CN109992880B - 一种燃气轮机性能适配方法、设备以及系统 - Google Patents

一种燃气轮机性能适配方法、设备以及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种燃气轮机性能适配方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及燃气轮机技术领域。该系统包括气路参数采集模块，用于采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；气路参数计算模块，用于根据气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能参数；回归曲线确定模块，用于根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线；预测曲线生成模块，用于应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线；性能曲线吻合模块，用于将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配。本发明提高了适配结果的准确性和稳定性，能有效适用于存在测量噪声以及运行状态多变的现场燃气轮机的性能适配情况。

Description

一种燃气轮机性能适配方法、设备以及系统
技术领域
本发明关于燃气轮机技术领域，特别是关于燃气轮机的适配技术，具体的讲是一种燃气轮机性能适配方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
燃气轮机作为一种运行效率高、单机功率大、使用寿命长的动力设备，被广泛应用于航空，船舶，石油天然气、电力等多个领域。两种具有典型气路结构的用于机械驱动的燃气轮机分别如图1和图2所示。燃气轮机的工作过程可以描述如下：一定质量的空气被吸入压气机，并在压气机中被压缩；高压气体从压气机出口流出后进入燃烧室，与燃料充分混合并燃烧，以产生高温高压的燃气；燃气在涡轮中将自身的热能转化为动能，推动涡轮的旋转。涡轮输出的机械功被用于驱动同转子上的压气机。流出燃气发生器后的燃气依然具有做功能力，在动力涡轮中继续推动动力涡轮转子旋转，以使燃气轮机对外输出机械功。此外，由于涡轮的处于高温环境中，为了保护叶片不被损坏，一部分来自于压气机的高压空气将被用于冷却涡轮叶片。
为了实现燃气轮机的性能分析、运行优化和气路故障诊断，需要建立燃气轮机的气路性能仿真模型。在目前常用的模块化仿真模型中，各部件的仿真模块分别对应实体部件，例如：图1所示的燃气轮机中，截面0为大气，截面1为高压压气机入口，截面2为高压压气机出口，截面3为燃烧室燃料入口，截面4为高压涡轮入口，截面5为动力涡轮入口，截面6 为动力涡轮出口。截面7为燃气发生器高压轴，截面8为动力涡轮轴。针对图1所示结构的燃气轮机，建立的模块化仿真模型具有：1个压气机仿真模块、1个燃烧室仿真模块、1个涡轮仿真模块；图2所示的燃气轮机中，截面0为大气，截面1为低压压气机入口，截面2为高压压气机入口，截面3为高压压气机出口，截面4为燃烧室燃料入口，截面5为高压涡轮入口，截面6为低压涡轮入口，截面7为动力涡轮入口，截面8为动力涡轮出口。截面9为燃气发生器低压轴，截面10为燃气发生器高压轴，截面11为动力涡轮轴。针对图2所示结构的燃气轮机，建立的模块化仿真模型具有：2个压气机仿真模块、1个燃烧室仿真模块、2 个涡轮仿真模块。模块与模块之间的气路、机械结构与真实燃气轮机相同。
由各部件的仿真模块组成完整的燃气轮机气路性能仿真模型后，能够模拟燃气轮机在指定条件下的运行状态，即能够预测燃气轮机的各项气路可测参数和性能参数。其中，可测参数指的是能够通过安装于燃气轮机不同位置处的传感器获取的数据，包括：转子转速、气路温度、气路压力、燃料流量和输出功率等；性能参数指的是不能够由传感器直接测量，但能够使用热力性能计算模型获得的能够反映部件或整机运行状态的数据，包括：各部件的气体实际流量、折合流量、折合转速、压力比、等熵效率、整机热效率等。
热力性能仿真模型的实现原理是：在指定的运行条件下(例如指定燃料气供应量、输出功率、转子转速等等)，从各部件的特性线中寻找合适的运行工况点，使处于联合运行状态的各部件模块能够遵循与真实燃气轮机的气路结构和机械结构相应的转速平衡、流量平衡、压力比平衡和功率平衡等四项原则。确定各部件的运行工况点后，由仿真模型输出各项可测参数和性能参数，并且这些预测的参数与真实燃气轮机的运行参数相吻合。所以，用于描述各部件运行特性的特性线的准确程度直接决定了热力性能仿真模型对燃气轮机运行状态预测结果的优劣。需要说明的是，部件的特性线可以有多种表达形式，图3以压气机为例，给出了一种典型的压气机特性线。在图3中，CNDP代表设计工况点的折合转速。
下述式(1)和(2)给出了一种能够用于描述在非设计工况下涡轮流量特性和效率特性的方程；
Figure GDA0002721238510000021
式中：CMTB,DP和CMTB,OD分别是涡轮在设计工况点和非设计工况点的折合质量流量；
Figure GDA0002721238510000022
是涡轮在非设计工况点的相对折合转速，
Figure GDA0002721238510000023
CNTB,DP和CNTB,OD分别是涡轮在设计工况点和非设计工况点的折合转速；εTB,DP和εTB,OD分别是涡轮在设计工况和非设计工况点的膨胀比；t1是涡轮折合质量流量修正系数。
Figure GDA0002721238510000024
式中：ηTB,DP和ηTB,OD分别是涡轮在设计工况点和非设计工况点的等熵效率；
Figure GDA0002721238510000025
是涡轮在非设计工况点的相对折合质量流量，
Figure GDA0002721238510000026
t2是涡轮等熵效率修正系数。
此外，在式(1)和(2)中：涡轮的折合转速与实际转速之间的换算关系为：
Figure GDA0002721238510000031
CNTB是涡轮的折合转速，NTB是涡轮的实际转速，TTB,in,real是涡轮的实际入口气体温度，TISO是标准气体温度，一般取TISO＝288.15K；涡轮的折合质量流量和实际质量流量之间的换算关系为：
Figure GDA0002721238510000032
CMTB是涡轮的折合质量流量，MTB是涡轮的实际质量流量，pTB,in,real是涡轮的实际入口气体压力， pISO是标准气体压力，一般取pISO＝101.325kPa。类似地，这些换算关系同样适用于压气机。
对于燃烧室，其主要的性能参数是燃烧效率和压力损失系数，而这两项参数在燃气轮机的全运行工况范围内变化并不大，可看作定值。需要注意的是，部件运行特性的表达方式有多种，这里不再一一列举。然而，描述部件运行特性的特性线是制造商的专有资料，并不会提供给用户。虽然可以通过试验、数值模拟等方法获得某台燃气轮机各部件的运行特性，但通过试验获取特性线需要消耗大量的时间和费用；通过数值模拟获取特性线则需要首先获得各部件详细的几何结构及其参数。而且，由于燃气轮机的制造、装配公差和维修都会造成部件运行特性的变化，所以，上述获取特性线的方法难以被广泛应用，获得的部件特性线也不具有针对性。
目前，最常用的获取特性线的方法是以一套已经被公开的特性线为基准，通过引入修正系数或者修正方程的方法对其进行调整，以使仿真模型预测的气路可测参数与实际通过传感器测得的气路可测参数相吻合，该过程也被称为燃气轮机的性能适配。完整的性能适配过程分为两个步骤：
(A)设计工况点性能适配；
设计工况点性能适配的作用是确定各部件在设计工况下的性能参数，并通过引入一组固定的修正系数对基准部件特性线进行初步修正，以保证设计工况点的各项可测参数的仿真结果与待适配燃气轮机的实测值相吻合。常用的设计工况点特性线修正是通过引入修正系数的方式实现的，如式(3)至(6)所示：
Figure GDA0002721238510000033
Figure GDA0002721238510000034
Figure GDA0002721238510000035
Figure GDA0002721238510000036
式中：CNDP、CMDP、πDP和ηDP分别是基准特性线中，设计工况点的各部件折合转速、折合质量流量、压力比(或膨胀比)和等熵效率；CFDP,CM、CFDP,π和CFDP,η分别是设计工况点的折合流量参数、压力比参数和等熵效率参数的修正系数；
Figure GDA0002721238510000041
和
Figure GDA0002721238510000042
分别是修正后的设计工况点的各部件折合转速、折合质量流量、压力比(或膨胀比)和等熵效率。如式(3)至(6)可知，在特性线的修正过程中，部件的折合转速参数不会被修正，而折合流量、压力比和等熵效率参数将被修正。
(B)非设计工况点性能适配。
非设计工况性能适配是对部件特性线的第二次修正，目的在于提高仿真模型在非设计工况下的预测精度。根据特性线的表达方法，修正方法也有不同。
(B.1)如果基准特性线并非通过函数形式表示(如图3所示的压气机特性线)，则需要通过引入外部修正系数的方式对其进行调整；
(B.2)如果基准特性线能够表示为函数形式(如式(1)和(2))，则可以通过直接调整函数中的相关参数(例如式如式(1)和(2)中的折合质量流量修正系数t1和等熵效率修正系数t2)来实现对特性线进行修正。
由于(B.2)所述的修正方式较为明了，这里不再赘述。下面进一步对(B.1)中所述的非设计工况下特性线修正方法进行详细说明，修正方法如式(7)至(10)所示：
Figure GDA0002721238510000043
Figure GDA0002721238510000044
Figure GDA0002721238510000045
Figure GDA0002721238510000046
式中：CNOD、CMOD、πOD和ηOD分别是基准特性线中，非设计工况点的各部件折合转速、折合质量流量、压力比(或膨胀比)和等熵效率；CFOD,CM、CFOD,π和CFDO,η分别是非设计工况点的折合流量参数、压力比参数和等熵效率参数的修正系数；
Figure GDA0002721238510000047
Figure GDA0002721238510000048
和
Figure GDA0002721238510000049
分别是修正后的非设计工况点的各部件折合转速、折合质量流量、压力比(或膨胀比)和等熵效率。
对比式(3)至(6)可知，非设计工况点的特性线修正方程与设计工况点的修正方程具有相似的表达形式。但是，由于非设计工况包含了多个工况点，在不同工况点的特性线修正系数一般也是不同的。结合燃气轮机的非线性运行特性，非设计工况下的各项修正系数可表示为待适配非设计工况点和设计工况点相对距离的非线性函数，即修正函数。式(11)以二次函数为例，给出了一种修正函数的表达式：
Figure GDA0002721238510000051
式中：CFx,OD代表非设计工况下的特性线修正系数；cx,1和cx,2是修正函数中的修正因子，在性能适配过程中被确定。
图4以压气机的特性线修正过程为例，给出了基准特性线依次经过设计工况点修正和非设计工况点修正后的变化示意图。如图4所示，在设计工况点特性线修正的过程中，不同工况(折合转速)下的某项特性线参数都将使用同一个系数进行修正；而在非设计工况点的特性线修正过程中，不同工况下的特性线会有不同的修正系数，而系数由式(11)确定。在图4中，CNDP代表设计工况点的折合转速。
图5列举了一种常见的使用遗传算法优化模型进行非设计工况性能适配的流程，更详细的说明如下：
(1)采集一段时间内能够覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；
(2)选择部分数据点作为指定误差对照点，并提取相应误差对照点的气路可测参数。
(3)构建遗传算法优化模型；
(4)根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的候选个体，每一个候选个体中均包含了针对各部件所有待修正性能参数的修正系数组合；
(5)每一个候选个体会根据自身所携带的修正系数组合对各部件的基准特性线进行修正；
(6)所以，产生的候选特性线组合的数量会与候选个体的数量相等；
(7)每一组经过修正的候选特性线都将分别被集成到性能仿真模型中；
(8)由热力性能仿真模型利用集成于其中的部件特性线对指定的运行工况进行性能仿真，预测各部件的可测参数；
(9)将对应工况下可测参数的预测值与实际值进行对比，计算可测参数的总体平均相对预测误差，方法如下：
Figure GDA0002721238510000052
式中：MPTARE是可测参数总体平均相对预测误差；m是参与性能适配的误差对照点个数，n是每个误差对照点包含的气路可测参数个数；MPreal是误差对照点的气路可测参数的实际值，MPpred是误差对照点的气路可测参数的预测值。
在建立可测参数总体平均相对预测误差(TARE)计算方法的基础上，引入吻合度(Fitness)的概念，用于评价修正系数的合适程度，计算方法如下：
Figure GDA0002721238510000061
(10)将计算获得的全部候选个体的吻合度值反馈给遗传算法优化模型，遗传算法优化模型选择一定比例较高吻合度的候选个体，经过交叉、变异操作产生新的候选个体，用于替换上一代种群(包含全部候选个体的整体)中较低吻合度的候选个体。经过多代进化，种群的平均吻合度将会逐渐提高，直至产生的某个候选个体满足吻合度要求或进化代数达到了设定的最大进化代数结束寻优过程，同时完成性能适配。
在图5中，τ代表遗传算法优化模型中设置的最大允许迭代次数；σ代表遗传算法优化模型中设置的最小允许吻合度。从适配流程以及遗传算法优化模型的工作原理可知，适配过程的计算量与参与性能适配的误差对照点数量、遗传算法优化模型中设置的种群规模(个体数量)、遗传算法优化模型中设置的最大进化代数成正比例关系。
此外，在现有的性能适配方法中，一个重要的特征是：可测参数的总体平均预测误差是特性线修正性能适配效果的评价指标。
对于服役于生产现场的燃气轮机，其运行状态会受到大气环境、燃料组分、负载特性、控制策略等因素的影响，导致部件的各项性能参数与运行工况之间并不是严格的线性关系，而是呈现出了带状分布。换言之，在每一个运行工况下，各部件的性能参数都会在一定范围内浮动。那么，如果随机选择少量数据点作为性能适配过程中的误差对照点，这些误差对照点所对应的燃气轮机各部件运行工况点也将随机散落在“运行带”的不同纵向位置处。所以，使用现有方法对特性线进行修正时，修正结果会随着误差对照点选择的不同而产生明显变化，即适配结果存在不稳定性甚至是不准确性。而为了减弱这种随机效应，在性能适配过程中需要将更多的数据点用作误差对照点。但是，如前所述，这会增加适配过程中仿真模型被调用的次数，最终会造成适配过程计算量的大幅上升。
因此，如何提供一种新的燃气轮机性能适配方案，以克服上述缺陷是本领域亟待解决的技术难题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种燃气轮机性能适配方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，解决了现有燃气轮机气路性能适配方法中特性线修正效果易受现场燃气轮机运行数据质量和参与性能适配数据点选择的影响，改进了现有性能适配方法中适配效果的评价指标和实现方案，提高了适配结果的准确性和稳定性，并且大幅降低了适配过程的计算量，能有效适用于存在测量噪声以及运行状态多变的现场燃气轮机的性能适配情况。
本发明的目的之一是，提供一种燃气轮机性能适配方法，包括：
采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；
根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能参数；
根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线；
应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线；
将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配。
优选的，所述气路可测参数包括气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量，所述气路性能参数包括折合转速、入口折合质量流量、压力比以及等熵效率。
优选的，所述应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线包括：
构建遗传算法优化模型；根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线；
根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。
优选的，将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配包括：
从所述气路性能参数中获取出折合转速；
根据所述折合转速选取多个误差对照点；
根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数；
使用所述热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数；
根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。
优选的，根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配包括：
分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
获取预先设定的误差阈值；
选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
本发明的目的之一是，提供一种燃气轮机性能适配系统，包括：
气路参数采集模块，用于采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；
气路参数计算模块，用于根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能数据；
回归曲线确定模块，用于根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线
预测曲线生成模块，用于应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线；
性能曲线吻合模块，用于将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配。
优选的，所述预测曲线生成模块包括：
优化模型构建模块，用于构建遗传算法优化模型；
系数组合生成模块，用于根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；特性线获取模块，用于获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
特性线修正模块，用于使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线；
性能仿真模块，用于根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。
优选的，所述性能曲线吻合模块包括：
折合转速获取模块，用于从所述气路性能数据中获取出折合转速；
对照点选取模块，用于根据所述折合转速选取多个误差对照点；
标准参数确定模块，用于根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数；
预测参数生成模块，用于使用所述热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数；
燃气轮机性能适配模块，用于根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。
优选的，所述燃气轮机性能适配模块包括：
相对误差确定模块，用于分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
误差阈值获取模块，用于获取预先设定的误差阈值；
目标误差确定模块，用于选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
性能适配模块，用于根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
本发明的目的之一是，提供一种计算机设备，包括：适于实现各指令的处理器以及存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行一种燃气轮机性能适配方法。
本发明的目的之一是，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行一种燃气轮机性能适配方法。
本发明的有益效果在于，提供了一种燃气轮机性能适配方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，通过采集一段时间内能够覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数，使用热力性能计算模型得到每个数据点对应的各部件性能数据，通过最小二乘法生成离散性能数据的性能回归曲线，应用遗传算法迭代寻优计算得到部件特性线修正系数，使热力性能仿真模型预测的部件性能曲线与性能回归曲线相吻合，以实现燃气轮机的性能适配，本发明解决了现有燃气轮机气路性能适配方法中特性线修正效果易受现场燃气轮机运行数据质量和参与性能适配数据点选择的影响，改进了现有性能适配方法中适配效果的评价指标和实现方案，提高了适配结果的准确性和稳定性，并且大幅降低了适配过程的计算量，能有效适用于存在测量噪声以及运行状态多变的现场燃气轮机的性能适配情况。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，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或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中的一种具有典型气路结构的用于机械驱动的燃气轮机的示意图；
图2为现有技术中的另一种具有典型气路结构的用于机械驱动的燃气轮机的示意图；
图3为以现有技术中的压气机为例的一种典型的压气机特性线示意图；
图4为以现有技术中的压气机的特性线修正为例的基准特性线依次经过设计工况点性能修正和非设计工况点性能修正后的变化示意图；
图5为现有技术中一种常见的使用遗传算法优化模型进行非设计工况性能适配的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配系统的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配系统中预测曲线生成模块的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配系统中性能曲线吻合模块的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配系统中燃气轮机性能适配模块的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配方法的流程图；
图11为图10中的步骤S104的具体流程图；
图12为图10中的步骤S105的具体流程图；
图13为图12中的步骤S305的具体流程图；
图14为本发明提供的具体实施例中通过使预测的性能曲线与性能回归曲线相吻合来实现性能适配的示意图；
图15为本发明提供的具体实施例中一种燃气轮机性能适配方法的流程示意图；
图16(a)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压压气机的折合质量流量曲线的对比示意图；
图16(b)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压压气机的压力比曲线的对比示意图；
图16(c)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压压气机的等熵效率预测曲线的对比示意图；
图17(a)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压涡轮的折合质量流量曲线的对比示意图；
图17(b)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压涡轮的膨胀比曲线的对比示意图；
图17(c)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后高压涡轮的等熵效率预测曲线的对比示意图；
图18(a)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后动力涡轮的折合质量流量曲线的对比示意图；
图18(b)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后动力涡轮的膨胀比预测曲线的对比示意图；
图18(c)为使用现有方法和本发明提供的适配方法针对具有图1所示的气路结构燃气轮机进行性能适配后动力涡轮的等熵效率预测曲线的对比示意图；
图19(a)为基于现有适配方法分别使用3个案例(每个案例8个误差对照点)的数据进行特性线适配后获得的性能预测曲线对比示意图；
图19(b)为基于本发明所述适配方法使用3个案例(每个案例8个误差对照点)的数据进行特性线适配后获得的性能预测曲线对比示意图；
图19(c)为基于本发明所述适配方法使用3个案例(每个案例4个误差对照点)的数据进行特性线适配后获得的性能预测曲线对比示意图；
图20(a)为基于现有适配方法和本发明提供的适配方法使用案例1的数据进行适配后得到的性能参数平均相对误差对比示意图；
图20(b)为基于现有适配方法和本发明的适配方法使用案例2的数据进行适配后得到的性能参数平均相对误差对比示意图；
图20(c)为基于现有适配方法和本发明的适配方法使用案例3的数据进行适配后得到的性能参数平均相对误差对比示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、方法或计算机程序产品。因此，本发明公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
现有技术中服役于生产现场的燃气轮机，其运行状态会受到大气环境、燃料组分、负载特性、控制策略等因素的影响，导致部件的各项性能参数与运行工况之间并不是严格的线性关系，而是呈现出了带状分布。换言之，在每一个运行工况下，各部件的性能参数都会在一定范围内浮动。如果随机选择少量数据点作为性能适配过程中的误差对照点，这些误差对照点所对应的真实燃气轮机的各部件运行工况点也将随机散落在“运行带”的不同纵向位置处。所以，使用现有方法对燃气轮机进行性能适配时，适配结果会随着误差对照点选择的不同而产生明显变化，即适配结果存在不稳定性甚至是不准确性。而为了减弱这种随机效应，在性能适配过程中需要将更多的数据点用作误差对照点。但是，这会增加适配过程中仿真模型被调用的次数，最终会造成适配过程计算量的大幅上升。
基于此，本发明实施例提供了一种燃气轮机性能适配系统，图6为燃气轮机性能适配系统的结构示意图，请参见图6，所述燃气轮机性能适配系统包括：
气路参数采集模块100，用于采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数。
在本发明的一种实施方式中，所述气路可测参数包括气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量。
在具体的实施例中，诸如采集燃气轮机各个截面处可以通过传感器直接读取的气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量等。
气路参数计算模块200，用于根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能数据。
在本发明的一种实施方式中，所述性能参数包括折合转速、入口折合质量流量、压力比以及等熵效率。
在具体的实施例中，例如，一段时间内收集了M组数据点(时间点)的可测参数，将这M组气路可测参数输入热力性能计算模型，就能够获得对应的M组气路性能参数。以压气机为例，性能参数有四项，分别是：折合转速、入口折合质量流量、压力比、等熵效率。
回归曲线确定模块300，用于根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线。将折合转速作为自变量，分别将入口折合质量流量、压力比、等熵效率作为应变量，使用基于最小二乘法进行回归(拟合)，就可以分别得到折合质量流量、压力比和等熵效率关于折合转速的变化关系。
预测曲线生成模块400，用于应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线。性能曲线吻合模块500，用于将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配。图7为预测曲线生成模块400的结构示意图，请参见图7，所述预测曲线生成模块400包括：
优化模型构建模块401，用于构建遗传算法优化模型；
系数组合生成模块402，用于根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；
特性线获取模块403，用于获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
特性线修正模块404，用于使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线。在本发明的一种实施方式中，分别使用每组修正系数组合修正多个部件基准特性线。
性能仿真模块405，用于根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。
图8为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配系统中性能曲线吻合模块的结构示意图，请参见图8，所述性能曲线吻合模块500包括：
折合转速获取模块501，用于从所述气路性能参数中获取出折合转速；
对照点选取模块502，用于根据所述折合转速选取多个误差对照点。在本发明的一种实施方式中，选取出的多个误差对照点对应的折合转速应当均匀分布在气路性能数据中。诸如在一个具体的实施例中，气路性能数据对应的折合转速为8000～9000，从中选取出10 个误差对照点，则这10个误差对照点对应的折合转速最好均匀落入8000～9000，即最好依次落入下述区间：8000～8100、8100～8200、8200～8300、8300～8400、8400～8500、8500～8600、 8600～8700、8700～8800、8800～8900、8900～9000。
标准参数确定模块503，用于根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数。以压气机为例，如果给定一个运行工况(折合转速)，就可以通过拟合公式分别得到该工况下的压气机折合质量流量、压力比和等熵效率得拟合值。将通过查询性能回归曲线得到的压气机性能参数称之为标准性能参数。
预测参数生成模块504，用于使用所述热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数。
燃气轮机性能适配模块505，用于根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。图9为燃气轮机性能适配模块505的结构示意图，请参见图9，所述燃气轮机性能适配模块505包括：
相对误差确定模块5051，用于分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
误差阈值获取模块5052，用于获取预先设定的误差阈值；
目标误差确定模块5053，用于选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
性能适配模块5054，用于根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
在本发明的一种实施方式中，根据目标误差对应的修正系数组合对燃气轮机进行性能适配，均能保证燃气轮机的性能适配结果的准确性和稳定性，但选取相对误差最小的目标误差对应的修正系数组合进行燃气轮机进行性能适配可实现最好的适配结果。
如上即为本发明提供的一种燃气轮机性能适配系统，解决了现有燃气轮机气路性能适配方法中特性线修正效果易受现场燃气轮机运行数据质量和参与性能适配数据点选择的影响，改进了现有性能适配方法中适配效果的评价指标和实现方案，提高了适配结果的准确性和稳定性，并且大幅降低了适配过程的计算量，能有效适用于存在测量噪声以及运行状态多变的现场燃气轮机的性能适配情况。
需要指出的是，在本领域内，燃气轮机性能适配等同于对各部件进行性能修正；
此外，尽管在上文详细描述中提及了系统的若干单元模块，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。同样，上文描述的一个单元的特征和功能也可以进一步划分为由多个单元来具体化。以上所使用的术语“模块”和“单元”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件。尽管以下实施例所描述的模块较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
在介绍了本发明示例性实施方式的燃气轮机性能适配系统之后，接下来，参考附图对本发明示例性实施方式的方法进行介绍。该方法的实施可以参见上述整体的实施，重复之处不再赘述。
本发明的目的是克服现有性能适配方法在应用于现场燃气轮机时容易产生的适配结果不准确和不稳定的问题，提出一种新的性能适配方法，能够在提高适配结果稳定性和准确性的前提下，降低适配过程的计算量。
图10为本发明实施例提供的一种燃气轮机性能适配方法的流程图，请参见图10，所述燃气轮机性能适配方法包括：
S101：采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数。
在本发明的一种实施方式中，所述气路可测参数包括气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量。
在具体的实施例中，诸如采集燃气轮机各个截面处可以通过传感器直接读取的气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量等。
S102：根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能参数。
在本发明的一种实施方式中，所述性能参数包括折合转速、入口折合质量流量、压力比以及等熵效率。
在具体的实施例中，例如，一段时间内收集了M个数据点(时间点)的可测参数，将这M组气路可测参数输入热力性能计算模型，就能够获得对应的M组气路性能参数。以压气机为例，性能参数有四项，分别是：折合转速、入口折合质量流量、压力比、等熵效率。
也即，将采集到的一定时间内的能够覆盖燃气轮机运行工况范围的可测参数输入热力性能计算模型，获得各部件在不同工况下的性能数据，由离散点表示。热力性能计算模型的作用是：通过对收集到的燃气轮机可测参数进行计算，获得每个数据点所对应的燃气轮机各部件性能参数。所以，适配过程中需要通过热力性能计算模型计算各部件在不同工况下的性能参数，是本发明所述改进方法的一项重要特征。
S103：根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线。该回归曲线描述了部件的各项性能参数随运行工况的变化情况。所以，适配过程中需要获得各部件离散性能数据的回归曲线，是本发明所述的改进方法的另一项重要特征。
使用基于最小二乘法进行回归(拟合)，就可以分别得到折合质量流量、压力比和等熵效率关于折合转速的变化关系。
S104：应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线。
S105：将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配。图 11为步骤S104的具体流程图，请参见图11，步骤S104包括：
S201：构建遗传算法优化模型；
S202：根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；
S203：获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
S204：使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线。在本发明的一种实施方式中，分别使用每组修正系数组合修正多个部件基准特性线。
S205：根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。图12为步骤S105的具体流程图，请参见图12，步骤S105包括：
S301：从所述气路性能数据中获取出折合转速；
S302：根据所述折合转速选取多个误差对照点。在本发明的一种实施方式中，选取出的多个误差对照点对应的折合转速应当均匀分布在气路性能数据中。诸如在一个具体的实施例中，气路性能数据对应的折合转速为8000～9000，从中选取出10个误差对照点，则这10个误差对照点对应的折合转速最好均匀落入8000～9000，即最好依次落入下述区间：8000～8100、8100～8200、8200～8300、8300～8400、8400～8500、8500～8600、8600～8700、8700～8800、8800～8900、8900～9000。
S303：根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数。如果给定一个运行工况(折合转速)，以压气机为例就可以通过拟合公式分别得到该工况下的压气机折合质量流量、压力比和等熵效率得拟合值。将通过查询性能回归曲线得到的压气机性能参数称之为标准性能参数。
S304：使用所述热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数；
S305：根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。图13 为步骤S305的具体流程图，请参见图13，步骤S305包括：
S401：分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
S402：获取预先设定的误差阈值；
S403：选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
S404：根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
在本发明的一种实施方式中，根据目标误差对应的修正系数组合对燃气轮机进行性能适配，均能保证燃气轮机的性能适配结果的准确性和稳定性，但选取相对误差最小的作为目标误差进行燃气轮机进行性能适配可实现最好的适配结果。
在本发明所述的适配方法中，通过遗传算法寻找特性线的最优修正系数组合，以使预测的性能曲线尽可能与性能回归曲线之间的相对误差最小，也就是两条曲线的吻合度越高。在本发明的一种实施方式中，两条曲线的相对误差可以通过式(14)来描述。需要说明的是，两条曲线吻合程度的评价标准也有很多，这里只选择了一种便于实际应用的方案。
Figure GDA0002721238510000161
式中：PPTARE是性能参数总体平均相对预测误差；k是参与性能适配的误差对照点个数，q是每个误差对照点包含的气路性能参数个数；PPstd是误差对照点的气路性能参数的标准值，PPpred是误差对照点的气路性能参数的预测值。
在建立性能参数总体平均相对预测误差(PPTARE)计算方法的基础上，引入吻合度(Fitness)的概念，用于评价修正系数的合适程度，计算方法如下：
Figure GDA0002721238510000171
值得注意的是，式(14)所示的误差计算方程以及式(15)所示的吻合度方程分别与现有适配方法中常用的误差计算方程(式(12))以及吻合度方程(式(13))具有相同的形式，但区别在于：现有方法中的误差方程(式(12))描述的是可测参数的总体平均预测误差，标准可测参数是各个误差对照点的实际气路可测参数；而本发明中的误差方程(式 (14))描述的是性能参数的总体平均预测误差，标准性能参数通过查询性能回归曲线获得。
也即，本发明提出的适配方法相比现有方法具有的以下两方面的改进，同时也是改进方法的两项重要特征：
改进1：将现有方法中用于评价适配效果的可测参数预测值与可测参数实际值之间的吻合程度替换为性能预测曲线与性能回归曲线之间的吻合程度。改进1的实现原理如图14 所示。
对应特征1：将性能预测曲线和性能回归曲线之间的吻合程度作为特性线修正(性能适配)效果的评价标准。
改进2：设计工况点的部件性能参数在非设计工况性能适配的过程中并非保持不变，而将被再次调整。
对应特征2：在进行非设计工况性能适配的同时，使用修正系数(浮动系数)对设计工况点的性能参数进行校准。
进行改进1的原因是为了避免随机选择误差对照点时，可能产生不准确和不稳定的适配结果，就需要将更多的数据点用作误差对照点以抵消这种随机效应，但误差对照点数量的增加必然导致适配过程的计算量增加。在这种情况下，以各部件离散的性能数据为基础，生成对应的各部件性能曲线，实际上是对相同或相近运行工况下的部件性能参数做了均值化处理。而且，在生成性能回归曲线的过程中，每一个离散的部件性能数据对曲线形状的影响都是相同的。将性能回归曲线上的点作为误差对照点，也就使更多的数据点间接参与了性能适配。所以，在改进的适配方法中，即使选择少量工况点作为误差对照点，也能够保证适配结果的稳定性和准确性。同时，这也降低了适配计算量。
改进2的实现方法如式(16)至(18)所示，在非设计工况性能适配的同时引入一组浮动系数，用于对设计工况点的性能参数进行校准。对各部件在设计工况点的性能参数进行校准的方法也不仅限于如下方案，例如另一种实现方式是：将式(11)中常数项“1”变更为待定参数cx,0，通过性能适配过程来确定。
CMDPR＝(1+FCCM)·CMDP (16)
πDPR＝(1+FCπ)·(πDP-1)+1 (17)
ηDPR＝(1+FCη)·ηDP (18)
式中：CMDPR、πDPR和ηDPR分别是经过校准的设计工况点折合质量流量、压力比和等熵效率；FCCM、FCπ和FCη分别是设计工况点折合质量流量、压力比和等熵效率的浮动系数；CMDP、πDP和ηDP分别是经设计工况点性能适配后获得的折合质量流量、压力比和等熵效率，但这些参数未经校准。
进行改进2的原因是：由于改进1提出，通过对比性能预测曲线和性能回归曲线之间的吻合程度来评价特性线的修正效果。由式(11)可知，在非设计工况性能适配过程中，设计工况点的性能参数将保持不变(CFx,OD＝1，此时CNx,DP-CNx,OD＝0)。但是，如前所述，在燃气轮机的实际运行中，无论是在设计工况下还是非设计工况下，性能参数都会在一定范围内浮动。如果选定的设计工况点远离性能回归曲线，而是位于“运行带”的边界处，会导致预测的性能回归曲线在接近设计工况点时，和性能回归曲线存在明显偏差，而这不仅说明设计工况点选择不合理，而且也导致了非设计工况下适配误差的增加。
所以，在非设计工况性能适配的过程中，通过加入浮动系数的方式，对设计工况点的性能参数进行校准，使校准后的设计工况点落在性能回归曲线上，或尽可能接近性能回归曲线，就能够避免上述情况的发生。
如上即为本发明提供的一种燃气轮机性能适配方法，解决了现有燃气轮机气路性能适配方法中特性线修正效果易受现场燃气轮机运行数据质量和参与性能适配数据点选择的影响，改进了现有性能适配方法中适配效果的评价指标和实现方案，提高了适配结果的准确性和稳定性，并且大幅降低了适配过程的计算量，能有效适用于存在测量噪声以及运行状态多变的现场燃气轮机的性能适配情况。
本发明还提供了一种计算机设备，包括：适于实现各指令的处理器以及存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行一种燃气轮机性能适配方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行一种燃气轮机性能适配方法。
下面结合具体的实施例，详细介绍本发明的技术方案。图15为本发明提供的具体实施例中一种燃气轮机性能适配方法的流程示意图，在图15中，τ代表遗传算法优化模型中设置的最大允许迭代次数；σ代表遗传算法优化模型中设置的最小允许吻合度。在图15所示的适配流程图中，具有两个独立的分支组成：
(1)获取性能回归曲线的分支
首先将收集到的一段时间内能够覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数(例如：气路温度、气路压力、转子转速、燃料供应量等等)输入热力性能计算模型；
由热力性能计算模型得到各部件的气路性能参数(例如：折合转速、入口折合质量流量、压力比、等熵效率)。例如，一段时间内收集了M个数据点(时间点)的可测参数，将这M组气路可测参数输入热力性能计算模型，就能够获得对应的M组气路性能参数。以压气机为例，性能参数有四项，分别是：折合转速、入口折合质量流量、压力比、等熵效率。如果将折合转速作为自变量，分别将入口折合质量流量、压力比、等熵效率作为应变量，使用基于最小二乘法进行回归(拟合)，就可以分别得到折合质量流量、压力比和等熵效率关于折合转速的变化关系。这里可以参见图16(a)至图16(c)，图中的实线即是基于M组气路可测参数计算出不同工况下压气机性能参数后，通过最小二乘法回归(拟合)得到的。
此时，如果给定一个运行工况(折合转速)，就可以通过查询拟合公式，分别得到该工况下的压气机折合质量流量、压力比和等熵效率。将通过查询性能回归曲线得到的压气机性能参数称之为性能参数的标准值。同理，其他部件的性能回归曲线也是通过这种方式获得的(可分别参见图17(a)、图17(c)、图18(a)、图18(c))，这些性能回归曲线的作用也是为了提供不同工况下各部件的性能参数的标准值。如上即为“获取性能回归曲线的分支”的主要实现流程。
(2)搜索最优系数的分支
基于建立的遗传算法优化模型，将会产生指定数量的候选个体，每一个候选个体中均包含了针对各部件所有待修正特性线的修正系数，每一个候选个体会根据自身所携带的修正系数对各部件的基准特性线进行修正，所以，产生的候选特性线组合的数量与候选个体的数量相等，每一组经过修正的候选特性线都将分别被集成到热力性能仿真模型中，使用热力性能仿真模型预测得到指定误差对照点的燃气轮机各部件性能参数。
此时，将通过性能仿真得到的指定误差对照点的部件性能参数预测值和通过查询性能回归曲线给出的，对应工况下的性能参数标准值进行比较，也就是计算性能预测曲线和性能回归曲线之间的相对误差。
将吻合度(Fitness)反馈给遗传算法优化模型，遗传算法优化模型就会根据每组修正系数的吻合度，更新修正系数组合。吻合度较高的修正系数组合就会被保留下来；吻合度较低的修正系数组合就会被淘汰。然后，由吻合度较高的修正系数组合经过交叉、变异等操作产生下一代修正系数组合。最终，经过多次迭代，或者称为多代进化，种群(全部的修正系数组合)的总体平均吻合度会逐渐提高，直到吻合度(Fitness)高于规定值时，寻优过程就会结束。也就找到了基准特性线的最优修正系数。利用这一组修正系数对基准特性线进行修正，并使用修正后的特性线对指定误差对照点进行性能仿真，得到的部件预测性能参数与通过查询性能回归曲线得到的标准性能参数之间的相对误差最低。
通过上述流程可以看到：在每一代的种群进化过程中，热力性能仿真模型会被调用的次数是：迭代次数(例如50代)×种群数量(例如100个)×误差对照点数量(例如10 个)＝5×104次。所以，减少设定的迭代次数、误差对照点数量和种群数量，是提高搜索效率的直接途径；但降低这些设置的数值后，搜索效果也会下降。本发明的意义就在于，通过使用所述的方法，能够在降低误差对照点数量后，依然能够保证搜索效果不受影响。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及突出性效果：本发明所述的性能适配方法相比现有的性能适配方法，具有以下有益效果：
(1)提升了针对现场燃气轮机的性能适配结果的准确性和稳定性
在本发明所述的性能适配方法中，通过对比燃气轮机各部件的性能预测曲线与性能回归曲线的吻合程度来衡量特性线的修正效果，避免了离散数据点中存在的随机测量噪声以及运行控制策略变化对适配结果产生的影响。所以，使用经本发明所述性能适配方法修正后的部件特性线进行性能仿真，生成的性能预测曲线能够准确还原燃气轮机的实际运行情况，并且适配结果不受适配过程中误差对照点选择的影响。
(2)有效降低了性能适配过程的计算量
改进的性能适配方法能够使用更少的误差对照点实现准确的特性线修正，这也就减少了使用遗传算法优化模型搜索最优修正系数组合时热力性能仿真模型的调用次数，从而降低了性能适配过程的计算量。
为了更好地说明本发明的效果，增加其可信程度和可行性，现将改进的性能适配方法的部分应用效果公布。
用于效果验证的燃气轮机服役于天然气长输管线，型号为GE LM2500+SAC，其气路结构如图1所示，收集的数据为该燃气轮机在健康状态下260个小时内的运行数据，每个小时进行1次数据采集，共有260个数据点。在图16(a)至图18(c)中分别给出了使用不同适配方法获得的特性线进行仿真后得到的部件性能预测曲线。
如图16(a)至图16(c)所示，分别使用经现有适配方法和本发明所述适配方法修正后的部件特性线进行性能仿真，预测的压气机折合流量曲线(图16(a))和压力比曲线(图16(b))均与实际运行趋势吻合良好。但是使用上述两种适配方法获得的等熵效率预测曲线(图16(c))存在较大差异。使用现有适配方法时，由于受到“运行带效应”的影响，预测的等熵效率曲线和等熵效率回归曲线呈现出了相反的变化趋势。而使用本发明所述方法适配时，预测的等熵效率曲线和等熵效率回归曲线展现出了高度的一致性，同时说明了使用本发明所述方法得到的适配结果的准确性。
类似的情况在图17(b)，图17(c)和18(c)所示的高压涡轮和动力涡轮性能预测结果中也能够明显体现。所以，使用本发明所述适配方法获得的性能预测曲线更符合各项参数的实际变化规律。
图19(a)至图19(c)展示了分别基于3组随机选择的现场数据进行性能适配后得到的高压压气机等熵效率预测曲线。如图19(a)所示，使用现有适配方法时，案例1和案例2具有相近的预测结果，案例3中的预测曲线在高转速段与前两者相似，当转速低于9000 r/min后出现了明显差异，这说明了从大量运行数据中随机选择少量数据点作为误差对照点进行性能适配时，部件特性线的修正结果以及基于修正后部件特性线进行性能仿真得到的性能预测结果并不稳定。更需要注意的是，在这三个案例中，预测的压气机等熵效率曲线均与实际变化趋势严重不符。图19(b)展示了使用本发明所述方法适配后得到的性能预测曲线，案例1和案例3中的等熵效率预测曲线与等熵效率回归曲线高度吻合，案例2中两条曲线的吻合程度稍差，但依然符合实际规律。图19(c)展示的等熵效率预测曲线具有与图19(b)相似的情况，预测的性能曲线很好地遵循了实际变化趋势，不同之处在于生成图19(c)中的预测曲线所使用的部件特性线是仅基于4个误差对照点修正得到的。
图20(a)、图20(b)、图20(c)则分别给出了3个案例中不同工况下的气路性能参数平均预测误差。使用现有方法进行适配后的平均预测误差为0.55％-0.60％；使用本发明所述方法进行性能适配后的预测误差均低于0.20％，而且仅使用4个误差对照点进行性能适配时，性能预测误差也没明显增加。此外，在低转速条件下，使用本发明所述方法进行适配后的性能参数预测误差远低于使用现有适配方法得到的结果。以压气机折合转速为 8800转每分钟的工况为例，在案例1和案例2中，使用现有方法得到的平均预测误差均超过了1.0％。案例3中的预测误差略低，约为0.75％。而使用本发明所述方法时，最大平均预测误差仅为0.40％。
综上所述，使用本发明所述的适配方法，随机选取误差对照点以及采用更少的误差对照点进行性能适配，所得的性能预测结果并没有受到明显影响。这说明了使用本发明所述方法得到的适配结果的稳定性，亦说明了本发明所述适配方法能够大幅降低适配过程的计算量。
对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(HardwareDescription Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(AdvancedBoolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、 CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(JavaHardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby HardwareDescription Language) 等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed IntegratedCircuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机系统(可以是个人计算机，服务器，或者网络系统等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持系统或便携式系统、平板型系统、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子系统、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或系统的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理系统来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储系统在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种燃气轮机性能适配方法，其特征在于，所述方法包括：
采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；
根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能参数；
根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线；
应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线；
将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配；
其中，将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配包括：
从所述气路性能参数中获取出折合转速；
根据所述折合转速选取多个误差对照点；
根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数；
使用热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数；
根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气路可测参数包括气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量，所述气路性能参数包括折合转速、入口折合质量流量、压力比以及等熵效率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线包括：
构建遗传算法优化模型；
根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；
获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线；
根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配包括：
分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
获取预先设定的误差阈值；
选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
5.一种燃气轮机性能适配系统，其特征在于，所述系统包括：
气路参数采集模块，用于采集一时间段内覆盖燃气轮机运行工况范围的气路可测参数；
气路参数计算模块，用于根据所述气路可测参数通过热力性能计算模型得到气路性能参数；
回归曲线确定模块，用于根据所述气路性能参数通过最小二乘法得到性能回归曲线；
预测曲线生成模块，用于应用遗传算法迭代寻优计算得到性能预测曲线；
性能曲线吻合模块，用于将所述性能回归曲线以及性能预测曲线吻合，以实现燃气轮机的性能适配；
所述性能曲线吻合模块包括：
折合转速获取模块，用于从所述气路性能参数中获取出折合转速；
对照点选取模块，用于根据所述折合转速选取多个误差对照点；
标准参数确定模块，用于根据所述性能回归曲线确定所述误差对照点对应的标准性能参数；
预测参数生成模块，用于使用热力性能仿真模型对所述误差对照点进行性能仿真，得到对应的多个预测性能参数；
燃气轮机性能适配模块，用于根据所述标准性能参数以及多个预测性能参数实现燃气轮机的性能适配。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述气路可测参数包括气路温度、气路压力、转子转速以及燃料供应量，所述气路性能参数包括折合转速、入口折合质量流量、压力比以及等熵效率。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述预测曲线生成模块包括：
优化模型构建模块，用于构建遗传算法优化模型；
系数组合生成模块，用于根据所述遗传算法优化模型生成指定数量的修正系数组合；
特性线获取模块，用于获取所述燃气轮机的多个部件基准特性线；
特性线修正模块，用于使用所述修正系数组合修正所述部件基准特性线；
性能仿真模块，用于根据修正后的部件基准特性线通过热力性能仿真模型进行性能仿真，得到多个性能预测曲线。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述燃气轮机性能适配模块包括：
相对误差确定模块，用于分别确定多个预测性能参数与所述标准性能参数之间的相对误差；
误差阈值获取模块，用于获取预先设定的误差阈值；
目标误差确定模块，用于选取出小于所述误差阈值的相对误差，作为目标误差；
性能适配模块，用于根据所述目标误差对应的修正系数组合对所述燃气轮机进行性能适配。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：适于实现各指令的处理器以及存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1至4任意一项所述的一种燃气轮机性能适配方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如权利要求1至4任意一项所述的一种燃气轮机性能适配方法。
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