CN111308337A - 一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，该方法首先通过筛选历史数据获得阀门正常工作条件下的运行数据，然后根据机理分析或先验知识，按机组负荷、风机流量等边界条件对工况进行划分，利用人工神经网络技术对不同工况下阀门开度与风机电流的关系进行特性建模，从而得到历史模型库。在实际运行中，选择符合当前工况的相应阀门模型，利用实时运行数据计算残差，最后根据滑动平均法得到阀门运行特性的评价指标。该模型充分考虑了机组运行因素影响，提高了实时评估的可靠性。本发明对提高大型火电机组离心风机入口导叶的角度调整精度具有重要的实用价值。

Description

一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法

技术领域

本发明涉及一种性能评估机制，具体是设计一种针对离心风机入口导叶调节阀门的性能评估方法，属于机器学习建模领域。

背景技术

机器学习(Machine Learning)是从已知样本数据或信息中通过挖掘、归纳、演绎、类比等方法获取知识的手段和机制，它是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，并引起广泛关注。人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。因为ANN具有计算方便快速、易于在计算机上实现等优点，目前已成为建立复杂热工过程数学模型的有力工具之一。

随着我国发电行业的不断发展，国家对于发电企业生产安全、成本控制、节能降耗的要求也不断提高，电厂各设备闭环控制性能的重要性也变得日益突出。调节阀门是现场流体输送系统中常见的控制部件，其粘滞、死区特性是控制性能研究中的一个重要组成部分。图1所示是阀门死区模型中阀门轴向开度与控制电压的关系曲线。提高阀门的控制性能，对其死区、粘滞特性进行辨识，能够更有效地判断阀门故障的严重程度，从而进行补偿，全面提升整个机组的控制性能，对于电厂的稳定、高效、安全生产有着极为重要的意义。

近年来，国内外研究者们对调节阀门的各种特性作了大量的研究。传统方法对于阀门死区信息的辨识往往通过进行试验或机理建模实现。前者由于需要加装成本昂贵的流量传感器而无法大量推广使用，后者则需要建立复杂的物理模型，模型的精度与可获得性难以保证。且由于阀门工作条件往往恶劣复杂，许多外部不确定因素难以简单地从机理或试验角度进行分析。数据驱动建模是目前广大学者研究调节阀门死区、粘滞特性的一种热门方法；其模型易于实现，但现有方法仍存在寻优范围不当、抗干扰能力有限等缺陷，导致模型输出结果与真实运行趋势有较大差异。如何选取能够反映阀门实际工作状态的参数变量，建立更精确可靠、抗噪能力更强的特性模型，对于提高现场阀门控制性能具有重要意义。

发明内容:

为克服现有技术的不足，本发明提出了一种离心风机入口导叶阀门的性能评估方法，能够根据历史数据样本建立ANN模型，实现在线评价诊断；对不同工况下的数据样本分别训练，大大提高了建模速度和精度。

本发明提供一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，该性能评价方法包括如下步骤：

步骤一，从电厂SIS数据库中筛选调节阀门正常运行工况的数据；

步骤二，通过机理知识确定边界条件，对正常运行数据样本进行工况划分；

步骤三，利用ANN模型进行训练，建立不同工况条件下的阀门特性模型；

步骤四，实时获取现场DCS数据，选择符合工况条件的模型计算残差；

步骤五，利用滑动平均法输出阀门性能的评价指标。

进一步地，步骤一中，通过数据清洗手段剔除错误、冗余的数据记录，获取阀门正常运行历史数据样本：P＝{p₁,p₂,…,p_n}，下标n表示样本个数，样本p_i∈P，p_i＝{p_i1,p_i2,…,p_im}，其中下标i为变量编号，m表示相关参数变量个数。

进一步地，所述步骤二中，对于机组负荷、环境温度的不同边界约束条件下的数据样本进行建模，对于任意数据样本p_i∈P，其内部参数变量可表示为：p_i＝{x₁,x₂,...,x_b,y₁,y₂,...,y_q}，其中，x_i为划分工况的边界参数，通常取机组负荷及环境温度；y_i为用于设备建模的相关参数，此处取一次风机入口导叶调节阀位及一次风机电流。

进一步地，所述步骤三具体为，在划分数据样本的基础上，利用ANN对于不同工况下阀门开度与风机电流的关系分别进行特性建模M＝{M₁,M₂,...M_L}，构建各运行边界条件下的离心风机静态特性模型库；

离心风机的运行性能表达为阀门开度α与风机电机电流的关系，由ANN建立如下形式的模型：

α＝k_mI+b_m

式中，α为一次风机入口导叶阀门开度，I为一次风机电机电流。

进一步地，所述步骤四具体为：根据当前运行的边界参数与模型库中各模型进行匹配，选择最相近工况下的模型计算残差，具体公式如下：

选择匹配后模型计算风机流量α_n：

α_n＝k_mI_n+b_m

将此时的阀门真实开度α_r与α_n作差，可以计算得到残差值R_r：

R_r＝α_r-α_m

R_r即可以反映当前阀门运行性能偏离模型性能的程度。

进一步地，所述步骤五具体为：利用滑动平均法输出当前运行状态偏离模型状态程度的评价指标，用以判断调节阀门的实时运行性能；

R_M＝{R₁,R₂,...R_n}为当前工况下对应的模型在历史时刻计算出来的残差值，下标1,2,…,n 分别代表距离当前时刻由近到远排序的各模型编号；

设置一定的滑动窗口长度m(m≤n)，对于模型R₁,R₂,...,R_m,分别乘以由小到大的权值，得到最终的评价指标R_tot，具体计算公式如下：

本发明方法提供了一种有效的离心风机入口导叶调节阀门的实时性能评估策略，能够根据历史数据样本建立ANN模型，实现在线评价诊断。

本发明方法能够从海量数据中筛选训练样本，综合考虑离心风机运行状态和机组运行外部条件的影响，对不同工况下的数据样本分别训练，大大提高了建模速度和精度。

本发明方法通过滑动平均法，结合当前数据和历史数据计算的残差，评估阀门调节的有效性，提高了实时评估的准确率和容错能力。

附图说明

图1为阀门轴向开度与控制电压的关系示意图；

图2为本发明离心风机入口导叶调节阀门性能评价系统结构图；

图3为本发明离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法流程图；

图4为一次风机入口导叶阀门开度与一次风机电流的拟合关系曲线图；

具体实施方式

下面结合实例对本发明作进一步阐述：

本发明提供一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，该性能评价方法包括如下步骤：

步骤一，从电厂SIS数据库中筛选调节阀门正常运行工况的数据；

步骤二，通过机理知识确定边界条件，对正常运行数据样本进行工况划分；

步骤三，利用ANN模型进行训练，建立不同工况条件下的阀门特性模型；

步骤四，实时获取现场DCS数据，选择符合工况条件的模型计算残差；

步骤五，利用滑动平均法输出阀门性能的评价指标。

进一步地，步骤一中，通过数据清洗手段剔除错误、冗余的数据记录，获取阀门正常运行历史数据样本：P＝{p₁,p₂,…,p_n}，下标n表示样本个数，样本p_i∈P，p_i＝{p_i1,p_i2,…,p_im}，其中下标i为变量编号，m表示相关参数变量个数。

进一步地，所述步骤二中，对于机组负荷、环境温度的不同边界约束条件下的数据样本进行建模，对于任意数据样本p_i∈P，其内部参数变量可表示为：p_i＝{x₁,x₂,...,x_b,y₁,y₂,...,y_q}，其中，x_i为划分工况的边界参数，通常取机组负荷及环境温度；y_i为用于设备建模的相关参数，此处取一次风机入口导叶调节阀位及一次风机电流。

进一步地，所述步骤三具体为，在划分数据样本的基础上，利用ANN对于不同工况下阀门开度与风机电流的关系分别进行特性建模M＝{M₁,M₂,...M_L}，构建各运行边界条件下的离心风机静态特性模型库；

离心风机的运行性能表达为阀门开度α与风机电机电流的关系，由ANN建立如下形式的模型：

α＝k_mI+b_m

式中，α为一次风机入口导叶阀门开度，I为一次风机电机电流。

进一步地，所述步骤四具体为：根据当前运行的边界参数与模型库中各模型进行匹配，选择最相近工况下的模型计算残差，具体公式如下：

选择匹配后模型计算风机流量α_n：

α_n＝k_mI_n+b_m

将此时的阀门真实开度α_r与α_n作差，可以计算得到残差值R_r：

R_r＝α_r-α_m

R_r即可以反映当前阀门运行性能偏离模型性能的程度。

进一步地，所述步骤五具体为：利用滑动平均法输出当前运行状态偏离模型状态程度的评价指标，用以判断调节阀门的实时运行性能；

R_M＝{R₁,R₂,...R_n}为当前工况下对应的模型在历史时刻计算出来的残差值，下标1,2,…,n 分别代表距离当前时刻由近到远排序的各模型编号；

设置一定的滑动窗口长度m(m≤n)，对于模型R₁,R₂,...,R_m,分别乘以由小到大的权值，得到最终的评价指标R_tot，具体计算公式如下：

实施例1

下面将结合电厂运营数据来进一步介绍本发明所提供的技术方案：以某300MW电厂一次风机入口导叶阀门调节系统为例来介绍本发明提供的神经网络在线性能评价的具体实施步骤。

结合图所示流程，步骤如下：

1)选取历史运行数据。已知某电厂在2019年2月对一次风机进行了检修，从SIS系统的实时数据库中采集所选参数在2019年3月1日至2019年3月20日之间的历史数据，其采样间隔时间为60s，选用每10分钟内10次采样结果的平均值作为一组样本数据，如表1 所示，共采集2880组进行研究。

表1测点清单

序号	参数名称	单位	参数类型
				1	环境温度	℃	边界参数
2	一次风机转速	r/min	边界参数
				3	一次风机电流	A	建模输入参数
4	一次风机入口导叶调节阀位反馈	％	建模输出参数

2)将采集得到的数据划分至各个工况。根据环境温度和机组负荷的上下限值，以一定的网格宽度进行划分。以环境温度为例，全年的汽温约在-10℃到40℃之间变化，以5℃的间隔，将所有样本工况划分至[-10,-5]、[-5,0]…[35,40]的区间中，如下表所示：

表2工况划分列表

3)对于各工况下的样本数据建立阀门特性模型，拟合出阀门开度与驱动电流信号的一次函数关系，得到全工况的阀门特性模型库。下图所示是模型库中两任意模型。

4)实时获取现场DCS数据，选择符合工况条件的模型计算残差；以2019年10月1日上午 8时的数据为例进行计算，该时刻参数数值如下表所示：

表3 2019年10月1日上午8时模型参数值表

参数名称	单位	参数数值
			环境温度	℃	18.872
机组负荷	MW	278.7
			一次风机电流	A	81.5
一次风机入口导叶调节阀位反馈	％	56.119

由该时刻机组负荷和环境温度与模型库中各模型进行匹配，可知此时应选择负荷260～270MW、环境温度15～20℃工况下的模型，计算得到模型开度值，具体公式如下：

α_n＝1.4767I_n-80.09

＝1.4761×80.4-80.09＝38.637

与实际开度作差可得残差值：

R_r＝α_r-α_m

＝55.717-38.637＝17.080

5)利用滑动平均法输出当前运行状态偏离模型状态程度的评价指标，具体步骤如下：

表显示的是，当前负荷270～280MW、环境温度15～20℃工况下对应的模型在历史时刻计算出来的残差值，下标1,2,…分别代表距离当前时刻由近到远排序的各模型编号。

表4当前模型历史残差值

若设置滑动窗口长度为10，则将此时算得的最新残差值更新至编号为1的位置，将原历史残差值按照编号顺序后移一位，得到当前滑动窗内的全部结果，并按照时间远近赋予由小到大的权值，如表5所示：

表5滑动窗口内历史模型残差值

时间	编号m	残差值R<sub>rm</sub>	权值d<sub>m</sub>
				2019/10/01 08:00	1	17.080	0.19
2019/9/24 15:13	2	16.573	0.17
				2019/9/11 7:22	3	14.677	0.15
2019/8/29 20:05	4	12.402	0.13
				2019/6/12 7:44	5	11.193	0.11
2019/5/31 18:48	6	9.864	0.09
				2019/5/19 13:14	7	8.546	0.07
2019/5/6 13:14	8	5.62	0.05
				2019/4/22 11:27	9	4.313	0.03
2019/4/10 10:32	10	4.741	0.01

将所有历史样本的残差值与权值相乘并累加，得到最终的评价指标R_tot：

R_tot＝R₁d₁+R₂d₂+...+R₁₀d₁₀＝13.051

由此可见，相较于2019年3月风机刚完成检修后的残差值2.051，此时阀门性能已有较大的偏差。

该方法对于提高大型火电机组离心风机入口导叶的角度调整精度具有重要的实用价值。

上述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和调整，这些改进和调整也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，所述性能评价方法包括如下步骤：

步骤一，从电厂SIS数据库中筛选调节阀门正常运行工况的数据；

步骤二，通过机理知识确定边界条件，对正常运行数据样本进行工况划分；

步骤三，利用ANN模型进行训练，建立不同工况条件下的阀门特性模型；

步骤四，实时获取现场DCS数据，选择符合工况条件的模型计算残差；

步骤五，利用滑动平均法输出阀门性能的评价指标。

2.根据权利要求1所述的一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，步骤一中，通过数据清洗手段剔除错误、冗余的数据记录，获取阀门正常运行历史数据样本：P＝{p₁,p₂,…,p_n}，下标n表示样本个数，样本p_i∈P，p_i＝{p_i1,p_i2,…,p_im}，其中下标i为变量编号，m表示相关参数变量个数。

3.根据权利要求1所述的一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，所述步骤二中，对于机组负荷、环境温度的不同边界约束条件下的数据样本进行建模，对于任意数据样本p_i∈P，其内部参数变量可表示为：p_i＝{x₁,x₂,...,x_b,y₁,y₂,...,y_q}，其中，x_i为划分工况的边界参数，y_i为用于设备建模的相关参数，包含导叶角度、风机电流信息。

4.根据权利要求1所述的一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，所述步骤三具体为，在划分数据样本的基础上，利用ANN对于不同工况下阀门开度与风机流量的关系分别进行特性建模M＝{M₁,M₂,...M_L}，构建各运行边界条件下的离心风机静态特性模型库；

不同阀门开度下的风机运行性能表达为阀门开度与风机电流的关系，由ANN建立如下形式的模型：

α＝k_mI+b_m

式中，α为一次风机入口导叶阀门开度，I为一次风机电机电流。

5.根据权利要求1所述的一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，所述步骤四具体为：根据当前运行的边界参数与模型库中各模型进行匹配，选择最相近工况下的模型计算残差，具体公式如下：

选择匹配后模型计算阀门开度α_n：

α_n＝k_mI_n+b_m所得残差值：

R_r＝α_r-α_m

将此时的阀门真实开度α_r与α_n作差，可以计算得到残差值R_r：

R_r反映当前阀门运行性能偏离模型性能的程度。

6.根据权利要求1所述的一种离心风机入口导叶调节阀门性能评价方法，其特征在于，所述步骤五具体为，利用滑动平均法输出当前运行状态偏离模型状态程度的评价指标，用以判断调节阀门的实时运行性能；

R_M＝{R₁,R₂,...R_n}为当前工况下对应的模型在历史时刻计算出来的残差值，下标1,2,…,n分别代表距离当前时刻由近到远排序的各模型编号；

设置一定的滑动窗口长度m(m≤n)，对于模型R₁,R₂,...,R_m,分别乘以由小到大的权值，得到最终的评价指标R_tot，具体计算公式如下：

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