摘要：电厂热工控制系统备件消耗具有很强的不确定性，所以在进行备件管理时，大部分企业确定备件需求都是靠生产作业人员根据多年的经验上报需求计划，为了保障设备正常运行，上报需求计划往往是放大了的计划，而物资供应部门进行采购时，根据上报的需求计划与自己的经验进行判断，需求可能进一步放大，造成大量的备件库存积压，使库存周转慢，企业的库存成本也大大的增加，直接影响到了企业的经济效益。鉴于此，文章重点就电厂热工控制系统备件消耗预测进行研究分析，旨在为业内人士提供一些建议和帮助。
关键词：电厂热工；控制系统；备件消耗；预测
电力系统是保障国民经济平稳运行以及人们日常生活的基础，但由于电力行业特殊性，需要每年都要消耗大量的备品备件（如燃料、设备备件等），才能保证发电的稳定正常运行。面对国际能源价格的居高不下以及电力行业竞争日益激烈，如何在保证电力生产平稳运行的前提下降低电力企业备件的库存成本，越来越被企业所重视。电厂热工控制系统是整个电力系统的重要组成部分，其备件库存管理的好坏直接影响整个电力系统的稳定，如果设备中重要的备件损坏且没有库存，就会造成极大的损失，因为此类备件一般都要从国外进口，价格昂贵且采购周期较长，所以很多电力企业为了避免由于备件缺货造成大的损失，采用传统的备件库存管理方法大量积压备件，致使很多备件被白白地闲置，对企业的资产周转以及效益都造成了一定的负面影响，所以对电厂热工控制系统的备件进行准确的消耗预测成为了当前电力企业提高效益的重要途径，该课题的研究不仅有理论意义，更有很重要的实际意义。
1电厂热工控制系统备件的特点分析
电厂热工控制系统是各系统安全、合理和经济运行的保障，在整个火力发电系统中起着十分重要的作用。当前应用最广泛的热工控制系统是分散控制系统，DCS是集中了分散仪表控制系统和集中式计算机控制系统的优点发展起来的一种系统工程技术，它采用控制功能分散、操作管理集中、信息共享的基本原则，既具有监视功能（如DAS），又具有控制功能（如CCS、SCS、FSSS、DEH），结构上采用能独立运行的工作站进行局部控制，工作站间采用局部网络进行通讯实现信息传递，在功能上采用分层递阶控制思想，并可与更上一级计算机或网络系统进行通信联络。火电厂DCS的应用在不同程度上提高了火力发电机组的数据采集与处理、生产过程控制、逻辑控制、监视报警、连锁保护、操作管理的能力和水平，是目前热控系统的主流，其自身也在不断完善和发展，在火电厂热工自动化领域有广阔的应用前景。由于电厂热工控制系统关系着发电系统的安全，所以要求电厂热工系统的设备必须要有很高的可靠性，鉴于系统要求设备具有高可靠性，主体分散控制系统制造厂商在确定系统时，进行了可靠性设计，采用可靠性保证技术。而热工控制系统装备自身价值高、组成结构复杂以及自动化程度高，在发电系统中承担着关键的任务，这个环节往往是火电厂生产的瓶颈。热工控制系统备件由于故障和预防性维修等原因需要进行停机检修，在检修期间由于不能正常生产而造成损失，停机时间越长，损失就越大。因此，如何减少大型装备的停机时间，提高其设备可用率，是火电企业普遍关注的一个问题。
2电厂热工控制系统备件管理现状分析
电力企业保障着国民经济的安全运行以及人们的日常生活，所以保障电力系统安全有效的运行是当前电厂最重要的任务。电厂热工控制系统作为整个火力发电系统的核心部分，如果发生由于设备维修或更换用备件缺货而造成设备被迫停机，不但会给电厂造成重大的经济损失，而且会对社会生产以及人们日常生活造成极大的影响，所以各个火电厂为了保障设备运行的绝对安全可靠，基本上都会较多的储存设备所需要的全部备件，致使备件库存量在整个电厂库存物资总量中占有很大的比例；又由于热工控制系统有一部分备件需要进口，不但价格昂贵，而且供货周期长，导致电厂备件库存金额居高不下，严重影响了电力企业流动资金的周转。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在对几个大型火电厂进行调研的过程中，绝大多数火电厂的热工控制系统都是用分散控制系统（DCS），而绝大部分企业要求发电系统在运行过程中，要求有很高的可靠性，对设备备件的管理也是以保障机组安全为前提的，详细如下：
浙江大唐乌沙山发电厂备件库存资金占用量20万/年，在长期供应商中公开招标，国产备件供货2～4周，进口备件供货10周，进口备件占全部备件的40％，事先采购大量的热工控制系统备品备件库存量占电厂供电设备的10％，库存量一般不超过10％；浙江华能玉环电厂备件库存资金占用量超过百万，主要是机组生产部分专工提需求计划作为采购依据，备件只要机组运行可能需要，都会作为采购的依据进行采购，国产备件采购一般需要5周左右，进口部分需要11周左右；宝鸡第二发电有限责任公司，备品备件库存量占电厂供电设备库存量23％，备件库存资金占用量达60多万，DCS系统的备件供货周期半年，采购备件的渠道国内代理，采购备件数量和种类的预测的主要是依据多年的生产经验以及兄弟电厂的经验，备件的平均无故障时间8年；黑龙江大唐七台河发电有限责任公司备品备件库存量占电厂供电设备的30％，专业上报。DCS系统的备件供货周期为20周，采购备件数量和种类自动对照库存，按专业存放，备件库存资金占用量500万；河南大唐信阳华豫发电有限责任公司备件库存资金占用量几十万，主要是根据现场情况定货，有些电源板已库存好几年了，DCS系统的备件供货周期为3个月。DCS备件未分类，但与其他控制系统备件有区别摆放，不做库存；黄岛电厂备件库存资金占用2000多万，采购原则上招标，进口备件（如特殊阀门）专供，根据生产需要，备件采购环节是先由生产部门提出需求计划，再由物资储备公司平衡库存编制采购计划，负责采购，经过招标、询价，最后验收、入库；黄岛电厂设备备件分类有几种方法，事故备件是那些加工周期长，采购周期长的备件，而更换备品和常用备品需要常备，通常采用零库存的方法；湖南大唐耒阳发电厂库存量是2580万元，约占物资部总库存的68％，DCS根据厂家不同供货周期在4～10周不等。采购备件的渠道依据集团公司的有关采购管理制度，在实际采购工作中分为招投标采购、比价采购、定型专属设备备件采购。从上述电厂的备件管理现状可以看出，备件库存量通常要占到系统总量的20％～30％，备件的供货周期都要6～10周的时间，有些进口设备的供货周期更长，所以库存量很大，占用大量的资金，少则几十万，多则达到数千万。由于热工控制系统设备有很高的可靠性，其备件的平均无障碍时间一般都超过5年，导致很多备件因为储藏不当直到报废也没有被领用过。
3电厂热工控制系统备件消耗预测方法
传统的备件消耗预测方法主要有统计分析法、基于可靠性的预测方法、任务量法以及基于仿真的方法等。统计分析法是依据备件消耗历史统计资料，加以分析研究，总结规律后，制定消耗定额的方法，此方法需要有大量数据，数据少则难以找出统计规律。另外，统计分
析法所得到的回归预测方程往往只能考虑少数几种主要影响因素，而略去了许多未考虑的因素，影响了预测的准确性。Gupta和Rao提出一种回归方法，得出在任意时刻、由于备件影响停机次数的稳态概率分布，提供了各种维修时间分布的等候系统绩效的测量；一些研究人员提出了基于回归分析的备件故障率预测模型，通过用多元回归模型预测对一元线形回归模型进行改进，使故障率更趋准确化，为备件的储备提供了更为科学的依据。针对备件消耗有季节性趋势的预测方法，即温特法，探讨了温特指数平滑法的计算方法和计算步骤，并通过算例分析了温特指数平滑法在装备备件消耗量预测中的应用；根据备件的历史消耗量数据，基于备件每天的消耗量具有偶然性的特点，用趋势修正移动平均预测法来预测备件消耗趋势，来消除备件日均消耗量随机波动影响，结果表明预测结果比单纯用时间序列法准确的多。基于可靠性的备件消耗预测方法主要是解析法，任务量法主要是根据备件所在设备生产产品的产量来预测备件的消耗量，用产量序列法预测生产线备件的消耗趋势，充分考虑了产量、设备状态下降对备件消耗量的影响，以备件的消耗量、产量以及设备技术状态之间的内在联系为依据，在总结实践经验的基础上，给出备件消耗量在订货周期内与产量以及设备技术参数之间的关系式。基于仿真的预测方法即是在充分考虑备件消耗影响因素的基础上，对部件的使用过程进行仿真，能够在最贴近实际的情况下得出备件消耗预测值。一些研究人员在综合分析考虑备件消耗影响因素的基础上，对部件的使用寿命过程进行了仿真，建立了备件消耗仿真预测模型，实例计算了未来一定时间段内的备件消耗量，并与解析法、移动算术平均模型、灰色区间预测模型、平稳过程模型和最小二乘法等方法的预测结果进行了分析比较。实验结果表明，使用仿真方法预测备件消耗量能更真实地反映备件消耗实际情况，并且能够为备件的需求供应提供更大限度的保障，提高备件保障率。对于具有不确定性的备件需求预测方法，kamath提出了需求不服从任何分布情况下，采用Bayesian方法预测备件需求。此外，Willemain等人采用一种新的用于预测备件间断需求的方法，即Bootstrap方法，预测固定提前期的累计分布，该方法采用从需求历史数据中抽样来产生虚拟数据的方法，可以预测到已经在需求历史数据中出现的需求量，可以预测提前期每一期需求是否发生，给出预测的每一期需求发生的概率，能得到预测的每一期的需求量，该方法重复多次能产生很多预测的需求样本，得到预测的提前期需求分布。
4结束语
综上所述，上述所说的方法各有各的优点，从开始的回归分析法到后来的产量序列法再到近来的Croston法以及Bayesian方法，一定程度上体现了备件预测技术的发展。
参考文献：
[1]张鹏.智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].设备管理与维修，2018（21）：23-24.
[2]朱高峰，王建峰.基于智能控制的电厂热工自动化分析[J].山东工业技术，2018（22）：194.
论文作者:高林卫
论文发表刊物:《电力设备》2018年第33期
论文发表时间:2019/5/17
标签：备件论文; 电厂论文; 控制系统论文; 热工论文; 消耗论文; 方法论文; 采购论文; 《电力设备》2018年第33期论文;