CN102692875A - 汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于对热耗关联量进行数学建模实现汽轮机主蒸汽压力跟踪优化的方法,涉及电站汽轮机的变工况优化运行控制技术。该发明提出一个机组热耗与主蒸汽压力中间的关联变量K,根据主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、减温水流量、一段抽汽压力、一段抽汽温度、小汽机转速或电泵电流、凝汽器背压等关联机组主蒸汽压力与热耗的几个核心参数,采用等效焓降法将其折算成综合等效热耗K,以中间变量K为目标函数建立运行跟踪优化模型。通过对中间变量K的建模优化,确定在不同主蒸汽流量下机组的主蒸汽压力曲线,进而进行主蒸汽压力跟踪控制。并根据实时运行的参数对特性数据库进行更新,进而使得主蒸汽压力曲线越来越逼近机组理论优化运行曲线。
Description
技术领域
本发明涉及热能机械的一种优化控制方法,特别涉及电站汽轮机的变工况优化运行控制方法。
背景技术
节能减排已逐渐成为全球最为关注的热点话题,提高能源利用率,降低能源消耗,俨然已成为各行各业研究人员所肩负的历史重任。而电力作为工业发展和社会经济不断进步的支撑行业,其中火力发电所消耗的煤炭资源约占煤炭总消耗量的一半,在能源结构上处于非常重要的位置。
由于工业生产用电、民用电等不同季节、不同时刻差异非常明显。为了满足用户最大需求的需要,电力装机总容量往往处于严重超容量状态,从而导致我国发电机组长期、频繁处于低负荷工况运行。全球经济的不稳定因素越来越多,国际经济对国内电力需求的影响越来越来越明显,造成电力需求的不稳定波动越来越频繁,从而对我国火电机组中、低负荷高效运行提出了更高的要求。
全面考虑发电机组的经济性、安全稳定性、指令响应特性等多项指标,目前我国汽轮发电机组普遍采用定-滑-定综合滑压运行方式。所采用的定-滑-定滑压运行曲线大都根据设备制造方提供的较为粗糙的压力-负荷曲线,其运行经济性受主蒸汽温度、汽轮机背压、供热机组抽汽量等运行参数偏离设计工况的影响较大,降低机组的运行经济性。
经过多年的运行研究和经营积累,国内各电力研究单位相继采用主蒸汽温度修正、背压修正、主蒸汽流量修正(或汽耗率修正)等办法对原来的压力-负荷滑压运行曲线进行修正,取得了不错的效果。而压力-负荷曲线是否合理,主蒸汽温度、背压、汽耗率等修正量是否精确等,需要对每台机组开展大量的变工况试验进行研究总结,而且受试验条件、试验设备的可靠性/精度、试验人员的素质等等影响较大。国内也有高校提出采用机器学习进行数学建模,建立热耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度、机组负荷、环境温度等参数之间的数学模型,并采用遗传算法等进行求解,从而进行实时优化。此办法撇开了传统的优化曲线模板,利用机器学习与重构的办法进行压力优化,概念新颖,思路较好。然而,由于热耗受到系统多种参数的影响,仅靠主蒸汽压力、温度、环境温度、负荷等参数很难实现对机组热耗进行全面建模,无法得到可靠的优化模型,此办法还停留在设想阶段。因此,目前国内大部分机组都无法按照经济的定-滑-定运行曲线运行,机组的运行经济性受到一定程度的影响。
发明内容
本发明为克服国内汽轮机在优化运行领域存在的技术缺陷,从根本上解决机组主蒸汽压力实时优化的问题,提出一种基于对热耗关联量进行数学建模实现汽轮机主蒸汽压力跟踪优化的方法。
本发明的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法提出一个机组热耗与主蒸汽压力中间的关联变量K,根据主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、减温水流量、一段抽汽压力、一段抽汽温度、小汽机转速(或电泵电流)、凝汽器背压等关联机组主蒸汽压力与热耗的几个核心参数,在不同负荷和不同主蒸汽压力下的实际运行数据进行跟踪建模,建立以中间变量K为目标函数的数学模型。通过对中间变量K的建模优化,确定在不同主蒸汽流量下机组的主蒸汽压力曲线,进而进行主蒸汽压力跟踪控制。
本发明的技术方案如下:
选取机组热耗与主蒸汽压力的中间关联变量K,即依据等效焓降法将主蒸汽压力<P1>变化引起的主蒸汽流量<D>、主蒸汽温度<T1>、高压缸排汽压力<P2>、高压缸排汽温度<T2>、减温水流量<q>、一段抽汽压力<P1c>、一段抽汽温度<T1c)、小汽机转速<n>或电泵电流<I>、凝汽器背压<Pb>等参数变化折算成对热耗的综合影响;建立主蒸汽压力与关联变量K的特性数据库A={D, P1, T1, P2, T2, q, P1c, T1c,n(或I), Pb,K,t},t为时间数据;根据特性数据库对关联变量K按主蒸汽流量进行极值寻优建立机组运行主蒸汽压力优化曲线;通过主蒸汽压力优化曲线控制机组特定工况下的主蒸汽压力;并根据实时运行采集的数据对特性数据库进行实时更新,进而保证主蒸汽压力曲线的最优化。
本发明的创新点在于:
1、本发明摒弃常规采用厂家提供定-滑-定运行曲线进行压力控制的办法,采用实时跟踪优化模型建立主蒸汽压力最优控制曲线,提高机组的经济性。
2、本发明选取机组热耗与主蒸汽压力之间的关联变量K,进行主蒸汽压力与机组热耗的函数对接。规避了影响机组热耗的系统其他参数(如回热系统参数、中/低压缸运行参数、抽汽参数等)等带来的不确定影响,大大提高了数学模型的精度,提高机组的优化效果。
3、本发明的数学控制模型采用对比寻优相关算法,规避了主蒸汽压力、主蒸汽温度等关联参数测量绝对误差对数学模型控制曲线精度的影响。与传统依靠高精度性能优化试验进行主蒸汽压力运行优化的办法相比,本发明操作简单,并且不受试验设备精度、试验人员水平、试验工况稳定性等因素的影响,真正实现软件智能优化。
4、根据机组的实时运行数据对主蒸汽压力运行曲线进行实时更新,对主汽压力进行逐步优化控制。与传统依靠固定定-滑-定运行曲线进行压力控制的方法相比,前者会随着机组长期运行经济性越来越差,而本发明会随着机组的长期运行,主蒸汽压力控制曲线会越来越逼近理论最佳控制曲线,效果越来越好。
5、本发明具备较好的自适应能力,可广泛应用于不同容量的机组,实现最佳控制方案。
附图说明
图1为本发明方法的实施流程图。
具体实施方式
本发明的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法主要包括以下步骤:
(1) 设定关联数据实时采样参数,如采集频率、通讯协议等;
(2) 从汽轮机监控信息系统SIS或集散控制系统DCS中定时选取数据组:
B ={D, P1, T1, P2, T2, n(或I), Pb},其中D为主蒸汽流量,P1为主蒸汽压力,T1为主蒸汽温度,P2为高压缸排汽压力,T2为高压缸排汽温度,n为小汽机转速(对于给水泵为电泵的机组,I为电动给水泵电流),Pb为凝汽器背压。
(3) 将数据组B放入前置数据站;
(4) 以[D,P1]为坐标将前置数据站中的数据实时更新特性数据库A中的相应数组;依据等效焓降法对特性数据库A中的节点数组进行计算分析,求解关联变量K,并放入相应节点;
(5) 根据特性数据库A对关联变量K采取极值寻优的办法进行优化,生成主蒸汽压力优化曲线,判断主蒸汽压力曲线是否符合安全稳定运行基本要求,如满足进入(6),否则直接进入(7);
(6) 更新主蒸汽压力优化曲线;
(7) 根据主蒸汽压力曲线及当前主蒸汽流量确定主蒸汽压力给定值;
通过DCS控制设定调门总开度,调节主蒸汽压力至给定值。
Claims (5)
1.汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法,其特征在于:建立主蒸汽压力与主蒸汽流量的特性曲线,以主蒸汽流量作为输入量确定所需的主蒸汽压力。
2.按照权利要求1所述的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法,其特征在于提出一个中间关联变量K,建立主蒸汽压力与汽轮机组热耗之间的函数关系,以代替热耗进行压力寻优。
3.按照权利要求1所述的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法,其特征在于利用主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、减温水流量、一段抽汽压力、一段抽汽温度、小汽机转速或电泵电流等SIS系统的运行数据进行函数建模,建立主蒸汽压力特性数据库,实现主蒸汽压力精确优化的方法。
4.按照权利要求3所述的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法,其特征在于主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、减温水流量、一段抽汽压力、一段抽汽温度、小汽机转速或电泵电流等运行数据也可以取自DCS系统。
5.按照权利要求1、2、3、4所述的汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法,其特征在于对中间关联变量建立优化模型,以确定主蒸汽压力优化曲线。
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