摘要：随着电力行业的深入发展以及全球能源结构的调整,深度调峰成为火电机组运行过程中的常见情况。但是深度调峰会降低火电机组的运行效率,增加运行能耗。为此,如何有效进行深度调峰火电机组的能效优化成为行业关注的焦点。本文利用多元数据分析设计了深度调峰火电机组能效优化系统,通过系统调控,有效提升深度调峰火电机组的能效,从而保证电力系统的高效、经济运行。

　　关键词：多源数据；深度调峰；能源优化；系统设计

　　0引言

　　随着全球能源结构的不断调整,当前新能源发电在电力系统的占比越来越高。然而,新能源发电本身存在间歇性、波动性等特点,对电力系统的顺畅、稳定运行带来了干扰。为此,需要火电机组进行深度调峰,从而确保电力系统顺畅、稳定运行的同时,充分响应不同时段用电负荷的变化。但是火电机组在深度调峰的过程中能效下降、能耗增加,因此,如何有效提升火电机组在深度调峰过程中的能效成为行业关注的焦点[1]。

　　1深度调峰火电机组能效优化系统整体设计

　　火电机组在运行的过程中,电网负荷存在较大的峰谷差异,需要在超过火电机组基本调峰范畴时进行深度调峰。深度调峰的负荷率通常为40%~30%。在用电高峰时刻需要火电机组加大发电力度,在用电低谷时刻则需要适当降低负荷,以适应较大负荷峰谷差的需求。基于多源数据分析的深度调峰火电机组能效优化系统综合运用大数据基础,全面获取机组运行的数据、环境参数以及燃料特性,通过数据分析对深度调峰火电机组的运行情况进行评估,在此基础上制定出针对性的优化策略,以提高火电机组在深度调峰过程中的能效[2]。

　　在进行基于多源数据分析的深度调峰火电机组能效优化系统设计时,采取分层分布式架构,整个系统共分成四部分,分别是数据采集层、数据处理与分析层、模型构建与优化层以及应用层。

　　数据采集层主要负责数据信息的采集,为系统进行火电机组能效优化提供扎实的数据基础。系统工作流程如下。首先,数据采集层对数据进行采集,包括机组的运行参数、燃料的特性数据以及环境参数信息等,获取到数据后,经过初步的数据处理,通过OPC UA完成数据到数据汇聚接口的传输；其次,数据处理与分析层对数据进行初步的清洗、贝叶斯融合,提取PCA特征,生成标准化特征数据,将数据存入数据库；再次,模型构建和优化层通过能效评估模型以及优化算法模型对系统的能耗进行计算,给出最优运行参数组合,将获取的最优参数组合传输到软件应用层；最后,应用层通过可视化的方式展示最优运行参数组合以及实时的运行能耗指标,并将监测结果传到系统,以不断进行最优运行参数组合的优化。

　　2系统各模块设计

　　2.1数据采集层

　　数据采集层是系统运行的基础。为全面获取到火电机组的运行数据,通过传感器获取到对应的数据信息。在数据采集层的规划上,其采集的数据包含火电机组的运行参数数据、燃料特性数据以及环境参数数据等[3]。

　　为全面获取火电机组的运行数据,在锅炉、汽轮机以及发电机等设备上均安装高精度传感器。采集的数据信息包括主蒸汽压力Pmain（精度±0.1MPa）、温度Tmain（精度±1℃）、给水流量Qfeed（精度±0.5%FS）、汽轮机转速n（精度±1rpm）等。

　　在燃料特性数据的采集上,则是使用煤质分析仪进行燃料的热值Qnet（误差±1%）、挥发分Vdaf（精度±0.5%）、灰分Ad（精度±0.3%）等数据的监测。

　　环境参数则是通过对接气象站信息采集系统获取,采集的数据包括火电机组所在区域的环境温度Tamb（精度±0.5℃）、大气压力Pamb（精度±0.1kPa）、湿度RH（精度±2%）等。

　　完成所需数据的采集后,通过OPC UA协议完成采集数据信息的传输。基于工业以太网完成所有分散数据到边缘计算节点的汇集,确保数据的采集频率大于10Hz。在数据采集的过程中,一定要确保所有数据均为实时数据信息。

　　2.2数据处理和分析层

　　在获取到所需的数据信息后,将所有数据传输到数据处理和分析层,并在该层完成原始数据信息的处理,包括数据的清洗、数据的融合以及数据特征提取等。

　　数据清洗采取改进的3σ算法实现,通过算法去除数据中存在的异常信息。数据处理通过公式阙值=μ±k·σ完成。在该公式中,均值用μ表示,标准差为σ,k参数的取值基于深度调峰工况数据波动特性界定,取值为3.5。

　　完成所有的数据清洗后,基于贝叶斯网络进行多元数据的融合。通过条件概率P(A|B)完成不同参数间关联的构建,基于此确保所有数据有较高的可靠性。通过多元数据的融合,确保融合后的数据误差控制在±1.2%范畴。采取主成分分析（PCA）降维,完成n维参数到m维主成分空间的映射（m≪n）,同时确保主成分的贡献率大于95%。提取关键特征,包括负荷率ηload、煤耗率bco以及热效率ηth。

　　2.3模型构建和优化层

　　模型构建和优化层是整个系统的核心构成模块。该层的作用主要是基于数据驱动以及模型的应用,对采集的数据结果进行分析,并根据数据分析结果进行火电机组在深度调峰时的能效评估,根据能效评估结果生成优化策略。

　　2.4软件系统应用层

　　软件系统应用层主要完成优化策略的执行,同时将执行的结果通过可视化的方式呈现在系统终端显示界面,并完成执行后数据结果到系统的回传。

　　在能源优化结果的呈现方面,直接借助可视化人机界面来完成。优化效果通过能耗率变化曲线来呈现,而结果回传则是通过OPC Server直接与机组DCS系统对接来实现。

　　3多源数据驱动的能效优化模型构建

　　3.1数据特征工程

　　通过相关性分析筛选关键影响因子,并完成深度调峰工况下与能耗率相关性大于0.6的参数信息表,如表1所示。

　　3.2基于改进麻雀搜索算法的模型优化

　　为了确保所构建的模型在火电机组深度调峰情况时能够始终获取到最优参数运行信息,同时避免出现非线性工况下陷入局部最优的情况,采用改进麻雀搜索算法[4]进行模型优化。为此,需要不断进行位置更新,实现位置界定,如式（3）所示：

　　式中,当前最优解即xtbest,同时存在一个当前的最差解xorst。公式中自适应步长因子用α表述,Q代表高斯随机数,安全阙值ST=0.6。对模型进行仿真模拟分析可知,该模型在30维测试函数中寻优精度较PSO提升27%,收敛速度加快35%。

　　4能效优化系统的应用分析

　　完成了基于多源数据分析的深度调峰火电机组能效优化系统的构建后,将该系统应用于实际工况,对其在深度调峰火电机组能效优化中的价值进行分析[5]。结果如表2所示。

　　根据表2数据可以看出,基于多源数据分析的深度调峰火电机组能效优化系统在各个技术环节都取得了显著的提升效果。在数据采集方面,实时数据刷新率提升了100%,这使得系统能够更及时准确地获取火电机组的运行数据,为后续的分析和决策提供更可靠的依据。数据融合误差的降低,尤其是主蒸汽压力相对误差降低了42.9%,有助于提高系统对机组运行状态的精确把握,减少因数据误差带来的决策偏差。煤耗率预测误差降低了39.5%,让系统能够更精准地预测火电机组的能耗情况,从而为优化策略的制定提供更准确的方向。优化控制响应时间的缩短,负荷指令到参数调整延迟减少了40%,使系统能够更迅速地对机组运行参数进行调整,提高了系统的实时控制能力。在40%负荷下供电煤耗率从320g/kWh降低到298g/kWh,降低了6.9%,体现了该系统在火电机组深度调峰时能够有效降低火电机组的运行成本,提高能源利用效率,减少对环境的影响。综合来看,该系统在火电机组深度调峰的能效优化方面具有显著的应用价值和推广意义。

　　5结语

　　本文提出了基于多源数据分析的深度调峰火电机组能效优化系统,从模型构建到应用分析进行了全面研究。在系统构建方面,首先,在决策求解中引入改进粒子群优化算法,又通过相关性分析完成数据特征工程,筛选出与能耗率相关性高的关键影响因子；其次,采用改进麻雀搜索算法对模型进行优化,该算法在寻优精度和收敛速度上都有明显提升。在应用分析中,将系统应用于实际工况,各技术环节均取得了显著的提升,包括数据采集、数据融合、能效预测、优化控制响应以及降低煤耗率等方面,有效提高了火电机组在深度调峰时的能源利用效率,降低了运行成本。

参考文献

　　[1]郑文凯.供热电厂热力系统节能优化研究[D].广州:华南理工大学,2016.

　　[2]万祥.基于大数据挖掘技术的火电机组运行优化研究[D].武汉:武汉大学,2017.

　　[3]刘凡.基于软件设计的实时数据处理与分析技术[J].软件,2024,45(10):84-86.

　　[4]马远阳,黄福珍.改进麻雀算法优化多阈值图像分割[J].计算机应用与软件,2025,42(5):231-237.

　　[5]海浩.660MW超超临界火电机组深度调峰经济性分析及应对措施[J].能源工程,2025,45(2):46-51.