联合循环调峰电厂厂用电评价指标深入分析

联合循环调峰电厂厂用电评价指标深入分析2008-4-16某联合循环调峰电厂电气主接线示意图如下：系统共有6块电表，分别是：燃机发电机电表、汽机发电机电表、厂辅助变电表、厂高变电表、送出1线上网/反吸电表、送出2线上网/反吸电表。

目前，电厂通过厂用电率指标和自耗电率指标评价厂用电情况，计算公式如下：厂用电率＝厂用电量/发电量×100％自耗电率＝（发电量-上网电量+反吸电量）/发电量×100％其中：发电量＝燃机发电量+汽机发电量厂用电量＝厂辅助变用电量+厂高变用电量上网电量＝送出1线上网电量+送出2线上网电量反吸电量＝送出1线反吸电量+送出2线反吸电量以上各电量根据6块电表读数计算得出。

然而，联合循环调峰电厂运行方式特殊，较常规燃煤电厂不同，通过分析发现：厂用电率指标和自耗电率指标并不能准确评价联合循环电厂的厂用电情况和线路损耗情况，详细分析如下。

根据系统的四种状态，建立如下模型。

1、机组运行状态：发电量＝厂用电量+损耗电量+上网电量2、机组停机状态：送出线路间无潮流时：反吸电量＝厂用电量+损耗电量在机组停运时，两条送出线路有“潮流”现象，则机组停机状态下：反吸电量＝厂用电量+损耗电量+上网电量3、燃机主变停电状态，厂用电由外系统供电，但两条送出线路未停电，有“潮流”现象。

反吸电量＝上网电量厂用电量+损耗电量＝外系统供电量4、ll0KV母线和燃机主变停电状态，厂用电由外系统供电。

反吸电量＝0，上网电量＝0厂用电量+损耗电量＝外系统供电量将以上分析建立数学模型，如下：在一个统计时间范围（t1+t2+t3+t4小时）内，其中：机组运行状态时间为t1小时，停机状态时间为t2小时，燃机主变停电状态时间为t3小时，ll0KV母线和燃机主变停电状态时间为t4小时。

在运行状态时间t1内：机组平均发电负荷为p kW，平均厂用电负荷为z1 kW，系统平均损耗负荷为s1 kW,平均上网负荷为w1 kW。

在停机状态时间t2内：平均反吸负荷为 x2 kW，平均厂用电负荷为z2 kW，系统平均损耗负荷为s2 kW，由于存在潮流，平均上网负荷为w2 kW。

在燃机主变停电状态时间t3内：平均反吸负荷为 x3 kW，由于存在潮流，平均上网负荷为w3 kW；平均厂用电负荷为z3 kW，系统平均损耗负荷为s3 kW。

厂用电和损耗电由外系统供电，不在电表计量范围内。

在ll0KV母线和燃机主变停电状态时间t4内：平均反吸负荷 x4＝0 kW，平均上网负荷w4＝0 kW；平均厂用电负荷为z4 kW，系统平均损耗负荷为s4 kW。

厂用电和损耗电由外系统供电，不在电表计量范围内。

以上四种状态，有如下平衡关系式：p ×t1 = z1×t1 + s1×t1 + w1×t1 (1)x2×t2 = z2×t2 + s2×t2 + w2×t2 (2)x3×t3 = w3×t3 , z3×t3 + s3×t3 = 外系统供电量3 (3)x4 = 0， w4 = 0 , z4×t4 + s4×t4 = 外系统供电量4 (4)在统计时间周期（t1+t2+t3+t4）内，各电表的计量读数为：发电量P＝p×t1；上网电量W＝w1×t1 + w2×t2 + w3×t3 （备注：w2、w3为潮流所致）反吸电量X＝x2×t2 + x3×t3 （备注：x2中含潮流部分，x3=w3、为潮流）厂用电量Z＝z1×t1 + z2×t2 （备注：z3×t3和z4×t4由外系统供电,本系统厂用电表未计量在内）在t1+t2+t3+t4时间内，厂用电率计算公式为：z% = (z1×t1 + z2×t2 + z3×t3 + z4×t4)/( p×t1)×100%自耗电率计算公式为：h% = ((z1+s1)×t1 + (z2+s2)×t2 + (z3+s3)×t3 + (z4+s4)×t4)/( p×t1)×100%电厂计算厂用电率的公式为：厂用电率＝厂用电量/发电量×100％z% = (z1×t1 + z2×t2)/( p×t1)×100% = (z1+ z2×t2/t1)/p×100%从公式可以看出：实际已经忽略了t3和t4时间内的厂用电，若计量时间段内存在t3和t4时间，那么，计算出的厂用电率会比实际厂用电率偏低，原因是t3和t4时间内厂用电量没有计量在本系统电表上，而是计量在外系统电表上。

厂用电率计算误差大小与t3和t4时间内厂用电量大小相关。

如果在统计时间段内只有t1和t2时间，t3和t4时间均等于0。

那么厂用电率计算结果没有t3和t4时间造成的误差，但是它仍然不能准确评价联合循环电厂的厂用电情况，不能简单认为厂用电率增大了，就是厂用电量增加了。

原因分析：厂用电率与z1、z2、t2/t1、p都相关。

当z1或z2增大，厂用电率增大；当t2/t1增大，厂用电率增大；当p减小，厂用电率增大。

反过来讲：若厂用电率增大，原因不一定厂用电增加了，可能是t2/t1增大了或者p减小的缘故，还可能是仪表计量不准导致（与4块电表有关：燃机发电机电表、汽机发电机电表、厂辅助变电表、厂高变电表）。

假设：z2=100kW，t1=16h，t2=8h，p=200000kW，厂用电率与Z1的关系见下图。

假设：z1=3100kW，z2=100kW，p=200000kW，t1+t2=24，厂用电率与t1的关系见下图。

假设：z1=3100kW，z2=100kW，t1=16h，t2=8h，厂用电率与p的关系见下图。

自耗电率包含了系统损耗，比厂用电率更全面的反映了电厂的实际耗电情况，计算公式为：h% = (z1×t1 + s1×t1 + z2×t2 + s2×t2)/( p×t1)×100%h% = (z1+ z2×t2/t1 + s1+ s2×t2/t1)/p×100%但同样的，自耗电率这个指标忽略了t3和t4时间内的自耗电，如果计量时间段内存在t3和t4时间，那么，计算出的自耗电率会比实际自耗电率偏低。

如果在统计时间段内只有t1和t2时间，t3和t4时间均等于0。

那么自耗电率计算结果没有t3和t4时间造成的误差，但它仍不能准确评价联合循环电厂的自耗电情况，原因是自耗电率计算结果与t2/t1、p 也有关，由自耗电率增加也不能就简单得出自耗电量增加的结论，可能是t2/t1增大了或者p减小的缘故，还可能是仪表计量不准导致（与4块电表有关：燃机发电机电表、汽机发电机电表、送出1线上网/反吸电表、送出2线上网/反吸电表）。

以下考虑几种情况下厂用电的情况：一、24小时连续运行情况（t1=24，t2、t3、t4=0）自耗电率、厂用电率、损耗电率曲线：修正自耗电率、修正厂用电率、修正损耗电率曲线：据曲线分析，本系统厂用电率维持在一个相对稳定的水平，而损耗电率则波动幅度较大。

系统的损耗电负荷与厂用电负荷之间不存在简单的单调函数关系。

因此，如果根据厂用电负荷用公式估算损耗电负荷会有较大误差。

二、24小时停机情况（t2=24，t1、t3、t4=0）统计2006年3月～2008年1月期间29个停机日的日电量报表情况，主要数据见下表：机组停机时间内，送出线路间的环流大小不一，范围在0～513kW，自耗电负荷变化幅度大，与停机时间内检修工作有关，损耗电负荷变化幅度也较大。

分析：停机时间内，系统损耗电与厂用电之间没有明显的关系。

厂用电负荷因检修工作的用电而变化较大，属于正常现象。

三、对2008年3月期间t1=13h，p=206MW的7个运行日做分析，四、对2008年4月期间t1=17h，p=200MW的8个运行日做分析，2008年4月18日，汽机厂用电运行时和停机时的比较情况。

2824.14/199.37＝14.16，这个比值也不是确定的，比较确定的是，机组停机期间，夜晚厂用电负荷（包含5＃机、6＃机、9E机组、调压站、气化站、生活变用电）约为192 kW，白天厂用电负荷约为250kW。

由于厂用电率和自耗电率都不能全面的评价联合循环调峰电厂的厂用电及损耗情况，那么寻找能真实全面评价联合循环调峰电厂的厂用电及损耗的新指标尤为重要。

思路一、修正厂用电率和修正自耗电率修正厂用电率＝负荷修正系数×时间修正系数×计算厂用电率制作出t2/t1、p对厂用电率的修正系数表。

负荷修正系数βp = p/200000时间修正系数βt = 0.0002164*(t2/t1/0.5)^2-0.016274*(t2/t1/0.5)+1.0160951电厂06年5月～08年3月的厂用电情况如下：修正后的厂用电率情况如下：修正厂用电率排除了运行时间和负荷对厂用电率的影响，因此更加客观真实准确，能全面的帮助我们分析电厂的能耗情况。

从曲线上看，思路二、各负荷用电量化分析根据前面建立的模型，见下：t1、t2、t3、t4四种时段内电量平衡关系式：p ×t1 = z1×t1 + s1×t1 + w1×t1 (1)x2×t2 = z2×t2 + s2×t2 + w2×t2 (2)x3×t3 = w3×t3 , z3×t3 + s3×t3 = 外系统供电量3 (3)x4 = 0， w4 = 0 , z4×t4 + s4×t4 = 外系统供电量4 (4)在统计时间周期（t1+t2+t3+t4）内，各电表的计量读数为：发电量P＝p×t1；上网电量W＝w1×t1 + w2×t2 + w3×t3 （备注：w2、w3为潮流所致）反吸电量X＝x2×t2 + x3×t3 （备注：x2中含潮流部分，x3=w3、为潮流）厂用电量Z＝z1×t1 + z2×t2 （备注：z3×t3和z4×t4由外系统供电,本系统厂用电表未计量在内）若能求解出z1、z2、z3、z4、s1、s2、s3、s4，就可以全面了解电厂在不同时段的耗电情况，若能进一步做成一个自动分析计算平台，就可对日常运行进行跟踪分析，便于及时发现问题。