热工多变量动态过程主导因素分析

王群

摘 要：热工过程具有显著复杂性特征，运行回路多，涉及变量多，且回路与变量间存在相互作用，主导因素的探究是管控热工过程的关键。文章以热工多变量动态过程主导因素分析为研究对象，应用多元统计分析方法，明确分析思路，以某机组为例，开展实践分析，总结如何确定热工多变量动态过程的主导因素。

关键词：热工多变量;动态过程;主导因素

前言：传统主导因素分析缺乏动态性，未能根据热工过程数据开展针对性分析，需创新分析思路。在热工过程主导因素分析中，技术人员可应用多元统计分析方法，在主元分析的基础上，热工过程的各项数据实施多变量计算处理，明确导致热工过程变化的主导因素，为机组管理提供参考。

1 热工多变量动态过程主导因素分析思路

在热工过程主导因素分析中，分析思路可用图1表示。

观察上图可知，运行数据为分析基础，需动态采集热工过程的各项数据，为主导分析提供保障。采集原始数据的基础上，技术人员需对数据进行标准化处理，方可规避原始数據尺度对分析结果的影响，提高分析的准确性。最常用的标准化处理方案如下：（原始数据-均值）/标准差[1]。

在数据处理完成后，实施主元分析及多变量计算处理，具体分析流程如下：（1）构建主元模型，X=t1p1T+t2p2T+……+tkpkT+E;（2）计算处理，基于该模型对热工过程的各个变量数据进行监测分析，总结影响热工参数变化的主导因素。在监测分析中，分别计算T2统计量与控制限、热工过程中各个变量对T2统计量的贡献，以此绘制贡献图，根据图像确定主导因素。其中，T2的计算公式如下：

Ti2=

在上式中，ti是指TK矩阵中的第i行，该矩阵是基于主元模型的得分向量构建而来;λ是指对角矩阵[2]。

2 热工多变量动态过程主导因素分析实践

为明确上述分析思路的实践要点，本文以某蒸汽机组为例，开展主导因素分析，为相关工作人员提供实践参考。

2.1机组运行分析

在机组运行期间，主蒸汽温度变化是热工过程中最显著的变化，引起主蒸汽温度变化的因素相对较多，包括蒸汽流量、燃烧状态、过热器烟气流速、过热器烟气温度、过热器蒸汽温度等。相关研究指出，机组中的主蒸汽温度变化表现出显著的对流特性。在锅炉负荷提升时，机组的燃料消耗量变大，使燃料燃烧产生的烟气增多，进而加大过热器的烟气流速，机组系统中的烟气侧具备更高的传热系数。在传热系数增高的影响下，机组负荷提升，机组锅炉的出口部位烟气温度随之增加，进而加大平均传热温差。在此基础上，如果机组的锅炉负荷和运行时的燃料消耗量相同，则机组的出口蒸汽温度提升。在机组实际运行中，可能出现锅炉负荷阶跃式提升现象，而此时燃料不能及时供给，燃料消耗量与锅炉负荷不同，燃料消耗量/锅炉负荷数值下降，使主蒸汽温度出现变化。

结合上述运行原理，在机组正常运行工况下，当机组的过热器水流量数值为0时，机组热工过程中主蒸汽温度变化的影响因素包括锅炉负荷与燃料消耗量，而燃料消耗量受给煤总量、燃料性质、给水温度、机组送风量、机组燃烧器开度等因素影响，在主导因素分析中，可在上述因素中进行变量选择。

2.2数据处理

在数据处理中，基于蒸汽机组的运行原理和温度变化状况，以主蒸汽温度为基础开展主导因素分析。分析涉及的变量包括机组的给煤总量、热工过程的总空气流量、机组的锅炉负荷、主蒸汽压力、系统给水温度、机组燃烧器挡板开度（用挡板的倾角变化表示）。采集热工过程中上述变量对应的数据，按照上述方法进行标准化处理，构建变量矩阵，以供后续分析。为保障原始数据的准确性，数据采集周期为1min，可为主导因素分析奠定良好技术。

2.3主导因素分析

2.3.1构建主元模型

对变量矩阵实施归一化处理，依据矩阵构建主元模型，具体如下：

第一主元的模型为：

P1=0.4769X1+0.4928X2+0.4898X3+0.2797X4+0.4975X5+0.2299X6

第二主元的模型为：

P2=0.3344X1-0.0989X2-0.2674X3+0.6907X4-0.551X5+0.7636X6

2.3.2计算主元贡献率

在主元分析中，主元贡献率是指在主元矩阵中，前k个主元对应的变量数据变化，在所有变量数据变化中的占比。经计算，第一主元的贡献率为70%，第二主元的贡献率为21%，第三主元的贡献率为9%。总的来说，第二主元和第二主元可以解释大部分变量数据变化状况，证实上述两个主元模型可用于开展主导因素分析。

2.3.3计算T2统计量与控制限

应用上述两个主元模型开展变量数据监测与分析，通常采用F分布计算T2统计量与控制限。计算结果显示，T2统计量的最大值和蒸汽机组运行中的温度最高值间存在对应关系，且在T2统计量达到最大值时，其数值远大于规定的控制限值。就此，可根据热工过程中各个变量的贡献图，分析其对T2统计量的影响，进而明确主导因素。

2.3.4计算各个变量对T2统计量的贡献

基于上述计算结果，计算各个变量T2统计量的贡献，并绘制贡献图。在第一主元贡献分析中，锅炉负荷对主蒸汽温度的影响最大，给煤总量次之、给水温度位于第三，总空气流量第四。考虑到第一主元可以表示主蒸汽温度变化中的70%，可以确定主蒸汽温度变化的主导因素为锅炉负荷与给煤总量。

在第二主元贡献分析中，发现燃烧器挡板开度会对主蒸汽温度变化产生影响。在蒸汽机组实际运行中，在锅炉负荷与给煤总量变化忽略不计，且过热器喷水流量为0的情况下，燃烧器挡板开度会使主蒸汽温度产生变化。

2.3.5明确主导因素

综合上述分析结果，在机组运行期间，存在三种主蒸汽温度波动较大的工况，分别是过热器喷水流量过高的工况、过热器喷水流量为0且系统负荷变化的工况、过热器喷水流量为0但系统负荷稳定的工况。基于三种工况下机组运行参数，明确主导因素为过热器喷水流量、给煤总量与锅炉负荷、燃烧器挡板开度。

结论：综上所述，在主导因素分析中，技术人员首先要做好数据采集与标准化处理工作，再开展主导因素分析。在主导因素分析中，按照主元模型构建、主元贡献率统计、计算T2统计量与控制限、计算各个变量对T2统计量的贡献、绘制得分贡献图的流程，准确定位主导因素，为热工过程监控变量管理提供指导。

参考文献：

[1]景亚杰，董鸿霖，韦志康，等.基于动态稀疏主成分分析的热工过程故障检测方法[J].发电设备，2021，35（01）：58-62.

[2]朱建忠.热工过程的多变量扰动抑制控制方法研究[D].东南大学，2019.11-24.