基于数据驱动的电厂集控运行优化策略研究

基于数据驱动的电厂集控运行优化策略研究

张晓馨

内蒙古大板发电有限责任公司

内蒙古赤峰市巴林右旗大板镇025150

摘要：本文针对电厂集控运行过程中存在的效率低下、能耗高、设备故障率高等问题，提出了一种基于数据驱动的电厂集控运行优化策略。首先，对电厂集控运行数据进行了全面收集和整理，包括发电量、负荷、设备运行状态等关键数据。其次，运用数据挖掘和机器学习技术，对收集到的数据进行深度分析，挖掘出影响电厂集控运行的关键因素。在此基础上，结合电厂实际运行情况，构建了电厂集控运行优化模型。最后，通过仿真实验验证了所提策略的有效性，结果表明，该策略能够有效提高电厂集控运行效率，降低能耗，减少设备故障率，为电厂的稳定运行提供有力保障。

关键词：数据驱动；电厂集控运行；优化策略

引言

随着我国经济的快速发展，电力需求量持续增长，电厂作为电力生产的重要环节，其运行效率直接关系到电力系统的稳定性和经济性。集控运行作为电厂运行管理的重要手段，通过集中监控、调度和优化，可以有效提高电厂的生产效率和经济效益。然而，传统的电厂集控运行模式在数据分析和处理能力上存在局限性，难以满足现代电力系统对高效、智能运行的需求。因此，基于数据驱动的电厂集控运行优化策略研究具有重要的现实意义。

一、电厂集控运行优化策略概述

1.1 电厂集控运行的基本概念

电厂集控运行是指利用现代信息技术和自动化控制技术，对电厂的生产过程进行集中监控、调度和管理的一种运行模式。在这种模式下，电厂的生产过程通过集控中心进行统一指挥，实现对发电设备、输电线路、变电设备等各个环节的实时监控和优化控制。电厂集控运行的基本概念包括以下几个方面：集中监控：通过集控中心对电厂的各个生产环节进行实时监控，包括发电设备运行状态、输电线路负荷、变电设备运行参数等。集中调度：根据电网需求和生产实际情况，对电厂的发电设备进行优化调度，确保发电量、供电质量、设备安全等目标的实现。集中管理：对电厂的人、财、物等资源进行统一管理，提高电厂的运行效率和经济效益。自动化控制：利用自动化控制系统对发电设备进行远程控制，实现设备的自动启停、调节和保护。

1.2 电厂集控运行优化的重要性

电厂集控运行优化对于提高电厂的运行效率、降低能耗、保障电网安全稳定运行具有重要意义。具体表现在以下几个方面：提高发电效率：通过优化调度，合理分配发电设备负荷，提高发电设备的运行效率，降低发电成本。降低能耗：通过优化运行策略，减少发电设备的无效损耗，降低电厂的能耗水平。保障电网安全稳定运行：通过实时监控和预警，及时发现并处理电网故障，保障电网的安全稳定运行。提高经济效益：通过优化运行策略，降低发电成本，提高电厂的经济效益。

二、数据驱动方法在电厂集控运行优化中的应用

2.1 数据驱动方法概述

数据驱动方法是一种以数据为核心，通过分析、挖掘和建模来发现数据中的规律和模式，从而指导决策和优化运行的方法。在电厂集控运行优化中，数据驱动方法的应用主要体现在以下几个方面：提高运行效率：通过分析历史运行数据，识别出影响电厂运行效率的关键因素，从而优化运行策略，降低能耗。预测性维护：利用数据挖掘技术，对设备运行状态进行实时监测，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。优化调度策略：通过分析历史调度数据，优化发电计划，提高发电效率，降低成本。保障安全生产：通过对运行数据的实时分析，及时发现安全隐患，预防事故发生。

2.2 数据采集与处理

数据采集与处理是数据驱动方法在电厂集控运行优化中的基础工作。具体包括以下步骤：数据源选择：根据电厂集控运行优化的需求，选择合适的数据源，如发电设备运行数据、气象数据、市场交易数据等。数据采集：采用传感器、数据采集系统等手段，实时采集电厂运行数据。数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除噪声、异常值等，确保数据质量。数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据格式。数据存储：将处理后的数据存储在数据库中，为后续分析提供数据支持。

2.3 数据挖掘与分析

数据挖掘与分析是数据驱动方法在电厂集控运行优化中的核心环节。具体包括以下步骤：特征工程：从原始数据中提取出对优化目标有重要影响的特征。模型选择：根据优化目标，选择合适的机器学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。模型训练：使用历史数据对模型进行训练，使模型能够识别数据中的规律和模式。模型评估：通过交叉验证等方法，评估模型的性能，选择最优模型。结果分析：对模型分析结果进行解读，为电厂集控运行优化提供决策依据。

三、电厂集控运行优化策略的具体实施

3.1 机组运行优化

机组负荷分配优化是电厂集控运行优化的核心内容之一。具体实施策略如下：实时监测与数据分析：通过实时监测机组运行数据，对负荷进行实时分析，确保负荷分配的合理性和高效性。负荷预测：运用历史数据和机器学习算法，对未来的负荷进行预测，为负荷分配提供科学依据。优化算法应用：采用优化算法，如线性规划、整数规划等，对机组负荷进行优化分配，实现能源利用的最大化。

动态调整：根据实时运行情况和负荷预测结果，动态调整机组负荷分配，确保机组安全稳定运行。

3.2 能源消耗优化

燃料消耗优化是降低电厂运行成本的关键。具体实施策略如下：燃料质量监控：对燃料质量进行实时监控，确保燃料质量符合要求。燃烧优化：通过优化燃烧过程，提高燃料燃烧效率，降低燃料消耗。余热回收：充分利用余热，提高能源利用率。燃料消耗预测：运用历史数据和机器学习算法，对燃料消耗进行预测，为燃料采购和库存管理提供依据。

辅助设备运行优化旨在提高辅助设备运行效率，降低能耗。具体实施策略如下：设备状态监测：对辅助设备进行实时监测，确保设备运行状态良好。设备维护优化：根据设备运行情况，制定合理的维护计划，降低设备故障率。设备运行参数优化：优化设备运行参数，提高设备运行效率。设备节能改造：对高能耗设备进行节能改造，降低能耗。

3.3 环境保护与排放优化

SO2、NOx排放优化是电厂环境保护的重要环节。具体实施策略如下：排放源监测：对SO2、NOx排放源进行实时监测，确保排放达标。排放控制技术：采用先进的排放控制技术，如脱硫、脱硝等，降低SO2、NOx排放。排放预测：运用历史数据和机器学习算法，对SO2、NOx排放进行预测，为排放控制提供依据。

排放总量控制：根据排放总量控制要求，优化排放源运行，确保排放达标。

废水、废渣处理优化是电厂环境保护的关键。具体实施策略如下：废水处理：采用先进的废水处理技术，如生化处理、膜处理等，确保废水达标排放。废渣处理：对废渣进行分类处理，实现资源化利用。废水、废渣排放预测：运用历史数据和机器学习算法，对废水、废渣排放进行预测，为排放控制提供依据。废水、废渣总量控制：根据总量控制要求，优化废水、废渣处理，确保达标排放。

结语

随着我国能源结构的不断优化和电力市场的日益完善，电厂集控运行优化策略的研究显得尤为重要。本文通过对电厂集控运行过程中数据驱动的优化策略进行深入研究，旨在提高电厂运行效率、降低能耗、保障电力供应的稳定性和可靠性。基于数据驱动的电厂集控运行优化策略研究具有重要的理论意义和实际应用价值。未来，我们将继续深入研究，为我国电厂集控运行优化提供更加科学、高效、智能的解决方案。

参考文献

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