张华
上海上电电力运营有限公司，上海 200245
摘要：随着上海化工区热网规模的不断扩大，供热参数的调节与热网系统多用户、多热源的运行工况的匹配调节问题成为上海漕泾热电有限责任公司（以下简称“漕泾热电”）发展需要思考和解决的问题。在现代科学技术和网络技术的发展支持下,以大数据分析为依托的“智慧热网”成为热电联供产业未来的必然方向。为此,文章试图通过在以往的热网调节中发现的问题,借助大数据系统来为供热系统优化运行提供重要的数据支持,从而在确保供热质量的情况下寻找到一种合理的热网调节方式,达到安全供热、经济供热的目标。
关键词：大数据分析；智慧热网；热网优化运行；应用
目前，在集中供热领域，各企业都在应用物联网技术对传统供热系统进行技术升级改造，通过热网监控系统、SIS系统以及“智慧热网”系统来实现热网大数据的统一运营，期望达到热网安全与节能运行，确保热网安全、经济运行。通过对用户计量站、热源点、供热母管等运行监测数据的汇总，应用依托于大数据分析的“智慧热网”，直接指导生产运行优化，获得了良好的社会与经济效益。
1、背景分析
上海化工区是我国最具规模的化学工业园区，园区集聚了众多在国际上有影响力的化工企业。由于化工企业的特性，各家企业对蒸汽的需求有着极高的要求，本着节能、环保和资源循环利用这一原则，上海化工区采用了集中供热这一模式。漕泾热电（2*300MW9FA燃机联合循环机组）和上电漕泾发电有限公司（2*1000MW机组）是园区仅有的两家专业热电联供企业，并辅以园区内部分化工企业的副产蒸汽，形成多热源点的供热工况。园区热网自2004年投产至今，已发展成具有35家计量站、供热管道总长约90KM的大规模热网系统。随着规模的不断扩大，怎样更好、更有效地管理整个热网母管系统和热用户计量站成为迫切关注的问题。为此，漕泾热电经过调研、探讨和分析，最终确定了技术路线和研究方向，即以大数据分析作为解决问题的技术路线，以智能化辅助决策作为研究方向，基于这一思路形成了“面向安全节能的智慧工业园区热网状态分析与运行优化系统”（简称：“智慧热网”系统）这一创新项目。
2、大数据技术分析
2.1特点
1）多样（Variety）：包括传统的单纯的结构化数据、文档类的非结构化数据和多种异构类型存储的混合结构数据。2）大量（Volume）：数据存储量大，从TB级到PB级；数据增量大；来源渠道多。大数据关注的是全量数据而非抽样数据。3）高速（Velocity）：实时分析而非批量式分析，立竿见影而非事后见效。1秒定律，与传统的OLAP、数据挖掘等比较，处理效率就是大数据分析的生命。4）价值（Value）：可以对未来趋势与模式进行可预测分析；还可以进行深度复杂分析（机器学习、人工智能vs传统商务智能）。
2.2数据来源
热电联供企业大数据来源的数据主体为热源、热用户、热网供热母管以及疏水系统。数据类别主要包括基础、感知、动态（静、动、维）三种。供热生产数据采集频率为每30秒采集一次，按照化工区热网35家用户计量站，每家计量站平均采集20条数据量计算，一年的数据量约为8亿条。热电联供企业大数据包含结构化数据和非结构化数据。结构化数据主要包括热用户资料数据、计量站维修数据、供热母管采集数据、热源采集数据、计量站采集数据（温度、流量、压力等），非结构化数据主要包括维修现场照片、供热母管现场照片、计量站现场照片、视频录像等。
2.3数据价值
在热电联供运行发展的过程中，通过科学合理的利用热电联供企业的数据信息能够为企业发展创造更多的经济效益和社会效益。在大数据的作用下能够打造热用户用汽习惯、供热负荷预测分析系统模型,从而为热网的安全、稳定运营生产提供重要支持。
结合热电联供的运行需求和大数据技术的快速发展,人们在整合热源、热网、计量站等基本数据信息的基础上打造了完善的供热能源在线分析系统,借助大数据技术能够打造出完善的热力工况模型,并将其整合在“智慧热网”系统中，在一定程度上解决了以往数据信息分析复杂的问题。
供热能源在线分析系统和供热企业的热网监控系统有效对接,从整个热网系统的运行数据发展实际情况来看,在具体应用的时候能够挖掘出不同计量站以及供热母管的各种热力特点参数,,为热网运行人员的工作提供更为全面的数据信息支持。同时,热网监控系统还能够将实时性的执行结果反馈给供热在线分析系统,使得该系统在运行的时候能够对关联热力参数进行调整，从而进一步优化整个化工区热网的运行工况。
3、应用实例
3.1工程概况
通过对化工区热网供热运行数据的全网采集，建立适用于任意拓扑结构的热网水力系统数据模型和计算方法，实现对全网蒸汽参数（温度、压力、流量）的虚拟测量，并与运行真实数据形成实时互补和验证，结合化工区热网GIS地图实时发布展示系统实现状态监测，并根据热网的各项供热参数以及运行技术要求，对可能影响热网安全运行的工况或供热参数不达标的情况做出预警。
3.2运行应用
3.2.1热网运行中的异常工况
Y计量站位于化工区热网的北线环网区间段，北线蒸汽管道连通天华路并网点与东线蒸汽母管，从而构成环网结构。Y用户在用汽方式上有其特殊性，用汽量每小时规律性波动：先增量10t/h左右，维持半小时后逐步减量，最后恢复原先用汽量。虽是有规律的波动，却造成用户的蒸汽参数亦随之波动，尤其是蒸汽温度，波动范围在250-270℃之间，极大的影响了用户内部化工装置的正常用汽。在缺少母管相关运行参数的情况下，难以对这样的异常情况进行系统的分析。
3.2.2优化热网运行方式
依托于大数据的分析、计算，热网运行人员运用其在热网母管的相关运行参数信息，在热网拓扑图的北线区间段上，实时监测各项蒸汽参数，包括温度、压力、流量，尤其是蒸汽流向。在对Y计量站所在的区间段进行观察、分析后发现：由于北线的环网运行结构和Y计量站特殊的运行方式，造成北线母管区间段运行工况变得复杂，母管的蒸汽流向、流量、温度会随着Y计量站用汽的波动而变化，从而造成蒸汽参数、特别是温度随之大幅变化。热网拓扑图不仅直观的将这些参数实时显示出来，而且及时做出了预警。在发现问题的症结之后，针对北线环网的系统结构，结合北线所有用户的用汽分析，对北线的运行工况做出了调整，将原先的环网运行方式改为单向运行方式，从而控制蒸汽流向不会发生变化，在保证北线其他用户正常用汽的前提下，确保了Y计量站在流量波动的运行期间，蒸汽参数、尤其是温度不再随之波动。
3.3应用效果
在改为单向运行方式之后，经过跟踪、对照北线蒸汽母管以及Y计量站的各项运行参数，整体情况良好，各项蒸汽参数均在正常范围内，确保了北线的安全运行以及沿线用户的正常用汽。实践证明，大数据分析技术应用于热网运行中，能有效实现热网调节，按需供热，辅助决策，助力实现安全供热、节能供热、智慧供热。
4、结语
综上所述,在热网运行系统应用大数据分析之后,整个热网的运行工况得到了明显的改善，安全可靠性、节能经济性都得到了显著的提升。漕泾热电将凭借大数据分析的不断发展，进一步打造智慧互联平台，助力热电联供企业转型综合能源服务，从而更好的促进企业发展。
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