一种基于燃煤电厂脱硫系统数据自动诊断甄别方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于燃煤电厂脱硫系统数据自动诊断甄别方法，运用统计学方法，结合脱硫系统工艺原理，对现场采集脱硫系统数据进行自动辨识，实现了数据不变、数据超限、数据波动异常、参数耦合异常、烟气量、石灰石消耗量、石膏产量的自动甄别，提高了采集数据的准确性，保证了考核结果的公平性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于电力系统自动控制
。
技术介绍
根据国家节能减排相关政策，在省环保厅、电监办、物价局等相关政府部门大力支持下建立了全省脱硫系统发电数据监管体系。该体系通过对电厂上传的脱硫实时数据进行监测、存储、计算、分析、考核等综合处理，用于脱硫电价的考核。随着业务研究的越来越深入及信息技术发展越来越迅速，包括政府部门及电力企业等用户对该监管体系的要求也越来越高，作为脱硫环保设施监管的载体，其底层原始数据的真实性、准确性成为影响监管、考核公平性的重要因素。目前监管体系只实现了采集终端通信状态自动识别、测点数据上下限初步判断等基本功能，测点数据恒定不变、关联测点数据之间耦合关系异常、相关工艺原理无法平衡等问题无法自动识别，采集数据的真实性、准确性就难以把握。
技术实现思路
本专利技术的目的是运用统计学原理、脱硫系统工艺原理，对脱硫系统关键指标设计相关校核条件，以自动甄别数据的真实性，挖掘置信度较小的测点，提高数据的集约化利用水平。为了实现上述的目的，本专利技术是采取以下的技术方案来实现的:，采用统计学原理与脱硫系统工艺原理相结合的方法，对现场采集的脱硫系统数据变化异常进行自动识别，并对脱硫系统关键指标进行自动甄别，主要包括以下步骤:I)采用统计学原理对数据变化异常状态进行自动识别，数据变化异常状态主要包括数据不变，数据超限，数据波动异常和数据耦合异常四种情况，其中，1-a)数据不变的识别规则为:考核期内测点数据没有变化且持续时间达到30分钟，则判断为该测点数据不变，所述考核期是指机组发电功率大于等于50%机组额定负荷的时间内；所述考核期内测点数据没有变化是指相邻两个数据之间的绝对偏差〈0.001 ；Ι-b)数据超限的识别规则为:考核期内测点数据同时满足以下四个条件则判断该测点为数据超限异常，分析仪故障=0;分析仪标定=0;采集数据〈阈值下限或者采集数据 > 阈值上限；持续时间达到30分钟；1-c)数据波动异常的识别规则为:测点小时变异系数中，考核时间>0，并且变异系数〉阈值上限或者变异系数〈阈值下限，则判断该测点为数据波动异常；所述小时变异系数为:小时变异系数=(标准偏差+平均值)X 100% ；l-d)数据耦合异常的识别规则为:相关关系的小时相关系数中，考核时间>0，并且相关系数 > 阈值上限或者相关系数〈阈值下限，则判断该测点为数据耦合异常；2)采用脱硫系统工艺原理对关键指标进行自动甄别，关键指标主要包括石灰石消耗量和石膏产量两个指标，其中石灰石消耗量的理论计算公式为:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于燃煤电厂脱硫系统数据自动诊断甄别方法，其特征在于，采用统计学原理与脱硫系统工艺原理相结合的方法，对现场采集的脱硫系统数据变化异常进行自动识别，并对脱硫系统关键指标进行自动甄别，主要包括以下步骤：1）采用统计学原理对数据变化异常状态进行自动识别，数据变化异常状态主要包括数据不变，数据超限，数据波动异常和数据耦合异常四种情况，其中，1‑a)数据不变的识别规则为：考核期内测点数据没有变化且持续时间达到30分钟，则判断为该测点数据不变，所述考核期是指机组发电功率大于等于50%机组额定负荷的时间内；所述考核期内测点数据没有变化是指相邻两个数据之间的绝对偏差<0.001；1‑b)数据超限的识别规则为：考核期内测点数据同时满足以下四个条件则判断该测点为数据超限异常，分析仪故障=0；分析仪标定=0；采集数据<阈值下限或者采集数据>阈值上限；持续时间达到30分钟；1‑c)数据波动异常的识别规则为：测点小时变异系数中，考核时间>0，并且变异系数>阈值上限或者变异系数<阈值下限，则判断该测点为数据波动异常；所述小时变异系数为：小时变异系数=（标准偏差÷平均值）×100%；1‑d)数据耦合异常的识别规则为：相关关系的小时相关系数中，考核时间>0，并且相关系数>阈值上限或者相关系数<阈值下限，则判断该测点为数据耦合异常；2）采用脱硫系统工艺原理对关键指标进行自动甄别，关键指标主要包括石灰石消耗量和石膏产量两个指标，其中石灰石消耗量的理论计算公式为：QCaCO3,95%,FGD=QSO2,FGD,reduced64×Ca/S×100×10.95---(1)]]>其中，为95%纯度的石灰石消耗量（kg/h），为SO2脱除量（kg/h），Ca/S为钙硫摩尔比（mol/mol），利用在线测量数据计算的石灰石消耗量，与发电企业入厂统计数据进行对比，即可实现石灰石消耗量的自动甄别；石膏产量Qgyp,FGD的理论计算公式为：Qgyp,FGD=(2.681+0.082×Ca/S)×QSO2,FGD,reduced+Qash,FGD,absorbed---(2)]]>其中：Qash,FGD,absorbed为烟尘吸收量（kg/h）。利用在线测量数据计算的石膏产量，与发电企业石膏出厂统计数据进行对比，即可实现石膏产量的自动甄别。...

【技术特征摘要】
1.一种基于燃煤电厂脱硫系统数据自动诊断甄别方法，其特征在于，采用统计学原理与脱硫系统工艺原理相结合的方法，对现场采集的脱硫系统数据变化异常进行自动识别，并对脱硫系统关键指标进行自动甄别，主要包括以下步骤: 1)采用统计学原理对数据变化异常状态进行自动识别，数据变化异常状态主要包括数据不变，数据超限，数据波动异常和数据耦合异常四种情况，其中， 1-a)数据不变的识别规则为:考核期内测点数据没有变化且持续时间达到30分钟，则判断为该测点数据不变，所述考核期是指机组发电功率大于等于50%机组额定负荷的时间内；所述考核期内测点数据没有变化是指相邻两个数据之间的绝对偏差〈0.001 ； Ι-b)数据超限的识别规则为:考核期内测点数据同时满足以下四个条件则判断该测点为数据超限异常， 分析仪故障=0 ； 分析仪标定=0 ； 采集数据〈阈值下限或者采集数据 > 阈值上限； 持续时间达到30分钟； Ι-c)数据波动异常的识别规则为:测点小时变异系数中，考核时间>0，并且变异系数〉阈值上限或者变异系数〈阈值下限，则判断该测点为数据波动异常；所述小时变异系数为:小时变异系数=(标准偏差+平均值)X 100% ； l-d)数据耦合异常的识别规则为:相关关系的小时相关系数中，考核时间>0，并且相关系数 > 阈值上限或者相关系数〈阈值下限，则判断该测点为数据耦合异常； 2)采用脱硫系统工艺原理对关键指标进行自动甄别，关键指标主要包括石灰石消耗量和石膏产量两个指标，其中 石灰石消耗量的理论计算公式为:Qso1 J'GD,reduced , ?I Q(m:o3,95%hPGD =^X Caf SxWOk ^(I) 其中，Qg!CO3,95%,FGD为95%纯度的石灰石消耗量(kg/h)，Qs...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙虹，华伟，陈建明，祁建民，孙栓柱，代家元，周春蕾，王林，王明，许国强，
申请(专利权)人：国家电网公司，江苏省电力公司，江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11