CN109376499A - 火电机组热力系统的建模方法及模型 - Google Patents

火电机组热力系统的建模方法及模型 Download PDF

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CN109376499A CN201811565424.7A CN201811565424A CN109376499A CN 109376499 A CN109376499 A CN 109376499A CN 201811565424 A CN201811565424 A CN 201811565424A CN 109376499 A CN109376499 A CN 109376499A
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彭峰
易晨
李锋平
张少男
李志超
李敬原
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China Resources Power Hubei Co Ltd
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China Resources Power Hubei Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种火电机组热力系统的建模方法及模型。建模方法包括：获取火电机组热力系统的运行工况测试数据；通过神经网络建模方法利用运行工况测试数据建立输入修正模型，输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；根据火电机组热力系统的结构和工作过程利用代表性输入值建立机理模型，机理模型建立了代表性输入值与系统输出之间的关系。本发明提供的建模方法，能够提高火电机组热力系统建模的准确性。

Description

火电机组热力系统的建模方法及模型
技术领域
本发明涉及火电机组热力系统技术领域，具体而言，涉及一种火电机组热力系统的建模方法及模型。
背景技术
当前的火电机组热力系统建模方法，往往采取的是纯机理建模或纯数据建模，然而，这两类方法存在着比较明显的弊端。
热力系统输入与输出间的机理特性往往很复杂，无法通过纯机理建模建立输入与输出间的准确关系式。而纯数据建模又往往缺乏严谨的机理分析，建立的模型泛化能力往往较差，预测的误差波动性较大。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是为解决现有火电机组热力系统建模方法的不足，提供一种新的火电机组热力系统的建模方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
第一方面，本发明提供了一种火电机组热力系统的建模方法，所述建模方法包括：
获取所述火电机组热力系统的运行工况测试数据；
通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型，所述输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；
根据所述火电机组热力系统的结构和工作过程利用所述代表性输入值建立机理模型，所述机理模型建立了所述代表性输入值与系统输出之间的关系。
作为一种可选的实施方式，所述运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。
作为一种可选的实施方式，通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。
作为一种可选的实施方式，所述“根据所述火电机组热力系统的结构和工作过程利用所述代表性输入值建立机理模型”包括利用所述代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立所述机理模型；
其中，所述机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32。
作为一种可选的实施方式，所述系统输出为经济性指标，所述经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种。
第二方面，本发明提供了一种火电机组热力系统模型，包括：
获取模型，所述获取模型获取火电机组热力系统的运行工况测试数据；
输入修正模型，所述输入修正模型建立了所述火电机组热力系统的运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；
机理模型，所述机理模型建立了所述代表性输入值与系统输出之间的关系。
作为一种可选的实施方式，所述运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。
作为一种可选的实施方式，通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。
作为一种可选的实施方式，所述代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立所述机理模型；
其中，所述机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32。
作为一种可选的实施方式，所述系统输出为经济性指标，所述经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种。
根据本发明提供的一种火电机组热力系统的建模方法及模型。建模方法包括：获取所述火电机组热力系统的运行工况测试数据；通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型，所述输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；根据所述火电机组热力系统的结构和工作过程利用所述代表性输入值建立机理模型，所述机理模型建立了所述代表性输入值与系统输出之间的关系。本发明提供的建模方法，能够提高火电机组热力系统建模的准确性。可见，实施本发明的技术方案能够根据运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系调整输入值，从而提高火电机组热力系统的建模方法的准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明范围的限定。
图1是本发明实施例1提供的火电机组热力系统的建模方法的流程示意图；
图2是本发明实施例2提供的火电机组热力系统的建模方法的流程示意图；
图3是本发明实施例3提供的火电机组热力系统模型的方块示意图。
元件符号说明：
300-火电机组热力系统模型；
310-获取模型；
320-输入修正模型；
330-机理模型。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
针对现有技术中的问题，本发明的目的是为解决现有火电机组热力系统建模方法的不足，提供一种新的火电机组热力系统的建模方法。
本发明的硬件是这样实现的：
建立的模型由两部分组成：输入修正模型、机理模型。输入修正模型对输入测点值进行修正，得出第二部分机理模型的代表性输入。机理模型搭建修正后的输入值与输出间的理论公式集。输入修正模型与机理模型的建模研究都需要基于现场试验分析。并且，该技术可以采用相关的软件或硬件实现，下面通过实施例进行描述。
实施例1
请参阅图1，图1是本发明实施例1提供火电机组热力系统的建模方法(以下简称“建模方法”)的流程示意图。如图1所示，建模方法包括以下步骤：
S101、获取火电机组热力系统的运行工况测试数据。
在火电厂中，包含许多的运行工况测试数据需要进行评估，其中，为保证多个火电厂的火电机组热力系统运行的安全、经济和灵活，火电厂热力系统通常由若干个相互作用、协调工作、并具有不同功能的子系统组成，并且由各不同功能的子系统的相互供电参数进行评估。各子系统中，大致包括蒸汽再热系统、给水回热系统、对外供热系统、废热利用系统、蒸发器系统、旁路系统和疏水系统。
在一实施例中，运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。例如，汽轮机、锅炉、发电机的发电量、通风量、通风温度、给煤量等等。换言之，根据所述火电机组热力系统的建模模式决定对应的采集试验数据，其中，所述采集试验数据包括汽轮机参数、锅炉参数及发电机参数的其中至少一。
在一实施例中，本发明通过集散控制系统模型(Distributed Control System)、厂级监控信息系统模型(Supervisory Information System)或通用计算机以自动模式或手动模式获取相关采集试验数据。其中，集散控制系统模型是以微处理器为基础的集中分散型控制系统。厂级监控信息系统模型是集过程实时监测、优化控制及生产过程管理为一体的厂级自动化信息系统。
S103、通过神经网络建模方法利用运行工况测试数据建立输入修正模型，输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系。
神经网络建模方法为模拟人类大脑的思考模式，具有多个节点，各节点尤其有特殊的权重参数，进一步考虑各运行工况测试数据与代表性输入值之间的关联性。例如，神经网络是由大量的、简单的处理单元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，其反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。在一实施例中，本发明通过神经网络建模方法利用运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。换言之，本发明提出的神经网络建模方法根据所述采集试验数据的输入值与机理模型代表性输入数据间的输入测点参数、环境参数及火电机组热力系统的其中至少一产生修正关系方程式。由修正关系方程式对采集试验数据的第一输入值进行修正后产生采集试验数据的第二输入值
S105、根据火电机组热力系统的结构和工作过程利用代表性输入值建立机理模型，机理模型建立了代表性输入值与系统输出之间的关系。
在一实施例中，本发明利用代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立机理模型；
其中，机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32
。其中，火电机组热力系统输出为经济性指标，经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种，代表火电机组热力系统输出的参数可以作为经济性指标之一。换言之，本发明通过质量守恒原理、能量守恒原理及动量守恒原理的其中至少一结合传热过程或燃烧过程建立理论公式集。根据采集试验数据的第二输入值与机理模型代表性输入数据建第二输入值与输出值间的理论公式集。以下为理论公式集举例说明：
出口风温模型
以下为各参数的说明：
t2：磨煤机出口气粉混合物温度，℃；
cah：热空气定压比热容，KJ/(kg*℃)；
th:热风温度，℃；
gh：单位磨煤量下送入的热风量，kg/kg；
cal,tl,gl:对应的冷风参数；
qrc：原煤物理热，KJ/kg；
qmac:磨煤机械热，KJ/kg；
qs:密封风物理热，KJ/kg；
△M：每公斤原煤被干燥所蒸发的水量，kg/kg；
trc：原煤温度，℃；
Mar：收到基煤水分，％；
cdc：干燥煤比热容，KJ/(kg*℃)；
Mpc：煤粉水分，％；
qunf：原煤解冻热，KJ/kg；
ca2:t2下湿空气比热容，KJ/(kg*℃)；
Qs：密封风质量流量，kg/s；
BM:磨煤机出力，t/h；
c“h2o水蒸气的比热容，KJ/(kg*℃)。
实施例2
请参阅图2，图2是本发明实施例2提供火电机组热力系统的建模方法(以下简称“建模方法”)的流程示意图。如图2所示，建模方法包括以下步骤：
S200、根据火电机组热力系统的建模模式决定对应的采集试验数据。
S201、获取火电机组热力系统的运行工况测试数据。
S203、通过神经网络建模方法利用运行工况测试数据建立输入修正模型，输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系。
S205、根据火电机组热力系统的结构和工作过程利用代表性输入值建立机理模型，机理模型建立了代表性输入值与系统输出之间的关系。
S207、将理论公式集计算的输出值发布至计算终端。
其中，S201、S203、S205的相关说明请参考实施例1的相关说明，对此本发明不作赘述。
在S200中，由建模模式决定对应的采集试验数据的种类。
在S207中，通过通信模块将理论公式集计算的输出值发布至计算终端(例如远端监控中心)。
实施例3
请参阅图3，图3是本发明实施例3提供火电机组热力系统模型的方块示意图。
如图3所示，火电机组热力系统模型300，包括：
获取模型310，获取模型310获取火电机组热力系统的运行工况测试数据；
输入修正模型320，输入修正模型320建立了火电机组热力系统的运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；
机理模型330，机理模型330建立了所代表性输入值与系统输出之间的关系。
输入修正模型320连线获取模型310及机理模型330。
优选的，运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。
优选的，通过神经网络建模方法利用运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。
优选的，代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立机理模型；
其中，所述机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32。
优选的，系统输出为经济性指标，经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种。
火电机组热力系统模型300还可以包括存储器(图未示)。存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据移动终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，具有存储器，其存储有上述的火电机组热力系统的建模方法所使用的计算机程序。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的模型和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的模型实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的模型、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模型或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模型集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种火电机组热力系统的建模方法，其特征在于，所述建模方法包括：
获取所述火电机组热力系统的运行工况测试数据；
通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型，所述输入修正模型建立了运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；
根据所述火电机组热力系统的结构和工作过程利用所述代表性输入值建立机理模型，所述机理模型建立了所述代表性输入值与系统输出之间的关系。
2.根据权利要求1所述的火电机组热力系统的建模方法，其特征在于：所述运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。
3.根据权利要求1所述的火电机组热力系统的建模方法，其特征在于：通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。
4.根据权利要求1所述的火电机组热力系统的建模方法，其特征在于，所述“根据所述火电机组热力系统的结构和工作过程利用所述代表性输入值建立机理模型”包括利用所述代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立所述机理模型；
其中，所述机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32。
5.根据权利要求1所述的火电机组热力系统的建模方法，其特征在于，所述系统输出为经济性指标，所述经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种。
6.一种火电机组热力系统模型，其特征在于，包括：
获取模型，所述获取模型获取火电机组热力系统的运行工况测试数据；
输入修正模型，所述输入修正模型建立了所述火电机组热力系统的运行工况测试数据与代表性输入值之间的修正关系；
机理模型，所述机理模型建立了所述代表性输入值与系统输出之间的关系。
7.根据权利要求6所述的火电机组热力系统模型，其特征在于，所述运行工况测试数据包括汽轮机、锅炉、发电机和相关辅助设备中的至少一种的运行工况测试数据。
8.根据权利要求6所述的火电机组热力系统模型，其特征在于，通过神经网络建模方法利用所述运行工况测试数据建立输入修正模型时考虑环境因素、系统偏差以及参数波动中的至少一种因素。
9.根据权利要求6所述的火电机组热力系统模型，其特征在于，所述代表性输入值应用质量、能量和动量守恒定律并结合传热、燃烧过程计算来建立所述机理模型；
其中，所述机理模型为钢球磨煤机出力机理模型时，计算公式如下：
D、L：钢球磨煤机筒体的内径和长度，m；
n：磨煤机筒体的工作转速，r/min；
kap：护甲形状系数，对波形装甲和梯形装甲kap＝1.0，对齿型装甲kap＝1.10
kjd：由于护甲和钢球磨损使出力降低的修正系数，kjd＝0.9
kgr：工作燃料可磨性修正系数,Mmax：燃料最大水分，％；Mav：磨筒体内燃料平均水分，％
Mpc：煤粉水分，3.6.2选；Mm：磨入口燃料水分；
钢球装载系数，
Gb：钢球装载量，t；ρb：钢球堆积密度＝4.9t/m3；Vm：筒体容积＝0.785D2L,m3
kv：实际通风量对磨出力的影响系数
kv＝f(QV/QV.opt),关系可查表或按下式计算,QV/QV.opt:实际通风量/最佳通风量
KVT1＝0.0149HGI+0.32。
10.根据权利要求6所述的火电机组热力系统模型，其特征在于，所述系统输出为经济性指标，所述经济性指标至少包括锅炉燃烧系统的含氧量、飞灰可燃物及炉渣可燃物的其中一种。
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