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1、燃气机组大数据分析理论及运行优化技术研究项目总结报告一、项目概况项目名称：燃气机组大数据分析理论及运行优化技术研究立项时间：2015年项目编号：BY2015070-17项目负责人：司风琪合作企业：大唐苏州热电有限责任公司经费情况：经费单位：万元项目来源江苏省产学研前瞻性联合研究项目项目编号BY2015070-17项目名称燃气机组大数据分析理论及运行优化技术研究经费投入经费支出来源投入数科目支出数其中：省拨款 支出数投入合计200支出合计183.7392.741、省拨款100（一）直接费用161.2279.742、部门、地方配套01、设备费48.7223、承担单位自筹100（1）设备购置费48.
2、7224、其他来源0（2）设备试制费00（3）设备改造与租赁费002、材料费14.218.033、测试化验加工费0.9434、燃料动力费9.365、差旅费35.4118.786、会议费007、国际合作与交流费4.224.228、出版/文献/信息传播/知识产权事务费9.845.239、劳务费38.61510、专家咨询费0011、其他支出00（二）间接费用22.5113其中：绩效支出3.23.2经费结余16.27万元，其中省拨经费结余7.26万元主要研究内容：1）燃气机组大数据分析理论与方法研究分析燃气机组现有DCS、MIS、SIS等信息系统的结构及元数据特点，开展多源异构数据的信息集成与管理技术
3、研究；采用信息熵分析理论研究海量实时数据流的特征提取与多特征高维数据的信息熵计算方法；研究系统特性及工况变动、异常工况、传感器故障情况下的实时数据流信息演化规律和特征；研究大数据系统分解降维决策支持理论与方法。2）数据驱动建模方法与规则提取技术研究研究燃气机组实时数据的特征提取方法，重点研究小波分析以及样本熵等信息熵分析等方法，获得相关特征指标的具体形式与计算方法，进而研究基于过程数据及数据特征的模型建立方法；针对机组实时/历史数据所具有的海量、时序、高维、混杂等特点，研究模糊聚类、关联分析等数据挖掘技术的机组运行规则提取与优化方法；研究数据信号特征与设备状态间的内在联系，实现设备的状态监测与
4、诊断。3）基于数据驱动的燃机运行优化技术根据燃气机组的实际运行特点和试点机组的负荷特征，并基于实时/历史数据对机组能耗特性、机组运行工况特征等进行挖掘与聚类分析，进而获得相关的运行规则和机组运行基准工况库，为机组性能计算和耗差分析提供可信的运行目标值；在进行有针对性的热力试验基础上，采用机理分析和数据驱动建模的方法建立燃机运行特性模型，开展基于人工智能技术的优化算法研究。4）燃机大数据分析与运行优化软件平台开发研究根据燃气机组现有信息系统的不同特点，研究燃机大数据分析平台的集成与开发方法，获得系统软硬件配置方案与系统结构设计方法；搭建燃气电厂异构数据管理平台，对燃气轮机、余热锅炉、蒸汽机、发电
5、机、重要辅机以及环保系统进行性能计算分析，建立整个机组能效分析与监测系统，进而完成统计与分析；基于SIS系统和.Net平台完成燃气机组运行优化系统的软件开发，实现工程示范。二、项目实施情况1 校企联合研发团队的组织研发团队依托校企产学研合作机制，不断吸引领域顶尖人才加入，采用有效的激励机制保留和发展人才，加强研发团队的学习和培养，增强团队的核心竞争力。研发团队人员拥有博士（含正/副教授）6名、硕士5名，得到东南大学及中国大唐集团公司的支持，通过沟通与协调，建立了互信共赢的合作机制，集中力量解决重大难题。2 实施计划的制定与落实2015年7月 至 2015年10月调研、查阅文献资料，制定详细研究
6、方案及计划，开展电厂异构数据源结构特征与集成技术研究，完成多系统异构数据源集成模型与管理软件开发。完成软件测试，并提供软件测试报告。2015年11月 至 2016年3月研究海量实时数据流的特征提取与多特征高维数据的信息熵计算方法，研究系统特性及工况变化、异常工况、传感器故障情况下的实时数据流信息演化规律和特征，研究大数据系统分解降维决策支持理论与方法。2016年4月 至 2016年8月研究燃气机组实时数据的特征提取方法，重点研究小波分析以及样品熵等信息熵分析等方法，研究基于过程数据及数据特征的模型建立方法，研究模糊聚类、关联分析等数据挖掘方法及其在机组海量实时数据中适用性并开发聚类算法；研究基
7、于数据挖掘技术的机组运行规则提取与优化方法；研究数据信息特征与设备状态间的内在联系。2016年9月 至 2017年1月对机组能耗特性、机组运行工况特征等进行挖掘与聚类分析，进而获得相关的运行规则和机组运行基准工况库；在进行针对性的热力试验基础上，采用机理分析和数据驱动建模的方法建立燃机运行特性模型，开展基于人工智能技术的优化算法研究。2017年2月 至 2017年6月研究燃机大数据分析平台的集成与开发方法，获得系统软硬件配置方案与系统结构设计方法；搭建燃气电厂异构数据管理实时/历史数据平台，对燃气轮机、余热锅炉、蒸汽机、发电机、重要辅机以及环保系统进行性能计算分析，建立整个机组能效分析与监测体
8、系，进而完成统计与分析；基于SIS系统和.Net平台完成燃气机组运行优化系统的软件开发和实施。3 企业研发人员的培养培训项目为企业培养了3名技术骨干。在项目实施阶段，企业研发团队负责项目的相关业务支持，并积极参与相关技术的研究，通过学习，已具备独立研究形成了一支优秀企业研究团队4 项目完成情况评价项目经过两年的研究与实践，研究了基于过程数据的数据驱动建模方法，采用机理分析和数据驱动建模方法，建立了燃气机组运行特性模型，开展了基于人工智能的优化算法研究，建立了燃机能耗分析与监测模型，成功完成了燃机大数据分析与运行优化软件开发。项目合同的各项任务指标都已完成，项目共申请发明专利6项(已授权2项)，
9、公开发表相关论文7篇，其中被SCI收录3篇。5 预算执行情况到目前为止，项目经费计划中省拨款、单位自筹资金已按计划到位，项目组所有单位对科技拨款严格按照科技经费开支单位的有关规定，专款专用，有力的支持了攻关项目的实验，保障了攻关项目的顺利完成。项目经费预算投入200万，其中省拨款100万，承担单位自筹100万。截止 2017年11月30日止总共拨入项目经费200万元人民币（其中省科技厅拨款100万元），共计支出项目经费183.73万元人民币，其中省拨经费实际支出92.74万元，账面结余金额为7.26万元人民币，还有应支未支费用有：结题评审费用、结题材料打排版印刷费用、燃料动力费等。三、项目技术
10、情况1 项目的研究方法及技术路线（1）本项目采用大数据分析理论与方法，实现了燃气机组生产过程海量实时数据流的特征提取与大数据系统分解降维，维燃机大数据分析提供有效工具。（2）基于特征提取的大数据挖掘方法与规则提取技术，构建燃气机组的运行规则库和机组运行基准工作裤，可为机组实际运行提供指导意见。（3）基于过程数据的数据驱动建模，采用混合建模方法建立燃气机组运行特征模型。（4）基于人工智能的优化算法，建立燃机能效分析与监测模型，完成燃机大数据分析与运行优化软件开发。技术路线如图技术路线2 项目解决的关键技术1）海量、多源、异构数据的特征提取技术及大数据系统分解降维决策支持方法。2）基于燃气机组过程
11、数据和数据特征的数据驱动建模、海量数据挖掘与规则提取技术。3）燃气机组的运行特性模型库、运行规则库与运行基准工况库的构建。4）基于SIS系统的燃机大数据分析与运行优化软件平台的构建、开发与实施。3 取得的突破性进展及创新点1）利用信息科学及人工智能领域的理论和方法对燃气机组大数据进行特征分析、知识发现与规则提取，是本项目的重要特色与创新。2）借助数据驱动建模技术得到燃机运行特性模型库和运行基准工况库，并将其应用于燃机的能效分析与优化，是本项目的重要特色。3）基于SIS系统的大数据分析与燃机运行优化软件平台，可为燃气机组的性能监测和节能诊断提供技术支撑。四、合同任务指标完成情况1实际完成的研究内
12、容1）燃气机组大数据分析理论与方法研究针对大唐苏州热电有限责任公司已建的信息系统，从数据采集与运输方式、数据结构与储存方式、数据密度与容量、数据之间的关系与层次等多方面，对DCS、MIS、SIS等多个系统的结构及元数据特点进行详细分析，并以机组与某些典型设备为对象，确定与之关联的数据源及融合需求，分析其发布、异构、动态以及完整性等特性，研究其抽取、加工与集成模式。2）数据驱动建模方法与规则提取技术研究针对机组实时/历史数据所具有的海量、时序、高维、混杂等特点，研究模糊聚类、关联分析等数据挖掘方法及其在机组海量实时数据中适用性，并开发出聚类算法，通过对机组能耗特性、关键设备工作点等的挖掘与聚类分
13、析，进而获得相关的运行规则，为机组的运行提供指导意见。研究燃机实时数据的特征提取方法，重点研究基于时/频域统计分析、小波分析和信息熵分析等方法，获得相关特征指标的具体形式与计算方法，进而研究基于燃机生产过程数据及数据特征的模型建立方法，以实现设备的状态监测及诊断。3）联合循环机组能效监测与经济性诊断对燃气电厂热力循环及系统结构进行分析，得到其运行特性，并在燃气电厂现有SIS系统平台上，完成燃气轮机、余热锅炉、蒸汽机、发电机和重要辅机等性能计算，建立整个机组能效分析与监测体系，进而完成统计与分析。对影响燃气机组经济性的关键因素的经济性诊断方法进行研究，定量计算出各因素对机组经济性的影响。研究开发
14、所得到的燃机电厂能效分析监测与运行绩效考核软件将极大的提升现场运行管理人员的生产操作水平与节能分析水平，有利地保证了机组运行经济性及安全性，并进一步促进了燃机电厂生产管理信息化的发展，为后续全厂信息资源的整合提供了更加综合、智能、全面的数据。4）基于海量数据挖掘的机组运行优化技术研究基于循泵优化数学模型，并充分考虑气象条件变化对循泵优化运行的影响，绘制了根据气象条件指导循泵优化运行的等效益曲线及相应的净收益功率曲线，由此可直接根据气象条件快捷准确地指导循泵运行优化调度，并方便地进行其对应的经济性评价。以燃煤机组热电联产负荷分配和联合循环纯凝机组负荷分配文献资料中介绍的模型为基础，结合现场联合循
15、环热电联产实际运行规程，提出适用于吴江联合循环机组的负荷分配模型。5）联合循环机组运行优化软件系统开发与实施基于.NET软件平台，完成两化深度融合信息化通用平台的开发，获得系统软硬件配置方案与系统结构设计方法，然后针对9E级200MW燃机部分关键设备开发出状态监测与故障诊断软件，并给出相应的优化运行指导建议。3 技术指标大数据分析规模100000点实时数据采集间隔0.5秒数据驱动模型平均相对误差0.01%4 工作指标 1)开发联合机组两化融合平台 2)发表期刊7篇，其中SCI/EI收录3篇 3)申报国家发明专利6项 4)申请软件著作权2项 5)培养博士研究生1名，硕士研究生3名。五、项目绩效分
16、析1 经济效益与社会效益分析本项目基于大数据分析理论对燃气-蒸汽联合循环机组的运行优化进行研究。设备的状态监测与诊断技术，有效地对燃烧室状态、凝汽器清洁度、气路故障等进行检测，避免经济损失达600万元/年；运行优化技术突破联合循环机组循泵调配、热电负荷分配等技术难题，对全厂经济性的提高，带来直接效益700万元/年。同时，本项目引入信息科学及人工智能领域的理论，对燃气机组大数据进行特征分析、知识发现与规则提取，对新型燃气电厂信息化及同行业提高具有示范作用。2 市场应用前景分析本项目实施有利于我国燃气电厂信息化建设，增强了我国电厂信息化程度。基于燃机生产过程数据及数据特征的模型建立方法，实现设备的
17、状态监测及诊断，运行优化，这对新型燃气电厂走集约化的产业发展道路具有重要意义。3 对促进社会发展、科技进步和企业创新能力提升的作用本项目研究成果将引导我国燃气发电行业节能减排的升级，缓解资源约束，促进我国国民经济发展。项目实施将有助于提高企业在国内甚至国外燃气发电领域的核心竞争力，培养出一支具有创新意识的科研团队。六、存在问题、有关建议及下一步研究设想经过两年的技术攻关，项目完成了预定的研究目标。运行优化软件系统为企业节约了劳动成本、运维成本，直接带来的效益逾1300万元/年。项目实施阶段，得到了江苏科技厅、东南大学和校企合作单位大唐苏州热电有限责任公司的大力支持，确保了项目的顺利实施。同时，项目执行为企业培养了一支有创新意识的科研团队、技术骨干。限于时间有限，仍然有一些问题有待进一步深入研究，具体包括以下：1 本项目通过大数据方法研究对机组能耗监测提供了新手段，但是在机组能耗诊断及故障分析方面还需要深入一步的研究；2 在实时数据流分析的同时兼顾机组MIS系统中的事务数据的深入挖掘算法还需要进一步研究；3 在对实时/历史数据分析的基础上，对机组运行状况进行进一步预测，实现能耗及故障的预警，也是本项目需要进一步研究的重点。