0 引言

在“碳达峰”“碳中和”背景下，火力发电厂作为高耗能行业，对于提高能源资源利用效率、实现绿色升级的需求愈发紧迫，节能指标作为表征机组及各部件节能水平的重要参数，对其进行规范统计、明确统计方法势在必行^[1-2]。

目前，国内外对火力发电机组经济技术指标制定了较多标准，德国标准化学会就数据统计分析方面制定了DIN 53804系列标准；国内以中国国家标准化管理委员会为技术归口单位，制定了一系列数据的统计处理和解释标准^[3]。另外，行业内也在技术经济指标计算、节能技术监督、节能指标分析方面制定了相应的标准^[4]。DL/T 904—2015《火力发电厂技术经济指标计算方法》涉及火力发电厂发电生产全过程中技术经济指标的计算，对非直接测量指标的具体计算方法进行了规范^[5]；DL/T 2172—2020《火力发电厂节能指标分析体系》涉及火力发电厂的节能指标体系构建，通过指标之间的主要影响，将节能指标进行了分解，分为总体指标、一级指标、二级指标、三级指标、四级指标、五级指标^[6]；DL/T 1052—2016《电力节能技术监督导则》涉及火力发电设施开展节能监督过程中如何运用节能指标来开展监督工作，对节能技术监督评价和考核过程进行了规范^[7]。但各类标准中缺少对火力发电厂发电生产全过程中节能指标的规范统计方法。

规范的统计方法需要对运行过程中的大量数据根据统计时间进行准确、规范统计，对该时间段的机组节能水平进行明确表征，不仅有助于对标活动的规范性开展，同时也对电力企业节能减排起到推动作用。

1 统计前数据处理

火电机组的原始数据通过对测点、试验、仪表等方式进行采集，但采集的大量原始数据中，只有稳态工况下的数据才能真实客观地反映系统的运行情况及其经济环保性能^[8]。统计过程中应先识别数据的异常点，进行剔除后得到稳态数据，再进行稳态数据的权重分析，最终得到所需时间段的统计数据，具体统计流程可见图 1。

对于发电厂的大量数据，首先需提取其有效信息，删除异常信息^[9-14]。在连续过程数据的异常点检测中，若一系列数据无限连续逼近，即可得到过程变量与时间相关t的近似函数f（t），当f（t）在初始时刻t₀上的一阶导数值小于某一具体阈值T_f时，则处于稳态，见公式（1）：

(1)

阈值依据调峰特性进行选取，一般调峰速率为（1.5%F_P~2%F_P）/min（F_P为额定负荷）时推荐阈值T_f为f（t）变化总量程的30%；调峰速率 > 2%F_P/min时，推荐阈值T_f为f（t）变化总量程的50%。推荐阈值可涵盖实时数据的波动范围。总量程针对每个测点数据不同而分别考虑。由于采用统一的推荐标准，给出的阈值范围可涵盖所有节能指标数据，因此未对单一指标进行具体分析。

异常值剔除后，需要对该时刻的节能指标采用插值法重构^[15-19]，具体重构方法见公式（2）：

(2)

式中：X₀—0时刻；

X₁—1时刻；

Y₀—0时刻的节能指标值；

Y₁—1时刻的节能指标值；

X—异常数据对应的时刻；

Y—重构后的节能指标值。

2 统计方法 2.1 方法1：积分法

需要将统计期内的数据进行累加的节能指标，其统计方法宜采用积分法。对t₀至t₁时刻区间内的节能指标，计算公式如式（3）：

(3)

2.2 方法2：直接算术平均法

不受其他节能指标影响或影响较小的节能指标，其统计方法宜采用直接算术平均法。对于时间是连续型的时点数列，其直接算术平均法的计算公式如式（4）：

(4)

式中：δ—该组数据的算术平均值；

a_i—统计指标对应统计期内的每一个数据；

n—该组数据的个数。

2.3 方法3：加权算术平均法

受其他指标影响且需要进行加权计算的节能指标，宜采用加权算术平均法。节能指标的原始数据对应连续型的时点数列有x₁，x₂，...，x_n，所对应的权值分别是w₁，w₂，...，w_n，n为该组数据的个数，其加权算术平均法的计算公式如式（5）：

(5)

对节能指标有重大关联影响的变量即可认定为权重值，例如负荷率、蒸发量比率、给煤量等。涉及比率的权值，表征采集时间对应值与额定值的比率，例如负荷率为当前运行负荷与额定负荷的比值，蒸发量比率为当前运行蒸发量与额定蒸发量的比值。

2.4 方法4：几何平均法

在涉及流量、密度等重大关联影响的节能指标统计分析中，将节能指标各数值的连乘积开项数次方根，表征几何平均值，采用几何平均法。不涉及权值影响的节能指标采用简单几何平均法，涉及权值影响的节能指标则采用加权几何平均法。两种几何平均法的计算公式如下。

（1）简单几何平均法：

(6)

（2）加权几何平均法：

(7)

式中：f₁，f₂，f₃，…，f_n—x₁，x₂，x₃...，x_n的权重。

3 节能指标权重识别与统计方法选取

根据火力发电机组设备的位置划分，其节能指标可分为综合节能指标、锅炉节能指标、汽轮机节能指标、环境化学节能指标、节电指标、节水指标等。对于直接测量的节能指标，选取积分法或直接算术平均法进行统计；对于直接读取的仪表值及折算值，选取简单几何平均法进行统计；对于二次计算数据，则选取加权几何平均法进行统计，涉及的权值选取如表 1所示^[20-25]。

4 统计时段划分标准

将节能指标的统计时段进行规范，可提高在对标活动及节能工作中对比分析各节能指标的精准性，反映的节能问题也更具代表性。对于统计结果的处理，根据时间区间选取范围的不同，可划分为为时均统计、日均统计、月均统计、季均统计及年均统计。

根据电力节能技术工作的需要，有些节能指标来源于实时数据，但有些节能指标为二次计算数据，受限于不能实时统计，因此不能统计为时均数据。例如煤质，通常电厂每天化验一次，故受煤质影响的节能指标的统计频次最多为每日一次。

时均统计时，时均统计数δ_k以小时为时间节点，从每00：00时算起截至01：00结束。日均统计时，日均统计数δ_d以天为时间节点，从每日00：00算起截至24：00结束。月均统计时，月均统计数δ_m以月度为时间节点，从每月第1日算起截至每月最后1日结束。季均统计时，季均统计数δ_q以季度为时间节点，从1月份开始，每3个月为1个季度。年均统计时，年均统计数δ_y以年度为时间节点，从1月份开始算起截至12月份结束。

5 算例验证

对于规范后的统计方法自身的合理性与精确性，通过算例进行验证。

5.1 指标及方法选取

选取包头某电厂的锅炉热效率指标为分析对象。锅炉热效率作为非测量源数据，即二次计算数据，采用方法3即加权算术平均法进行统计。锅炉热效率的计算有两种方法，即输入-输出热量法和热损失法，分别称为正平衡法和反平衡法。在对电厂进行周期性统计时，一般采用正平衡法，故算例中锅炉热效率的计算也采用正平衡法，如公式（8）所示：

(8)

式中：η_t—锅炉热效率，%；

Q_in—输入系统边界的热量总和，kJ/kg，包括输入系统的燃料燃烧释放的热量、燃料的物理显热、进入系统边界的空气带入的热量；

Q_out—输出系统边界的有效热量，kJ/kg，包括过热蒸汽带走的热量、再热蒸汽带走的热量、排污水带走的热量。

对于节能指标统计结果的准确性则采用统计期间的锅炉热效率试验数据进行验证，热效率试验计算则采用反平衡法。

5.2 统计过程

统计数据采用时均统计，且为连续1 h的运行数据，源数据每隔30 s采样，表 2中列出的13组数据为每隔5 min的采样数据。数据统计过程中，对于每个采样时刻的数据分别采用直接算术平均法和加权算术平均法进行计算。

在统计时均数据时，采用直接算术平均法是将每一时刻的锅炉热效率进行简单的算术平均计算；而采用加权算术平均法充分考虑了机组负荷波动的影响，是将每一时刻的锅炉热效率以负荷作为权重进行计算。

5.3 结果分析

将包头某电厂某时间段内的锅炉热效率试验值与统计值作比较，验证统计方法对节能指标的适用性和匹配度。

表 3为该时段的煤质性能参数，锅炉热效率试验进行时间为1 h，与时均统计计算时间相一致，试验结果见表 4。

将使用不同统计方法得到的统计结果（见表 5）与表 4试验结果进行比对，可以看出，机组在有负荷变化或机组参与调峰的情况下，各性能参数波动幅度较大，利用简单的直接算术平均法进行统计较利用负荷加权算术平均法统计的偏差大，锅炉热效率偏差约为0.3%。说明对于锅炉热效率的统计，加权平均法更为合理有效^[26-29]。

此算例只说明了其中1个节能指标锅炉热效率统计方法的选取，其他各类节能指标可参考表 1但不限于表 1所列，对于节能指标权值的识别也可参考表 1执行。

6 结束语

本文在综合考虑统计方法与处理异常数据方式的基础上，分别针对不同时间段对节能评价的5个指标，即时均统计数、日均统计数、月均统计数、季均统计数、年均统计数进行了规范。并以包头某电厂的锅炉热效率指标为例进行分析，充分说明了该统计方法的合理性和可操作性。

该统计方法适用于单机容量为50~1000 MW的火力发电厂燃煤发电机组节能指标的统计计算，其他型式和容量等级的机组可参照执行。火力发电机组节能指标的统计方法研究可以规范节能指标的统计过程与方法，有效推动节能指标管理体系的进一步完善，不仅有助于节能指标评价的规范性开展，同时也为节能经济性分析与评价、能耗诊断工作的开展起到推动作用。