為了充分發揮基于一體化模型開發平臺(IMMS)的火力發電廠廠級監控信息系統 (SIS)上層應用功能，不僅要完成機組參數變量的計算，還需分析影響參數變量精度的因素。SIS輸出數據精度受制于DCS 數據源的測量和過程算法模型的計算，按照模型計算原理，綜合考慮數據測量、引用頻率等多種因素，對常規火電機組指標值的精度進行了等級劃分。

　　一、SIS開發原理

　　如圖1所示，基于IMMS的SIS開發采用模塊化方式，以數據庫為核心，由模型開發平臺、用戶端等組成。各機組運行數據通過網絡通訊軟件輸入數據庫，借助IMMS，按照系統先分解后集成的方法，依據基本的能量和質量守恒定律實現在線模塊化的模型開發、調試、運行。過程模型以算法庫為基礎，調用算法庫中的算法模塊，按照系統的數據關聯關系，通過各模塊輸入、輸出變量的連接實現數據的傳遞。通過通訊軟件從數據庫中讀取模型計算所需數據，計算結果又由通訊軟件存入數據庫。功能模型需要的部分設備、燃料等基礎數據信息，可由用戶端錄入數據庫。

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　　SIS功能模型計算所需的過程參數主要來自DCS, DCS數據的精度將直接影響模型的計算結果。

　　二、數據源精度

　　發電機組系統結構龐大，運行中其熱力系統溫度、壓力、流量等部分測量參數波動較大。如果采集數據達不到SIS的精度要求，其性能計算、機組負荷優化、設備狀態監視等功能就不能達到預期效果。

　　對采集數據的精度，硬件上需要提高測量技術，而測量技術的提高在一定程度上受限于測點的特性;軟件上需對采集數據進行篩選，即首先對顯著誤差進行檢測和識別，其次對過程測量數據在冗余檢驗、剔除隨機誤差的基礎上對重要參數進行關聯檢驗以及采用各種有效的數據校正預處理方法等。

　　發電機組測量參數主要有溫度、壓力、給水流量、蒸汽流量、送風量和電信號等幾類。其中溫度、壓力的測量準確度較高，但作為重要運行參數的給水流量、蒸汽流量及送風量的測量精度有待進一步提高。

　　三、數學模型選取

　　SIS上層功能的實現除依賴于高精度的原始數據庫外，還需要過程數學模型的支持。為了使整體建模和求解不至于太復雜，具有一定的可行性，通常對機組熱力系統進行簡化分析。如：為了能夠有效分析鍋爐動態特性，將蒸發系統、除氧器和表面式加熱器中的溫度、壓力等作為集中參數處理，忽略參數與空間的變化關系;為了方便計算燃氣輪機輸出功率模型，忽略金屬管道的蓄熱和蓄質;余熱鍋爐系統為非線性，但在動態研究中常采用某穩定狀態下的小偏差線性化方法。