摘要：针对目前实际生产中热电联产装置运行经济性评价存在的弊端，以及缺乏对设备故障诊断预判分析，文章基于生产的经济性与安全性，运用灰色关联分析的方法，提出了热电联产装置运行经济性评价的优化或改进的方法，并尝试建立设备乃至系统的故障诊断分析模型，旨在保证设备运行的安全、高效，减少事故的发生，以适应现代化的工艺、设备管理。
关键词：热电联产；装置经济性；故障诊断；灰色关联分析
中图分类号：TKl23 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）15-0132-04
现代企业往往对设备及系统的安全性、经济性要求较高，但从目前主要石化企业来看，分析设备及系统的安全性、经济性的方法单一，还有值得探讨及优化的余地。为了适应新企业的发展，获得较大潜在的经济与社会效益，本文提出优化的方法，即灰色关联分析法，选取热电联产装置的运行经济性、故障诊断进行分析，以达到可操作性、可推广性的目的。
目前，对热电联产装置运行经济性的评价方法相对单一，往往石化企业运用传统的计算方法，对热电联产装置运行经济性的指标进行综合评价，但缺乏足够的准确，不利于精细化的管理。此外，作为石化企业，不仅仅是力求运行经济性，往往减少事故的发生，亦能创造较大效益，这就需要对设备故障诊断提出预判及处理，能有效减少汽轮机停机。因此，分析汽轮机的安全性与经济性的意义重大。
1 经济性与故障诊断的分析基础
灰色关联分析是灰色系统理论的一个分支。应用灰色关联分析方法对受多种因素影响的事物和现象，能从整体观念出发进行综合评价。灰色系统理论提出了子系统间的关联度分析的概念，能反映不同子系统之间的相对关联度，并充分挖掘出已知信息，因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。而汽轮机的运行本身就是动态的过程，其中经济性与故障诊断分别存在相对判定的指标，因此，采用灰色关联分析法，量化这些指标，就能达到经济性与故障诊断分析的指导意义。
具体的算法如下：
设定Xm：第m个因素指标的向量矩阵；xi（m）：第m个因素指标第i个被分析对象的原数据。x0"（m）：第m个因素指标的参考数据。X"：m个因素指标参考数据的向量矩阵。ξi（m）：第m个因素第i个被评价对象指标相关系数；εm：各指标的权重。
（1）确定评价指标体系，收集关联因素的数据矩阵：
（X1，X2…Xm）=
（2）确定关联因素指标的参考数据列：以Xm的最优值作为X"的值，即：
X"=（x0"（1），…x0"（m））
（3）确认比较序列与参考序列的绝对差值：
|-|
（4）求最值：
=|-|
|-|
（5）求关联系数：
式中ρ为分辨系数，在（0，1）内取值，若ρ越小，关联系数的差异越大，区分能力越强。但通常ρ取0.5。
（6）计算关联序：
可得评价好坏或等级的数量指标为，
通过关联序得出各对象的评价序列。由此，我们能得到分析对象的量化排序，满足评比或判定的实际需要。
2 经济性评价模型
通过引入灰色关联分析的方法，针对传统热电联产装置经济性的评价方法做出改进，基于指标原始数据的客观性，降低主观因素的影响，并考虑新评价方法的实用性，可推广性。
对于大型石化企业的热电联产装置，集团公司经济指标考核的项目主要包括供电标准煤耗、供热标准煤耗、供电现金操作费用、供热现金操作费用、发电厂用电率、供热厂用电率、燃油压减量、单位发电量取水量、入厂入炉煤热值差等9项指标。本次分析，主要选取六个经济性指标：供电标准煤耗、供热标准煤耗、供电现金操作费用、供热现金操作费用、发电厂用电率、供热厂用电率。通过分析六大指标的定义，找出关联系数与评价好坏的正、反相关性。
按各指标间的权重不等同的原则，通过综合分析热电联产装置运行经济性，建立评价体系，属于工艺技术管理很重要的一部分。
2.1 确定关联因素指标的正、反相关性
（1）供电标准煤耗：发电标准煤量/厂供电量。故供电标煤耗越低，供电成本越低，装置的运行经济性越好，属于负相关。
（2）供热标准煤耗：供热标准煤量/厂对外总供热量。故供热标准煤耗越低，装置的效率越好，装置的运行经济性越好，属于负相关。
（3）供电现金操作费用：（制造成本-固定资产折旧-燃料费用）×（1-供热比）/厂供电量。故供电现金操作费用越低，装置的运行经济性越好，属于负
相关。
（4）供热现金操作费用：（制造成本-固定资产折旧-燃料费用）×供热比/厂对外总供热量。故供热现金操作费用越低，装置的运行经济性越好，属于负
相关。
（5）发电厂用电率：发电用的厂用电量与发电机发出电量之比。故发电厂用电率越小，汽轮机的经济性越好，属于负相关。
（6）供热厂用电率：外供单位热量所消耗的厂用电量。故供热厂用电率越小，汽轮机经济性越好，属于负相关。
2.2 确定关联因素指标的数据矩阵
通过在茂名石化调研，得出如下经济性指标的原始数据，根据上述表达式，将矩阵转化为数据表格，
见表1。
2.3 确定关联因素指标的参考数据列
以Xm的最优值作为X"的值，得出参考数据列X"=（299.42，37.14，45.95，5.59，6.39，6.43），由|X0"（m）-Xi（m）|得出数据，见表2。
2.4 求最值
=|X0"（m）-Xi（m）|=0
|X0"（m）-Xi（m）|=24
2.5 求关联系数与关联序列
由，
，且数值越大经济性越好，指标权重为
εk=（0.25，0.2，0.05，0.05，0.05，0.05），可得数据，见表3。
因此，3月份的经济性>1月份的经济性>5月份的经济性>6月份的经济性>2月份的经济性>4月份的经济性。
3 故障诊断分析模型
根据中国石化集团公司的未来发展，要打造现代化企业的管理，不仅仅是创新、创造软实力，而且对打造硬实力也很重要。那么，现代化的设备管理则是企业硬实力的重要领域，而近些年发展起来的设备故障诊断技术则是设备管理与维护的重要应用，并能及时掌握设备的运行状态，判定设备故障产生的部位和原因，很好地降低了发生事故的风险，并预先指导设备维修的工作。如果运用设备的故障诊断技术，将改变目前石化企业设备维修管理的被动局面，降低设备的寿命周期费用，同时也能提升设备的综合效率，为石化系统经济性指标竞赛考核提供较好的基础。
3.1 确定故障的状态表征
对于热电联产装置，汽轮机组是重要的设备。对于汽轮机本体而言，往往振动、轮室压力、温度、转速等作为直接的状态体现，对于这些状态参数通过仿真、实际运行记录能找出导致故障的特征和原因，构建参考数据矩阵，形成故障灰色判定的依据。本文主要从汽轮机振动的故障诊断出发，针对中韩石化武汉乙烯热电联产装置汽轮机机组，并根据相关教材或文献，我们能得出汽轮机振动故障原因及特征见表4。
3.2 确定故障特征的参考序列
在日常运行过程中，假定记录下汽轮机的振幅数据，经过无量纲化处理后，则得出参考序列：
X"=（0.00，0.60，0.03，0.00，0.00，0.00）
3.3 求故障诊断结果的关联系数
根据灰色关联分析的算法，得出结果见表5。
因此，汽轮机故障的诊断结果是取样汽轮机振幅序列与其关联系数最大，油膜涡动引起的故障。显然，初步的故障诊断是准确的，与频段的密集分布预估的结果是一致的。
4 结语
通过在茂名、天津石化等先进企业的调研，思考了石化企业的经济性、安全性的技术与管理的优化问题。本文立足于实际生产，提出的装置运行经济性、设备故障诊断分析方法具备可操作性与实用性，既可以ExceL表格化，也可以制成软件。热电联产装置运行经济性的评价方法能提高准确度，利于工艺的精细化管理，体现在生产的经济性方面；设备故障诊断分析方法改变目前石化企业设备维修管理的被动局面，降低了发生事故的风险，挖掘了潜在的安全、经济的价值。不过，对于汽轮机运行经济性、设备故障诊断分析涉及权重的问题，有进一步优化的余地，在今后的生产运行过程中可逐步完善。
参考文献
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