基于模糊综合评判的火电厂运行参数目标值的自寻优方法

杜艳玲，李 露，王 茹，李 斌，杨 琛

（1．华北电力大学 动力工程系，保定071003； 2．深圳中广核工程设计有限公司，深圳518000；3．天津大学 机械学院，天津300000）

火电机组运行中一些参数直接或间接地反映了机组的运行情况。任一工况下总有一组运行数据使得机组获得最好的经济效益，这组参数就是机组在该工况下运行的最优值，也是该工况下的目标值，运行中应使运行参数达到或者接近这一目标值。因此，合理确定机组运行参数的目标值是保证机组效益、性能诊断和运行优化的前提。通常运行参数目标值可以由最佳运行试验、变工况热力计算、历史数据的统计和数据挖掘等方法确定［1－3］，这几种方法在火电厂中也都有一定程度的应用。

以模糊数学理论为基础的模糊综合评判方法，可以在兼顾系统的各种因素的基础上完成系统的整体评价。机组运行受到多个运行参数的共同影响，因此可应用模糊综合评判来分析，目前已有学者成功运用该方法进行了火电厂的运行评价［4－6］。本文将应用模糊综合评判理论来完成机组运行性能的评判，进而建立机组运行参数目标值的自寻优模型。通过机组实时运行参数和系统存储目标值的模糊综合评判结果的比较，选择更优结果作为机组运行参数新的目标值，以指导机组的实际运行。

1 模糊综合评判方法

模糊综合评判就是运用模糊数学理论对系统进行综合评价的方法。设评判对象的各因素的集合为U＝｛u1，u2，…，un｝，称为评判因素集；可能出现的评判集合为V＝｛v1，v2，…，vm｝，称为评判集；评判集与因素集之间的模糊关系为评判矩阵R，也称隶属度矩阵：

R由所有单因素评判的模糊集组成，其中隶属度rij表示从因素ui单方面来看评价对象被评为vj等级的隶属程度，即ui的量使评价对象表现为vj的可能性为rij。

这样由（U，V，R）构成了一个模糊综合评判模型，给定一个权重分配A＝｛a1，a2，…，an｝，则对应了一个综合评判［7－8］B＝（b1，b2，…，bm），且B＝A◦R，即：

确定权重的方法有很多，如直接给出法、专家评估法、加权统计法、模糊协调决策法、层次分析法、比较矩阵法等［6，9］，不同的方法适用不同的场合，应根据实际情况进行选择。“◦”表示模糊运算，与计算所采用的模型有关，常见模型有加权平均型、主因素突出型、全面制约型、取小上界和型等，使用时应根据分析要求和模型特点来选取［6］。

2 电厂运行参数目标值的自寻优模型

对机组的运行参数进行模糊综合评判，分析机组的运行状态。通过比较实时运行参数的综合评判结果与数据库中已存的最优行参数的评判结果，选取评判结果更高的那一组数据作为机组实际运行的目标值，实现运行参数目标值的自寻优。

2．1 因素集U和评判集V

本文通过评价机组运行的经济性出发，考虑机组运行中几个主要的考察因素。取因素U＝｛煤耗，主汽温，主汽压，再热汽温，排烟温度，…，循环水温｝，是评价机组经济性的各因素所组成的集合。

评判集为机组的各运行参数（各因素）对机组经济性影响的评价集合，取评判集V＝｛优，良，中，差｝，用这四个等级来表述机组运行情况的优劣［10］。

2．2 单因素评判

在进行系统的综合评判前，要先研究单因素评判，关键是要选取恰当的隶属函数。在实际应用中可根据评判对象的特点、各因素对系统经济性的影响以及设备的安全要求来选取各自的隶属函数。

2．2．1 煤耗

当运行煤耗x低于最优煤耗α时，其判断集为优；大于最优煤耗时，根据其超出最优煤耗的多少来确定其评判集。取允许的煤耗偏差值为σ，则煤耗的隶属函数为：

2．2．2 主汽温、主汽压、再热汽温

对于亚临界以下机组，当这三个参数分别等于其各自的设计值时，经济性最好；当三者低于设计值时，机组经济性降低；当三者高于设计值时，机组不仅经济性降低，而且设备安全也受影响。α分别为这三个参数最优值，这里为设计值，取其隶属函数为：

式中：α为温度低于最优值时，温度每降低1个单位对机组经济性降低的影响程度，数量级为10－5～10－4，可按机组运行经验取值；σ为这三个参数的允许偏差值。

2．2．3 循环水温

凝汽器的循环水温受环境温度影响，冬、夏两季环境温度相差太多，因而对于循环水温的隶属函数与季节有关，设冬、夏两季循环水温的最优值分别为α1、α2，则隶属函数为：

式中：α为循环水温度偏离运行最优值时对降低机组经济性的影响因子，数量级为10－3～10－2，可按机组运行经验取值。

2．2．4 排烟温度

锅炉的排烟温度一般都有规定的范围，排烟温度过高则增大了排烟损失，锅炉效率变差；排烟温度过低则会引起锅炉尾部低温受热面腐蚀。设排烟温度的正常范围为（α2、α3），上下界为α1、α4，则隶属函数为：

对于上述四个典型因素的隶属函数，根据机组运行的实时参数x计算相应的A（x），根据A（x）数值大小来确定评判集。当0．9＜A（x）≤1．0时评判为优，0．7＜A（x）≤0．9时评判为良，0．4＜A（x）≤0．7时评判为中，0＜A（x）≤0．4时评判为差。因此任一A（x）必属于优、良、中、差之一，其对应的单参数类型为1，其余为0。如A（x）＝0．8，则表明参数x处于良的运行状态，该因素的评判集为｛0，1，0，0｝。

各单因素评判的模糊集组合起来构成了评判矩阵：

其中每一行“优、良、中、差”所在位置的参数中仅有一个1，其余则为0。

2．3 综合评判

在模糊综合评判中，各因素的权重分配反映了各因素在综合评判过程中的重要性，直接影响综合评判的结论。通过综合考虑机组各个因素经济性、安全性、环保性的影响，采用直接给出法［6］（由专家凭借经验直接给出）确定权重A。比较综合评判的各种计算模型，考虑到加权平均型依据权重大小兼顾了所有因素，可得出适用于整体考察的综合指标［8］，故采用加权平均型计算模型，即普通的矩阵乘法B＝AR。

2．4 自寻优过程的实现

对于机组的实际运行参数进行上述的模糊综合评判，将评判结果B与系统内部存储的最优运行参数的模糊综合评判进行比较，若计算所得优于系统内存储的最优结果评定，则用本次运行参数替换原来的最优运行参数目标值；反之，则保持最优运行参数目标值仍为原来系统内的存储数据。

3 实例分析

3．1 运行参数目标值的自寻优

将本文中的运行参数自寻优模型运用到某300MW亚临界凝汽式机组，取影响机组经济性的几个主要参数组成该模糊综合评判的因素集，U＝｛煤耗，主汽温，主汽压，再热汽温，排烟温度，循环水温｝；评判集V＝｛优，良，中，差｝；对实时运行数据进行单因素评判，计算模糊评判矩阵R；权重A＝｛0．35，0．20，0．10，0．20，0．10，0．05｝由专家凭经验直接给出。由加权平均法计算评判结果B＝AR。对机组运行参数的计算结果见表1。

表1 计算数据与结果

根据评判结果B，机组运行处于“优”的隶属度为0．65，处于“良”的隶属度为0．35，处于“中”和“差”的隶属度均为0。按照最大隶属原则机组处于优的运行状态，将该评判结果与系统内存储的最优运行参数对应的评判结果做比较，确定实时的最优运行参数。计算系统历史数据库中该工况下的综合评判结果A＝｛0．50，0．10，0．35，0．05｝，两者相比历史库中也处于优的运行状态，但是处于优的程度没比实时结果处于优的程度高，因此将当前的运行状态作为该工况下的运行状态存入最优数据库，指导机组运行。

3．2 运行分析

对机组的实际运行参数进行模糊综合评判时可得出每一时刻机组的运行状态，在同一负荷下对不同时刻机组的评判结果B进行比较，可以得到该工况下机组的最优运行参数，便于进行机组的能耗分析。图1给出机组不同时刻运行参数所对应的机组运行评判。在该段时间内机组运行状态：开始时机组的运行状态为良；随后机组运行为“良”的隶属度下降而隶属“优”的程度不断增加，机组运行状态在向优的方向发展；在9：075时刻后，机组隶属“优”的程度增大，隶属“良”的程度减小；在9：13时刻机组的运行状态达到峰值，隶属“优、良、中、差”的程度分别为｛0．95，0，0．05，0｝。因此，9：13时刻机组的状态最好，该时刻的运行参数可以作为运行参数的目标值。

图1 某时间段机组运行状态评判结果

为了弄清机组运行状态随时间出现图1所示变化的原因，对机组的各因素进行了单因素评判，分析结果见图2。

图2 某时间段单因素评判结果

图2中：9：05～9：13这段时间内，主蒸汽压力的运行评判为“优”；主汽温和再热汽温的隶属函数值A（x）先降后增，单因素评判结果均为“优”；煤耗、主汽压、排烟温度对应的单因素评判结果均为“优”。根据权重A，机组的运行状态由最初的“良”变为“优”，且在9：13时刻以后主汽压的评判结果下降，因而在9：13呈现机组运行最优的状态。图1中的曲线变化可从图2得到验证，说明按该模型计算的结果是正确的。

4 结语

应用模糊综合评判方法对火电厂机组的运行状态进行了综合评判，并将实时运行的评判结果与系统中已存的最优行参数的评判结果进行比较，将评判结果更佳的那一组数据作为机组实际运行的目标值，实现运行参数目标值的自寻优。结合某300MW亚临界凝汽机组进行综合评判可得到以下结论：

（1）综合评判模型能够在保证机组整体性能的基础上兼顾各因素的评价，权重A反映了各评价因素对机组综合评判结果的影响。

（2）通过对实时运行参数的综合评判结果与数据库中已存的最优行参数的评判结果的比较，选取评判结果更佳的那一组数据作为机组实际运行的目标值，实现运行参数目标值的自寻优。

（3）通过对不同时刻机组运行参数的单因素评判和综合评判结果的比较，可以看出机组的运行参数和状态的变化情况，便于进一步展开机组的性能分析。

［1］江浩，徐治皋．电站运行优化决策支持系统及优化值的确定［J］．动力工程，2003，23（3）：2480－2484，2376．

［2］牛成林．基于数据挖掘的电厂运行参数最优值确定的应用研究［D］．华北电力大学，2005．

［3］李建强，牛成林，谷俊杰，等．数据挖掘在火电厂运行参数优化目标值确定中的应用［J］．华北电力大学学报：自然科学版，2008，35（4）：53－56．

［4］王爱军，张小桃，王培红，等．电站锅炉运行经济性的模糊综合评判模型［J］．电站系统工程，2001，17（5）：263－265．

［5］顾煜炯，董玉亮，杨昆．基于模糊评判和RCM分析的发电设备状态综合评价［J］．中国电机工程学报，2004，24（6）：193－198．

［6］满若岩，付忠广．基于模糊综合评判的火电厂状态评估［J］．中国电机工程学报，2009，29（5）：5－10．

［7］李庆奎，吕志平，葛智杰．基于模糊综合评判的智能行程时间预测算法［J］．华东交通大学学报，2012，29（2）：6－9．

［8］胡宝清．模糊理论基础［M］．2版．武汉：武汉大学出版社，2010：73－74．

［9］孙智宏，张琦．基于模糊综合评判理论在工程评标过程中应用的研究［J］．科技信息（科学教研），2007（19）：344－345．

［10］马一太，王志国，杨昭，等．燃气轮机性能评价的模糊综合评判方法［J］．中国电机工程学报，2003，23（9）：218－220．