热电厂热负荷的数理统计计算方法

热电厂热负荷的数理统计计算方法(1)

日前， 我国北方大中城市已普遍建有热电厂， 很多大型工业企业也建有自备热电厂， 甚至一些中小型企业也建有以裕压发电形式的小型自备热电站。这些以供热为主、热电联产的热电厂， 已成为我国电力事业的一 个重要组成部分。

按照热电联产的理论计算结果， 利用供热抽汽或背压排汽进行热电联产的发电煤耗率应为O.1 5～0.2kg 标准煤/千瓦时， 即使再考虑蓟抽汽式汽轮机内凝汽发电的低效率和其它汽水损失， 热电厂的综合发电煤耗率也不应超过O.3.kg 标准煤/千瓦时。但是很多热电厂实际运行结果都高于这个指标. 其原因是多方面的，其中非常重要的一条就是热电厂在设计阶段对热电联产的最基本设计参数—— 最大热负荷及其变化特性估算不准，还有热化系数取值过高， 导致热电厂规模偏大， 甚至供热机组的设计热负荷值大大高于实际最南热负荷。这样，热电厂只好加大凝汽发电份额或降低设备容量利胃率， 对背压式机组的运行往往带来困难。

热电联产有两个显著特点 一是热负荷的供需应基本保持适时平衡; 二是 以热定电 。要使热电联产取得较好的节能效果， 必须在热电厂设计的前期就应比较准确地计算出它的最大热负荷， 总供热量以及绘制出全年热负荷持续时间曲线. 在此基础上再考虑适当的热化系数， 列举出若干可行的方案， 进行技术经济比较计算， 最后确定出最优方案。

目前对栗暖热负荷的测算已有了比较可靠的算法， 但对工业热负荷的测算尚无较有效盼方法。 以往对热电厂工业热负荷的估算方法有以下几种，

(1)按各个热用户原有供热锅炉的容量来估算， 通常是取各个容量之和作为热电厂工业热负荷的设计值;

(2)根据各个热用户自报的热负荷数据， 取各用户避大热负荷之和作为热电厂热负荷的最大值;

(3)根据各热用户生产产品的单位热鞠和产量情况， 估算热电厂的最大热负荷; (4 )根据热用户进行过的企业能量平衡测试数据来估算热电厂的最太热负荷;

(5)对各热用户的用热情况作简单的潮试， 并通过简单的现场调查来决定热电厂的最大热负荷。

这些估算方法都不够合理， 特别是前三种方法误差极大， 因此都不能比较准确可靠地估算出热电厂的最大热负荷值， 其主要问题是。

1、未考虑各热用户最大热负荷的同时出现率一般来说， 各用户的最大热负荷并不在一日内同一时刻出现 所以热电厂的最大热负荷并不等于各用户最大热负荷之和， 而是小于这个数. 热电厂最大热负荷与各用户最大热负荷之和的比值可定义为用户最大热负荷的同时出现率γ，

γ=

通常， γ

于不同热电厂的热用户用热情况不尽相同，所以其T 值在O.5～O.9范周内因热电厂而异。因此，试图通过选定 值来决定热电厂的最大热负荷还缺乏科学根据。

2、未考虑蒸汽参数的变化对俱热蒸汽量影响

通常， 工业锅炉提供：一和蒸汽， 丽热电厂供应过热燕汽，且蒸汽压力也有所提高。这样，每公斤蒸汽的放热量增丸相应所需的蒸汽量碱少。其关系如下

故

式中

上述供汽量关系也可由下式确定：

式中

3、有些调查数据中含有主观因素

有些热用户在申报热负荷量时往往“宁高勿低” 。

为了比较准确地 科学地计算出热电厂最大热负荷， 本文提出用概率论和数理统计的方法， 并辅以计算机手段进行热电厂热负荷的计算并求出最大值. 这就为确定热电厂的最佳热化

系数打下基础。 所需要的原始资料是： 各热用户原供热锅炉房在各季节内有代表性的全日供汽和热水负荷曲线(或数据) 和供汽参数. 其流量资料可由原锅炉房供汽引出口处的蒸汽流量计记录得到， 也可由锅炉给水箱的水流量计记录再扣除锅炉的汽水损失后得到. 其蒸汽和热水的参数可从温度、压力记录得到。

首先要对各甩户的垒日供汽资料进行分析对比，找出各用户全日用热量都比较高的季节，称为公共用热高峰季节. 热电厂的最大热负荷就出现在这个季节内。如果各用户的热负荷高峰不在同一季节内出现则应选热负荷较大的凡个用户的公共用热高峰季节作为全部用户的公用热高峰季节， 或者选两个用热高峰季节。

应当注意的是， 即使在公共用热高峰季节内， 同一个热用户的每日热负荷也并非完全相同 愿因是同一热用户的各用热靛备的用热量在各天的同一时刻具有一定的随机性， 而且测量仪表受备种随机因素的影响， 其观测值(或记录值) 也具有一定的随机性. 尽管如此同一用户在每日的同一时刻， 其供热量的观测值(或记录值) 是符台正态分布的。所以对同一用户要取公共用热高峰季节内若干个全目供热负荷资料作为子样， 来估计出母体值的区间。 设在公共用热高峰季节， 对一个用户取n 个全日供热资料， 其中在每日的t 时刻用热负荷的测定值为以， 则该子样的均值为则该子样的均值为

如果取另外n 个全日供热资料，则会算得另外的

），式中m 为

则 ，这些也服从正态分布N(，m ，的母体均值。将其化为标准正态分布(Z； 0， 1)，

式中为测量系列的标准误差，

现取z 落人某一区间

所以 的概率为0.95，即

查正态分布表，即

因而，

它的含义是在，随机区间，内包含母体均值m 的概率为0.95(置信度) ， 而不包含m 的概率为O.05(危险度) 。所以， 可以把前每月t 时刻的用热负荷理解为

负荷的最大值， 故取

作为t 时刻的热负荷值. 又因为只取原区间的上限， 故其置信度为0.95+0.os/z=o.975。因此， 用D 。值作为埘刻的热负荷， 可以以0.975的置信度保证其它天在t 时刻的热负荷落入此值之内。

我们要对每一个热用户的测量子样都进行上述数理统计针算， 并且每月的测点要足够多(通常每小时取一点) ， 最后得到每个热用户垒日用热负荷的数理统计值.

对热电厂来说， 它在t 时刻的供热量应基奉上等于各用户在同一时刻的用热量之和(因供热系统的蓄热能力不大) ， 即 (置信度0.95) 。因为是要获得热

(7)

这样就可以得到热电厂在公共用热高峰季节全Et 供热负荷的数理统计数据。

以上所得的热电厂热负荷与时间对应数据只是一些离散点， 为了更详细地计算， 需按上述离散点进行插值或曲线拟合. 可以采罱三次样条插值法、线性插值法或多项式曲线拟合。通常采用线性插值法即可得到能满足要求的精确度。

按一定的肘间步长(例如0.1或0.25小时作为步长) 得到插值后 可在绘图机上绘出热电厂在公共用热高峰季节的全Et 供热负荷曲线图; 也可按比较太小的方法， 将负荷从大到小排列起来形成全日供热负荷持续时间图。如图l 和图2所示。同时也得到热电厂的最大供热负荷值， 该值以0.975的置信度，可保证全年各天的最大热负荷值都落八此数值内。

图l 热电厂叠日数理统计热负荷

图2 热电厂全丑数理统计热负荷持续对间

上述算法中， 每个用户的测量子样越多。最后算得热电厂晟太热负荷值越准确可靠。 但是， 如果一座热电广有几十个用户， 每个用户取十几个子样， 而每个子样又有24个测点， 那么按上述方法的计算量是非常犬的。为此编制了RIH 计算程序，只要输八各用户在公共用热高峰内的热负荷数据， 则可输出各用户热负荷的数理统计值、热电厂热负荷的数理统计值、蠕值后的热负荷圈、全日持续时间图和热电厂的摄大热负荷值等资料。这些资辩对热电厂设计方案的选择、最佳热化系数的确定都有重要意义。

示倒： 某地区欲建一座热电厂向三个热用户供应蒸汽。在公共用热高峰季节内， 每个热用户取四天全日用热负荷记录值(每小时取一点) 作为子样。这些测值经( 1) 式或(2 ) 式折算后， 列入表l ， 将表l 值输入计算机后即输出各种数据。

表1 各热用户全日用汽负荷记录值(t，h)

从表l 可见， 用户l 、2和3的最大用汽负荷的总和， 比热电厂总供汽负荷的数理统计最大值要高。 表2为热用户各测点平均用汽负荷与数理统计值的对比表(用户1) 。表3为热电厂全日供热负荷的数据统计值。表4为热电厂全日供汽负荷插值的部分数据(步长为0.25) 。

表2 用户1备测点平均用汽负荷与数理统计值的对比(t，h)

表

3 热电厂全日供汽负荷的数理统计数据(t，h )

表4 热电广全日供汽负荷插值的部分数据( t/h)

结论

1、热电厂最大热负荷的计算， 一定要考虑各热用户最大热负荷的同时出现率， 决不可作简单相加，而且要选用各热用户在公共用热高峰季节的测值.

2、采用数理统计的方法算得的热电厂最大热负荷值， 具有较高的准确性和可信度， 并且用户的热负荷测量子样越多， 其准确性和可信度越高. 在缮 究和计算热电厂最佳热化系数和绘制全年热负荷持续时间图时， 也应采取这种数理统计的算法。

3、热电厂的热用户越多， 各热用户热负荷波动特性差异越大，则热电厂的全日热负荷越平稳， 最大热负荷的同时出现率越小。