CN105604703A - 用于调谐燃气涡轮机的计算装置、系统及其方法 - Google Patents
用于调谐燃气涡轮机的计算装置、系统及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105604703A CN105604703A CN201510795871.1A CN201510795871A CN105604703A CN 105604703 A CN105604703 A CN 105604703A CN 201510795871 A CN201510795871 A CN 201510795871A CN 105604703 A CN105604703 A CN 105604703A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- group
- specified
- value
- megawatts
- calculation element
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 82
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000010304 firing Methods 0.000 claims description 57
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 52
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 31
- 239000000567 combustion gas Substances 0.000 claims description 24
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 claims description 22
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 12
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 58
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 17
- 229910002089 NOx Inorganic materials 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 3
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 3
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N benzyl N-[2-hydroxy-4-(3-oxomorpholin-4-yl)phenyl]carbamate Chemical compound OC1=C(NC(=O)OCC2=CC=CC=C2)C=CC(=C1)N1CCOCC1=O FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000002737 fuel gas Substances 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- RJIWZDNTCBHXAL-UHFFFAOYSA-N nitroxoline Chemical compound C1=CN=C2C(O)=CC=C([N+]([O-])=O)C2=C1 RJIWZDNTCBHXAL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 244000287680 Garcinia dulcis Species 0.000 description 1
- 241000838698 Togo Species 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- GMTYREVWZXJPLF-AFHUBHILSA-N butorphanol D-tartrate Chemical compound OC(=O)[C@@H](O)[C@H](O)C(O)=O.N1([C@@H]2CC3=CC=C(C=C3[C@@]3([C@]2(CCCC3)O)CC1)O)CC1CCC1 GMTYREVWZXJPLF-AFHUBHILSA-N 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 1
- 230000001351 cycling effect Effects 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
- F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
- F02C9/26—Control of fuel supply
- F02C9/28—Regulating systems responsive to plant or ambient parameters, e.g. temperature, pressure, rotor speed
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
- F05D2270/00—Control
- F05D2270/01—Purpose of the control system
- F05D2270/08—Purpose of the control system to produce clean exhaust gases
- F05D2270/083—Purpose of the control system to produce clean exhaust gases by monitoring combustion conditions
- F05D2270/0831—Purpose of the control system to produce clean exhaust gases by monitoring combustion conditions indirectly, at the exhaust
Abstract
本申请公开一种用于调谐燃气涡轮机的计算装置、系统及其方法，所述系统具有：至少一个计算装置，所述至少一个计算装置被配置成通过执行包括以下的动作调谐燃气涡轮机(GT)组：基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；并计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
Description
技术领域
本文中公开的主题涉及调谐和控制系统。更具体地，本文中公开的主题涉及用于退化的燃气涡轮机的调谐和控制系统。
背景技术
至少一些已知的燃气涡轮发动机包括监视和控制燃气涡轮发动机的运行的控制器。已知的控制器使用发动机的运行参数控制燃气涡轮发动机的燃烧系统以及燃气涡轮发动机的其它运行方面。至少一些已知的控制器接收指示燃气涡轮发动机的目前运行状态的运行参数，通过基于物理的模型或传递函数限定运行边界，及给运行边界模型施加运行参数。另外，至少一些已知的控制器还给调度算法施加运行参数，确定误差项，并通过调节一个或多个燃气涡轮发动机的控制影响因子控制边界。然而，至少一些运行参数可能是不可测量的参数，诸如使用传感器测量不现实的参数。这些参数中的一些包括点火温度(即第1级涡轮机叶片出口温度)、燃烧器出口温度和/或涡轮机第1级喷嘴入口温度。
至少一些已知的燃气涡轮发动机控制系统使用测量参数间接地控制或监视不可测量的运行参数，测量参数诸如压缩机入口压力和温度、压缩机出口压力和温度、涡轮机排气压力和温度、燃料流量和温度、环境条件和/或发电机功率。然而，间接参数的值存在一些不确定性，关联的燃气涡轮发动机可能需要调谐以降低燃烧动态过程和排放。因为不可测量参数的不确定性，设计余量(designmargins)被用于包括这些已知控制系统的燃气涡轮发动机使用这种设计余量可以降低燃气涡轮发动机在许多运行条件下的性能，以防止并适应最坏情况的运行边界。而且，这些已知的控制系统中有许多不可能准确地估计燃气涡轮发动机的点火温度(firingtemperature)或排气温度，这可能导致不高效的发动机及具有超过一个燃气涡轮发动机的设备中机器与机器之间的差异。
已经证明，对于工业燃气涡轮机，降低不同机器的点火温度的差异是很困难的。例如，点火温度是许多不同变量的函数，包括燃气涡轮机和其组件的元件的差异。这些差异是由于制造、安装和组装燃气涡轮机部件必需的公差造成的。此外，用来测量燃气涡轮机的运行参数的控制和传感器在其测量值中包含一定量的不确定性。用来感测测量运行参数的值的测量系统中的不确定性及机器元件差异必然导致燃气涡轮发动机的不可测量运行参数(诸如点火温度)的差异。这些固有的不准确性的组合在已知的环境条件集合下难以达到燃气涡轮发动机的设计点火温度，导致机器之间点火温度的差异。
发明内容
本申请的各个实施例包括一种系统，所述系统具有：至少一个计算装置，所述至少一个计算装置被配置成通过执行包括以下的动作调谐燃气涡轮机(GT)组，这些动作包括：基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；并计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
第一方面包括一种系统，所述系统具有：至少一个计算装置，所述至少一个计算装置被配置成通过执行包括以下的动作调谐燃气涡轮机(GT)组，这些动作包括：基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；并计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
其中，所述基本负荷与兆瓦功率输出值和测量的环境条件的排放值有关。
其中，响应于命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平，每个GT不会达到所述额定MW输出值或所述额定排放值中的至少一个。
其中，所述至少一个计算装置还被配置成将每个GT的相应测量的实际排放值和额定排放值之间的差转换成每个GT的相应的兆瓦功率输出值和在环境条件值下额定兆瓦功率输出值之间的差。
其中，调节每个GT的运行条件包括按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件，使得每个GT的输出接近然后达到相应额定兆瓦功率输出值，其中，按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件在图形空间上将每个GT排列在一条线上，所述图形空间描绘与每个GT的额定兆瓦功率输出/额定排放特征正交的兆瓦相对排放的关系。
其中，计算每个GT的退化包括：
选择退化变量的集合，每个变量具有为所述GT组随机选择的退化值；
基于调节的运行条件命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平；以及
在命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平之后，计算所述GT组中的每个GT的兆瓦-排放-点火温度参数。
其中，选择退化变量的集合包括：从影响GT类型的退化的大组变量中选择影响所述GT的类型的退化的变量的排序子组。
第二方面包括一种具有程序代码的计算机程序产品，所述程序代码由至少一个计算装置执行时，引起所述至少一个计算装置通过执行包括以下的动作调谐燃气涡轮机(GT)组：这些动作包括：基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；以及计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
其中，所述基本负荷与兆瓦功率输出值和测量的环境条件的排放值有关。
其中，响应于命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平，每个GT不会达到所述额定MW输出值或所述额定排放值中的至少一个。
其中，当所述计算机程序产品被执行时，引起所述至少一个计算装置将每个GT的相应测量的实际排放值和额定排放值之间的差转换成每个GT的相应的兆瓦功率输出值和在环境条件值下额定兆瓦功率输出值之间的差。
其中，调节每个GT的运行条件包括按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件，使得每个GT的输出接近然后达到相应额定兆瓦功率输出值，其中，按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件在图形空间上将每个GT排列成一条线，所述图形空间描绘与每个GT的额定兆瓦功率输出/额定排放特征正交的兆瓦相对排放的关系。
其中，计算每个GT的退化包括：
选择退化变量的集合，每个变量具有为所述GT组随机选择的退化值；
基于调节的运行条件命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平；以及
在命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平之后，计算所述GT组中的每个GT的兆瓦-排放-点火温度参数。
其中，选择退化变量的集合包括：从影响GT类型的退化的大组变量中选择影响所述GT的类型的退化的变量的排序子组。
第三方面包括一种使用至少一个计算装置执行的调谐燃气涡轮机(GT)组的计算机实现的方法，所述方法包括：基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；以及计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
其中，所述基本负荷与兆瓦功率输出值和测量的环境条件的排放值有关，其中，响应于命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平，每个GT不会达到所述额定MW输出值或所述额定排放值中的至少一个，所述计算机实现的方法还包括将每个GT的相应测量的实际排放值和额定排放值之间的差转换成每个GT的相应的兆瓦功率输出值和在环境条件值下额定兆瓦功率输出值之间的差。
其中，调节每个GT的运行条件包括按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件，使得每个GT的输出接近然后达到相应额定兆瓦功率输出值，
其中，按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件在图形空间上将每个GT排列在一条线上，所述图形空间描绘与每个GT的额定兆瓦功率输出/额定排放特征正交的兆瓦相对排放的关系。
其中，命令所述GT组中的每个GT以调节相应输出，从而匹配所述额定MW输出值将每个GT的实际排放值更接近所述额定排放值移动，而不匹配所述额定排放值。
其中，计算每个GT的退化包括：
选择退化变量的集合，每个变量具有为所述GT组随机选择的退化值；
基于调节的运行条件命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平；以及
在命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平之后，计算所述GT组中的每个GT的兆瓦-排放-点火温度参数。
其中，选择退化变量的集合包括：从影响GT类型的退化的大组变量中选择影响所述GT的类型的退化的变量的排序子组。
附图说明
通过结合描绘本发明的各个实施例的附图在下文对本发明的各个方面的详细描述，本发明的这些和其它特征将变得容易理解，其中：
图1是示出包括根据本发明的各个实施例的控制系统的燃气涡轮发动机(GT)的示意图示。
图2是示出根据本发明的各个实施例可以用于图1的控制GT运行的控制系统的控制架构的示意图。
图3示出使用由图1的控制系统使用的GT模型，统计大量的图1的GT发动机的运行状态的概率仿真的图形描绘。
图4示出对根据本发明的各个实施例的方法进行图解说明的流程图。
图5以二维兆瓦功率相对排放(NOx)图形示出在图4的流程图中图示的过程的图形描绘。
图6以二维兆瓦功率相对排放(NOx)图形示出在图4的流程图中图示的过程的图形描绘。
图7以三维兆瓦功率相对排放(NOx)相对点火温度(T4)图形示出在图4的流程图中图示的过程的图形描绘。
图8示出根据图4的流程图中图示的过程生成的兆瓦功率相对排放(NOx)图形的退化的GT发动机组的图形描绘。
图9示出包括根据本发明的各个实施例的控制系统的示意性环境。
注意，本发明的附图不一定是按比例的。附图旨在只描绘本发明的典型方面，因此，不应当认为限制本发明的范围。在附图中，相同的标记代表附图中的相同元件。
具体实施方式
如上文指出的，本文中公开的主题涉及调谐和控制系统。更具体地，本文中公开的主题涉及用于退化的燃气涡轮机的调谐和控制系统。
概率控制是基于测量的输出(单位兆瓦，MW)和统称为NOx排放的单-氮氧化物NO和NO2(一氧化氮和二氧化氮)设置燃气涡轮机(GT)的运行状态的方法学。如本文中描述的，各个实施例提供GT的调谐和控制，其中，NOx测量值中存在误差。存在传统的计算并调谐控制机构的方法，这其中存在测量误差(单位为MW的输出测量值)，但还没有传统方法被设计成根据NOx测量值应对并调谐GT控制功能。
如本文中使用的，词语P50GT或P50机指平均(或额定)燃气涡轮机或机群中的相似机器。与此P50测量关联的参数被认为是理想的，并且如果在实际的燃气涡轮机中达到是少见的。本文中使用的其它词语包括：a)点火温度(T4)，是第一级喷嘴下游但在涡轮机(例如GT)第一旋转轮叶上游的平均温度；和b)T3.9，是燃气涡轮机中的燃烧温度，比点火温度要高。如本领域已知的，点火温度不可以被测量，是从其它测量值和已知参数中推断出来的。本文中使用的词语“指示的点火温度”指由控制设备的一个或多个元件(例如监视和/或控制GT元件的控制系统)指示的点火温度。“指示的”点火温度代表通过与GT控制系统连接的传统的感测和/测试设备得到的点火温度的最佳估计值。
另外，本文中描述的用于特定燃气涡轮机的词语“基本负荷”可以指在额定点火温度下的燃气涡轮机的最大输出。还有，本文中描述并且领域内已知的，特定的燃气涡轮机的基本负荷会根据环境运行条件的变化而变化。有时，基本负荷在领域内被称作“全速全负荷”。还有，要理解NOx对燃料组分敏感，因此，在燃气涡轮机中进行的任何调谐过程(包括本文中描述的调谐过程)中对其进行考虑。
根据各个实施例，方法可以包括以下过程：
1)基于测量的环境条件，命令(例如机群)中的一个或多个燃气涡轮机到设计的基本负荷(MW值，NOx值)。如本文中描述的，在理想情形下，GT在理想情形下应当收敛到P50(额定)运行参数，包括P50MW(额定输出)值和P50NOx(排放)值。然而，如本文中指出的，在现实运行中不会出现这种情况；
2)命令一个或多个GT调节其输出以匹配P50MW(额定输出)值，并测量实际NOx值。如本文中指出的，此过程可能有助于使每个GT的实际NOx值更接近P50NOx值，但不会完全达到此目标。此外，此输出调节不会解决另一关心问题，即相对其预期水平提高的点火温度；以及
3)基于测量的实际NOx值(过程2)和预期的环境条件的P50NOX值之间的差(ΔNOx)，调节每个GT的运行条件。对于每个GT，使用传统方法，ΔNOx值可以转换成ΔMW值(代表GT的实际输出和P50MW水平之间的差)。在此过程中，与P50MW值偏离的每个GT具有由ΔMW值(如由ΔNOx值转换的)的固定比例调节的运行条件，使得它接近然后达到该GT的ΔMW值。这种调节将每个GT移动到MW/NOx空间中的一条线上，MW/NOx空间与此GT的P50MW/P50NOx特征正交。上文指出的大致过程将在本文中进一步描述。
在下文的描述中，参照构成其一部分的附图，其中，通过示意示出可以实践本教导的特定的示例性实施例。充分详细地描述这些实施例，以便使得本领域技术人员实践本教导，应理解可以使用其它实施例，在不偏离本教导的范围下可以进行变化。因此，以下描述只是示意性的。
图1示出包括根据各个实施例的控制系统18的燃气涡轮发动机(GT)10的示意图示。在各个实施例中，燃气涡轮发动机10包括压缩机12、燃烧器14、传动耦连到压缩机12的涡轮机16和计算机控制系统或控制器18。到压缩机12的入口管20与环境空气连通，在一些情况下，将水注入到压缩机12中。管20可以包括管、过滤器、筛子或有助于流过入口管20进入到压缩机12的入口导流叶片(IGV)21中的环境空气压力损失的声音吸收装置。来自燃气涡轮发动机10的燃烧气体通过排气管22引导。排气管22可以包括声音吸收材料和诱发反压到达燃气涡轮发动机10中的排放控制装置。由于向入口管20和排气管22加入元件，和/或由于阻塞入口管20和排气管22的灰尘或污垢，入口压力损失的量和反压可以随时间变化。在各个实施例中，燃气涡轮发动机10驱动发电机24，产生电力。
描述了测量、分析和/或控制GT组的各个实施例，这可以包括例如机群中的一个或多个燃气涡轮发动机(GT)。要理解，与两个或更多个GT一样，这些方法同样地适用于单GT。还要理解，本文中使用的词语“组”可以表示1或更多。
在各个实施例中，多个控制传感器26在燃气涡轮发动机10运行期间，检测燃气涡轮发动机10、发电机24和/或周围环境的各个运行条件。在许多情况下，多个冗余控制传感器26可以测量相同的运行条件。例如，各组冗余温度控制传感器26可以监测环境温度、压缩机出口温度、涡轮机出口燃气温度和/或通过燃气涡轮发动机10的气流(未显示)的其它运行温度。类似地，各组其它的余量压力控制传感器26可以监测环境压力，压缩机12、涡轮机16出口处的静态和动态压力水平和/或燃气涡轮发动机10中的其它参数。控制传感器26可以包括但不局限于流量传感器、速度传感器、火焰检测传感器、阀门位置传感器、导流叶片角传感器和/或可以用来感测燃气涡轮发动机10的运行期间的各个运行参数的任何其它装置。
本文中使用的词语“参数”指可以用来定义燃气涡轮发动机10的运行条件的特征，诸如温度、压力和/或在燃气涡轮发动机10内的预定位置的燃气流。一些参数被测量，即被感测，是直接已知的，而其它参数是通过模型计算的，因此是估计的，间接已知的。一些参数可以一开始由用户输入到控制器18中。测量的、估计的或用户输入的参数代表燃气涡轮发动机10的特定运行状态。
燃料控制系统28调节从燃料供应(未显示)到燃烧器14的燃料流的量，在一次和二次燃料喷嘴(未显示)之间分配的量，以及与注入燃烧器14中的二次空气混合的量。燃料控制系统28还可以选择用在燃烧器14中的燃料类型。燃料控制系统28可以是单独的单元或者可以是控制器18的元件。
控制器(控制系统)18可以是包括至少一个处理器(未显示)和至少一个存储装置(未显示)的计算机系统，其执行操作以至少部分基于控制传感器26的输入和来自人工操作员的指令来控制燃气涡轮发动机10的运行。控制器可以包括例如燃气涡轮发动机10的模型。由控制器18执行的操作可以包括感测或模拟运行参数、模拟运行边界、施加运行边界模型或施加控制燃气涡轮发动机10的运行的调度算法，诸如通过调节到燃烧器14的燃料流。控制器18将燃气涡轮发动机10的运行参数与运行边界模型或者由燃气涡轮发动机10使用的调度算法比较，生成控制输出，输出诸如不局限于点火温度。由控制器18产生的命令可以引起燃气涡轮发动机10上的燃料致动器27选择性调节燃料流、燃料分配和/或在燃料供应和燃烧器14之间流通的燃料类型。可以生成其它命令，以引起致动器29调节IGV21的相对位置，调节入口流出的热或致动燃气涡轮发动机10上的其它控制设置。
运行参数通常指示燃气涡轮发动机10的运行条件，诸如在燃气涡轮发动机10的定义位置和给定的运行状态下的温度、压力和燃气流。一些运行参数被测量，即被感测，是直接获知的，而其它运行参数通过模型估计，是间接获知的。被估计或模拟的运行参数还可以称作估计运行参数，可以包括但不局限于例如点火温度和/或出口温度。运行边界模型可以由燃气涡轮发动机10的一个或多个物理边界定义，因此，可以代表每个边界下燃气涡轮发动机10的最佳条件。而且，运行边界模型可以独立于任何其它边界或运行条件。调度算法可以用来确定涡轮机控制致动器27、29的设置，以引起燃气涡轮发动机10在预定极限内运行。通常，调度算法防范最坏情形的影响，具有基于某些运行状态的内置假设。边界控制是一个由控制器执行的过程，诸如控制器18通过该过程能够调节涡轮机控制致动器27、29以引起燃气涡轮发动机10在优选状态下运行。
图2示出可以用于控制器18(图1中示出)以控制燃气涡轮发动机10(图1中显示)的运行的示例性控制架构200的示意图。更具体地，在各个实施例中，控制架构200是在控制器18中实现的，包括基于模型的控制(MBC)模块56。MBC模块56是燃气涡轮发动机10的鲁棒的高保真基于物理的模型。MBC模块56接收测量的条件作为输入运行参数48。这些参数48可以包括但不局限于环境压力和温度、燃料流和温度、入口流出的热和/或发电机功率损失。MBC模块56将输入运行参数48施加到燃气涡轮机模型，以确定额定点火温度50(或额定运行状态428)。MBC模块56可以在能够运行如本文中描述的控制架构200和燃气涡轮发动机10的任何平台中实现。
而且，在各个实施例中，控制架构200包括适应性实时发动机仿真(ARES)模块58，该模块估计燃气涡轮发动机10的某些运行参数。例如，在一个实施例中，ARES模块58估计不被直接感测的运行参数，诸如由控制算法中使用的控制传感器26生成的那些参数。ARES模块58还估计被测量的运行参数，使得可以比较估计和测量条件。这种比较用来自动地调谐ARES模块58，而不中断燃气涡轮发动机10的运行。
ARES模块58接收输入运行参数48，诸如但不限于环境压力和温度、压缩机入口导流叶片位置、燃料流、入口流出的热、发电机功率损失、入口和出口管压力损失和/或压缩机入口温度。ARES模块58然后生成估计运行参数60，诸如但不限于出口燃气温度62、压缩机出口压力和/或压缩机出口温度。在各个实施例中，ARES模块58使用估计运行参数60与输入的运行参数48的结合作为燃气涡轮机模型的输入，以生成输出，比方说例如计算的点火温度64。
在各个实施例中，控制器18接收计算的点火温度52作为输入。控制器18使用比较器70将计算的点火温度52与额定点火温度50进行比较，生成校正因数54。校正因数54用来调节MCB模块56中的额定点火温度50，生成校正点火温度66。控制器18使用比较器74将来自ARES模块58的控制输出和来自MBC模块56的控制输出进行比较，生成差值。此差值然后输入到卡拉曼滤波器增益矩阵(未显示)，以生成标准化校正因数，准化校正因数提供到控制器18以用在连续地调谐ARES模块58的控制模型，因此便于增强对燃气涡轮发动机10的控制。在一个替代性实施例中，控制器18接收出口温度校正因数68作为输入。出口温度校正因数68可以用来调节ARES模块58中的出口温度62。
图3是示出使用由控制器18使用的燃气涡轮发动机的模型，统计大量的图1燃气涡轮发动机10的运行状态的概率仿真的图形。该图形表示燃气涡轮发动机10的功率输出相对点火温度。直线300是多个数据点308的线性退化模型。直线302代表与数据点308对应的99％的预测间隔。而且，直线304表示设计的用于燃气涡轮发动机10的点火温度50的额定值，直线306表示燃气涡轮发动机10的设计功率输出的额定值。在各个实施例中，图2中所示的概率仿真示出80单位的点火温度的近似变化。此变化可以归因于燃气涡轮发动机10的元件公差，控制器18和控制传感器26的测量不确定性。
本文中描述了用于调谐燃气涡轮发动机10的方法，便于降低实际的燃气涡轮发动机10运行状态(例如点火温度和/或出口温度)的变化，这便于降低功率输出、排放和燃气涡轮发动机10的寿命的变化。本文中描述的概率控制方法可以实现为在安装期间以及在各个周期调谐燃气涡轮发动机10的离散过程，或者可以在控制器18内实现，以在预定间隔周期性运行和/或在燃气涡轮发动机10的运行期间连续运行。这些方法不直接测量燃气涡轮机点火温度，原因是如之前讨论的点火温度是估计参数。不过，这些概率控制方法可以产生直接测量的参数，这些参数是燃气涡轮发动机10的点火温度的强指示，可以实现对燃气涡轮发动机10中点火温度的改进控制。
图4示出对根据各个实施例执行的方法进行图解说明的流程图。如本文中描述的，该方法可以使用至少一个计算装置实现(例如执行)，以计算机程序产品(例如非暂态计算机程序产品)实现或另外包括以下过程：
过程P1：基于测量的每个GT10的环境条件，命令GT组中的每个GT10到基本负荷水平(例如目标指示的点火温度)。如本文中指出的，基本负荷(具有目标指示点火温度)与兆瓦功率输出值和测量的环境条件的排放值关联。如本文中还指出的，响应于命令GT组中的每个GT10到基本负荷水平，每个GT10不会达到额定MW输出值(P50MW)或额定排放值(P50NOx)中的至少一个。根据各个实施例，命令GT组中的每个GT10调节相应输出以匹配额定MW输出值的过程将每个GT10的实际排放值更靠近额定排放值移动，而不匹配额定排放值；
过程P2：命令GT组中的每个GT10调节相应输出，以匹配额定兆瓦功率输出值，并随后测量每个GT10的实际排放值。在各个实施例中，过程P2还可以包括将相应测量的实际排放值和每个GT10的额定排放值之间的差转换成相应兆瓦功率输出值和在环境条件值下每个GT10的额定兆瓦功率输出值之间的差；以及
过程P3：基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节GT组中的每个GT10的运行条件。根据各个实施例，调节每个GT10的运行条件的过程包括将GT组中的每个GT10的运行条件调节相应兆瓦功率输出值和额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，使得每个GT10的输出接近然后达到相应的额定兆瓦功率输出值。根据各个实施例，将GT组中的每个GT10的运行条件通过调节相应兆瓦功率输出值和额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例与每个GT10排列在图形空间的直线上，该图形空间描绘了与每个GT10的额定兆瓦功率输出/额定排放特征正交的兆瓦相对排放关系。
图5-7通过MW-功率相对排放(NOx)图形关于代表GT组(多个)(类似于GT10)的示例性数据集示出图4中描述的过程的图形描绘。图5-6中所示的所有数据点代表指示的点火温度下MW-功率相对排放(NOx)的关系，其中，“指示的”点火温度是显示的或另外由GT10的控制器输出的点火温度。即，“指示的”点火温度不一定是实际点火温度(如本文中描述的，其不能被准确地测量)，而是由GT10的控制器(以及相关设备)估计的点火温度。
如此示例所示的，例如，在图5中，直线GL的中心点是GT组的平均点火温度(T4)的函数。平均燃烧温度(T3.9)是平均点火温度的函数，并比平均点火温度大。如本文中指出的，当平均点火温度升高时，平均燃烧温度也会升高，意味着直线GL会移动到更大的MW/NOx值，仍保持正交于直线RL，直线RL限定在基本负荷下组中的平均GT的MW/NOx特征。标记为BL的两条直线约束直线GL，并限定将GT组中的统计变化为从平均直线RL到二西格玛(∑)。发明人通过经验测试发现直线BL代表实际点火温度(T4)与直线RL有+/-10度跨度，如沿与直线RL正交的给定直线测量的。图6示出图5的图形描绘，增加了沿与RL(MW/NOx特征)和直线BL正交的直线，GT机群的不同的示例性MW/NOx值下的平均T4(点火温度)的指示。在此示例中，平均T4(B)和平均T4(P)分别图解说明在T4＝2,410华氏度和T4＝2,430华氏度时的示例性机群。图6还图解说明沿与MW/NOx特征直线正交的点火温度(T4)“扫描”或变化的直线PL，它是单个GT的示例。PL示出MW/NOx如何随变化的点火温度(T4)变化。
图7示出过程P3(图4)的三维图形描述，即基于相应测量的实际排放值和该环境条件下的额定排放值之间的差，调节GT组中每个GT的运行条件。即，如图7中所示，由点火温度(T4)空间上的GL(图5-6)平面限定的GL平面图解说明GT组在点火温度(T4)空间中运行的模型。即，尽管对于GT组中的每个GT，实际点火温度(T4)不能被直接测量，但GL平面表示GT组内GT的点火温度的最准确模型。根据各个实施例，过程P3包括基于相应GT的相应测量的实际排放值(NOx值)和额定(平均)排放值(NOx值)之间的差，调节每个GT的运行条件。即，根据各个实施例，每个GT的运行条件被调节，使得其MW/NOx值在二维空间(图5-6)与GL相交，在三维空间(图7)与GL平面相交。额定(P50)MW/NOx直线和GL平面的相交表示期望的平均实际点火温度(P4)的最准确模型，并且通过调谐每个GT10以接近该GL平面，机群上点火温度变化被降低，提高了机群的寿命。
GL(和GL平面)是如何设计和构造燃气涡轮机的特征，并且在MW/NOx空间中，对于机群中特定类型的GT10其中心在P50MW和P50NOx的相交处。GL在二维空间(例如图5-6的BL之间的空间)中的长度由给定类型的GT(例如制造两个相同规格的机器的物理差异)的GT之间的硬件差异限定。通过改变GT10的运行条件，以便使该GT10的MW/NOx值与GL(和GL平面)一致，实际的点火温度(T4)的变化被最小化。
要理解，在非退化组(例如机群)，即“新的”或“干净的”GT机群中，上述过程可以调谐(降低)该机群中GT上的点火温度的变化。即，结合图4-7描绘和描述的过程可以降低机群上三维MW-NOx-T4空间的范围。该范围可以被有效地称作三维盒子，其具有中心和周界。根据本文中的各个实施例，当GT组(例如机群)退化(即由于磨损)时，此三维盒子(在MW-NOx-T4空间中)会在三维空间中移动，很可能扩大。而且，因为每个个别的GT是给定组(机群)的成员，各个实施例可以指定任何特定的GT作为机群盒(MW-NOx-T4)的中点，分配盒子的大小(变化)有统计不确定性。
能够预测GT组在MW-NOx-T4空间内运行的位置可以提供几个优点，例如a)对性能和寿命的影响可能变得更加可预测，不确定性更小；b)如果机群(和任何个别机器)的运行发生变化，例如保持“新的”MW功率输出，则其寿命结果可能更加可预测；以及c)新运行方案变得可行，诸如GT间隔上的平整线MW额定，在“新”条件下降低额定，在间隔的后面部分过度点火(over-fire)，使得MW是恒定的，寿命基本上被维持。
如本文中描述的，MW-NOx-T4空间中的参数集合(“盒子”)可以通过以下创建：a)基于测量的每个GT的环境条件命令GT组中的每个GT到基本负荷水平；命令GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节GT组中的每个GT的运行条件。此参数集合最小化GT运行参数(例如，MW输出，NOx和燃料流)和真实的(不可测量的)点火温度的变化。使用中，由于诸如压缩机和涡轮机间隙变化、可装载和不可装载流的变化等等的原因，GT性能由于长期退化(常规磨损)而退化。通常，不更换主要GT元件，长期退化难以恢复。GT的性能还可能由于所称的例如由来自压缩机入口空气的材料的沉积物积累引起压缩机“污染”造成退化。这种“污染”有时候可以通过例如用水清洗压缩机来补救。
如本文中描述的，各种方法包括确定GT机群的确定的MW-NOx-T4参数随时间如何移动。即，第四变量(T)被引入到本文中描述的方法中。因为退化是非线性量(在时间方面)，出于建模目的考虑两个部分：a)随时间递增的非线性偏置；以及b)随时间具有递增方差(标准偏差)的随机变化。根据各个实施例，在特定时间例如6000运行小时、12,000运行小时，24,000运行小时等评估机群的退化。在特定时间评估退化允许偏置(部分a)作为平均移动对待，连同将随机变量(部分b)分配给多个(例如5-10)个硬件变量。
返回图4的流程图，图示各个附加过程。根据各个实施例，可以包括过程P3之后的过程P4。
过程P4可以包括多个子过程，包括过程P4A：选择退化变量的集合，其具有分配的随机选择的退化值，用于评估GT组(机群)的退化。在选择退化变量的集合之后，在过程P4A之后，过程P4B可以包括命令GT组中的每个GT基于在过程P3中进行的调节调节到基本负荷条件。过程P4C(过程P4B之后)可以包括在调节到每个GT的基本负荷条件之后，计算GT组中每个GT的MW-NOx-T4参数。路径P3-P4A-P4B-P4C标记为“过程3研究”。
在各个实施例中，所述流程可以绕过过程P3，此路径P2-P4A-P4B-P4C标记为“过程2研究”。在各个附加的实施例中，所述流程可以绕过过程P2和P3，此路径P1-P4A-P4B-P4C标记为“过程1研究”。过程3研究、过程2研究和过程1研究中的每一个都可以提供由退化引起的GT机群(和每个个别的GT)的MW-NOx-T4参数。
图8通过MW-功率相对排放(NOx)图形示出GT组10的退化的图形描绘，如参照图4在过程P4-P6中描述的。如所示的，(绿线)GL相对图5-6向下(与RL正交地)移动，还在MW-NOx空间中相对于其在图5-6中的位置(显示为GL’)延伸。即，由于退化的GT组在比非退化组更低的MW-NOx-T4水平下运行，但此外，包围GT组的MW-NOx-T4空间相对非退化组扩大。
返回图4中的流程图，过程P4(选择退化变量的集合)可以包括附加子过程，诸如：从影响GT退化的变量的大组中选择影响GT退化的变量的排序子组。即，在各个实施例中，三十(30)个或更多个变量可能影响GT的退化。根据各个实施例，前5-10个变量可以被选择。要理解，GT具有如本领域已知的平均长期退化(以MW输出)。另外，该平均长期退化的对数正态分布类型分布具有最小退化(零)和定义的最大退化，这是本领域已知的。根据各个实施例，附加过程可以包括模拟额定(P50)GT的选择变量集合的退化，并计算MW输出。另外，所述过程可以包括重复地调节那些选择变量的退化值，直到在定义的运行小时数(例如12,000小时)MW输出与平均长期退化(单位为MW)匹配。对于最大退化，该过程还可以在定义的相同运行小时数里被重复。产生的最小-平均-最大值可以估计每个选择的退化变量集合的对数正态分布类型分布的参数(例如均值和方差)。
图9示出对通过至少一个计算装置814与若干GT10耦连的控制器(控制系统18)进行图解说明的示例性环境802。如本文中描述的，控制系统18可以包括用来控制燃气涡轮发动机(GT)的任何传统控制系统元件。例如，控制系统18可以包括用于致动(若干)GT10中的一个或多个元件的电和/或机电元件。控制系统18可以包括传统的计算机化的子元件，诸如处理器、存储器、输入/输出、母线等。控制系统18可以基于来自外部来源(例如至少一个计算装置814)的运行条件被配置成(例如被编程)以执行各种功能，和/或可以包括基于(若干)GT10的参数的预编程(编码)指令。
系统还可以包括与控制系统18和(若干)GT10连接(例如硬连线和/或无线地)的至少一个计算装置814。如本文中描述的，在各个实施例中，计算装置814通过多个传统传感器(诸如流量计、温度传感器等)与(若干)GT10操作连接。计算装置814可以通过例如传统硬连线和/或无线手段与控制系统18通信连接。根据各个实施例，控制系统18被配置成监视运行过程中的(若干)GT10。
而且，计算装置814显示为与用户836通信。用户836例如可以是程序员或操作员。这些元件和计算装置814之间的交互在此申请中的其它地方描述。
如本文中指出的，一个或多个本文中描述的过程可以例如被至少一个计算装置(诸如如本文中描述的计算装置814)执行。在其它情况下，一个或多个这些过程可以根据计算机实现的方法而被执行。在另外的其它实施例中，一个或多个这些过程可以通过在至少一个计算装置(例如计算装置814)上执行计算机程序代码(例如控制系统18)而被执行，引起所述至少一个计算装置执行过程，例如，根据本文中描述的方法调谐至少一个GT10。
更加详细地，计算装置814显示为包括处理元件122(例如一个或多个处理器)、存储元件124(例如存储体系)、输入/输出(I/O)元件126(例如一个或多个I/O接口和/或装置)和通信路径128。在一个实施例中，处理元件122执行程序代码，诸如控制系统18，程序代码至少部分地体现于存储元件124中。在执行程序代码时，处理元件122可以处理数据，这可能导致从存储元件124和或I/O元件126读和/写数据，以进一步处理。路径128提供计算装置814中每个元件之间的通信链路。I/O元件126可以包括一个或多个人机I/O装置或存储装置，这使得用户836与计算装置814和/或一个或多个通信装置交互，从而使用户136和/或CS138使用任何类型的通信链路与计算装置814通信。在这方面，CC厂负荷监视系统16可以管理能够实现人和/或系统与控制系统18交互的一组接口(例如(若干)图形用户接口、应用程序接口和/或类似接口)。
在任何情况下，计算装置814可以包括能够执行其上安装的程序代码的一个或多个通用计算制造物品(例如计算装置)。如本文中使用的，要理解“程序代码”表示以任何语言、代码或注释的指令的任何集合，引起具有信息处理能力的计算装置或者直接地或者在以下的任意组合之后执行特定的功能：(a)转换成另一种语言、代码或注释；(b)以不同的材料形式复制；和/或(c)解压缩。此时，CC厂负荷监视系统16可以实现为系统软件和/或应用软件的任意组合。在任何情况下，计算装置814的技术效果是根据本文中的各个实施例调谐至少一个GT10。
而且，控制系统可以使用一组模块132实现。在这种情况下，模块132可以使计算装置814执行由控制系统18使用的一组任务，并且可以与控制系统18的其它部分分开地单独开发和/或实现。控制系统18可以包括模块132，模块132包括专用机/硬件和/或软件。不管怎样，要理解两个或更多个模块和/或系统可以共用相应硬件和/或软件中的一些/全部。而且，要理解本文中讨论的一些功能可以不被实现，或者另外的功能可以作为计算装置814的一部分包括在内。
当计算装置814包括多个计算装置时，每个计算装置可以只具有在其上实现的控制系统18的一部分(例如一个或多个模块132)。然而，要理解，计算装置814和控制系统18只代表可以执行本文中描述的过程的各种可能的等同计算机系统。在这方面，在其它实施例中，由计算装置814和控制系统18提供的功能可以至少部分上由包括带或不带程序代码的通用和/或专用硬件的任意组合的一个或多个计算装置实现。在每个实施例中，硬件和程序代码(如果包括的话)可以分别使用标准工程和编程技术创建。
不管怎样，当计算装置814包括多个计算装置时，这些计算装置可以通过任何类型的通信链路进行通信。而且，在执行本文中描述的过程时，计算装置814可以使用任何类型的通信链路与一个或多个其它计算机系统通信。在任何一种情况下，通信链路可以包括各种类型的有线和/或无线链路的任何组合；包括一个或多个类型的网络的任何组合；和/或使用各种类型的传输技术和协议的任何组合。
本文中讨论的，控制系统18能够使计算装置814控制和/或调谐至少一个GT10。控制系统18可以包括用于执行本文中描述的一个或多个动作的逻辑。在一个实施例中，控制系统18可以包括执行上文陈述的功能的逻辑。从结构上讲，逻辑可以采用各种形式中的任何一种形式，诸如现场可编程门阵列(FPGA)、微处理器、数字信号处理器、专用集成电路(ASIC)或能够执行本文中描述的功能的任何其它专用机结构。逻辑可以采用各种形式中的任何一种，诸如软件和/或硬件。然而，出于示意目的，控制系统18和其中包括的逻辑在本文中作为专用机描述。如通过描述可理解的，尽管逻辑图示为包括上述的各个功能，但根据如所附权利要求中叙述的本发明的教导，并非所有功能都是必需的。
在各个实施例中，控制系统18可以如本文中描述的被配置成监视一个或多个GT10的运行参数。另外，控制系统18被配置成命令一个或多个GT10修改那些运行参数，以便实现本文中描述的控制和/或调谐功能。
要理解在本文中所示和描述的流程图中，尽管没有示出，但也可以执行其它过程，根据各个实施例，过程的顺序可以被重新排列。另外，可以在一个或多个描述过程之间执行中间过程。所示和本文中描述的过程的流程不解读为限制各个实施例。
在任何情况下，本发明的各个实施例(例如包括控制系统18)的技术效果是如本文中描述的控制和/或调谐一个或多个GT10。
在各个实施例中，描述为相互“耦连”的元件可以在一个或多个接口接合。在一些实施例中，这些接口可以包括不同元件之间的结点，在其它情况下，这些接口可以包括固态地和/或整体形成的互连。即，在一些情况下，相互“耦连”的元件可以同时形成以限定单个连续的部件。然而，在其它实施例中，这些耦连元件可以形成单独部件，并且通过已知过程(例如紧固、超声波焊接、粘合)后续接合。
在将一个元件或一层描述为“在…上”、“结合到”、“连接到”或“耦连到”另一元件或层，它可以直接在另一元件或层上面、结合、连接或耦连，或者可以存在中间元件或层。相反，在将一个元件描述为“直接地在…上面”、“直接结合到”、“直接连接到”或“直接耦连到”另一元件或层，则可以不存在任何中间元件或层。用来描述元件之间关系的其它词语应当以类似方式解释(例如，“在…之间”相对“直接在…之间”、“邻近”相对“直接邻近”等)。如本文中使用的词语“和/或”包括一个或多个关联的所列元件的任何和所有组合。
本文中使用的术语只出于描述特定实施例的目的，不旨在限制本申请。如本文中使用的英语不定冠词“一个”和定冠词“所述”旨在也包括复数形式，除非上下文明确指示为相反。还要理解在本说明书中使用的词语“包括”和/或“包括…的”说明存在所指出的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或增加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其分组。
本书面说明书使用示例来公开本发明(包括最佳模式)，还使得任意本领域技术人员可实践本发明(包括制造和使用任意装置或系统和执行任意结合的方法)。本发明的专利范围由权利要求书限定，并且可以包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这样的其他示例具有与权利要求书的文字语言并非不同的结构元件、或者如果这样的其他示例包括与权利要求书的文字语言具有非实质性区别的等同结构元件，则这样的其他示例意欲落入权利要求的范围内。
Claims (10)
1.一种用于调谐燃气涡轮机组的计算装置，其特征在于：所述计算装置被配置成通过执行动作调谐燃气涡轮机(GT)组，所述动作包括：
基于测量的每个GT的环境条件命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平；
命令所述GT组中的每个GT调节相应输出以匹配额定兆瓦功率输出值，以及随后测量每个GT的实际排放值；
基于相应测量的实际排放值和环境条件下的额定排放值之间的差，调节所述GT组中的每个GT的运行条件；以及
计算在一个周期上所述GT组中的每个GT的退化。
2.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，所述基本负荷与兆瓦功率输出值和测量的环境条件的排放值有关。
3.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，响应于命令所述GT组中的每个GT到基本负荷水平，每个GT不会达到所述额定MW输出值或所述额定排放值中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，该计算装置还被配置成将每个GT的相应测量的实际排放值和额定排放值之间的差转换成每个GT的相应的兆瓦功率输出值和在环境条件值下额定兆瓦功率输出值之间的差。
5.根据权利要求4所述的计算装置，其特征在于，调节每个GT的运行条件包括按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件，使得每个GT的输出接近然后达到相应额定兆瓦功率输出值，其中，按所述相应兆瓦功率输出值和所述额定兆瓦功率输出值之间的差的固定比例，调节所述GT组中的每个GT的运行条件在图形空间上将每个GT排列在一条线上，所述图形空间描绘与每个GT的额定兆瓦功率输出/额定排放特征正交的兆瓦相对排放的关系。
6.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，计算每个GT的退化包括：
选择退化变量的集合，每个变量具有为所述GT组随机选择的退化值；
基于调节的运行条件命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平；以及
在命令所述GT组中的每个GT到所述基本负荷水平之后，计算所述GT组中的每个GT的兆瓦-排放-点火温度参数。
7.根据权利要求6所述的计算装置，其特征在于，选择退化变量的集合包括：从影响GT类型的退化的大组变量中选择影响所述GT的类型的退化的变量的排序子组。
8.一种燃气涡轮机组调谐系统，包括：
至少一个如上权利要求1-7任一项所述的计算装置。
9.一种使用至少一个计算装置执行的调谐燃气涡轮机(GT)组的计算机实现的方法，所述方法包括如上权利要求1-7任一项的计算装置所执行的动作。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，命令所述GT组中的每个GT以调节相应输出，从而匹配所述额定MW输出值将每个GT的实际排放值更接近所述额定排放值移动，而不匹配所述额定排放值。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US14/546,498 US9803561B2 (en) | 2014-11-18 | 2014-11-18 | Power output and emissions based degraded gas turbine tuning and control systems, computer program products and related methods |
| US14/546498 | 2014-11-18 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105604703A true CN105604703A (zh) | 2016-05-25 |
| CN105604703B CN105604703B (zh) | 2019-03-19 |
Family
ID=55855641
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510795871.1A Active CN105604703B (zh) | 2014-11-18 | 2015-11-18 | 用于调谐燃气涡轮机的计算装置、系统及其方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9803561B2 (zh) |
| JP (1) | JP6866061B2 (zh) |
| CN (1) | CN105604703B (zh) |
| DE (1) | DE102015119980A1 (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110809702A (zh) * | 2017-05-10 | 2020-02-18 | 诺沃皮尼奥内技术股份有限公司 | 压缩机组布置 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9879613B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
| US10753235B2 (en) * | 2018-03-16 | 2020-08-25 | Uop Llc | Use of recovered power in a process |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1103876A1 (en) * | 1999-11-26 | 2001-05-30 | General Electric Company | Method and system for compensation of measurement error |
| US6539783B1 (en) * | 1998-12-28 | 2003-04-01 | General Electric Co. | Methods and apparatus for estimating engine health |
| US20090326890A1 (en) * | 2008-06-30 | 2009-12-31 | Honeywell International Inc. | System and method for predicting system events and deterioration |
| CN102889992A (zh) * | 2011-07-22 | 2013-01-23 | 通用电气公司 | 用于个性化的设备退化预测的基于模型的途径 |
| CN102996424A (zh) * | 2011-09-15 | 2013-03-27 | 通用电气公司 | 用于模拟燃气轮机压缩机的系统及方法 |
| CN104005854A (zh) * | 2013-02-25 | 2014-08-27 | 通用电气公司 | 用于调整燃气涡轮机的操作的系统和方法 |
Family Cites Families (66)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4528839A (en) | 1984-04-27 | 1985-07-16 | The Foxboro Company | Transfer calibration system |
| JP3042066B2 (ja) | 1991-09-05 | 2000-05-15 | 株式会社日立製作所 | プラントの制御システム |
| DE59208057D1 (de) | 1991-10-26 | 1997-03-27 | Daimler Benz Ag | Datenkommunikationssystem |
| US5357741A (en) | 1992-05-01 | 1994-10-25 | Dresser-Rand Company | NOx and CO control for gas turbine |
| US5487266A (en) | 1992-05-05 | 1996-01-30 | General Electric Company | Combustion control for producing low NOx emissions through use of flame spectroscopy |
| US5319931A (en) | 1992-12-30 | 1994-06-14 | General Electric Company | Fuel trim method for a multiple chamber gas turbine combustion system |
| US5447059A (en) | 1993-12-27 | 1995-09-05 | Solar Turbines Incorporated | Apparatus and method for determining gas turbine engine life |
| US6618690B1 (en) | 1999-11-22 | 2003-09-09 | Nokia Mobile Phones Ltd | Generalized positioning system based on use of a statistical filter |
| US6314735B1 (en) | 2000-02-23 | 2001-11-13 | Ford Global Technologies, Inc. | Control of exhaust temperature in lean burn engines |
| US6871160B2 (en) | 2001-09-08 | 2005-03-22 | Scientific Monitoring Inc. | Intelligent condition-based engine/equipment management system |
| US6715277B2 (en) | 2001-11-16 | 2004-04-06 | Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. | Fuel control system for gas turbine engines |
| JP3692340B2 (ja) | 2002-07-30 | 2005-09-07 | 三菱重工業株式会社 | コンバインドプラントの燃料制御方法、それに供する制御装置 |
| US20040073400A1 (en) | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Method for managing lifespans of high temperature gas turbine components and its implementation through computer program |
| US7219040B2 (en) | 2002-11-05 | 2007-05-15 | General Electric Company | Method and system for model based control of heavy duty gas turbine |
| US6823675B2 (en) | 2002-11-13 | 2004-11-30 | General Electric Company | Adaptive model-based control systems and methods for controlling a gas turbine |
| US7216699B2 (en) | 2002-12-16 | 2007-05-15 | Vetco Gray Inc. | Sub mudline abandonment connector |
| DE10312387B4 (de) | 2003-03-20 | 2017-01-26 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Betrieb einer Brennkraftmaschine |
| US6912856B2 (en) | 2003-06-23 | 2005-07-05 | General Electric Company | Method and system for controlling gas turbine by adjusting target exhaust temperature |
| JP2005155590A (ja) | 2003-10-30 | 2005-06-16 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ガスタービン制御装置、ガスタービンシステム、ガスタービンの制御方法 |
| US7032388B2 (en) | 2003-11-17 | 2006-04-25 | General Electric Company | Method and system for incorporating an emission sensor into a gas turbine controller |
| US7203554B2 (en) | 2004-03-16 | 2007-04-10 | United Technologies Corporation | Model predictive controller with life extending control |
| US7278266B2 (en) | 2004-08-31 | 2007-10-09 | General Electric Company | Methods and apparatus for gas turbine engine lean blowout avoidance |
| US7269939B2 (en) | 2004-11-24 | 2007-09-18 | General Electric Company | Method and apparatus for automatically actuating fuel trim valves in a gas |
| US7451601B2 (en) | 2005-05-10 | 2008-11-18 | General Electric Company | Method of tuning individual combustion chambers in a turbine based on a combustion chamber stratification index |
| US7197430B2 (en) | 2005-05-10 | 2007-03-27 | General Electric Company | Method and apparatus for determining engine part life usage |
| US7742904B2 (en) | 2005-09-27 | 2010-06-22 | General Electric Company | Method and system for gas turbine engine simulation using adaptive Kalman filter |
| US7549292B2 (en) | 2005-10-03 | 2009-06-23 | General Electric Company | Method of controlling bypass air split to gas turbine combustor |
| EP1937943B1 (de) | 2005-10-17 | 2018-10-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und vorrichtung zur bestimmung des lebensdauerverbrauchs einzelner bauteile einer fossil befeuerten energieerzeugungsanlage, insbesondere einer gud-anlage |
| US7513100B2 (en) | 2005-10-24 | 2009-04-07 | General Electric Company | Systems for low emission gas turbine energy generation |
| US7640725B2 (en) | 2006-01-12 | 2010-01-05 | Siemens Energy, Inc. | Pilot fuel flow tuning for gas turbine combustors |
| US7654092B2 (en) | 2006-07-18 | 2010-02-02 | Siemens Energy, Inc. | System for modulating fuel supply to individual fuel nozzles in a can-annular gas turbine |
| US7395188B1 (en) | 2006-12-07 | 2008-07-01 | General Electric Company | System and method for equipment life estimation |
| US7853392B2 (en) | 2007-01-26 | 2010-12-14 | General Electric Company | Systems and methods for initializing dynamic model states using a Kalman filter |
| US7840332B2 (en) | 2007-02-28 | 2010-11-23 | General Electric Company | Systems and methods for steam turbine remote monitoring, diagnosis and benchmarking |
| US9043118B2 (en) | 2007-04-02 | 2015-05-26 | General Electric Company | Methods and systems for model-based control of gas turbines |
| US7620461B2 (en) | 2007-06-26 | 2009-11-17 | General Electric Company | Systems and methods for using a combustion dynamics tuning algorithm with a multi-can combustor |
| US8474268B2 (en) | 2007-08-16 | 2013-07-02 | General Electric Company | Method of mitigating undesired gas turbine transient response using event based actions |
| US20090048730A1 (en) | 2007-08-17 | 2009-02-19 | General Electric Company | Method and system for planning repair of an engine |
| US9410479B2 (en) | 2007-12-19 | 2016-08-09 | General Electric Company | Method for adjusting the operation of a turbomachine receiving a recirculated exhaust gas |
| US7822512B2 (en) | 2008-01-08 | 2010-10-26 | General Electric Company | Methods and systems for providing real-time comparison with an alternate control strategy for a turbine |
| US8127557B2 (en) | 2008-04-07 | 2012-03-06 | General Electric Company | Control systems and method for controlling a load point of a gas turbine engine |
| US8434291B2 (en) | 2009-01-08 | 2013-05-07 | General Electric Company | Systems and methods for detecting a flame in a fuel nozzle of a gas turbine |
| US9671797B2 (en) | 2009-05-08 | 2017-06-06 | Gas Turbine Efficiency Sweden Ab | Optimization of gas turbine combustion systems low load performance on simple cycle and heat recovery steam generator applications |
| US8355854B2 (en) | 2009-05-08 | 2013-01-15 | General Electric Company | Methods relating to gas turbine control and operation |
| US8370044B2 (en) | 2009-06-26 | 2013-02-05 | General Electric Company | NOX compliant peak for gas turbine |
| WO2011080547A1 (en) | 2009-12-31 | 2011-07-07 | Abb Research Ltd | Process optimization method and system for a power plant |
| US20110210555A1 (en) | 2010-02-26 | 2011-09-01 | Xia Jian Y | Gas turbine driven electric power system with constant output through a full range of ambient conditions |
| US8650009B2 (en) | 2010-08-31 | 2014-02-11 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Sensor validation and value replacement for continuous emissions monitoring |
| US8639480B2 (en) | 2010-09-20 | 2014-01-28 | General Electric Company | Methods and systems for modeling turbine operation |
| US20120070266A1 (en) | 2010-09-21 | 2012-03-22 | General Electric Company | Turbo-machine temperature control |
| JP2011106467A (ja) * | 2011-02-28 | 2011-06-02 | Hitachi Ltd | ガスタービンの性能診断システムにおける表示画面の表示方法 |
| US20120283885A1 (en) * | 2011-05-04 | 2012-11-08 | General Electric Company | Automated system and method for implementing statistical comparison of power plant operations |
| US9920696B2 (en) | 2011-08-09 | 2018-03-20 | Ansaldo Energia Ip Uk Limited | Method for operating a gas turbine and gas turbine unit useful for carrying out the method |
| EP2559862B1 (en) | 2011-08-19 | 2021-11-10 | Ansaldo Energia IP UK Limited | Control of a blow-off valve responsive to a sudden de-loading of a gas turbine |
| US8245493B2 (en) | 2011-08-25 | 2012-08-21 | General Electric Company | Power plant and control method |
| EP2568145B1 (en) | 2011-09-08 | 2018-03-21 | Ansaldo Energia IP UK Limited | Gas turbine controller and a method for controlling a gas turbine |
| US9127597B2 (en) | 2011-09-23 | 2015-09-08 | The Boeing Company | Sensor system |
| US9903231B2 (en) | 2011-12-14 | 2018-02-27 | General Electric Company | System and method for warming up a steam turbine |
| JP2013194688A (ja) | 2012-03-22 | 2013-09-30 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ガスタービン制御装置及びガスタービン制御方法 |
| WO2013191593A1 (en) | 2012-06-19 | 2013-12-27 | Gkn Aerospace Sweden Ab | Method and system for determining life consumption of a mechanical part |
| US9255525B2 (en) | 2012-11-30 | 2016-02-09 | General Electric Company | System and method for gas turbine operation |
| US9014945B2 (en) | 2013-03-08 | 2015-04-21 | General Electric Company | Online enhancement for improved gas turbine performance |
| US9422869B2 (en) * | 2013-03-13 | 2016-08-23 | General Electric Company | Systems and methods for gas turbine tuning and control |
| GB2520985B (en) | 2013-12-06 | 2018-01-10 | Ge Oil & Gas Uk Ltd | SIIS level 2 sensor offset distance extender |
| US9784183B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-10-10 | General Electric Company | Power outlet, emissions, fuel flow and water flow based probabilistic control in liquid-fueled gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
| US9605559B2 (en) | 2015-02-02 | 2017-03-28 | General Electric Company | Wash timing based on turbine operating parameters |
-
2014
- 2014-11-18 US US14/546,498 patent/US9803561B2/en active Active
-
2015
- 2015-11-13 JP JP2015222551A patent/JP6866061B2/ja active Active
- 2015-11-18 CN CN201510795871.1A patent/CN105604703B/zh active Active
- 2015-11-18 DE DE102015119980.7A patent/DE102015119980A1/de active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6539783B1 (en) * | 1998-12-28 | 2003-04-01 | General Electric Co. | Methods and apparatus for estimating engine health |
| EP1103876A1 (en) * | 1999-11-26 | 2001-05-30 | General Electric Company | Method and system for compensation of measurement error |
| US20090326890A1 (en) * | 2008-06-30 | 2009-12-31 | Honeywell International Inc. | System and method for predicting system events and deterioration |
| CN102889992A (zh) * | 2011-07-22 | 2013-01-23 | 通用电气公司 | 用于个性化的设备退化预测的基于模型的途径 |
| CN102996424A (zh) * | 2011-09-15 | 2013-03-27 | 通用电气公司 | 用于模拟燃气轮机压缩机的系统及方法 |
| CN104005854A (zh) * | 2013-02-25 | 2014-08-27 | 通用电气公司 | 用于调整燃气涡轮机的操作的系统和方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110809702A (zh) * | 2017-05-10 | 2020-02-18 | 诺沃皮尼奥内技术股份有限公司 | 压缩机组布置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US9803561B2 (en) | 2017-10-31 |
| JP6866061B2 (ja) | 2021-04-28 |
| US20160138481A1 (en) | 2016-05-19 |
| JP2016098818A (ja) | 2016-05-30 |
| DE102015119980A1 (de) | 2016-05-19 |
| CN105604703B (zh) | 2019-03-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9784183B2 (en) | Power outlet, emissions, fuel flow and water flow based probabilistic control in liquid-fueled gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods | |
| CN106884724B (zh) | 对功率输出-排放参数的燃气轮机调节中的概率控制建模 | |
| CN106884725A (zh) | 在燃气涡轮调节中对功率输出‑排放参数的概率控制 | |
| CN105604703A (zh) | 用于调谐燃气涡轮机的计算装置、系统及其方法 | |
| CN106907248A (zh) | 在燃气轮机调节中对功率输出‑排放参数的组合概率控制 | |
| CN106050435B (zh) | 用于燃气涡轮的调节和控制系统、计算机程序产品及方法 | |
| JP6906935B2 (ja) | 出力−排出物パラメータに関するガスタービンの調節における装置特有の確率的制御、関連の制御システム、コンピュータプログラム製品、及び方法 | |
| CN106907246A (zh) | 在燃气涡轮调节中对功率输出‑排放参数的概率控制 | |
| US9599032B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for emissions-fuel flow parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9611791B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-power output parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| CN106884727A (zh) | 在燃气涡轮调节中对功率输出‑排放参数的概率控制 | |
| CN106988893A (zh) | 在燃气轮机调节中对功率输出‑排放参数的概率控制 | |
| US9599033B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9599025B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for power output-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9599026B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-power output parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9771875B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods | |
| JP6666122B2 (ja) | 測定誤差に応じたガスタービンのチューニングにおける確率的制御の適用に関連する制御システム、コンピュータプログラム製品、及びその方法 | |
| US9599024B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9599030B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-fuel flow parameters, related control systems, computer program products and methods | |
| US9771874B2 (en) | Power output and fuel flow based probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240103 Address after: Swiss Baden Patentee after: GENERAL ELECTRIC CO. LTD. Address before: New York State, USA Patentee before: General Electric Co. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |