能源管控大数据应用解决方案

段漏风率计算的显示、报警 化展示、排序、报警、对应提示改进
性操作措施。自动生成最佳氧量运行
基准曲线图。
二、能管大数据技术应用
能源管控大数据应用功能清单
序号 3
4
功能名称
受热面清 洁状态综
合评估
大气污染 物排放预
测预调
实施内容
具体方法
变工况运行条件下，在线实时执行以 下功能： 锅炉换热效率、受热面清洁系数
2
过量空气系数 在线诊断
过量空气系数的实时计算 锅炉热效率、净效率的计算 锅炉出口最佳氧量的寻优 影响因素的偏差比对与展示
量化分析送风量、风煤比、风箱炉膛 差压、排烟温度、送风机电流、引风 机电流以及烟气上下游沿程区段位置 含பைடு நூலகம்量（如炉膛出口、烟道、空预器、
实际运行热 效率平均提
高8%
氧量沿程分布及重要设备区 电除尘）等参数的偏差影响，并可视
能源管控大数据应用解决方案
目录
一、现状分析 二、能管大数据技术应用 三、具体应用功能
一、现状分析
作为中国轨道交通运输装备制造领域的旗舰企业，深入贯彻“中国制造 2025”推进精益智造的核心精神，非常重视能源管控体系在建设智能化车厂 方面的支撑作用，历经四年分期持续构建能源管控基础设施、监控中心与 平台系统，现已初具规模，形成可实现集成应用、协同提效的数据条件。 近年来大数据技术综合运用实践日趋成熟，长客能源拟增量开发能管大数 据功能模块，提升企业在用热、用电、供风、供水、退火炉、电焊机、天 然气等能源工艺方面的利用效率。其中，包括工业锅炉、供热管网、热用 户在内的热能消耗占据全厂能耗总量的80%，属于用能大户，本次方案主要 针对热力用能网络进行节能降耗减排大数据技术应用设计，争取提高能耗 在线分析、异常告警、运行优化、负荷预测、效率诊断、目标寻优等方面 的性能。
锅炉站所 运行煤耗 降低20%
6
热用户适 用定额动
态优化
蒸汽采暖、温水采暖、涂装烘干、 生活热水、产汽自用等用户
动态预测母管、分汽缸、分支、 用户的实时负荷定额。
动态预测母管、分汽缸、分支、 用户的累积耗热量定额。
变工况运行条件下，在线实时执行以 下功能： 锅炉出口氮氧化物、二氧化硫排
放浓度的实时预测。 尽早法、推迟法、强风后吹法、
混合法配风方式的判断。 预测排放浓度与在线检测排放浓
度的比对，以及操作项参数的偏 差对比、关联参数的相关度排序、 操作修正措施推荐。 根据锅炉每天负荷计划预测环保 成本经济性。
优化操作指导
飞灰含碳量、炉渣含碳量等参数的偏
有效性评价与效益核算
差影响，并可视化展示、排序、报警、
对应提示改进性操作措施。
选择一定变工况出力范围，采集锅炉
热负荷、系统运行/试验数据，构建最
变工况运行条件下，在线实时 佳过量空气系数大数据特征模型，以
执行以下功能：
锅炉热效率/净效率动态最优为目标，
的实时计算。 换热效率变工况寻优。 影响因素偏差分析与展示。 锅炉吹灰操作指导。 受热面外表面积灰结渣状态与速
率预测。 受热面内表面结垢状态与速率预
测。
选择一定变工况出力范围，采集锅炉烟气/汽水 工质数据、换热管束状态数据、在线化学仪表数 据、燃煤量、燃料成分等，构建受热面清洁系数 大数据特征模型，实时计算锅炉换热效率、受热 面清洁系数，以锅炉当前换热效率动态最优为目 标，量化分析水汽品质、受热面金属壁温、汽水 温度、工质温降、烟水温差等参数的偏差影响， 并可视化展示、排序、报警、对应提示改进性操 作措施。
每台锅炉可达到出力与加权台平 均热负荷的偏差分析，可视化展 示限制出力因子的影响度排序。 在总热负荷相同条件下，全站/ 分台锅炉单位综合煤耗预测值、 实际值的比对分析。
采集历史数据库中的气候环境、作业 产量、设备产能、工艺能耗、供热标 准、用热面积、耗热强度等数据，应 用深度学习神经网络算法，建立锅炉 热负荷软测量模型，预测输出锅炉站 所总热负荷数值、分台锅炉热负荷数 值。生成锅炉计划负荷延续时间图、 煤耗微增率分布时间图，并列显最大 负荷、平均负荷、最低负荷等数据。
选择一定变工况出力范围，采集历史数据库中的 锅炉与烟气治理系统的运行数据、操作数据、质 量数据、物料平衡数据和能源数据，应用深度学 习神经网络算法，建立低氮燃烧、炉内脱硫操作 参数与其锅炉出口氮氧化物、二氧化硫排放浓度 的软测量模型，对锅炉出口大气污染物排放浓度 进行实时计算，缩短污染物炉前脱除工艺的滞后 时间。输出一二次风门开度、脱硫剂用量、脱硫 剂颗粒粒径、脱硫剂纯度、脱硫效率等操作指导 参数。
效益 预期
实际 运行 换热 效率 平均 提高 15%
确保 达标 排放， 污染 物脱 除效 率提 高 25%
二、能管大数据技术应用
能源管控大数据应用功能清单
序号 功能名称
实施内容
具体方法
效益预期
5
锅炉动力 站负荷预
控调度
站总热负荷的预测 分台锅炉热负荷的安全经济分配
总负荷加权台平均预测值与各台 锅炉最大可达到出力的偏差分析。
能源管控大数据应用功能清单
序号 功能名称
实施内容
具体方法
效益预期
选择一定变工况出力范围，采集锅炉
变工况运行条件下，在线实时 热负荷、系统运行/试验数据，构建炉
执行以下功能：
排燃烧优化大数据特征模型，以锅炉
1
链条炉炉排燃 烧运行优化
燃烧效率的计算 典型工况的识别与寻优 影响因素偏差分析与展示
当前燃烧效率动态最优为目标，量化 实际运行燃 分析煤层厚度、煤粒粒径、炉排速度、 烧效率平均 炉床温度、炉膛出口温度、给煤速率、 提高10%
将关于生产系统能源利用的海量过程数据、设备数据、成本数据、工艺数据、质量数据等，经过实时采 集、数据清洗和滤波，并基于聚类、分类、关联分析、异常侦测、主成分等多种算法，建立各类分析模型，并 封装成可重复调用的微服务组件，提供技术经济指标分析、生产运行优化、产效诊断、环保减排等微应用。
二、能管大数据技术应用
目录
一、现状分析 二、能管大数据技术应用 三、具体应用功能
二、能管大数据技术应用
大数据技术基础概念
二、能管大数据技术应用
大数据技术基本原理
大数据技术正在逐渐从互联网应用向工业应用方向发展，其应用趋势主要包括：预测 分析、相关性分析、优化分析和异常预警等。
二、能管大数据技术应用
能管大数据应用总体架构