本網(wǎng)訊 近日，由先一科技公司承接的《考慮燃煤機組發(fā)電能力評測和碳排放實時監(jiān)測的調(diào)度策略研究及應用》項目獲得高度評價并順利通過驗收。廣東電網(wǎng)公司組織的驗收專家組一致認為該項目成果在電網(wǎng)和發(fā)電集團具有很高的推廣應用價值。
在承接項目后，該公司聯(lián)合湖南大學、中南大學、華銀電力等單位專家組成科研小組，以電廠DCS、CEMS等控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)設(shè)備故障診斷機理及大數(shù)據(jù)分析，對機組健康狀態(tài)、機組發(fā)電能力、碳排放監(jiān)測、調(diào)度策略進行研究，構(gòu)建了設(shè)備可靠性的算法模型與評測模型，開發(fā)了一套考慮燃煤機組發(fā)電能力及碳排放實時監(jiān)測的調(diào)度支撐系統(tǒng)，構(gòu)建了電網(wǎng)側(cè)及電廠側(cè)的機組健康度評價、機組健康度預測、機組帶負荷能力分析、二氧化碳實時監(jiān)測、負荷調(diào)整優(yōu)化軟件平臺，實現(xiàn)了電廠發(fā)電設(shè)備故障的早期預警，為電廠的設(shè)備狀態(tài)檢修提供決策支持，有效減少機組非停次數(shù)，同時為電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化提供了輔助智能決策，有利于保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定可靠運行。
據(jù)了解，該項目研究成果形成了4個技術(shù)創(chuàng)新點，一是基于機器學習算法建立設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型，為機組不同系統(tǒng)、設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出一套量化統(tǒng)一的機組健康狀態(tài)評價機制；二是建立了考慮設(shè)備健康狀態(tài)等因子的帶負荷能力評估模型，對機組帶負荷能力進行了量化分析，并基于規(guī)程提出負荷調(diào)整建議，為安全及優(yōu)化調(diào)度贏取了時間；三是提出了斷面調(diào)整下各機組的負荷調(diào)整量優(yōu)化模型，給出機組調(diào)度綜合優(yōu)先級，提高了電網(wǎng)的安全性；四是提出了連鎖故障聯(lián)合控制策略，研究了機組健康度惡劣情況下機組的負荷的轉(zhuǎn)移方法以及系統(tǒng)出現(xiàn)線路過載時的機組調(diào)節(jié)策略，可有效降低系統(tǒng)風險。
目前，該項目獲得了國家發(fā)明專利5項，發(fā)表了論文5篇，申請了軟件著作權(quán)2項，并在廣東電網(wǎng)與國華臺電試點應用。近期，廣東電網(wǎng)將擴大試點范圍。
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