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数据校正技术在蒸汽流量计量系统中的应用

时间:2018/02/01来源:未知

  通过前文关于数据校正理论知识的研究,我们可以总结出:数据校正技术利用生产过程模型中存在的冗余信息,可以有效的消除系统中的过失误差和随机误差,不仅能对测量变量给出协调值,还能对未测量变量给出合理的估计值,可以有效的解决流程工业系统中数据的不平衡性和不完整性[50],大大的提高了数据的准确度。采用数据校正后的数据进行各种优化控制技术,可以得到更加真实、可靠的结果[38]。 

  本章将在前两章关于数据校正理论研究的基础上,讨论数据校正技术在蒸汽计量系统中的应用,并结合蒸汽输送管网流程图,总结并提出了一套基于蒸汽流量平衡的数据校正流程和算法,为后续的软件设计实现奠定基础。 

1、 蒸汽管网数据校正模型建立:

  蒸汽通过动力系统产生后,以高温高压的形式通过管道输送给用户,在这一过程中,蒸汽的流量计量是生产能耗统计、监管的基础,只有在数据质量达到一定的准确度之后,再进行进一步的优化控制、绩效评估才有实际意义。在实际生产中,除了设计合理的输送管网,采用精度可靠的仪表以外,根据质量守恒定律,建立管网中各个变量的约束关系,然后通过数据校正得到一组符合约束模型的校正值,可以有效的提高数据的准确度[48]。 
图 4-1 某厂低压蒸汽网络图
图 4-1 某厂低压蒸汽网络图
  本节结合某厂低压蒸汽管网图实例(图 4-1),说明具体数据校正数学模型的建立过程。如图 4-1 所示,该管网图中共有 14 个节点,它们之间的约束关系如下: 
RQ007 FT1201FT1202 FT1203  FT1202 FT4009 FT4010 FT4011 FT1203 FT209 FT210 FT211  FT4011 FT205 FT206  FT210 FT101FT102  
   根据仪表计量的有关规定和说明:仪表的量程与精度的乘积可以做为仪表的相对误差,即在仪表的相对误差范围内对仪表读数进行调整是合理的,因此我们采用仪表量程与精度的乘积作为每个仪表测量值的可调范围约束。 
   通过前文所述,数据协调中协方差矩阵的选取决定了每个变量进行调整的权重,原则上对于精度较高的仪表分配较高的权重。在这里,我们结合蒸汽计量的实际情况,采用仪表测量值的倒数作为协方差矩阵主对角元素的值。采用这种方式的协方差矩阵可以保证“同样的调整幅度,对于测量值较大的仪表来说其调整幅度较小”。经实践验证,通过如此方式得到的校正结果十分接近生产实际情况。 
  通过上述阐述,我们可以得到各个变量的调整范围、权重系数和变量名称定义如表 4-1(单位:t)所示。 
表 4-1 变量定义说明

表 4-1 变量定义说明 
表 4-1 变量定义说明
根据表 4-1 和图 4-1,我们最终得到该蒸汽管网图的数据校正模型如下:


根据表 4-1 和图 4-1,我们最终得到该蒸汽管网图的数据校正模型如下:
其中:1 2 10 12, 13[ , ,... , ]Tx x x x x x ,
1 2 10 12, 13[ , ,... , ]Ty y y y y y ,
11 14[ , ]Tu x x ,
 ( )Tlowerbound y range ,
upperbound ( y range)T 。我们可以通过本文 2.3 节中介绍的带不等式约束问题数据校正算法得到实际模型的解。 

2、蒸汽计量系统中的数据校正算法:
2.1、数据协调流程 :
  从 4.1 小节的实际系统中不难看出,蒸汽管网图中的测量节点处不可能都装有测量仪表,对于某些用量比较小的用户来说,安装仪表的经济成本甚至高于蒸
  汽本身产生的经济效益。采用数据校正技术不仅得到了测量变量的校正值,而且可以利用约束方程对未测量值进行合理的估计。根据本文 2.2.2 小节中介绍的关于含有未测量变量系统的数据协调算法,并结合本节蒸汽计量系统数据校正模型,总结了如下数据协调和未知参数估计流程: 
(1)根据蒸汽计量管网图和质量守恒定律,建立如式 2-14 所示的约束模型方程,然后根据各个测量仪表的精度和量程得到每个测量变量的上下界,从而得到变量的不等式约束方程;
(2)通过对uA 进行 QR 矩阵分解得到投影矩阵2TQ ,利用该矩阵将未测量变量从原问题分离出去,将原问题转化为只含有测量变量的带不等式约束的稳态数据校正问题;
(3)分析构成2TxQ A 矩阵的所有列向量,其中非零列向量对应的变量组成冗余测量变量集合rX ,利用 SQP 方法求解第二步中得到的子问题的解,即得到变量集合rX 的校正值;2TxQ A 中零列向量对应的变量组成非冗余测量变量集合rX,
其校正值等于测量变量值;
(4)根据式 2-19 可知,在 p 个未测量变量中,当且仅当1u1 2R R R 中含有零行向量时,su 子集中相应的未测量变量才可观测,这些变量构成了可观测未测量变量集合uX ,估计值可以通过将步骤 3 得到的rX 、rX带入式 2-19 得到;su中其余的变量以及p su中的变量构成了不可观测未测量变量集合uX,其值无法直接通过约束模型方程得出,必须通过其他信息得到其估计值。 

2.2、过失误差侦破流程:
 在实际生产过程中,随着仪表使用年限的增加,加之恶劣的工作环境,整个蒸汽计量网络系统中经常出现仪表故障等现象。因此产生的过失误差如果得不到及时的侦破,会在数据协调过程中通过约束模型的变量相关性,影响到其他正常的变量,从而导致整个网络计量所得到的数据大大偏离客观实际,影响蒸汽流量计量质量,所以过失误差侦破流程不可或缺。 
  本文第三章已经介绍了过失误差侦破技术的原理和几种经典的算法,本节结合蒸汽计量网络的流程特点,首先对 GT、GLR 进行简单的线性变换以适用于含有未测量变量的系统,基于此基础提出一种 GT—GLR 联合法[25],对系统中的过失误差进行侦破、补偿。   GT 法 针对本文 2.2.2 所述的典型数据校正问题,我们定义如下变量: 系统平衡残差: 2( )T Q Ay c                         (4-1) 多变量协方差矩阵: 2 2cov( ) ( )T T Tx xV Q A Q A               (4-2) GT 统计变量:      T1V                                 (4-3) 在原假设条件0H 下, ~ 21 ,,其中2( )Tx rank Q A 。当 21 ,  时,我们拒绝接受0H ,认为系统中存在过失误差。该算法利用系统平衡残差和协方差矩阵构造统计变量,计算方便,而且检验出过失误差的概率比较高,但无法对过失误差进行定位和补偿。 

GLR 法 :
  GLR 法通过使用过失误差模型,可以定位过失误差,并提供补偿。针对常见的测量偏差,我们定义测量偏差过失误差模型jy x  be 。je 表示位置 j 处存在幅度为 b 的测量偏差。在原假设条件0H 下,式 4-3 所示的约束残差变量服从均值为 0,方差为式 4-2 所示的正态分布;而在1H 下,其分布仍为正态分布,但是均值变为2Tx jb Q A e[51]。因此针对本文提出的一般数据校正问题,我们将假设条件修改为: 01: 0:kHH bf  其中kf为集合  2: 1,...Tx jF Q A e j n 中的任意向量,b 为任意实数。针对集合 F中的每个元素,计算统计变量kT 。
  定义 T1k kd f V        T1k k kC f V f                         (4-5) 2/k k kT d C                           (4-6) 令 supkkT T ,当 21 ,1T 时认为系统中存在过失误差。其中 1/ ( )1 (1 )m n                        (4-7) kT 所对应的变量的过失误差幅度为 * 1 1 1( ) ( )T Tk k kb f V f f V                   (4-8)  由此可见,GLR 法可以根据过失误差模型,辨识系统中的过失误差类型,对误差进行定位和补偿,但计算量比 GT 法大。 

GT-GLR 联合检验法 :
综合 GT 法和 GLR 法的优点,通过将 GT 法和 GLR 法结合起来,提出了基于顺序补偿原理的多显著误差侦破算法。该算法在每次补偿运算之前先利用 GT法判断系统中是否存在过失误差,如果存在则利用 GLR 法定位出现过失误差可能性最大的变量并进行在线补偿,反复计算直至系统中没有过失误差存在。具体步骤如下:
(1)根据式 4-1、4-2 计算系统平衡残差及其协方差矩阵;
(2)根据式 4-3 计算 GT 法统计变量。若21 ,  ,则进入步骤 3;否则跳至步骤 5;
(3)根据式 4-6 计算每个测量变量的统计变量kT ;
(4)令 supkkT T ,kT 所对应的测量变量含有显著误差,用式 4-8 对该变量进行补偿后,更新所有测量变量,返回步骤 1;
(5)结束过失误差侦破,更新所有测量变量值,进入数据协调流程。 

3、蒸汽计量网络中的数据校正流程:
  本文的目的在于利用数据校正技术改善蒸汽计量网络中原始数据的质量,通过对数据校正理论算法的研究,开发一套通用数据校正流程算法,解决诸如蒸汽流量计量系统中的数据不平衡和不完整的问题。现将蒸汽计量网络中的数据校正流程总结如下(图 4-2): 
图 4-2 数据校正流程图

图 4-2 数据校正流程图 

4、蒸汽其他节能途径 :
  通过采用数据校正技术后,蒸汽计量网络中的数据质量已经得到了显著的提高。在此基础上,可以通过设计、优化蒸汽管线,减少蒸汽传输过程中的损失以及加强使用环节中的节能意识进一步降低蒸汽能耗,减少浪费。本小节将从蒸汽管网的输送环节出发,探讨蒸汽节能措施。 根据生产经验以及大量的实践,我们可以总结出在蒸汽的输送过程中,影响蒸汽热量损失的主要因素包括蒸汽泄露、压力损失、蒸汽疏水的热量损失、管道和阀件等的表面放热以及其他外界条件[35]。根据下图 4-3 所示,我们可以总结出如下针对输送环节的节能措施[35]: 
(1)减少从管道中放走的热量   减少表面积:减少阀件;减小或不用法兰;去掉不必要的管路;更换不良管道;调整管径。   减少表面系数:消除绝热层外部的破损;使绝热层厚度适当;选用合适的绝热材料;避免绝热层破损;防止绝热层材料老化;消除裸管部分;在外包材料上涂以降低辐射率的涂层。   减小温度差:降低过热温度;降低压力。 
图 4-3 输送管路中影响蒸汽热量损失的因素


图 4-3 输送管路中影响蒸汽热量损失的因素 
(2)减少蒸汽疏水器的热量损失:不直接与风雨相接触;数目型式要适当;
安装位置和方法要合适;换掉工作不良者;回收疏水;加强手动疏水阀的管理额维修。
(3)减少蒸汽泄露量:检查法兰、阀件处是否漏气;检查管子本身是否漏气。
(4)加强管理:抓好计测工作;把系统上不使用的阀门全部关闭或拆除。 此外,蒸汽在管道传送过程中,随着压力的下降,会有一部分蒸汽液化,设计合理的冷凝水回收方案,有效利用这些温度较高的凝结水,可以间接的提高蒸汽资源的利用率。 
  针对蒸汽产生环节来说,我们主要可以通过提高蒸汽发生装置(锅炉)的利用效率入手[32]。通过研究锅炉额定功率和蒸汽符合之间的关系,设计合理的锅炉启停调度方案[33]以及在产生定额蒸汽或负荷变化时,如何根据锅炉的额定功率分配锅炉工作方案都能有效的减少能源的消耗。 
  综上所述,考虑蒸汽节能方案,不仅要加强计量监管力度,提高数据质量,还用从蒸汽的发生、输送和使用过程等环节出发,这样才能达到系统节能。所谓系统节能,不是指单独某一具体设备或某一工艺环节的节能,即系统节能由各个设备、各个工艺环节的节能组成。在日常节能管理中,要抓好各个环节的节能,充分利用系统节能的概念,来提高蒸汽的能源利用率[34]。 

本章小节:
  本章主要结合蒸汽计量网络流程图,结合蒸汽流量平衡的特点,设计了数据校正算法流程,来解决蒸汽管网中数据的不平衡和不一致性等问题,为后续章节进行智能数据校正软件设计奠定了基础,具体工作内容如下:
(1)结合某厂低压蒸汽管网流程图,建立数据校正数学模型实例,通过该实例的介绍可以衍生出诸如蒸汽管网流程图的其他流量平衡的数学模型的建立。
(2)结合第二章介绍的含有未测量变量系统的数据协调算法和带有不等式约束的数据校正问题算法,总结了适用于稳态过程的流量平衡算法,采用该算法可以在仪表精度范围内,对原始测量值进行数据协调,在冗余度足够的情况下对未测量变量值进行估计。
(3)提出了采用 GT—GLR 法联合的方案对蒸汽计量网络中的过失误差进行侦破,该方案通过利用 GT 法和 GLR 各自的优点,快速判别系统中有无过失误差,然后对过失误差进行准确定位、补偿。
(4)设计了适用于诸如蒸汽计量网络的稳态系统的流量平衡的数据校正流程,为后续章节进行实际软件设计奠定了理论基础。
(5)在采用数据校正技术提高了蒸汽计量网络中的数据质量的基础上,引出了在蒸汽产生、输送、产生三大环节入手,进行蒸汽能耗优化控制方案,实现系统节能的目的。  

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