基于IMMS的SIS输出数据的准确度

　　为了充分发挥基于一体化模型开发平台(IMMS)的火力发电厂厂级监控信息系统 (SIS)上层应用功能，不仅要完成机组参数变量的计算，还需分析影响参数变量精度的因素。SIS输出数据精度受制于DCS 数据源的测量和过程算法模型的计算，按照模型计算原理，综合考虑数据测量、引用频率等多种因素，对常规火电机组指标值的精度进行了等级划分。

　　一、SIS开发原理

　　如图1所示，基于IMMS的SIS开发采用模块化方式，以数据库为核心，由模型开发平台、用户端等组成。各机组运行数据通过网络通讯软件输入数据库，借助IMMS，按照系统先分解后集成的方法，依据基本的能量和质量守恒定律实现在线模块化的模型开发、调试、运行。过程模型以算法库为基础，调用算法库中的算法模块，按照系统的数据关联关系，通过各模块输入、输出变量的连接实现数据的传递。通过通讯软件从数据库中读取模型计算所需数据，计算结果又由通讯软件存入数据库。功能模型需要的部分设备、燃料等基础数据信息，可由用户端录入数据库。

　　

 

　　SIS功能模型计算所需的过程参数主要来自DCS, DCS数据的精度将直接影响模型的计算结果。

　　二、数据源精度

　　发电机组系统结构庞大，运行中其热力系统温度、压力、流量等部分测量参数波动较大。如果采集数据达不到SIS的精度要求，其性能计算、机组负荷优化、设备状态监视等功能就不能达到预期效果。

　　对采集数据的精度，硬件上需要提高测量技术，而测量技术的提高在一定程度上受限于测点的特性;软件上需对采集数据进行筛选，即首先对显著误差进行检测和识别，其次对过程测量数据在冗余检验、剔除随机误差的基础上对重要参数进行关联检验以及采用各种有效的数据校正预处理方法等。

　　发电机组测量参数主要有温度、压力、给水流量、蒸汽流量、送风量和电信号等几类。其中温度、压力的测量准确度较高，但作为重要运行参数的给水流量、蒸汽流量及送风量的测量精度有待进一步提高。

　　三、数学模型选取

　　SIS上层功能的实现除依赖于高精度的原始数据库外，还需要过程数学模型的支持。为了使整体建模和求解不至于太复杂，具有一定的可行性，通常对机组热力系统进行简化分析。如：为了能够有效分析锅炉动态特性，将蒸发系统、除氧器和表面式加热器中的温度、压力等作为集中参数处理，忽略参数与空间的变化关系;为了方便计算燃气轮机输出功率模型，忽略金属管道的蓄热和蓄质;余热锅炉系统为非线性，但在动态研究中常采用某稳定状态下的小偏差线性化方法。