模糊综合评判电站锅炉的性能诊断

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时间:2018-12-08

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1、模糊综合评判电站锅炉的性能诊断(大唐国际发电股份有限公司张家口发电厂河北张家口075133)【摘要】针对当前锅炉性能诊断存在的不足,论文提出利用二级模糊综合评判方法从锅炉的安全性、经济性和三方面综合考虑,挖掘锅炉各方面性能的参数,将模糊数学原理和实际相结合,建立各性能参数的隶属函数,最终不仅锅炉的综合性能进行评判,而且对锅炉的安全性、经济性和环保性都做出合理评判,使运行人员对锅炉的性能有全面的了解,对实时评判锅炉运行性能,诊断出运行中潜在的问题有很好的指导意义。【关键词】锅炉性能诊断模糊综合评判安全性经济性环保性1引言电站锅炉系统是整个发电机组的重要组成部分,锅炉系

2、统运行性能的好坏,直接影响整个机组的安全经济运行。实时评判锅炉运行性能,诊断出运行中潜在的问题对合理调整锅炉运行参数、优化锅炉性能及防止事故发生都有很重要的意义。目前,对于电站锅炉的性能诊断还停留在通过观察一些监控参数的波动情况以及用仪器测量计算一些技术监督指标来了解锅炉的运行情况,这种方法费时费力且存在着判断不及时或者造成误判的可能,具有很大的局限性。因此,对于发电企业,拥有一套好的锅炉性能诊断评判准则和评判机制可以有效地对锅炉的运行状态进行定量和定性相结合的分析,从而得到一个准确的状态评估结果,也可以从不同角度考察比较机组间或电厂间运行情况,促进电力企业间的技术

3、交流以及强化运行管理人员节能降耗和优化生产的意识。1965年美国控制论专家Zadeh教授往《InformationandControl》杂志上发表了一篇开创性论文“FuzzySets”,由此诞生了模糊集合的概念。近年来,随着模糊数学的迅速发展,以模糊数学为基础的模糊综合评判方法也得到广泛的应用。文献[2]从检修角度,应用模糊评判对机组寿命进行评估;文献[5]将模糊评判方法用于对电站锅炉结渣倾向性进行评判。木章将模糊综合评判方法引入到电站锅炉性能诊断的综合评判,从锅炉运行的安全性、经济性和环保性三方面综合考虑,挖掘影响锅炉性能的参数进行综合评判,最终建立一套客观且全面

4、的锅炉性能评估模型。2电站锅炉性能的模糊综合评判方法电站锅炉是一个复杂的系统,它大部分时间是在变负荷、变工况条件下运行,运行条件复杂多样,影响其运行性能的因素众多,燃烧过程中机组的某些指标是互相制约互相影响的。由于对锅炉性能的评价存在许多不确定因素,用经典数学很难评价,于是考虑采用模糊综合评判方法。模糊综合评判是一种应用模糊集合论对受多个因素影响的事物或现象进行综合评价的方法。由于它突破了精确逻辑和语言的限制,强调事物影响因素的模糊性,所以能更为真实、客观地描述电站锅炉的综合性能。模糊综合评判的基本方法是综合考虑影响评价对象的各个因素,将因素统一量化,根据各因素对被

5、评对象的影响程度不同来分配权重,建立符合实际情况的隶属函数,最终对被评价对象做出合理的综合评价。具体步骤如下:2.1因素集和评语集的选择因素集为影响评价对象的各个因素。锅炉的性能主要包括安全性、经济性和环保性三方面,根据电厂日常关注的参数指标,过热汽温、再热汽温超温对锅炉安全运行十分不利;锅炉效率、排烟温度、制粉单耗影响锅炉运行的经济性;排放又是火电厂在环保方面的重要考虑对象。经综合考虑,将主蒸汽温度、再热汽温、锅炉效率、排烟温度、制粉单耗、排放视为锅炉运行性能的表征参数。为了准确了解锅炉各方面性能,考虑将元素集分成主元素和子元素集,采用二级模糊综合评判,元素集具体

6、分类情况见图1,这些性能参数都具奋很强的代表性,可适用于所有电厂进行性能诊断。评语集为评判因素对评判对象做出的所冇可能的评判结果。结合我国电站锅炉实际运行特点并参考专家意见,将锅炉性能分为“优”、“良”、“中”、“差”四种情况,故评语集V={优,良,差}。2.2权重集的确定由于各因素对评判对象的影响程度不同,为了反映各因素的重要程度,对各个因素赋予相应权数,由各权数所组成的集合即为权重集。观察上述元素集不难发现,除排放外,其他元素都对供电煤耗有影响,所以可利用各元素对供电煤耗的影响程度确定其权重,排放根据各电厂具体要求来定权重。2.3隶属函数的建立建立隶属函数,即建

7、立一个由因素集到评语集的模糊映射,并由该模糊映射求出评判矩阵。评判矩阵由隶属度组成,因此确定每一个因素的隶属函数,为工作重点之一,也是难点之一。采用不同的隶属函数最终的评定结果可能差别很大。隶属函数的选择一般有三种,若元素越大,评判对象的性能越好,则苏隶属度函数应是随元素数值增人而增大,称为偏人型隶属函数;若元素越人,评判对象的性能越差,则K隶属函数应是随元素增大而减小,称为偏小型隶属函数;至于元素太大或太小,评判对象的性能都变差者,苏隶属函数称为中间型隶属函数。2.4模糊绿合评价模糊综合评判可表示为:。根据运算符号“”的定义不同,模糊评判有不同模型。常见模糊综

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