（通辽发电总厂有限责任公司内蒙古自治区通辽市028000）
摘要：火电机组功能正常发挥是电厂稳定运行的基础，工作人员明确火电机组运行优化的目标，依据具体情况确定运行参数，达成节能降耗、提升电厂效益的目的。数据挖掘技术通过分析数据，综合确定火电机组运行目标的优化值，保证目标的合理性与可行性，本文据此展开论述。
关键词：火电厂；优化运行；数据挖掘技术；应用研究
火电厂的稳定运行离不开火电机组功能的正常发挥，相关工作人员需要加强对火电机组运行优化目标值的确定，并且根据不同的外部环境确定火电机组的运行参数，实现火电厂的节能控制，提高火电厂的经济效益。数据挖掘技术具有较强的数据分析能力，能综合确定火电机组运行优化目标值，保证运行目标值的准确性及合理性。
1.火电厂优化运行概述
火电厂优化运行的目的是保障火电机组在当前运行条件下达到最佳状态，在不同外部环境和负荷条件下提供将火电机组的最优参数和运行方式控制。而火电机组运行优化目标值对于火电机组运行的经济性有着重要影响，确定正确的火电机组运行优化目标值以后，可根据该最优值计算火电机组实际运行参数，掌握火电厂生产运营中的各项经济损失，为火电厂节能改造和经济运行提供重要参考。当前，火电厂主要根据变工况热力计算公式、最优运行试验和火电机组设计值来确定火电厂优化运行目标值，该目标值在标准运行工况条件下为一个定值。在实际应用过程中，随着火电机组运行时间的增长，火电机组运行状态和运行环境随时发生变化，火电机组实际的运行状态往往达不到最优的运行效果。通过运用数据挖掘技术，利用其强大的知识发现和数据分析能力，采用模数关联规则方法来确定火电机组运行优化目标值，实现准确、合理的运行调整。
2.火电厂优化运行中的数据挖掘原理及应用
合理确定优化运行的目标值为优化运行及诊断机组性能的基础与前提，也是火电厂优化运行的关键与难点。运行参数、机组负荷及操作水平影响着运行机组时的性能指标，而定量化历史数据能够反映出运行机组的实际状况。在特定外部条件及特定负荷下，可选择性能指标达到最优时对应的参数作为目标值，将此目标值用于指导优化运行。在火电厂优化运行中的数据挖掘结构如下图。
图1数据挖掘技术在火电厂优化运行中的结构示意图
其中SIS与MIS数据库是仓库数据的来源，SIS与MIS数据库可以为确定目标值的工作提供数据方面的支持。知识库与模型库能够互相调用与共享，此二者用于存放算法知识与模型。将火电厂的数据仓库作为基础，应用数据挖掘技术对历史数据进行回归分析，并建立起相关的模型库，以形成推理规则。输出优化过程即为闭环与开环两种不同的方式与现有的控制系统相互交错。以输出最优开环方式的设定值作为参考，对相应的控制参数及执行机构进行调整；输出的闭环方式值将直接对下层起控制作用。
3.数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用
3.1确定运行优化目标
火电厂的运行需要较多设备的支持，这些机械设备之间有着一定关联性，在对设备运行数据进行分析的过程中，可以发现其中的波动关联。火电机组运行参数与周围环境以及运行时间有着密切关系，为了保证火电机组运行状态的最佳性，需要对相关参数进行调整。应用数据挖掘技术，可以准确的找到有价值的数据信息，并确定火电厂优化运行参数目标值。在对大量历史数据进行分析的过程中，可以确定火电厂运行优化目标值模型，然后确定运行参数，建立火电厂优化运行模式库。在采集数据时，应采取实时收集的方式，挖掘出潜藏的知识与数据之间的规律，从而方便工作人员对设备的相关参数进行调整。在火电厂中常用的有模糊关联规则挖掘算法，主要是对不同负荷工况下火电机组运行参数进行挖掘，并从中找到运行最优值。确定出火电厂优化运行的目标值，这些数据都是通过数据挖掘技术确定的，而且根据试验证明，在对火电厂运行参数进行优化后，火电厂对周围环境的影响明显降低了，锅炉运行的效率也大大提高了，可以有效提高火电厂的经济效益。
3.2最优化运行曲线分析
火电厂运行优化目标值通过数据挖掘技术确定后，选择合适的方式计算得出符合数据，并获得机组运行参数的最优值曲线。这里依然已300MW发电机组为例，通过数据挖掘技术获得如图2所示的过量空气系数设计值曲线与最优值拟合曲线。
图2过量空气系数运行曲线图
火电厂锅炉燃烧效率受到过量空气系数值的影响，如果这个系数值偏小，则意味着锅炉内的燃料无法充分燃烧，出现浪费，不满足节能减排的目的；而系数过大的话，则会造成锅炉内部空气流速加快，使得炉膛温度降低，不利于提高锅炉运行效率。300MW负荷条件下，锅炉热量损失随着过量空气系数的减小而持续增加，当系数值超过1.294临界点时，系数继续减少，燃料不完全燃烧造成的损失与排烟热损失相比微不足道。机组运转状态处于低负荷时，过量空气系数与锅炉飞灰含碳量间的联系并不紧密，基于锅炉燃烧特性分析，当机组运行负荷为150MW时，过量空气系数值控制在1.53上下最合适。
4.应用数据挖掘技术时应注意的问题
4.1所应用的数据挖掘技术应保持有效性
在应用数据挖掘技术之前，要对与研究对象相关的背景资料进行一定的了解，以明确应用数据挖掘技术的目的，分别根据不同的数据挖掘目的，使用针对性的挖掘技术，如关联规则、聚类及分类等。此外，应注重挖掘所用数据的数量与质量，应选择近期的数据及稳定运行机组状态下的相关数据。
4.2注意根据实际情况进行优化计算
数据挖掘技术所得到的结果受到一系列外界条件的影响，如机组设备的具体情况、系统状态及操作水平等；因此，数据挖掘技术的结果会因外界因素的变化而发生变化，结果不是一成不变的，关于这一方面，在确定优化运行目标值时，尤其需要注意。此外，不能片面追求一项指标的最优化，因为这无益于整体性能的优化。应在整体得到最大优化的基础上，确定单项控制指标，以保证整体性能得以最大限度的优化。
结语：
火电厂优化运行对于提高生产效率，降低生产运行成本有着重要的现实意义，在火电厂优化运行中通过运用数据挖掘技术，可以挖掘出大量有价值的知识和信息，为了充分发挥数据挖掘技术的应用优势，应加大对数据挖掘的分析和研究，不断提高火电厂优化运行水平。
参考文献：
[1]裘国相，汪思源，王文标.数据挖掘在火电厂运行优化目标值确定中的应用［J］.自动化技术与应用，2011（3）：6-9.
[2]李建强，牛成林，刘吉臻.数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用［J］.动力工程，2012（6）：830-835.
[3]高起栋.基于数据挖掘技术的火电厂设备状态监测系统[J].工业技术创新，2017，04（06）：24-27.