基于大数据分析优化冷源提升核电机组出力

王红福，杨志刚，徐艳凤，刘明利

（山东核电有限公司，山东 海阳 265116）

0 引言

某核电机组循环水系统采用海水作为冷源，水源取自黄海表层水。根据汽轮机组制造厂热平衡图，设计取全年平均海水温度为16℃，此温度下机组保持额定出力。统计2020年夏季工况（5—10月）循环水取水口表层海水日平均温度为16～28℃，夏季平均海水温度为22℃，日平均海水温度高于设计值16℃。随着夏季工况的来临，海水温度逐渐升高，凝汽器冷却能力下降，机组出力逐渐下降。

大数据技术已应用于公共安全、人工智能、工业生产的状态评估和监控等领域［1-2］。本文基于冷源的变化特性，运用大数据分析技术，分析机组出力的影响因素，建立数学模型，指导设备的优化经济运行，从而提高机组的可靠性和可利用率，达到提升上网电量、增加发电效益的目的。

1 夏季工况机组出力预测模型建立

某核电机组采用“堆跟机”模式，即通过调整发电机出口电功率来影响核岛热功率变化。夏季工况下发电机组出力随着海水温度的升高而逐渐降低，如果发电机组出力设置值过高，会导致反应堆热功率超过限值。反之，发电机组出力设置值过低，则会导致机组出力不足，效益降低［3］。本文采用大数据分析方法，建立夏季工况机组出力预测模型，作为机组出力目标值的参考。

某核电1、2号机组型号为AP1000，热力系统主要由反应堆、蒸汽发生器、汽轮发电机组及其相关设备、凝汽器、高低压加热器、除氧器、汽水分离再热器、管道等组成。夏季工况下机组满功率正常运行期间，热力系统稳定运行，机组出力的主要影响因素包括海水温度、核岛热功率、循环水泵运行台数等。采用控制变量法分别研究以上各因素对机组出力的影响，建立夏季工况下出力预测数学模型［4-5］。

根据汽轮机厂家提供的机组出力与核岛热功率的修正曲线，将机组出力修正到100%核岛热功率，从而得到100%核岛热功率下机组出力随海水温度的变化曲线。2台循环水泵和3台循环水泵运行时，修正到100%核岛热功率下机组出力随海水温度的变化曲线分别如图1（a）（b）所示，图中的拟合曲线为机组出力的理论最大值。

图1 修正到100%核岛热功率下机组出力随海水温度的变化曲线

通过图1中的公式及核岛热功率修正曲线，可得到机组出力随海水温度、核岛热功率、循环水泵数量变化的计算公式，如表1所示。

表1 机组出力预测模型计算公式

根据统计数据，夏季工况下1号机组核岛热功率均值为99.80%，2号机组核岛热功率均值为99.75%。将核岛热功率平均值带入表1中的公式，可得两台机组夏季工况下机组出力随海水温度变化的平均值，该公式可作为机组日常出力的参考值。同时将实际最大核岛热功率及100%核岛热功率带入表1中的公式，可得到夏季工况下机组出力随海水温度变化的实际最大值以及理论最大值，这两个值即为机组出力的目标值。具体公式如表2所示。

表2 机组出力预测模型预测值

为验证出力预测模型的准确性，对比平均核岛热功率下机组出力预测模型预测值与机组实际值的偏差，具体情况如表3所示。由表3可见，机组出力预测模型精度较高，预测值与实际值偏差较小，可用于预测机组出力随海水温度的变化，减少出力不足的情况。

表3 机组出力预测模型预测值与实际值偏差

2 第三台循环水泵启停预测模型建立

机组循环水泵运行模式分为冷季模式和热季模式，设计文件指出冷季为每年的12月至次年的3月，其余月份均为热季。机组满负荷运行时，冷季两台循环水泵运行，热季三台循环水泵运行。冷、热季运行模式的切换条件按“月份+水温”，判定原则为：当进入12月份，凝汽器入口海水的日平均温度连续5天达到约8℃时，循环水泵运行从热季模式切换至冷季模式；当进入4月份，凝汽器入口海水的日平均温度连续5天达到约12℃时，循环水泵运行从冷季模式切换至热季模式。

近年来，两台机组第三台循环水泵的启停时间点控制不够准确，且两台机组的启动时间和停运时间各不一致。第三台循环水泵并入运行时间过早，或者停运过晚都会造成机组上网电量的减少。因此需要对第三台循环水泵的启停时间进行分析研究，确定其最佳启停时间，实现机组上网电量的最大化，提高电厂的经济性。

利用电站数据采集系统，导出机组及循环水泵运行相关数据，并采用大数据分析得出上网电量的主要影响因素。由于影响夏季机组出力不足的最主要因素为循环水水温的变化，本文分别研究两台循环水泵和三台循环水泵运行时海水温度与机组上网电量的关系。理论上，在最佳切换点启动第三台循环水泵，启动前、后机组上网电量不变。分别拟合两种工况下，机组上网电量与海水温度的关系曲线，两条曲线的交点即为最佳切换点，如图2所示。由此可见某核电机组对应的循环水（海水）温度为17.50℃时，启停第三台循环水泵（下图中简称“循泵”）能够实现上网电量的最优化。

图2 两台循环水泵与三台循环水泵运行时上网电量随海水温度的变化曲线

同样可根据机组出力建立第三台循环水泵启停预测模型。根据2020年循环水泵运行数据可知，两台循环水泵消耗的厂用电约为5.4 MW，三台循环水泵消耗的厂用电约为9.3 MW。若海水温度过低时启动第三台循环水泵，会使机组多发的电量小于启动第三台循环水泵多消耗的电量，反而会使上网电量减少。两台循环水泵与三台循环水泵运行时机组出力随海水温度的变化曲线如图3所示。由图3可见，海水温度为17.5℃左右时启停第三台循环水泵，机组三台循环水泵运行比两台循环水泵运行多发4 MW左右的电功率，正好等于启动第三台循环水泵多消耗的电功率，上网电量基本保持不变，整体收益最大。

图3 两台循环水泵与三台循环水泵运行时机组出力随海水温度的变化曲线

3 结论

本文采用大数据分析了海水温度、核岛热功率、循环水泵运行台数等因素对机组出力的影响。运用数值计算方式建立数学模型，从而优化冷源，提升核电机组出力和上网电量，增加电厂效益。

1）建立机组出力预测模型，给出了平均核岛热功率、实际最大核岛热功率、100%核岛热功率下机组出力的变化公式。其中平均核岛热功率下机组出力可作为日常机组出力的参考值，实际最大核岛热功率和100%核岛热功率可作为目标值。

2）建立第三台循环水泵启停预测模型，确定其最佳启停时间，可提升上网电量，增加电厂效益。