火力发电机组热经济性分析在线监测与诊断技术是一门多学科交叉的信息技术，也 是目前本领域研究的热点问题之一，更是实现维修体制改革，变定期维修为预知维修的 根本手段以及实现设备现代化管理的必要前提。国家从“六五”开始就非常重视设备的 现代化管理工作，组织了相当多的人力、物力和财力做有关这方面的工作，同时也取得 了较好的理论效果和应用效果。当然还存在这样或那样的问题，作者在认真分析、了解 本领域国内外发展现状和存在问题的基础上，从以下几个方面做了些有益的工作： 1. 对于计算汽缸的相对内效率变化对机组热耗率的影响，目前的参考文献中大都 是从汽侧进行计算，这种计算以对缸效率求偏微分为基础，推理过程较复杂且应用 于工程实际计算时需要做必要的简化。本课题以“等效热降法”作为定量分析的基 本构架，同时结合“循环函数法”的特点，引入“加热单元”和“单元进水系数” 的概念，并结合“等效热降”的局部定量分析方法，从加热器的水侧分析计算缸效 率的变化对整机热耗率的影响，该方法具有简捷准确，易于与计算机技术结合应用 于工程实际计算的优点。同时建立了热经济性定量分析模型，使得我们对设备运行 经济性的定量分析更加完善；该模型的特点在于考虑了各种影响经济性因素对供电 煤耗率影响程度的电负荷特性、环境特性、热力系统结构特性，以及多因素之间的 相互影响等。 2. 神经网络是模拟人脑功能的一种新的计算机技术。神经网络以其高度的并行性、 知识的分布式表达、容错性和自组织等许多优点吸引着各国学者，近些年来己形成 全球性的神经网络研究热潮。神经网络用大量的神经元的互连及对各连接权值的分 布来表达特定的概念和知识。神经网络的学习算法是一个重要的研究领域。学习算 法的优劣将直接影响到神经网络求解问题的能力。因此对目前应用最为广泛的误差 反向传播学习网络(也叫前馈多层感知器神经网络)——BP网络的学习算法进行了深 入的研究和探讨。在此基础上，提出了一种学习算法的改进策略(最优自适应变步长 学习策略)，并用实例对它的学习能力进行了验证，验证结果表明这种改进算法具有 收敛速度快、稳定性好等诸多优点。它们为人工神经网络的知识获取、表达等提供 了非常有效的工具和手段。 3. 在确立了系统总体目标和设计原则的基础上，对系统的主体框架以及系统主要 完成的功能进行了研究和规划。本系统的应用对象是河南平顶山姚孟电厂的火电机 组，因此在网络设计时，考虑了本系统和企业MIS网融为一体，这样不仅可以有效 利用企业已有的网络资源，而且通过资源共享，还可以使本系统所得出的监测、分 析和诊断结果更好地指导现场生产。上层领导决策提供有力的科学依据。在对本系 统规划时，采用了目前在Internet上应用最为广泛的Java技术，如JDBC、JavaMail、 JCE、JSP等技术，在应用层上，应用Sun公司的JSP2(MVC)模式，将控制层、表示 层和逻辑层等三层进行有效的分离，使得整个结构符合今后发展的趋势。考虑到实 际应用时要保存的数据种类繁多，我们在数据管理方面做了大量的深入细致的工作， 为了更便于各种数据的查询，本系统利用Oracle强大的数据管理功能、资源空间管 理功能、数据复制功能、以及它高度的并行处理能力等，采用分布式数据库对数据 进行管理。另外，Oracle还提供与其它软件连接的开放式接口，通过加载到Oracle 数据库，可以利用放在其它数据存储的信息，如DB2、Sybase或者微软的Aceess来 达到资源共享的目的。 4. 在系统主框架等确立的基础上，本章以河南平顶山姚孟电厂火力发电机组为应 用对象，建立了一个火电机组运行经济在线分析与故障诊断系统。本系统主要有服 务器端程序模块和客户端程序模块组成，其中服务器端程序模块包括的子模块有： DAS系统实时数据转存子模块、经济性报表自动生成子模块、热经济性故障报警推理 子模块、经济性计算及定量分析子模块、定量分析基准自学习子模块、数据库超时 数据删除子模块以及B/S方式应用服务子模块等。这些模块均与经济性分析、诊断 数据库相连，将所有数据存在数据库中以便供其它模块调用。客户端程序模块包括 的子模块有：C/S客户端应用程序子模块、IE浏览器综合查询子模块等。所有这些 模块融合在一起，实现了对机组运行情况的在线监测、分析和诊断。通过与Internet 连接，可以实现资源在大范围内的共享，通过与企业MIS网相连，可以在企业内部 方便地交换数据，让各级领导足不出室即可实时了解到现场机组的运行状态，为他 们的正确决策提供了可靠的保证。最后将本系统应用到河南平顶山姚孟电厂火力发 电机组，自2001年1月在#4机组上投入运行以来，在近1年时间的实际应用中，对 #4机组的安全、经济运行起到了积极的指导作用，提高了企业的设备现代化管理水 平，并为企业创造了巨大的经济效益和社会效益。