基于实时数字滤波技术的火电厂运行数据分析.pdf

第3 2 卷第6期 湖南电力 H U N A N E I J E C T R I C P O WE R 2 0 1 2年 1 2月 d o i 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s r h 1 0 0 8 0 1 9 8 ． 2 0 1 2 ． 0 6 ． 0 1 1 基于实时数字滤波技术的火电厂运行数据分析 周雪斌 。李 明 湖南省电力公司科学研究院，湖南 长沙 4 1 0 0 0 7 摘要文中分析适用于电厂的一阶滞后滤波法和加权递推平均滤波法的特点，并运用 2种滤波方法对火电厂运行数据进行处理 ，对其处理结果进行详细比对分析 ，为火电厂 运行数据寻求最合适的实时滤波方法。 关键词 实时滤波 ；火电厂；运行数据 ；仿真 中图分类号T M 6 2 1 ； T P 2 7 4 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 8 - 0 1 9 8 2 0 1 2 0 6 0 0 3 8 0 4 Ana l y s i s o f po we r p l a n t o p e r a t i n g d a t a ba s e d o n r e a l - t i me d i g i t a l fil t r a t i o n t e c h no l o g y ZHOU Xu e b i n． L I Mi n g H u n a n E l e c t r i c P o w e r C o r p o r a t i o n R e s e a r c h I n s ti t u t e ，C h a n g s h a 4 1 0 0 0 7 ，C h i n a Ab s t r a c t T h e c h a r a c t e r i s t i c s o f 2 d i g i t a l fi l t r a t i n g me t h o d s f fi r s t o r d e r l a g g i n g fi l tr a t i o n we i g h t od a v e r a g e r e c u r s i v e fil t r a t i o n me t h o dfi r e a n a l y z e d．T h e me t h o d s a r e u s e d t o t r e a t t h e r e a l - t i me o p e r a t i n g d a t a i n the r ma l p o we r p l a n t s u c c e s s i v e l y ． Ac c o r d i n g t o the a n a l y s i s a n d c o mp a r i s o n o f p r o c e s s i n g r e s u l t s o f t h e t wo me t h o d s，the mo s t s u i t a b l e fi l tr a t i n g me t h od i s d e t e r mi n e d ． Ke y wo r d sr e al- t i me fi l t e ri n g；t h e rm al p o we r p l a n t ；o p e r a t i n g d a t a；s i mu l a t i o n 火电机组的运行优化技术是当前 电力工业发展 的关键技术 问题 之一。对于机组运行参 数优化 问 题， 本质上是热力系统在多边界条件下可控参数寻 优的问题。而建立在任意边界条件下 的机组运行模 型 ，是实现运行参数优化的技术基础。 通常，机组建模都是通过运行机理来进行。这 种方法对于复杂的热力系统来说往往难以奏效 。机 组海量运行数据 中，隐藏着大量反映系统及其相关 设备特性的信息。因此，采用机理分析与统计辨识 相结合的混合模型方法，可以克服单一方法的缺 点。建模中， 首先通过机理分析或专家经验确定出 模型类型和模型结构 ，然后再利用数据挖掘方法 ， 辨识出模型的具体形式，对机理模型进行修正。这 种方法可以较大地提高建模精度和建模效率 】 。 因此 ，对火 电厂数据的实时监测是精确分析火 电厂运行过程中的热经济性的基础，同时，也是准 确重构机组运行状态、优化火 电机组运行 的基础。 火电厂数据采集系统中的数据，不可避免会含 收稿 日 期2 0 1 2 一 町一 1 9 38 有一些干扰信号。这些干扰信号会影响测量数据的 准确性，进而影响性能计算、参数优化分析的结 果， 需要被剔除。干扰信号一般包括 交流电 磁感应产生 的干扰 、空间辐射 电磁波产生 的干扰、 接地不当引起的干扰 、公共阻抗上引起的干扰 、多 路信号并列传送造成的相互干扰等。因此，要对火 电厂运行数据进行精确分析 ，就必须对采集系统得 来的数据进行滤波处理，从而使数据更加准确、可 靠 引。 1 实时滤波算法 由于火电厂运行数据是实时数据 ，且 由于电厂 运行的特点，电厂的各个运行参数波动范围较大。 故只有 2 种数字滤波方法适合用来处理火电厂的实 时运行数据 一阶滞后滤波法和加权递推平均滤波 法 引。 1 ． 1 一阶滞后滤波法 一 阶滞后滤波法的方法是取 a 0～ 1 ，本次滤 第3 2 卷第6期 周雪斌等基于实时数字滤波技术的火电厂运行数据分析 2 0 1 2 年 1 2月 波结果 1 一 口 本次采样值 口 上次滤波结 果 引。 一 阶滞后滤波法 的优点是对周期性干扰具有 良 好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。缺点 是相位滞后，灵敏度低 ，滞后程度取决于 口值大 小，对于频率高于采样频率的 1 ／ 2的干扰信号则无 法消除。 假设输入信号为 ，输 出信号为 Y t ， 则一个 R C低通滤波器表达式为 ， ， t t 1 Q 式中 为时间常数。 连续时间信号经过采样后成为离散时间信号， 低通滤波器表达式则为 长度为 Ⅳ的数据窗 口，并对滤波器窗口内的 Ⅳ个 数据作加权均值移动操作，则加权递推平均滤波输 出 z 为 1 N一1 z n 亩 ， 8 式 中 ， ，⋯， 为常数 ，且满 足如下条 件 Wo W1 ⋯ 一1 0 r0 ⋯ 十w N 一 1 1 设 6 为系统的纯滞后时间， 且 6 1 e一 e一 2 ⋯十 e Ⅳ 一 则 吉 ， W 1 ， ⋯ ， 下 y 2 2 实时滤波仿真计算 为采样时间间隔 ，Il} 为归一化时间。由上式 可得 三 y Jj} ， ， 后一1 3 1 工 1 工 At A t 三 令 口 1 三 At Y 1一口 a y k一1 4 对上式进行 z变换，可得 y 1一a X z 0 一 y 5 所以系统的传递函数为 6 1 ． 2 加权递推平均滤波法 对递推平均滤波法加 以改进 ，对不同时刻的数 据乘上不同的系数。一般若接近当前时刻的数据， 就乘以较大的系数；这样给予新采样值的系数越 大，灵敏度越高，但信号平滑度会降低 ；这种 方法便是加权递推平均滤波法。 以第 n次数据采集为例连续采集 个数据， 然后对这 ￡个数的后 m个 ； 求平均值 Y ，则 1 YY m ∑ 7 一己 ， ’ 式中Y 为后 m次测量值的平均值； 为第 1 次 采样值；对于不同的情况，m的值可能不同；Z 为 ￡ 一 m一 1 。 加权递推平均滤波将上式中的Y 不断地送入 采用正弦信号加白噪声信号为仿真信号，通过 2 种实时滤波算法对仿真信号进行实时滤波㈨，滤 波效果如图 1 所示。 3 9 第 3 2卷第6期 湖南电力 2 0 1 2年 l 2月 图 1 各种实时滤波算法处理 实时正弦波信号 从图 1 可以看出，一阶滞后滤波法处理之后 的 实时正弦波信号和处理之前的信号差别较小，光滑 度较差，且与真实的正弦波偏差值较大。加权递推 平均滤波法处理之后 的实时正弦波信号普遍光滑度 较好，且与真实的正弦波偏差值较小。故可推断在 实时信号处理方面，加权递推平均滤波法要优于一 阶滞后滤波法。 采用加权递推平均滤波法时 ，当递推平均项的 个数从 3个增加到 5个时，处理后的数据所呈现的 曲线光滑度越来越好，当递推平均项的个数从 5 个 增加到7 个的时候，处理后的数据所呈现的曲线的 光滑度越来越差。再从信噪比方面考虑，递推平均 项的个数不同时的信噪比如表 1 所示。 表 1 不同递推平均项数对应信噪比 递推平均项数 3 4 5 6 7 信 噪比 3 8 ． 8 3 8 ． 9 3 8 ． 8 3 8 ． 8 3 8 ． 8 40 当递推平均项的个数为4时， 处理后信号的信 噪比最高，而此时的处理信号所组成的曲线的光滑 度也仅略次于递推平均项个数为 5时的曲线光滑度。 因此可得出结论 当递推平均项的个数为 4时，递 推平均滤波法在处理实时正弦波信号时的效果最好。 3 实例分析 以某电厂6 0 0 M W机组实时负荷信号为处理对 象 ，分别采用一阶滞后滤波法和加权递推平均滤波 法进行处理。考虑到在对滤波结果分析时，没有正 确数据可以进行 比较 ，所以在程序中处理的对象不 是原始 的火 电厂实时数据 ，而是对火电厂实时数据 加 白噪声处理 ，然后又对某些特定的数据特意进行 了人为修改，从而在数据中人为地加入一些坏点， 这样 ，就可以根据这 2种滤波方法对 白噪声和坏点 的处理效果来推断对原始数据处理效果的好坏。实 时滤波效果见图 2所示 。 第3 2卷第6 期 周雪斌等基于实时数字滤波技术的火电厂运行数据分析 2 0 1 2 年 1 2月 图2 不 同滤波算法处理电厂实时数据 由图2可以直观地看出，一阶滞后滤波法处理 的火电厂运行数据和真实数据之间保持较均匀的误 差，处理数据的曲线光滑度较差；而加权递推平均 滤波法处理之后的火电厂运行数据虽然和真实数据 之间的误差并不是十分均匀，但 2 条曲线在较好的 情况下 N 4 可以部分重合，滤波处理后的数 据和真实数据误 差要小 于一 阶滞后滤波法。因此 ， 在处理火 电厂运行 数据 时，相 比于一 阶滞后滤波 法，加权递推平均滤波法能够取得更好的效果。 当采用的递推数据个数从 3 增加到4时，滤波 处理之后的数据呈现的曲线的光滑度越来越好，滤 波结果组成的曲线和真实数据的曲线距离越来越 近，而且这 2 条曲线重合的部分逐渐增多，递推平 均滤波的效果越来越好。当递推数据从 4增加到 7 时 ，滤波处理之后 的数据呈现的曲线 的光滑度越来 越差 ，滤波处理之后 的结果和真实数 据越来越接 远，而且这2条曲线重合的部分逐渐减少。所以当 递推平均 的数据个数取 4的时候递推平均滤波法可 以取得最好的效果 。 4 结论 将实时滤波算法应用到电厂实时数据分析中， 通过正弦仿真数据和实际运行数据分析， 得到相同 的结论 ，即加权递推平均滤波法效果要好于一阶滞 后滤波法 ，并且 当递推平均项 的个数为 4时，实时 滤波效果最佳。实时滤波算法可以应用于电厂实时 数据分析中， 效果较好，为精确分析火电厂运行热 经济性、准确重构机组运行状态提供了方便。 参考文献 [ 1 ]王惠杰，张春发， 宋之平 ．火电机组运行参数能耗敏感性分 析 [ J ]．中国电机工程学报， 2 0 0 8 ，2 8 2 9 ，6 ． 1 O ． [ 2 ]李建强 ． 基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 [ D ]． 华 北电力 大学 ，2 0 0 6 ． [ 3 ]李国红．发电厂计算机系统信号干扰的原因分析及消除方法 [ J ]．中国科技纵横， 2 0 1 0 3 7 7 ． [ 4 ]王颖 ，金志军 ．常用数字滤波算法 [ J ]．中国计量，2 0 1 2 ， 0 3 6 9 9 1 0 0 ． [ 5 ]章哲庆 ，张灵 ． Ⅱ R型和F I R型希尔伯特数字滤波器在无功功 率测量中的对 比研究 [ J ]．信息系统工程，2 0 1 1 8 1 2 7 - 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