CN104048842B - 一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测的方法。该方法通过建立的汽轮机回热系统的专家性能知识库和性能预测模型，校验汽轮机回热系统运行现场测点传感器采集的数据，预测汽轮机运行现场未采集的参数数据，以利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量，完成汽轮机回热系统热耗率的在线监测，从而获得准确、可靠的发电机组热耗率在线监测结果。本发明方法避免了传统的凝结水流量测量，采用汽轮机输出功率软测量的方法，获得热耗率的在线监测，同时具有对现场实测数据的校验和预测功能。

Description

一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测方法

技术领域

本发明属于汽轮机监测技术，涉及一种汽轮机热耗率在线监测方法，特别是一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测方法。本发明可应用于具有汽轮机回热系统的火力发电厂或核电厂热耗率的在线监测以及汽轮机回热系统热力性能的预测和分析。

背景技术

目前，大多数火力发电厂的SIS系统(Supervisory Information System inplant level，厂级监控信息系统)中，已经集成了热耗率在线监测。这种热耗率监测方法基于流量测量，即通过安装在除氧器给水进口处的ASME(美国机械工程师协会(AmericanSociety of Mechanical Engineers))标准孔板，测量主凝结水流量，再根据高压加热器的运行工况推算出主蒸汽流量，这种热耗率在线监测方法的测量精度与主凝结水流量的测量精度高度相关。

在实际使用时发现，SIS系统所监测的热耗率波动较大，准确性较低。是因为ASME标准孔板流量计的流量计算公式中除流量计压差为实际测量取值外，其他各参数一般通过实验标定。式(1)为其流量计算公式。

式中，M为流量，α为流量系数，ε为流体的膨胀系数，A为通流面积，ρ为流体密度，ΔP为流量计压差。

但机组的实际运行状况经常偏离标定工况，尤其当机组出力变化，即机组变负荷时，实际工况会与实验标定工况偏离得更远。这种实际工况与实验标定工况的偏差是造成现场流量测量不准确的主要原因之一。此外，流量孔板随着机组运行，容易发生弯曲变形，入口边缘磨损或受腐蚀发生缺口，会进一步加剧流量测量值与真实值的偏差。

也有学者提出由冷端的循环水温升和循环水流量作为热耗率测量的输入条件以代替凝结水流量的测量，但在实际应用的过程中发现，采用超声波方法测量的循环水流量准确度较低，因此应用受到限制。

发明内容

本发明提供了一种基于软测量技术的汽轮机热耗率在线监测方法，目的是能够较好地克服现有基于流量测量的热耗率监测方法的缺陷和不足。

本发明提供的一种汽轮机热耗率在线监测方法，特征在于：该方法通过建立的汽轮机回热系统的专家性能知识库和性能预测模型，校验汽轮机回热系统运行现场测点传感器采集的数据，预测汽轮机运行现场未采集的参数数据，以利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量，完成汽轮机回热系统热耗率的在线监测。

上述的汽轮机热耗率在线监测方法具体包含以下步骤：

第1步：从安装在汽轮机回热系统的测量传感器采集数据，数据包括发电机有功功率，主蒸汽压力、温度，再热蒸汽压力和温度；

第2步：将采集数据输入至性能预测模型进行计算，得到各抽气口的压力、流量、温度，各加热器的给水进出口温度、压力、流量，各给水加热疏水温度、压力、流量，排气焓；

第3步：校验各传感器测点的测量结果；

第4步：预测未测量点参数数值；

第5步：利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量；

第6步：在线监测计算汽轮机回热系统的热耗率。

与现有技术相比，本发明具有以下主要优点：首先，功率测量所采用的电气原件的工作稳定性能要优于流量测量所采用的机械原件，即测量结果波动性小，因此基于功率的热耗率监测结果的稳定性优于基于传统的基于流量测量的监测结果；此外，流量测量受工况、环境等条件影响较大，而功率测量结果受工况、环境影响相对较小，测量结果也更接近与真实值，因此基于功率的热耗率监测结果的准确性也优于基于传统的基于流量测量的监测结果；最后，本发明方法中，通过软测量技术，对现场的测量结果进行合理的校验和预测，可以排除现场测量的错误、失准结果，使本发明监测的热耗率结果具有一定的抗扰动和容错能力。

总之，本发明方法具有稳定、准确、容错的特点，可以克服传统基于流量测量的热耗率监测方法的技术缺陷，为汽轮机回热系统的在线监测提供准确、稳定的热耗率监测结果。

附图说明

图1是本发明的热耗率监测方法流程示意图；

图2是某发电厂原则性热力系统示意图；

图3是某发电厂7号高压加热器的抽气管道的压力损失图；

图4是某发电厂热耗率实时监测结果对比图；

图5是各热耗率监测方法修正后对比图。

具体实施方式

鉴于目前所采用的流量监测的热耗率监测方法存在的缺陷和问题，本发明通过对回热系统的机理分析，以及对各个热工仪表的测量精度和测量稳定性的研究，发现功率测点传感器的测量精度较高且不受负荷与外部条件变动的影响。基于这样的分析，本发明提出一种基于功率测点软测量的汽轮机热耗率在线监测方法。该方法可以克服基于流量测量的热耗率监测方法的技术缺陷，为汽轮机回热系统的在线监测提供准确、稳定的热耗率监测结果。

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明方法的具体实现过程如下：

在首次对汽轮机回热系统进行监测前，需要建立热力性能专家知识库和性能预测模型。

热力性能专家知识库包括：该汽轮机回热系统的设计参数，该汽轮机回热系统原则性热力系统图，该汽轮机回热系统的历史运行数据，该汽轮机回热系统的热力性能试验结论，以及压力级进出口压力压比ε_j、抽气管道压损β_j、加热器上端差θ_j、加热器下端差ω_j、汽轮机抽汽级相对内效率η_j和低压缸缸效率η_LP的系数函数表达式，本申请中，角标j均表示该参数所对应的汽轮机抽气级。

专家知识库中涉及到压力级进出口压力压比ε_j,抽气管道压损β_j,加热器上端差θ_j,加热器下端差ω_j,汽轮机抽汽级相对内效率η_j,低压缸缸效率η_LP这6个参数的系数函数表达式。

其中压力级进出口压力压比ε_j是指相邻两个抽气口抽气压力的比值，如主蒸汽压力与高压缸第一级抽气压力的比值为ε₁，高压缸第一级抽气压力与高压缸排气压力的比值为ε₂，再热蒸汽进口压力与中压缸第一级抽气压力的比值为值为ε₃，以此类推。

抽气管道压损β_j是指各级抽气相比进入对应加热器时的压力损失百分比。

加热器上端差θ_j是指该加热器进气压力对应饱和温度与给水出口温度之间的差值。

加热器下端差ω_j是指该加热器给水进口温度与疏水出口温度之间的差值。

汽轮机抽汽级相对内效率η_j该汽轮机抽汽级入口蒸汽焓值减去出口蒸汽焓值与理想焓降的比值，理想焓降是指抽气进口焓与理想出口焓值之间的差，理想出口焓是指出口压力和进口熵所对应的焓值。

低压缸缸效率η_LP是指低压缸缸入口蒸汽焓值减去排气焓后与理想焓降的比值。

计算上述系数函数表达式时，一般可选择线性方程X＝A·Pe+B的形式，根据热力性能试验的结果或该汽轮机回热系统的历史运行数据，利用最小二乘法进行拟合。式中X为上述参数，Pe为汽轮机输出功率，A、B分别为拟合系数。拟合形式不限于该一次方程，也可为二次方程或其他形式，拟合方法也不限于最小二乘法。

原则上，以热力性能试验的测量结果作为拟合系数方程的主要依据，并辅以历史运行的相关数据，如热力试验时没有观测相关参数，且现场没有安装对应测点时，可以根据热力性能原则图的相关数据进行拟合。

性能预测模型主要用于计算各抽气口抽气压力、温度，各加热器进气压力，各加热器上、下端差，以及汽轮机排气焓，模型主要由以下方程构成：

抽气口抽气压力按公式(2)计算：

P_j＝ε_j·P_j-1 (2)

式中，P_j为该级抽气口抽气压力，P_j-1为该抽气口上一级的抽气压力，ε_j为压力级进出口压力的压比，系数取值由热力性能专家知识库中的系数函数得到。

抽气口抽气温度按公式(3)至公式(4)计算

T_j＝f(P_j,h_j) (3)

h_j＝(1-η_j)h_j-1+η_jh'_j-1 (4)

式中，T_j为对应抽气口温度，函数f()为温度查询函数，即查询对应压力P_j和对应焓值h_j下水蒸气的温度，η_j为该抽汽级的相对内效率，取值有热力性能专家知识库中的系数函数得到，h’_j-1为该抽气级的理想出口焓，即该抽气级蒸汽进口处熵和蒸汽出口处压力所对应的蒸汽焓值。

加热器进气压力按公式(5)计算：

P_in,j＝(1-β_j)·P_j (5)

式中，P_in,j为对应加热器的进气压力，β_j为对应抽气管道的压力损失系数，取值由热力性能专家知识库中的系数函数得到。

加热器端差按公式(6)、(7)计算

TTD_j＝θ_j (6)

DCA_j＝ω_j (7)

式中，TTD_j和DCA_j分别为加热器上端差和下端差，θ_j、ω_j为上、下端差的系数函数，均可通过热力性能专家知识库中的数据拟合得到。

汽轮机排气焓按公式(8)计算：

h_c＝(1-η_LP)h_LP+η_LPh'_c (8)

式中h_c为排气焓，h_LP为低压缸进气焓，h’_c为低压缸理想出口焓，η_LP为低压缸缸效率，该系数由热力性能专家知识库中得到。

在完成上述任务后，按照下述过程就可以进行在线监测：

第一步：从安装在汽轮机回热系统运行现场的大量传感器中接受现场采集数据信号。

本步骤需要采集数据信号主要包括发电机有功功率，主蒸汽压力、温度，再热蒸汽压力和温度。还需要获得的参数还包括凝汽器背压，各抽气口的压力、流量、温度，各加热器的给水进出口温度、压力、流量，各给水加热疏水温度、压力、流量，各处轴封漏气温度、压力、流量，一段抽气至中压缸冷却蒸汽流量，再热蒸汽减温喷水温度、压力、流量，过热蒸汽减温喷水温度、压力、流量，热井水位降变换当量流量，除氧器水箱水位变化当量流量，可测量的系统泄漏流量，电泵耗功；这些参数可以根据现场条件采用实测或预测的方式获得。

第二步：对现场采集数据筛选出有效数据输入预先建立的性能预测模型。输入性能预测模型的参数有：发电机有功功率，主蒸汽压力、温度，再热蒸汽压力、温度。性能预测模型的计算结果输出包括：各抽气口的压力、流量、温度，各加热器的给水进出口温度、压力、流量，各给水加热疏水温度、压力、流量，排气焓。

第三步：根据性能预测模型的计算的结果，校验现场采集的其他数据。

需校验的参数为抽气口压力，各加热器进气压力，各加热器上、下端差。

校验参数数据时，根据以下公式计算：

偏差可根据测点重要程度、传感器精度要求等实际情况确定阈值大小。偏差大于阈值的参数，就采用第四步进行预测获得，偏差小于阈值的参数，采用实际测量值。一般来说，抽气参数的阈值可设为10％，而端差参数的阈值可以按照上端差5℃，下端差10℃。

第四步：根据性能计算的结果，预测热耗率计算中需要的但未在现场采集或通过数据校验证明数据采集与真实值存在较大偏差的参数的数值。

第五步：利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量；

主蒸汽流量D₀按照式(10)、(11)计算：

式中，P_e为发电机输出功率，η_m为机械传动效率(按热力试验结论计，或按设计数据计)，η_g为发电机效率(按热力试验结论计，或按设计数据计)，h₀为主蒸汽焓值，α_crh为冷再热蒸汽份额，h_hrh为热再热蒸汽焓，h_crh为冷再热蒸汽焓，z对应各轴封漏气处，D_zf,j为各处轴封漏气量(需实测获得，如无测点可按热力试验结论计，或按设计数据计)，h_zf,j为各轴封漏气焓(按各轴封漏气口压力、温度计算得到)，n对应各汽轮机抽气级，α_j为各抽气口抽气份额，h_j为各抽气口抽气焓(按各抽气口压力、温度计算得到,如果该抽气口工作于湿蒸汽状态，则需根据抽气口压力与抽气干度查询抽气焓值，抽气干度一般根据现场测点测量值计，或按经验选取)，α_c为排气份额，h_c为排汽焓。本文所提及的所有公式中的蒸汽焓值(包括主蒸汽焓值h₀，冷再热蒸汽焓h_crh，热再热蒸汽焓h_hrh)均可根据其对应的蒸汽压力、温度，按照国际公式化委员会IFC-67或国际水和水蒸气协会IAPWS-IF97的水蒸气参数计算模型计算得到。

h_c＝h_LP-η_LP(h_LP-h'_c) (12)

式中，h_LP为低压缸进口蒸汽焓值(按低压缸进汽压力、温度计算得到)，h'_c为蒸汽的理想出口焓值(参见，张乐乐、张燕平、黄树红等.汽轮机湿蒸汽区蒸汽焓值的计算模型研究[J].动力工程学报，2013，33(4).)。

各加热器抽气份额按照式(13)计算(此处抽气份额的计算公式，不仅适用于加热器，也适用于除氧器)：

式中，α_j为对应加热器的抽气份额，α_fw,j为对应加热器的给水流量份额，α_s,j为对应加热器的疏水流量份额，h_fwo,j为对应加热器给水出口焓，h_fwi,j为对应加热器给水进口焓，h_so,j为对应加热器疏水出口焓，h_si,j为对应加热器疏水进口焓。

各加热器的给水、疏水的温度按照式(14)和式(15)计算(除氧器的上、下端差为0)

T_fwo,j＝T(P_in,j)-TTD_j (14)

T_so,j＝T_fwji+DCA_j (15)

式中，T_fwo,j为对应加热器给水出口温度，T_so,j为对应给水加热器疏水出口温度，T(P_in,j)为对应压力P_in,j下的饱和温度。

冷再热蒸汽份额α_crh按照式(16)计算：

式中，D_z为一段抽气至中压缸冷却蒸汽流量份额(需实测获得，如无测点可按热力试验结论计，或按设计数据计)；

热再热蒸汽份额α_hrh按照式(17)、(18)计算：

α_hrh＝α_crh+α_rhsp (17)

式中，α_rhsp为再热蒸汽减温喷水流量份额，D_rhsp为再热减温喷水流量(需实测获得，如无测点可按热力试验结论计，或按设计数据计)；

给水份额α_fw按式(19)、(20)计算：

式中，α_shsp为过热蒸汽减温喷水流量份额，ΔD为回热系统不明泄漏量，D_shsp为过热蒸汽减温喷水流量(需实测获得，如无测点可按热力试验结论计，或按设计数据计)

系统不明泄漏量ΔD按式(21)计算：

ΔD＝D_hw+D_dl-D_ml (20)

式中，D_hw为热井水位降变换当量流量，D_dl为除氧器水箱水位变化当量流量，D_ml为可测量的系统泄漏流量(需实测获得，如无测点可按热力试验结论计，或按设计数据计)；

排气流量份额α_c按式(22)计算：

第六步：完成热耗率在线监测计算。

净热耗率HR按式(23)计算：

HR＝D₀·[(h₀-h_fw)+α_crh×(h_hrh-h_crh)+α_rhsp×(h_hrh-h_rhsp)+α_shsp×(h₀-h_shsp)] (23)毛热耗率HR_gt按式(24)计算：

将各式计算结果代入公式(18)、(19)，即可计算出该汽轮机的实时热耗率。

h_fw为给水焓，h_rhsp为再热蒸汽减温喷水焓，h_shsp为过热蒸汽减温喷水焓，P_BEP为电泵耗功(需实测获得)，式中各焓值的单位均采用千焦/千克*摄氏度,流量的单位为千克/小时，功率的单位为千瓦小时，热耗率的单位为千焦/千瓦小时(kJ/kWh)。

实例：

本发明应用于某660MW一次再热火力发电机组，蒸汽参数为16.7MPa/560℃/560℃，其汽轮机回热系统原则性热力系统结构如图2。

根据本方法的具体步骤：

根据该汽轮机回热系统的热力原则图，该汽轮机回热系统的历史运行数据，该汽轮机回热系统的热力性能试验结论，确定压力级进出口压力压比、抽气管道压力损失系数、加热器端差和低压缸缸效率的表达式。根据如图2，以及式(2)至式(22)，以及专家知识库中的待定系数函数，建立该汽轮机回热系统的性能预测模型，从专家知识库中选取待定系数表达式。以抽气管道压力损失为例，以该电厂7号高压加热器为对象，需确定待定系数β7的数值。该电厂运行现场并没有在抽气管道两端都安装压力测量传感器，无法获得历史运行数据；专家知识库中，热力系统原则图将该系数设为定值5％；而由热力性能试验结果得到，该系数与汽轮机输出功率的关系如图3，利用最小二乘法，得到拟合方程为：

β₇＝-0.00497Pe+4.7245 (25)

式(25)所提供的拟合关系式要比热力系统原则图中所给出的定值5％要更符合该汽轮机回热系统的实际工作状况，故择优采用式(25)作为模型中计算7号加热器抽气管道损失系数的计算方程。

由安装在运行现场的测量传感器读取实时数据，包括：发电机有功功率、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽压力、再热蒸汽温度、凝汽器背压。

将现场实测的参数数据输入性能预测模型进行计算。

校验各传感器测点的测量结果。具体实施方式列于表1中，通过和性能预测模型计算结果的对比，校验了：一段抽气压力、8号高加上端差、8号高加下端差、二段抽气压力、7号高加上端差、7号高加下端差、三段段抽气压力、6号高加上端差、6号高加下端差、四段段抽气压力、五段抽气压力、4号低加上端差、六段抽气压力、3号低加上端差。由表1可得，五段抽气压力，六段抽气压力，3号低加上端差的现场测量值出现异常，其中五段抽气压力和六段抽气压力其测量值偏离模型计算值超出设定阈值，而3号低加没有过热蒸汽冷却段，上端差不可小于0，因此也认为测量参数出现异常，采用模型计算结果替代测量数据。

预测其他参数数值，包括：一段进气压力、二段进气压力、三段进气压力、四段进气压力、五段进气压力、4号低加下端差、六段进气压力、3号低加下端差、七段抽气压力、七段进气压力、2号低加上端差、2号低加下端差、八段抽气压力、八段进气压力、1号低加上端差和1号低加下端差。这些参数在现场没有布置测点，利用性能预测模型的计算结果，作为其预测值。

将各参数的数值，带入公式(23)和公式(24)，完成汽轮机回热系统的热耗率在线监测计算。以表2为例，最终计算得到，该工况毛热耗率为8074.3kJ/kWh，净热耗率8296.0kJ/kWh。

选取该机组2013年8月29日0:00至2013年8月30日0:00，的实时监测结果列于图4。由图4可以看出，SIS系统的监测结果和本发明计算的热耗率变化与负荷变化相关性趋势基本正确，即负荷高热耗率低，负荷低热耗率高。但是SIS系统计算热耗率的稳定性差，计算结果波动明显，部分负荷下计算出的热耗率偏差最高可达300kJ以上。计算图4中SIS测量结果和本发明测量结果的标准差，可得SIS测量数据的标准差为43.3kJ/kWh，而本发明测量的标准差为12.2kJ/kWh，可见本发明计算结果的稳定性更优。

对图4中监测的热耗率进行两类修正后对比热力性能试验结果，列于图5中，可以看出，本发明所计算的热耗率结果高于热力试验的结果，而SIS系统的热耗率测量结果则低于热力试验的结果。由于图中所用实测数据的采集时间为夏季(2013年8月)，而热力试验的进行时间为冬季(2013年1月)，同时考虑到距离机组大修已运行一段时间，测量时也未对机组做隔离处理，因此热耗率应当高于热力试验的水平，故本发明的测量结果更为准确。低负荷时SIS测量热耗率上升速度明显变快，这与流量测量在偏离标定工况测量结果失准的理论分析相一致，而本发明的测量结果在低负荷时的斜率与该系统设计参数以及热力性能试验的结果都较为符合。

表2中的数据对比可以看出，五段抽气压力、六段抽气压力和3号低加上端差这三组实际测量数据出现异常，后经现场分析发现，五段抽气压力和六段抽气压力的压力测量元件出现零点漂移，其测量结果出现较大误差，同时也证明了本方法所提出的热耗率测量具有容错性，具有对测点数据校验和预测的功能。

本发明不仅仅应用于作为一个实施例的特定660MW一次再热火力发电机组，所有具有汽轮机回热系统的火力发电厂或核电厂热耗率的在线监测以及汽轮机回热系统热力性能的预测和评价，都适用本发明所述方法。

本发明方法避免了传统的凝结水流量测量，采用汽轮机输出功率软测量的方法，获得热耗率的在线监测，同时具有对现场实测数据的校验和预测功能。

以上所述为本发明的较佳实施例而已，但本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。所以凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。

表1参数数据对比列表

注：‘-’表示现场没有测点数据；‘1’此处异常是因为低压加热器下端差不应小于0℃。

Claims (5)

1.一种汽轮机热耗率在线监测方法，特征在于：该方法通过建立的汽轮机回热系统的热力性能专家知识库和性能预测模型，校验汽轮机回热系统运行现场测点传感器采集的数据，预测汽轮机运行现场未采集的参数数据，以利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量，完成汽轮机回热系统热耗率的在线监测；

所建立的性能预测模型由公式I到公式V构成：

抽气口抽气压力按公式I计算：

P_j＝ε_j·P_j-1 公式I

式中，P_j为该级抽气口抽气压力，P_j-1为该抽气口上一级的抽气压力，ε_j为压力级进出口压力的压比，角标j表示该参数所对应的汽轮机抽气级；

抽气口抽气温度按公式II和公式III计算

T_j＝f(P_j,h_j) 公式II

h_j＝(1-η_j)h_j-1+η_jh'_j-1 公式III

式中，T_j为对应抽气口抽气温度，h_j为各抽气口抽气焓；函数f()为水蒸气温度查询函数，η_j为该抽汽级的相对内效率，h’_j-1为抽气级的理想出口焓；

加热器进气压力按公式IV计算：

P_in,j＝(1-β_j)·P_j 公式IV

式中，P_in,j为对应加热器的进气压力，β_j为对应抽气管道的压力损失；

加热器端差按公式III、公式IV计算

TTD_j＝θ_j 公式V

DCA_j＝ω_j 公式VI

式中，TTD_j和DCA_j分别为加热器上端差和下端差，θ_j、ω_j为上、下端差的系数函数；

汽轮机排气焓按公式VII计算：

h_c＝(1-η_LP)h_LP+η_LPh′_c 公式VII

式中h_c为排气焓，h_LP为低压缸进气焓，h’_c为低压缸理想出口焓，η_LP为低压缸缸效率。

2.如权利要求1所述的汽轮机热耗率在线监测方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

第1步：从安装在汽轮机回热系统的测量传感器采集数据，数据包括发电机有功功率，主蒸汽压力、温度，再热蒸汽压力和温度；

第2步：将采集数据输入至性能预测模型进行计算，得到各抽气口的压力、流量、温度，各加热器的给水进出口温度、压力、流量，各给水加热疏水温度、压力、流量，排气焓；

第3步：校验各传感器测点的测量结果；

第4步：预测未测量点参数数值；

第5步：利用汽轮机输出功率计算主蒸汽流量；

第6步：在线监测计算汽轮机回热系统的热耗率。

3.如权利要求1和2所述的汽轮机热耗率在线监测方法，其特征在于：

所建立的性能预测模型的输入参数为：发电机有功功率，主蒸汽压力，主蒸汽温度，再热蒸汽压力，再热蒸汽温度；输出参数包括：各抽气口的抽气压力、温度、流量，各加热器进出口的给水温度、给水压力和给水流量，各给水加热的疏水温度、疏水压力、疏水流量，汽轮机排气焓。

4.如权利要求1或2所述的一种汽轮机热耗率在线监测方法，其特征在于：所述公式I到公式VII中待定参数取值由热力性能专家知识库中得到，该热力性能专家知识库至少包括以下数据中的一种：该汽轮机回热系统的设计参数，该汽轮机回热系统原则性热力系统图，该汽轮机回热系统的历史运行数据，或该汽轮机回热系统的热力性能试验结论。

5.如权利要求1或2所述的汽轮机热耗率在线监测方法，其特征在于：

记主蒸汽流量为D₀，按照公式VIII到公式IX计算：

式中，P_e为发电机输出功率，η_m为机械传动效率，η_g为发电机效率，h₀为主蒸汽焓值，α_crh为冷再热蒸汽份额，h_hrh为热再热蒸汽焓，h_crh为冷再热蒸汽焓，z对应各轴封漏气处，D_zf,j为各处轴封漏气量，h_zf,j为各轴封漏气焓，n对应各汽轮机抽气级，α_j为各抽气口抽气份额，h_j为各抽气口抽气焓，α_c为排气份额，h_c为排汽焓。