CN109492855B - 基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法 - Google Patents

基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，属于凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法领域，旨在提供一种能够实时在线预测汽轮机排气温度的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其技术方案要点是具体步骤如下：S1：从火力发电机组实时信息监控与管理系统中获取一段时间的历史运行数据，选取健康运行数据；S2：对循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P和标准排气温度t标准进行四维拟合；S3：选取实时运行数据对t标准=f（Q、tin、P）进行校验；S4：将实时排气温度t与标准排气温度t标准比较，并根据评分规则对汽轮机的冷源损失状况进行评分。通过本方法可预测汽轮机冷源损失是否变大，避免问题进一步恶化，减少汽轮机冷源损失。

Description

基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法
技术领域
本发明涉及凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法领域，特别涉及一种基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法。
背景技术
凝汽式汽轮机，是指蒸汽在汽轮内膨胀做功以后，除小部分轴封漏气之外，全部进入凝汽器凝结成水的汽轮机。
汽轮机是火电厂中普遍采用的专为发电的设备。凝汽设备主要由凝汽器、循环水泵、凝结水泵和抽气器组成。汽轮机排汽进入凝汽器，被循环水冷却凝结为水，由凝结水泵抽出，经过各级加热器加热后作为给水送往锅炉。
在火力发电机组中最大的循环损失是冷源的损失，冷源的冷却能力主要由进入凝汽器内的循环水量和循环进水温度，冷源损失指标则是凝汽器中蒸汽的排气温度，如何实现能够在线预测排气温度，则能够提醒工作人员及时进行相关的故障检测。
发明内容
本发明的目的是提供一种数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，具有能够实时在线预测汽轮机排气温度的优点。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其特征在于：具体步骤如下：
S1：从火力发电机组实时信息监控与管理系统中获取一段时间的历史运行数据，并对历史运行数据进行筛选，选取健康运行数据；
S2：确定与标准排气温度t标准相关联的变量：循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P，并对循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P和标准排气温度t标准进行四维拟合，并建立数学模型：t标准＝f(Q、tin、P)；
S3：选取实时运行数据对t标准＝f(Q、tin、P)进行校验；
S4：采用相同工况比较法，将实时排气温度t与标准排气温度t标准比较，并根据评分规则对汽轮机的冷源损失状况进行评分。
通过采用上述技术方案，利用计算机软件结合健康运行数据求出数学模型t标准＝f(Q、tin、P)，采用相同工况比较法，将测得的实时排气温度t与数学模型得出标准排气温度t标准比较，并根据评分规则对汽轮机的冷源损失状况进行评分，如果评分过低可提前进行检修排查，避免引发更大的故障。
进一步的，在S1中数据筛选的方法为:
去除超过报警值的数据，剩下的数据将最大的1％和最小的1％剔除，筛选后的数据即为健康运行数据，
其中报警值为设备规范标准。
通过采用上述技术方案，对数据进行筛选，结合健康运行数据拟合得出的数据模型更加准确。
进一步的，在S2中，设定中间变量k，
首先，建立中间变量k与循环水量Q和循环进水温度tin的数学模型：
Figure GDA0003399132850000021
然后再建立中间变量k、标准排气温度t标准和机组负荷P的数学模型，标准排气温度t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2。
通过采用上述技术方案，设立中间变量k使得循环水量Q、循环进水温度tin的、标准排气温度t标准和机组负荷P四维数学模型变为简单的二元二次数学模型，使得数学模型的拟合更加简单，拟合的精确度更高。
进一步的，将健康运行数据代入
Figure GDA0003399132850000031
和t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2中，分别得到
Figure GDA0003399132850000032
t标准＝-0.05008×kP+193.1×k2+0.0338×P-4.066×k+10.95。
通过采用上述技术方案，代入健康运行数据得出准确的数学模型，以便进行下一步操作。
进一步的，在S4中的评分规则为：
在相同工况下，计算实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T，然后利用差值通过四分位法对汽轮机的冷源损失状况进行评分，四分位法的具体步骤如下：
将实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T按照从小到大排列，排在前25％位置上的数设为Q1，排在75％位置上的数设为Q3，
[Q1-IQR，Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T位于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q1-1.75IQR，Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-1.75IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR，Q3+1.75IQR]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+1.75IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
[Q1-2.5IQR，Q1-1.75IQR)设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q3+1.75IQR，Q3+2.5IQR]设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当该差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
其中IQR＝Q3-Q1。
通过采用上述技术方案，当差值T位于一级高报警区间内或一级低报警区间内时，机组监控人员可对其进行关注；当差值T位于二级高报警区间内或二级低报警区间内时，机组监控人员就需要对异常情况进行排查，尽可能减少汽轮机的冷源损失，增强汽轮机的运行能力。
进一步的，当汽轮机的冷源损失状况评分70分出现的概率超过5％时，对正常区间、一级低报警区间、一级高报警区间、二级低报警区间、二级高报警区间进行自适应规则调整，将差值T按照从小到大排列，排在前2.5％位置上的数设为Q低，排在97.5％位置上的数设为Q高，
[Q1-IQR，Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q低，Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与Q低的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR，Q高]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与Q高的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
[Q1-2.5IQR，Q低)设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-2.5IQR)，的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q高，Q3+2.5IQR]设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分，
其中，Q3+IQR<Q高<Q3+2.5IQR，Q1-2.5IQR<Q低<Q1-IQ。
通过采用上述技术方案，当汽轮机的冷源损失状况评分70分出现的概率超过5％时，说明差值T的活动范围较大，因此进一步进行调整，提高精度。
综上所述，本发明具有以下有益效果：通过本汽轮机排汽温度预测方法可预测在正常工作状态下汽轮机的排汽温度，当预测的排气温度与实际测得的温度相差较大时，可提醒工作人员对故障进行排查，避免问题进一步恶化，减少汽轮机冷源损失。
附图说明
图1是实施例中数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“底面”和“顶面”、“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
实施例：一种数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，如图X所示，具体步骤如下：
S1：从火力发电机组实时信息监控与管理系统中获取一段时间的历史运行数据，并对历史运行数据进行筛选，选取健康运行数据。
具体筛选方法如下：
1)、选取机组中2017-1-1到2017-12-31系统中所监测到的数据，但只保留机组负荷300MW以上数据，并去除非数字量。
2)、针对每个参数按照江阴立港发电股份有限公司企业标准(Q/LGP10519-2015)600MW机组集控运行规程设有报警值，报警值包括低报警值和高报警值。
3)、去除超过高报警值和低于低报警值的数据，剩下的数据将最大1％和最小1％数据剔出，剩下的数据为正常范围，该数据可用于接下来的数学模拟拟合数据。
S2：确定与标准排气温度t标准相关联的变量：循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P，并对循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P和标准排气温度t标准进行四维拟合，并建立数学模型：t标准＝f(Q、tin、P)。
为了简化数学模型t标准＝f(Q、tin、P)，引入中间变量k，中间变量k与冷源相关。
首先，建立中间变量k与循环水量Q和循环进水温度tin的数学模型：
Figure GDA0003399132850000071
然后再建立中间变量k、标准排气温度t标准和机组负荷P的数学模型，标准排气温度t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2。
将健康运行数据代入
Figure GDA0003399132850000081
和t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2中，通过计算机软件估算-迭代-拟合-再迭代-再拟合······得到如下结果：
Figure GDA0003399132850000082
t标准＝-0.05008×kP+193.1×k2+0.0338×P-4.066×k+10.95。
S3：选取实时运行数据对t标准＝f(Q、tin、P)进行校验。
Figure GDA0003399132850000083
通过校验得到的数学模型：R-平方:0.9897，RMSE:0.3755。
S4：采用相同工况比较法，将实时排气温度t与标准排气温度t标准比较，并根据评分规则对汽轮机的冷源损失状况进行评分。
评分规则为：
在相同工况下，计算实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T，然后利用差值通过四分位法对汽轮机的冷源损失状况进行评分，四分位法的具体步骤如下：
将实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T按照从小到大排列，排在前25％位置上的数设为Q1，排在75％位置上的数设为Q3，
[Q1-IQR，Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T位于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q1-1.75IQR，Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-1.75IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR，Q3+1.75IQR]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+1.75IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
[Q1-2.5IQR，Q1-1.75IQR)设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q3+1.75IQR，Q3+2.5IQR]设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当该差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
其中IQR＝Q3-Q1。
当差值T位于一级高报警区间内或一级低报警区间内时，机组监控人员可对其进行关注；当差值T位于二级高报警区间内或二级低报警区间内时，机组监控人员就需要对异常情况进行排查，尽可能减少汽轮机的冷源损失，增强汽轮机的运行能力。
当汽轮机的冷源损失状况评分70分出现的概率超过5％时，对正常区间、一级低报警区间、一级高报警区间、二级低报警区间、二级高报警区间进行自适应规则调整，将差值T按照从小到大排列，排在前2.5％位置上的数设为Q低，排在97.5％位置上的数设为Q高，
[Q1-IQR，Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q低，Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与Q低的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR，Q高]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与Q高的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
[Q1-2.5IQR，Q低)设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3-2.5IQR)的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q高，Q3+2.5IQR]设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分，
当其中，Q3+IQR<Q高<Q3+2.5IQR，Q1-2.5IQR<Q低<Q1-IQ。
当汽轮机的冷源损失状况评分70分出现的概率超过5％时，说明差值T的活动范围较大，因此进一步进行调整，提高精度。
通过本汽轮机排汽温度预测方法可预测在正常工作状态下汽轮机的标准排汽温度，当标准排气温度与实时排气温度相差较大时，可提醒工作人员对故障进行排查，避免问题进一步恶化，减少汽轮机冷源损失。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (4)

1.一种基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1：从火力发电机组实时信息监控与管理系统中获取一段时间的历史运行数据，并对历史运行数据进行筛选，选取健康运行数据；
S2：确定与标准排气温度t标准相关联的变量：循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P，并对循环水量Q、循环进水温度tin、机组负荷P和标准排气温度t标准进行四维拟合，并建立数学模型t标准＝f(Q、tin、P)；之后，设定中间变量k，建立中间变量k与循环水量Q和循环进水温度tin的数学模型：
Figure FDA0003399132840000011
之后，再建立中间变量k、标准排气温度t标准和机组负荷P的数学模型：
t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2；
之后，将健康运行数据代入
Figure FDA0003399132840000012
和t标准＝b1×kP+b2×k2+b3×P+b4×k+ε2中，分别得到：
Figure FDA0003399132840000013
以及t标准＝-0.05008×kP+193.1×k2+0.0338×P-4.066×k+10.95；
S3：选取实时运行数据对t标准＝-0.05008×kP+193.1×k2+0.0338×P-4.066×k+10.95进行校验；
S4：采用相同工况比较法，将实时排气温度t与标准排气温度t标准比较，并根据评分规则对汽轮机的冷源损失状况进行评分。
2.根据权利要求1所述的基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其特征在于，在S1中数据筛选的方法为：
去除超过报警值的数据，剩下的数据将最大的1％和最小的1％剔除，筛选后的数据即为健康运行数据，其中报警值为设备规范标准。
3.根据权利要求1所述的基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其特征在于，在S4中的评分规则为：
在相同工况下，计算实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T，然后利用差值通过四分位法对汽轮机的冷源损失状况进行评分，四分位法的具体步骤如下：
将实时排气温度t与标准排气温度t标准的差值T按照从小到大排列，排在前25％位置上的数设为Q1，排在75％位置上的数设为Q3，
[Q1-IQR,Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T位于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q1-1.75IQR,Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-1.75IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR,Q3+1.75IQR]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+1.75IQR)相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
[Q1-2.5IQR,Q1-1.75IQR)设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q3+1.75IQR,Q3+2.5IQR)设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当该差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则此时汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
其中,IQR＝Q3-Q1。
4.根据权利要求3所述的基于数据模型的凝汽器式汽轮机排汽温度预测方法，其特征在于，当汽轮机的冷源损失状况评分70分出现的概率超过5％时，对正常区间、一级低报警区间、一级高报警区间、二级低报警区间、二级高报警区间进行自适应规则调整，将差值T按照从小到大排列，排在前2.5％位置上的数设为Q低，排在97.5％位置上的数设为Q高，
[Q1-IQR,Q3+IQR]设定为正常区间，当差值T位于正常区间内时，则汽轮机的冷源损失状况评分为100分；
[Q低,Q1-IQR)设定为一级低报警区间，当差值T位于一级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与Q低的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q3+IQR，Q高]设定为一级高报警区间，当差值T位于一级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从100分到70分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与Q高的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为70分；
(Q1-2.5IQR，Q低]设定为二级低报警区间，当差值T位于二级低报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T减小呈线性递减，且当差值T的大小与(Q1-2.5IQR)的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分；
(Q高，Q3+2.5IQR]设定为二级高报警区间，当差值T位于二级高报警区间内时，该汽轮机的冷源损失状况的评分从70分到0分随着差值T增大呈线性递减，且当差值T的大小与(Q3+2.5IQR)的大小相同时，则汽轮机的冷源损失状况的评分为0分，
其中，Q3+IQR<Q高<Q3+2.5IQR,Q1-2.5IQR<Q低<Q1-IQR。
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