息熵是用于反映人们对系统内部组态的信息的缺乏程度或一个随机事件的不确定性的一个量度。对一个具体的系统来说,如果这个系统随机性很大、非常混乱、毫无秩序，则此系统的信息熵就一定很大。反之，如果一个系统是确定的、具有一定的规则、服从一定的秩序，则此系统的信息熵就一定小。③

为了避免人为分配指标权重对指标评价的影响，各指标通过采用熵权计算得出信息权重。熵权法则是基于对信息熵的计算从而分析每个信息的离散程度，从而确认该信息的重要性，并从而实现指标指标权重的自动自动分配从而排除了人为因素的干扰。采用熵权法赋权可以实现两个重要目标。第一、排除人为因素干扰。第二、给予指标的导向性。引导运行人员关注所有运行指标数据，防止对某项指标的过度关注和对某项指标的选择性漠视。

所有运行班组均十分关注指标A，对于指标B关注不足，指标A的数据相比都十分接近，指标B数据偏差较大。在整个系统权重分配时，则能效指标B的信息熵比较大，即权重高，指标A的信息熵比较小，及权重低。这就意味着在指标竞赛系统中各个参评项目没有固定的权重分配，当大家对某一指标关注度下降时则该指标的权重就会变高，因此在大家关注度低的评比项目中获得较好排名的值就会更有希望在总排名中取得好成绩。以该燃气电厂某月各运行班组性能指标为例，原始性能指标见图5 。

信息熵公式为：

式 中： 且 当 时，规定0log0=0

1 )一个一级指标k(k=1,2,…,p)包含n个机组样本，m个二级指标属性构成矩阵A_k

2)指标数据标准化

正类属性指标，指标越大，机组越优，如联合循环效率等：

负类属性指标，指标越小性能越优，如气耗率、厂用电率等：

对原始数据进行标准化，标准化结果见图6。

3 )得到一级指标决策矩阵：

4）计算指标数据信息熵

式中：k=1/ln(n)为与样本数有关的常数，目的是

信息熵表示信息的不确定性，不确定性越大，熵值越小，对机组的贡献越大。

5)计算属性指标权重

指标权重越大，对电厂(机组)的贡献越大。

6)得到一级指标评价值：

式中： ，二级指标值越大，机组该指标性能越优。

根据标准化后的数据计算出各指标信息熵值，并根据信息熵确定出各指标的权重，见图7。

根据各指标权重计算出各数据的得分，并进行排名，见图8。

通过信息熵评价法，可实现自动进行数据评价及排名，并且排除了人为因素造成的指标客观性差的问题，同时能更好的配合指标管理系统的形成的最佳性能曲线实现对指标的不断优化。其中该方法能提高运行人员对各指标的均衡关注力度，更能提高运行人员对机组整体数据的认识程度和关注力度。

4能效指标的评价效果

随着运行人员对统计数据的应用能力不断提高和指标评价方式的不断进步，该方法仍有提高的空间，为了表现指标的数据的贡献率，可采用主成分分析法、以及模糊算法等，后续算法仍有升级的空间，使得指标更能反映对经济性和安全性的关注。

通过改进的能效指标评价办法，不但可以获得竞赛周期内各班组指标数据，还提高了运行人员对各指标均衡的关注力度，并通过不断运行数据积累，获得了本厂机组最真实的最佳性能曲线数据。能效指标数据的获得并不是我们进行能效评价的目的，找到指标的差距、分析原因，抓住指标背后的深层次因素，制定改进措施，从而不断的提高指标才是最终目标。

参考文献：

1 晏建新.班组运行绩效考核系统在火电厂的应用[J]能源与节能.2015.(6)4-6

2 靖长财.燃气联合循环机组能耗指标评价方法及应用[J]神华科技.2018.(4)86

3 张姗姗.信息熵昀性质及应用[J] 博士·专家论坛