CN105317476A - 一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，包括以下步骤：A、设置若干个采样测点，采集实时工况数据；B、清除空缺工况数据和异常工况数据；C、选取输出功率值、主汽压力值和总阀位值均连续稳定若干个采样周期的实时工况数据，并对各类参数进行均值化处理；D、采用K-中心点算法挖掘出目标数据集；E、基于特征通流面积辨识特定主汽压力下的汽轮机调门阀组流量特性曲线；F、提取额定主汽压力下汽轮机调门阀组流量特性曲线，分析并优化线性度不合理的区段。本发明能够辨识并优化汽轮机调门阀组在特定主汽压力下的实际流量特性曲线，使调门阀组流量特性设定曲线与实际曲线一致，保证汽轮机机组的安全稳定运行。

Description

一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法

技术领域

本发明涉及汽轮机发电技术领域，尤其涉及一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法。

背景技术

汽轮机是现代火力发电厂中应用最广泛的原动机，其调门阀组的流量特性曲线是根据原始设计而定，然而许多在役的老机组，尤其是经过DEH改造、汽机通流部分改造或者经过大修的机组，经常发生调门阀组流量特性设定曲线与实际曲线不一致的情况。汽轮机调门阀组作为DEH系统的主要执行机构，其流量特性偏差过大会导致汽轮机节流损失加大、一次调频的响应负荷不足或者过大、AGC响应变慢、阀门切换负荷波动等问题，最终影响机组的安全稳定运行。

在汽轮机机组的运行过程中，DCS系统每日存储大量历史数据，这些数据来源于运行实际，是对机组运行特性的全面、客观反映，不可改变，具备绝对真实性。如何正确运用历史数据，提取机组运行特性，使其更好地为运行实际服务，也是摆在工程技术人员面前的一个课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，能够辨识并优化汽轮机调门阀组在特定主汽压力下的实际流量特性曲线，使调门阀组流量特性设定曲线与实际曲线一致，保证汽轮机机组的安全稳定运行。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，包括以下步骤：A、在汽轮机机组设置若干个采样测点，并设定采样周期和采样时长，采集汽轮机机组的实时工况数据，分析每个采样测点的实时工况数据包含的参数类型是否完整，如果参数类型有缺失则重新采集，如果参数类型无缺失则进入步骤B；

B、在同一采样周期内，若一个或多个采样测点的实时工况数据中有参数大小为零，或者超出受其物理意义约束的数值范围，则清除该采样周期内所有采样测点的实时工况数据，得到基本采样数据，然后进入步骤C；

C、从基本采样数据中选取输出功率值、主汽压力值和总阀位值均连续稳定若干个采样周期的实时工况数据，并对实时工况数据中各个类型的参数进行均值化处理，得到稳定采样数据，然后进入步骤D；

D、根据得到的稳定采样数据，采用聚类分析方法中的K-中心点算法挖掘出表征汽轮机机组运行特性的目标数据集，得到采样工况数据，然后进入步骤E；

E、根据改进的弗留格尔公式，以无抽气高压缸的压力级为级组，计算机组在采样工况下的实际进气量，然后根据特征通流面积公式计算在总阀位值不变的情况下，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进气量，进而得到特定主汽压力下不同总阀位值对应的机组进气量，从而辨识出特定主汽压力下总阀位值与机组进气量之间的关系，即为汽轮机调门阀组流量特性曲线，然后进入步骤F；

F、提取特定主汽压力值为额定主汽压力的汽轮机调门阀组流量特性曲线，根据汽轮机机组负荷调整的快速性和稳定性对流量特性曲线的要求，分析额定主汽压力下汽轮机调门阀组流量特性曲线的线性度，然后采用分段线性方法对线性度不合理的区段进行优化，得到优化后的机组总阀位值与输出功率值以及各阀阀位值之间的关系。

所述的步骤E中将机组在最大输出负荷工况下的进汽量G₀标幺为100％，计算机组在采样工况下的实际进气量G，

$G=G_0\sqrt{\frac{p_1^2-p_2^2}{p_{10}^2-p_{20}^2}\frac{p_{d0}{\mathrm{\υ}}_{d0}}{p_d{\mathrm{\υ}}_d}}$

式中p代表工质压力，υ代表工质比容，上标数字代表幂指数，下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“d”代表级组所在汽缸的工质排汽处，“0”代表选用的标幺参考工况，当汽轮机机组相应级段的几何参数不变时，特征通流面积F在不同工况下保持常数，即

$F=\frac{G_A}{p_{1A}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1A}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_A^2}}=\frac{G_B}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}}$

以调门和调节级为级组，在得到机组采样工况下的实际进气量的基础上，计算总阀位值不变时，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进汽量，

$G_A=G_B\frac{p_{1A}^{*}}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}\·\frac{1-{\mathrm{\π}}_A^2}{T_{1A}^{*}}}$

式中G、p、T分别为机组进汽量、主汽压力和温度，压比下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“*”代表级段参数的滞止值，上标数字代表幂指数，A代表主汽压力修正后工况，B代表机组采样工况。

所述的步骤F中提取辨识得到额定主汽压力下的汽轮机调门阀组流量特性曲线，进行高阶次多项式拟合和线性化分析，然后采用分段线性方法对汽轮机调门阀组流量特性曲线线性度不合理的区段进行优化时，根据汽轮机实际运行中机组通流能力与机组进气量的唯一确定关系，固定机组进气量与各阀阀位值的对应关系，然后对汽轮机调门阀组流量特性曲线线性度不合理的区段进行线性优化处理。

所述的步骤D中将稳定采样数据按照数值距离分配到相应的簇，目标函数采用平方误差准则，采用K-中心点算法挖掘出包含150个以上采样工况的目标数据集。

所述的步骤C中输出功率值、主汽压力值和总阀位值连续稳定的采样周期为5个以上。

本发明通过采集并挖掘汽轮机机组运行的历史数据，计算机组在采样工况下的实际进气量，进而根据特征通流面积公式计算在总阀位值不变的情况下，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进气量，从而辨识出汽轮机调门阀组在特定主汽压力下的实际流量特性曲线，最后采用分段线性方法对实际流量特性曲线线性度不合理的区段进行优化，调整总阀位值与机组进气量以及各阀阀位值之间的关系，使优化后的汽轮机调门阀组流量特性曲线与设定曲线一致，改善机组运行调节品质。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为采用本发明方法辨识得到的汽轮机调门阀组流量特性曲线；

图3为分段线性优化后的汽轮机调门阀组流量特性曲线；

图4为分段线性优化后的总阀位值与各阀阀位值对应关系。

具体实施方式

如图1所示，本发明所述的基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，包括以下步骤：

A、在汽轮机机组设置若干个采样测点，并设定采样周期和采样时长，采集汽轮机机组的实时工况数据，分析每个采样测点的实时工况数据包含的参数类型是否完整，如果参数类型有缺失则重新采集，如果参数类型无缺失则进入步骤B。

B、针对所有采样测点，若在同一采样周期内，一个或多个采样测点的实时工况数据中有参数大小为零，即出现空缺工况数据，或参数大小超出受其物理意义约束的数值范围，即出现异常工况数据时，剔除该采样周期内所有采样测点的实时工况数据，得到基本采样数据，分析基本采样数据中各个类型参数的最大值和最小值，以确定各个类型参数的值域范围，然后进入步骤C。

C、根据汽轮机机组的控制逻辑，从基本采样数据中选取输出功率值、主汽压力值和总阀位值均连续稳定5个以上采样周期的实时工况数据，即输出功率值、主汽压力值和总阀位值在5个以上连续采样周期内的变化偏差均小于各自的规定精度，然后对实时工况数据中各个类型的参数进行均值化处理，得到稳定采样数据，然后进入步骤D。

D、根据得到的稳定采样数据，采用聚类分析方法中的K-中心点算法，将稳定采样数据按照数值距离分配到相应的簇，目标函数采用平方误差准则，挖掘出包含150个以上采样工况的目标数据集，得到能够表征汽轮机机组运行特性的采样工况数据，然后进入步骤E。

E、根据改进的弗留格尔公式，以无抽气高压缸的压力级为级组，计算机组在采样工况下的实际进气量，然后根据特征通流面积公式计算在总阀位值不变的情况下，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进气量，进而得到特定主汽压力下不同总阀位值对应的机组进气量，从而辨识出特定主汽压力下总阀位值与机组进气量之间的关系，即为汽轮机调门阀组流量特性曲线。

将机组在最大输出负荷工况下的进汽量G₀标幺为100％，计算机组在采样工况下的实际进气量G

$G=G_0\sqrt{\frac{p_1^2-p_2^2}{p_{10}^2-p_{20}^2}\frac{p_{d0}{\mathrm{\υ}}_{d0}}{p_d{\mathrm{\υ}}_d}}$

式中p代表工质压力，υ代表工质比容，上标数字代表幂指数，下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“d”代表级组所在汽缸的工质排汽处，“0”代表选用的标幺参考工况，当汽轮机机组相应级段的几何参数不变时，特征通流面积F在不同工况下保持常数，即

$F=\frac{G_A}{p_{1A}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1A}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_A^2}}=\frac{G_B}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}}$

以调门和调节级为级组，在得到机组采样工况下的实际进气量的基础上，计算总阀位值不变时，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进汽量，

$G_A=G_B\frac{p_{1A}^{*}}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}\·\frac{1-{\mathrm{\π}}_A^2}{T_{1A}^{*}}}$

式中G、p、T分别为机组进汽量、主汽压力和温度，压比下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“*”代表级段参数的滞止值，上标数字代表幂指数，A代表主汽压力修正后工况，B代表机组采样工况。由此辨识出特定主汽压力下机组总阀位值与机组进气量之间的关系，即为汽轮机调门阀组流量特性曲线，然后进入步骤F。

F、提取特定主汽压力值为额定主汽压力的汽轮机调门阀组流量特性曲线，进行高阶次多项式拟合和线性化分析，然后根据汽轮机机组调节的快速性和稳定性要求，以及参与调频时总阀位值叠加相应的调频分量，机组能够贡献相应的调频负荷的要求，分析额定主汽压力下汽轮机调门阀组流量特性曲线的线性度，然后采用分段线性方法对线性度不合理的区段进行优化。

根据汽轮机实际运行中机组通流能力与机组进气量的唯一确定关系，固定机组进气量与各阀阀位值的对应关系，然后线性化汽轮机调门阀组流量特性曲线线性度不合理区段总阀位值与机组进气量的关系，得到优化后的总阀位值与机组进气量以及各阀阀位值之间的关系，即优化后的分配系数和阀位管理函数。

下面结合具体实施例说明本发明所述的基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法。在荥阳某电厂超临界、单轴、三缸四排汽、一次中间再热、双背压凝汽式汽轮机机组设置13个采样测点，采集到该机组2013年07月9日至2013年7月13日的120个数据文件，每个数据文件的采样时间为1小时，采样周期为5秒，剔除空缺及异常工况数据，整合所有数据文件后得到86400个基本采样数据，从中选出输出功率值、主汽压力值和总阀位值均连续稳定5个采样周期的实时工况数据，并对各个类型的参数进行均值化处理，得到稳定采样数据，采用聚类分析方法中的K-中心点算法从稳定采样数据中挖掘出包含150个采样工况的目标数据集，得到能够表征汽轮机机组运行特性的采样工况数据。根据改进的弗留格尔公式，以无抽气高压缸的压力级为级组，计算机组在采样工况下的实际进气量，然后根据特征通流面积公式计算在总阀位值不变的情况下，将机组的采样工况修正到额定主汽压力24.2MPa下的机组进气量，进而得到额定主汽压力24.2MPa下不同总阀位值对应的机组进气量，从而辨识出额定主汽压力24.2MPa下机组总阀位值与机组气量之间的关系，图2所示即为额定主汽压力24.2MPa下的汽轮机调门阀组流量特性曲线。

根据汽轮机机组调节的快速性和稳定性要求，以及参与调频时总阀位值叠加相应的调频分量，机组能够贡献相应的调频负荷的要求，分析图2所示的汽轮机调门阀组流量特性曲线，可知总阀位值小于82.5％的区段出现太过分散的块状；总阀位值在82.5～89.2％之间的区段线性度较好，但斜率过大，机组调节的稳定性不好，在此区段机组调整可以满足快速性要求，但流量特性无法响应负荷输出，容易引起负荷抖动；总阀位值在89.2～93.31％之间的区段线性度较好，但是斜率过小，负荷调节时响应过缓，影响一次调频响应；总阀位值93.31％以上线性度较好，能满足机组调节的快速性和稳定性要求。

采用分段线性方法对线性度不合理的区段进行优化，在给定的机组总阀位值运行行程内，以总阀位值89％为分段点，根据汽轮机实际运行中机组通流能力与机组进气量的唯一确定关系，固定机组进气量与各阀阀位值CV1/至CV4的对应关系，将汽轮机调门阀组流量特性曲线分为两段进行线性优化，图3和图4分别为优化后的汽轮机调门阀组流量特性曲线以及机组总阀位值与各阀阀位值CV1/至CV4的对应关系，能够较好地满足机组调节的快速性和稳定性要求。

本发明有效利用汽轮机机组在实际运行过程中存储的大量历史数据，并基于特征通流面积计算将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进气量，从而辨识出特定主汽压力下总阀位值与机组进气量之间的关系，即为汽轮机调门阀组流量特性曲线，最后通过分段线性方法优化曲线线性度不合理的区段，得到优化后的总阀位值与机组进气量以及各阀阀位值之间的关系，使得汽轮机调门阀组流量特性设定曲线与实际曲线一致，满足机组调节的快速性和稳定性要求。

Claims (5)

1.一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：A、在汽轮机机组设置若干个采样测点，并设定采样周期和采样时长，采集汽轮机机组的实时工况数据，分析每个采样测点的实时工况数据包含的参数类型是否完整，如果参数类型有缺失则重新采集，如果参数类型无缺失则进入步骤B；

B、在同一采样周期内，若一个或多个采样测点的实时工况数据中有参数大小为零，或者超出受其物理意义约束的数值范围，则清除该采样周期内所有采样测点的实时工况数据，得到基本采样数据，然后进入步骤C；

C、从基本采样数据中选取输出功率值、主汽压力值和总阀位值均连续稳定若干个采样周期的实时工况数据，并对实时工况数据中各个类型的参数进行均值化处理，得到稳定采样数据，然后进入步骤D；

D、根据得到的稳定采样数据，采用聚类分析方法中的K-中心点算法挖掘出表征汽轮机机组运行特性的目标数据集，得到采样工况数据，然后进入步骤E；

E、根据改进的弗留格尔公式，以无抽气高压缸的压力级为级组，计算机组在采样工况下的实际进气量，然后根据特征通流面积公式计算在总阀位值不变的情况下，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进气量，进而得到特定主汽压力下不同总阀位值对应的机组进气量，从而辨识出特定主汽压力下总阀位值与机组进气量之间的关系，即为汽轮机调门阀组流量特性曲线，然后进入步骤F；

F、提取特定主汽压力值为额定主汽压力的汽轮机调门阀组流量特性曲线，根据汽轮机机组负荷调整的快速性和稳定性对流量特性曲线的要求，分析额定主汽压力下汽轮机调门阀组流量特性曲线的线性度，然后采用分段线性方法对线性度不合理的区段进行优化，得到优化后的机组总阀位值与输出功率值以及各阀阀位值之间的关系。

2.如权利要求1所述的一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，其特征在于：所述的步骤E中将机组在最大输出负荷工况下的进汽量G₀标幺为100％，计算机组在采样工况下的实际进气量G，

$G=G_0\sqrt{\frac{p_1^2-p_2^2}{p_{10}^2-p_{20}^2}\frac{p_{d0}{\mathrm{\υ}}_{d0}}{p_d{\mathrm{\υ}}_d}}$

式中p代表工质压力，υ代表工质比容，上标数字代表幂指数，下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“d”代表级组所在汽缸的工质排汽处，“0”代表选用的标幺参考工况，当汽轮机机组相应级段的几何参数不变时，特征通流面积F在不同工况下保持常数，即

$F=\frac{G_A}{p_{1A}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1A}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_A^2}}=\frac{G_B}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}}$

以调门和调节级为级组，在得到机组采样工况下的实际进气量的基础上，计算总阀位值不变时，将机组的采样工况修正到特定主汽压力下的机组进汽量，

$G_A=G_B\frac{p_{1A}^{*}}{p_{1B}^{*}}\sqrt{\frac{T_{1B}^{*}}{1-{\mathrm{\π}}_B^2}\·\frac{1-{\mathrm{\π}}_A^2}{T_{1A}^{*}}}$

式中G、p、T分别为机组进汽量、主汽压力和温度，压比下标“1”代表级组压力级前，下标“2”代表级组压力级后，“*”代表级段参数的滞止值，上标数字代表幂指数，A代表主汽压力修正后工况，B代表机组采样工况。

3.如权利要求2所述的一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，其特征在于：所述的步骤F中提取辨识得到额定主汽压力下的汽轮机调门阀组流量特性曲线，进行高阶次多项式拟合和线性化分析，然后采用分段线性方法对汽轮机调门阀组流量特性曲线线性度不合理的区段进行优化时，根据汽轮机实际运行中机组通流能力与机组进气量的唯一确定关系，固定机组进气量与各阀阀位值的对应关系，然后对汽轮机调门阀组流量特性曲线线性度不合理的区段进行线性优化处理。

4.如权利要求3所述的一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，其特征在于：所述的步骤D中将稳定采样数据按照数值距离分配到相应的簇，目标函数采用平方误差准则，采用K-中心点算法挖掘出包含150个以上采样工况的目标数据集。

5.如权利要求4所述的一种基于特征通流面积的汽轮机流量曲线辨识及优化方法，其特征在于：所述的步骤C中输出功率值、主汽压力值和总阀位值连续稳定的采样周期为5个以上。