蒸汽系统消耗量的数据整定

刘祥(南京化学工业有限公司动力部，江苏 南京 210048)

0 引言

蒸汽是化工厂必不可少的公用工程，广泛用于透平驱动、物料加热、管道保温等场合。蒸汽的用量是各个生产单元能耗的重要组成部分，关系到自身的效益核算，历来受到用户的重视。然而，由于各种原因，蒸汽系统供应量的仪表数据和消耗量的仪表数据往往存在偏差，多数情况下蒸汽供应量大于消耗量，这就违背了质量守恒的原理。为了使得蒸汽供应量与消耗量平衡，不同企业采用了各种各样的经验手段，但多数手段均缺乏数学依据。本文针对我公司中压蒸汽用量小于供应量的问题，采用两种数据整定的方法对用户用量的仪表数据进行了校正，并选出其中较好的一种方法。

1 蒸汽系统现状

我公司常用的蒸汽压力等级主要有0.8 MPa、3.5 MPa、9.8 MPa，其中3.5 MPa蒸汽用量最大、用户较多、供应量与消耗量的仪表数据不平衡问题较为突出。表1是春季某月我公司3.5 MPa蒸汽主要供方和用户的供应量与消耗量的数据表。当月的供应量比用量超出8 225 t，占总供应量的4.7%，两者偏差较大。造成蒸汽不平衡的主要原因是仪表的测量偏差与系统损耗。目前我公司把这8 225 t的偏差简化归结为损耗，并全部折算在动力站的身上，这就大大损害了动力站的经济效益核算，对动力站是很不公平的。以每吨蒸汽160元计算，动力站每月的账面效益损失132万元，每年损失1 579万元。

表1 3.5 MPaG蒸汽供应与消耗的仪表数据

2 面向蒸汽平衡的数据整定方法

供应量比消耗量超出的8 225吨/月，应当按照一定的规则分配给各个用户，这就是数据整定的工作内容。

所谓数据整定，就是在满足基本物理、化学原则的条件下，运用数学方法找到一组新的整定值，使其最接近于仪表数据。数据整定已经成为仪表数据处理的标准化步骤。

数据整定本质上是一个优化问题[1]，约束条件是基本的物理、化学原理，目标函数是整定后的数值最接近仪表数据。目前数据整定中最常用的目标函数是各个仪表数据与整定值的偏差平方和最小，如此，数据整定问题描述如下：

式中：F1为目标函数，s.t.为所受的约束条件；mB,i为第i个用户用量的仪表数据；mi为第i个用户用量的整定值；Ms为蒸汽的总供应量。

经推导，当各用户的(mB,i-mi)均相等的情况下，F1达到最小，即最佳解为：

式中：MR=∑mB,i为用户用量仪表数据之和；n为蒸汽的用户数量。可见，最佳的整定值仅与蒸汽供应量与消耗量之差有关。

偏差平方和作为目标虽然最常用，但是依据式(2)得到的整定值依然不尽合理，详见第3节的案例。若采用仪表数据与整定值的相对偏差平方和最小作为目标函数，则数据整定问题描述如下：

可见，最佳的整定值不仅与蒸汽供应量与消耗量之差有关，还与其他用户仪表数据有关。

3 应用

应用第2节所述的两种数据整定方法，对我公司的3.5 MPa蒸汽的月用量进行整定。仪表数据与两种整定结果如表2所示。其中整定值1表示依据式(1)计算得到的结果，整定值2表示依据式(3)计算得到的结果。两种方法的用户用量整定值之和，均等于供应量，满足质量平衡的约束条件。

表2 蒸汽用量的数据整定结果 单位：吨/月

依据式(1)的整定方法，供应量比消耗量超出的8 225 t/月，平均分配给各个用户，这种做法对于用量较小的单位显然是很不公平的。

依据式(3)的整定方法，用户的用量仪表数据越小，则调整得也越小，用户的用量仪表数据越大，则调整得也越大。显然，依据式(3)的整定值比依据式(1)的整定结果更加合理、公平。

4 结语

(1)当蒸汽系统的供应量与消耗量存在差异时，应采用一定的数学方法进行数据整定，使得供应量与消耗量满足平衡关系。常采用偏差平方和与相对偏差平方和最小作为目标。

(2)从管理者角度，基于公平的考虑，更应当采用相对偏差平方和最小化作为目标，其结果比偏差平方和最小化为目标的结果更加合理。