CN112036009A - 汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型及参数辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型及参数辨识方法,其中,仿真模型包括电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型;综合考虑汽轮机调速系统中不同环节的数学方程式以及各环节之间的联系,通过建立描述调速系统动态特性的数学模型,构建控制对象流程,应用MATLAB软件中的Simulink模块进行宽工况仿真模拟,获得汽轮机调速系统仿真模型的宽工况运行模型参数及变化规律。所建立的汽轮机调速系统模型和宽工况参数辨识方法能更好模拟机组的动态特性,为满足汽轮机组宽工况运行和电力系统动态稳定提供了一种有效的方法和研究思路。
Description
技术领域
本发明属于电力系统仿真建模与仿真技术领域,具体涉及汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型及参数辨识方法。
背景技术
近年来,随着中国电力发展步伐的加快,全国已形成东北电网、华北电网、华中电网、华东电网、西北电网和南方电网六个跨省的大型区域电网,以及海南、新疆、西藏三个独立省网,随着多条1000千伏交流和±800千伏直流特高压电网的投运,从宏观上看,我国已进入了高电压、大电网、大机组的时代。在此背景下,对电力系统的稳定运行提出了更高的要求。
调速系统作为汽轮发电机组的主要控制系统,对电网频率稳定起着极为重要的作用。总的来说,在电力系统发生故障或扰动引起系统频率波动时,需要调速系统动作,使得一次调频快速起作用,在保证机组安全的前提下将系统频率保持在稳定范围内。调速系统结构和性能是否科学与其一次调频性能的好坏,直接影响到机组的正常运行和电力系统频率控制作用的发挥。当电网负荷变化导致频率波动时,如果发电机组的原动机能及时、准确地调节其输入以保持发电机输出功率适应用户负荷变化,电网频率和发电机转速就能快速恢复正常,使电能质量得到保证。因此,进行原动机及其调速系统参数精准实测,建立电网稳定性研究所需要的汽轮机及其调速系统的完善数学模型,具有重要的实用价值。在实际应用中,通过精准模型的仿真计算,不仅可以分析各种扰动条件下系统的频率响应和负荷响应,确定电网稳定的边界条件,还能够预测在电网频率波动情况下机组的动态响应特性及可能对机组造成的影响,对于提高电网的安全稳定运行水平有十分重要的意义。
目前,原动机调速系统已经由原来的机械液压调节方式逐步发展成为电调方式,数字电液调速系统(DHE,Digital Electro-Hydraulic Control System)也广泛运用于一次调频的功能中。然而,经现场试验及研究发现,此举虽为调速系统新功能的投入奠定了基础,却同时影响了一次调频功能的发挥。究其原因,主要有如下几个方面:
(1)调速系统结构的不合理、控制参数的不科学设置,使得发电机组特性不满足电网需要,调速系统性能受到影响,导致一次调频功能发挥受限;
(2)—次调频作用未能及时发挥,归咎于系统的响应速度太慢;
(3)系统中存在大量未投入一次调频功能的机组,且其控制方式为操作人员手动,一次调频能力不足,无法使系统频率控制在理想范围内;
(4)当机组的负荷突变时,机组的一次调频特性会对处于锅炉和汽轮机协调控制运行方式中的锅炉燃烧造成不利影响,易出现不正常工况。
目前的汽轮机及其调速系统参数实测与建模工作,主要建立在80%额定负荷以上,部分参数数据为设计工况或按照制造厂家提供数据。在大电网、能源互联网大环境下,大部分机组在大部分时段均在低负荷阶段运行,并且随着机组的运行,在一个大修周期内,机组参数会不断衰减变化,目前的数学模型和参数不能满足保证电力系统稳定的要求。
因此,进行汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型与参数辨识方法研究,优化现有模型及提供全新的计算方法,满足电力系统动态稳定和中长期稳定要求,是具有广泛深远意义、实事求是的工作。
发明内容
本发明针对上述存在的技术问题,提出了一种汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型及参数辨识方法。
本发明采用的技术方案:
汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型:
该仿真模型包括电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型,并对三个子模型进行了优化;
其中,电液控制系统子模型包括负荷PID控制器,其输入变量为发电机实际转速与给定转速的差值信号、给定机组负荷功率值;所述的负荷PID控制器根据转速偏差信号以及给定机组负荷功率与发电机实际输出电磁功率的差值确定总阀位指令的变化,并输出至电液伺服系统子模型的输入端;
电液伺服系统子模型包括依次连接的机电转换器、电磁阀、油动机,机电转换器输入端与负荷PID控制器输出端相连,用于接收总阀位指令,并根据总阀位指令调节各调节阀的开度,进而调节进入汽轮机高压缸的进汽量;
汽轮机与发电机联合系统子模型包括依次连接的分别对转子做功的高压缸、中压缸、低压缸以及将机械能转换为电能的发电机,所述的高压缸的输入端与调节阀相连,在代表高压缸和中压缸的惯性模块之前均设置有延时模块,且在模型的输出位置增设简化发电机惯性模块,其输出变量为发电机实际输出的电磁功率;
所述的模型采用数学环节模拟汽轮机调速系统的动态特性;
所述的模型采用功率系数描述各汽缸功率占汽轮机总功率的百分比;
通过不同环节之间的联系以及各个环节本身的特性来建立描述对象动态特性的完整数学模型。
优选的,所述动态特性包括负荷PID控制器、机电转换器、油动机、高压缸蒸汽容积、再热蒸汽容积、低压交叉管容积、高压缸功率、中压缸功率、低压缸功率对机组转速调节造成延迟、超调的影响;
优选的,所述的环节包括:测量功率环节、测量转速环节、转速死区设置环节、转速不等率环节、负荷PID控制器环节、转速前馈环节、机电转换器环节、油动机环节、高压缸蒸汽容积延时环节、高压缸蒸汽容积环节、高压缸过调环节、再热器蒸汽容积延时环节、再热器蒸汽容积环节、低压交叉管容积环节、高压缸功率环节、中压缸功率环节、低压缸功率环节、发电机环节。
优选的,所述的数学环节为比例、积分、惯性、延时形式。
优选的,所述的功率包括高压缸功率、中压缸功率和低压缸功率。
汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型的参数识别方法,包括以下步骤:
步骤S1:在MATLAB软件的Simulink模块里分别搭建电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型;
步骤S2:分别进行电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别;
(1)对于电液控制系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于随着负荷变化的参数,则根据其变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式;
(2)对于电液伺服系统子模型:电液伺服系统子模型用于根据输入的总阀位指令调节调节阀开度,当机组确定后该模型参数是不随功率变化,则采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统仿真模型中的参数;
(3)对汽轮机与发电机联合系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于随着负荷变化的参数,则根据其变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式;
步骤S3:分别完成电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别后,将电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型组合成完整的汽轮机调速系统仿真模型,代入不同负荷的实测结果进行验证,确认参数辨识结果的正确性;其中,随着负荷变化的参数采用将实测结果代入拟合出的线性关系式进行确认。
优选的,在上述步骤2(1)中,所述随负荷变化的参数为转速前馈系数,其随负荷升高近似线性减小,其拟合式为K2=-0.00053Pe+0.967,其中,K2表示转速前馈系数。
优选的,在上述步骤2(3)中,所述随负荷变化的参数为高压缸过调系数,其随负荷升高近似线性增大,其拟合式为λ=0.0019Pe+0.6173,其中,λ表示高压缸过调系数。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1.本发明的电液控制系统子模型中对传统的调节级压力控制器PID进行优化,使用升负荷和降负荷两端过程PID控制器。
2.本发明的汽轮机与发电机联合系统子模型中在传统汽轮机模型中代表高压缸和中压缸的惯性模块前增加延时模块,提高了该模型的精准性;其次,在该模型的输出位置增设发电机惯性模块,使得汽轮机发电机模型的输出为发电机输出的电磁功率,从而保证了实测输出数据与模型输出的仿真数据可以进行对比分析。同时,参数识别结果表明升负荷与降负荷过程可使用相同高压缸过调系数。
3,本发明的模型参数辨识过程中,采用分模块辨识,分别对电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型进行参数辨识,获得各模型参数随负荷的变化,最终得到其变化规律,满足汽轮机调速系统宽工况动态仿真的需求。
4.本发明建立的汽轮机宽工况调速系统仿真模型和参数辨识方法可以用于检测宽工况系统的运行状态和特性变化,预测调速系统的性能,为电网中长期稳定分析、频率性能控制或调速系统调试整定提供参考依据。
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范围的限定,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相关的附图。
图1为经典BPA电液控制系统模型图;
图2为本发明优化后的电液控制系统子模型图;
图3为经典汽轮机模型图;
图4为经典BPA再热机组模型图;
图5为本发明优化后的汽轮机与发电机联合系统子模型图;
图6为本发明优化后的汽轮机调速系统整体模型图;
图7-10为传统方法汽轮机与发电机联合系统模型仿真结果与实测结果对比图;图7为660MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图8为600MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图9为500MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图10为400MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;
图11为本发明所建立方法获得的高压缸过调系数λ随负荷的变化;
图12-15为本发明所建立模型及参数辨识方法汽轮机与发电机联合系统仿真结果与实测结果对比图;图12为660MW负荷仿真结果与实测数据对比图;图13为600MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图14为500MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图15为400MW负荷下仿真结果与实测数据对比图。
图16-19为传统参数辨识方法汽轮机调速系统整体模型仿真结果与实测结果比较;图16为660MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图17为600MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图18为500MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图19为400MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;
图20-23为本发明所建汽轮机调速系统仿真模型及参数识别方法获得的仿真结果与实测结果对比图;图20为660MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图21为600MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图22为500MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;图23为400MW负荷下仿真结果与实测数据对比图;
图24为转速前馈系数K2随负荷的变化曲线;
其中,(a)升负荷段;(b)降负荷段。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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。
图1为经典BPA模型中的电液控制机构模型。当前电厂实际使用的电液控制系统中,基本不再使用调节级压力控制器PID模块;同时,由于电厂实际应用中负荷控制PID微分常数取值为0;而参数辨别表明,积分常数KI2在汽轮机升负荷和降负荷阶段其数值不同,所以对其进行修正,使用升负荷和降负荷两段过程PID控制模块,其优化后的电液控制模型图如图2所示。
现代汽轮机都采用多缸驱动,按照缸内工作压力的高低我们分别称其高、中、低压缸。低压缸,中压缸和高压缸工作时对于汽轮机输出机械功率的贡献按百分比分别设为KHP、KIP、KLP,它们的和为100%,图3为经典汽轮机模型。
为了进一步提高效率,增大运行效益,汽轮机机组加入再热器以提高蒸汽利用率。由于再热器的存在使得高压缸的出口蒸汽压力变化进一步落后于其进汽口压力变化,由此发现高压缸运行存在过调的动态特性,所以有学者在经典汽轮机模型中加入高压缸过调系数来使得模型更贴近实际机组如图4所示。
此外,蒸汽途经高压缸,再热器到进入中压缸的过程中会有数量众多且长度无法忽略的蛇形弯管,蒸汽经过所花费的时间无法忽略,因此,本发明优化后的汽轮机与发电机联合系统子模型中在代表高压缸和中压缸的惯性模块前增加纯延时模块。
另外,由于汽轮机的机械功率测量较为不便,在汽轮机模型的输出位置增加简化发电机惯性模块,使得汽轮机发电机模型的输出为发电机输出的电磁功率,从而保证了实测输出数据与模型输出的仿真数据可以进行对比分析,优化后的汽轮机与发电机联合系统子模型如图5所示。
如图6所示,本发明所建的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型包括电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型。
具体的,电液控制系统子模型包括负荷PID控制器,其输入变量为发电机实际转速与给定转速的差值信号、给定机组负荷功率值(图6中P_ref输入信号);所述的负荷PID控制器根据转速偏差信号以及给定机组负荷功率与发电机实际输出电磁功率的差值确定总阀位指令的变化,并输出至电液伺服系统子模型的输入端;
电液伺服系统子模型包括依次连接的机电转换器、电磁阀、油动机,机电转换器输入端与负荷PID控制器输出端相连,用于接收总阀位指令,并根据总阀位指令调节各调节阀的开度,进而调节进入汽轮机高压缸的进汽量;
汽轮机与发电机联合系统子模型包括依次连接的分别对转子做功的高压缸、中压缸、低压缸以及将机械能转换为电能的发电机,所述的高压缸的输入端与调节阀相连,在代表高压缸和中压缸的惯性模块之前均设置有延时模块,且在模型的输出位置增设简化发电机惯性模块,其输出变量为发电机实际输出的电磁功率;
所述的模型采用数学环节模拟汽轮机调速系统的动态特性;其中,所述的数学环节为比例、积分、惯性、延时形式;
所述的模型采用功率系数描述各汽缸功率占汽轮机总功率的百分比;其中,所述的功率包括高压缸功率、中压缸功率和低压缸功率;
通过不同环节之间的联系以及各个环节本身的特性来建立描述对象动态特性的完整数学模型;
所述动态特性包括负荷PID控制器、机电转换器、油动机、高压缸蒸汽容积、再热蒸汽容积、低压交叉管容积、高压缸功率、中压缸功率、低压缸功率对机组转速调节造成延迟、超调的影响;
所述的环节包括:测量功率环节、测量转速环节、转速死区设置环节、转速不等率环节、负荷PID控制器环节、转速前馈环节、机电转换器环节、油动机环节、高压缸蒸汽容积延时环节、高压缸蒸汽容积环节、高压缸过调环节、再热器蒸汽容积延时环节、再热器蒸汽容积环节、低压交叉管容积环节、高压缸功率环节、中压缸功率环节、低压缸功率环节、发电机环节。
图6中的Δω为一次调频转速偏差值;T1为转速偏差惯性常数;DTω为转速偏差延时;K为转速偏差比例常数;P_REF为机组负荷功率目标值;KI2_O为升负荷段功率部分PID积分常数;KI2_C为降负荷段功率部分PID积分常数;KP2为功率部分PID比例常数;K2为转速前馈系数;DTPID为负荷控制器延迟时间;PCV为总阀位指令;DTO为升负荷段延时;TO为升负荷段时间常数;DTC为降负荷段延时;TC为降负荷段时间常数;KP为PID比例常数;KD为PID微分常数;KI为PID积分常数;VELopen为执行机构速度上限;VELclose为执行机构速度下限;PMAX为汽轮机最大功率;PMIN为汽轮机最小功率;T2为执行机构反馈常数;Pgv为调节阀开度;DTch为高压缸蒸汽容积延迟时间;Tch为高压缸蒸汽容积时间常数;DTrh为再热器蒸汽容积延迟时间;λ为高压缸过调系数;KHP为高压缸功率所占比例;Trh为再热器蒸汽容积时间常数;Tco为交叉管容积时间常数;KIP为中压缸功率所占比例;KLP为低压缸功率所占比例;Te为发电机时间常数;Pe为发电机输出电磁功率。
本发明还提供了一种汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型参数识别方法,包括以下步骤:
步骤S1:在MATLAB软件的Simulink模块里分别搭建电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型;
步骤S2:分别进行电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别;
(1)对于电液控制系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,该参数为转速前馈系数,其随负荷升高近似线性减小;采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于转速前馈系数,则根据其随负荷的变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式,其表达式为K2=-0.00053Pe+0.967;
(2)对于电液伺服系统子模型:电液伺服系统子模型用于根据输入的总阀位指令调节调节阀开度,当机组确定后该模型参数是不随功率变化,则采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统仿真模型中的参数;
(3)对汽轮机与发电机联合系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,该参数为高压缸过调系数,采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于高压缸过调系数,则根据其随负荷的变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式,其表达式为λ=0.0019Pe+0.6173;
步骤S3:分别完成电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别后,将电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型组合成完整的汽轮机调速系统仿真模型,代入不同负荷的实测结果进行验证,确认参数辨识结果的正确性;其中,随着负荷变化的参数采用将负荷代入拟合出的线性关系式进行求取。
下面对本发明所建的仿真模型及参数辨识方法验证
采用周口隆达电厂2号机组汽轮机调速系统实测数据,通过与传统模型辨识结果进行比较,验证优化模型与参数辨识方法的优越性。2号机组汽轮机汽轮机为东方汽轮机厂生产的C660/572-27/0.45/600/600型超超临界、一次中间再热、单轴、四缸、单抽、四排汽、双背压凝汽式汽轮机;锅炉为东方锅炉厂有限责任公司制造的DG-2060/28.25-II2型超超临界参数、变压直流煤粉炉、Π型布置、内螺纹螺旋管圈水冷壁、单炉膛、一次再热、平衡通风、前后墙对冲燃烧、湿式排渣、全钢构架、全悬吊结构、露天岛式布置锅炉;发电机采用东方电机股份有限公司生产的QFSN-660-2-22B水、氢、氢冷型、静态励磁汽轮发电机;DCS、DEH及ETS系统均采用艾默生过程有限公司生产的OVATION 3.5控制系统,汽轮机本体安全监视系统TSI采用飞利浦的MMS6000。
1.汽轮机与发电机联合系统仿真结果比较
传统参数辨识方法采用额定负荷实测数据进行模型参数辨识,并应用于其它负荷。图7-10为各负荷下传统方法汽轮机与发电机联合系统模型仿真结果与实测结果对比图。
从图7-10中可以看出,随着负荷减小,传统辨识方法所得的仿真结果与实测结果误差明显增大,已不能正确表示汽轮机组的实际运行情况。根据《T1235-2013同步发电机原动机及其调节系统参数实测与建模导则》中规定的三个校核指标,即:汽轮机高压缸最大出力增量PHP、汽轮机高压缸峰值时间THP和调节时间ts对模拟结果进行考核,指标允许范围见表1,校验偏差结果见表1。
表1汽轮机调速系统阀控实验仿真与实测误差允许值
表2额定负荷仿真校验偏差
从表2可以看出,在400MW负荷时,传统仿真方法在降负荷段的汽轮机高压缸最大出力增量PHP偏差12.34%,超过了标准允许;而在升负荷段,400MW与500MW的调节时间ts偏差达到-11.92s和-12.49s,远超标准±2.0s的要求。因此,传统方法无法实现汽轮机与发电机联合系统宽负荷的精细仿真。
本发明在汽轮机与发电机联合系统子模型中,考虑高压缸蒸汽容积时间常数Tch、再热容积时间常数Trh、交叉管容积时间常数Tco、高压缸容积延时常数DTch、交叉管容积延时常数DTrh仅与汽轮机组结构有关,所以其参数值不会随负荷变化而改变;同样,发电机转换时间常数Te在汽轮机与发电机确定的情况下也不随负荷变化而改变。因此,仅需考虑高压缸过调系数λ随负荷的变化规律。
分别用400MW、500MW、600MW和660MW四个负荷的实测数据进行汽轮机与发电机联合系统仿真模型参数辨识,获得高压缸过调系数λ随负荷的变化规律如图11所示。
可以看出,高压缸过调系数λ随负荷升高近似线性增大,拟合式为:λ=0.0019Pe+0.6173;将上述拟合式计算得到的高压缸过调系数λ带入仿真模型,所得的仿真结果与实测结果对比见图12-图15。
可以看出,优化后仿真结果与实测数据吻合良好。同样,采用《T1235-2013同步发电机原动机及其调节系统参数实测与建模导则》中规定的三个校核指标对仿真结果进行校核,其结果见表3。根据表1可知,所建立的仿真模型与参数辨识方法获得的仿真结果在各负荷工况都符合标准的要求。
表3所建立模型与参数辨识方法的仿真结果偏差
2.汽轮机调速系统整体模型仿真结果比较
传统参数辨识方法所获得的汽轮机调速系统整体模型仿真结果与实测结果的对比见图16-图19。
同样采用《T1235-2013同步发电机原动机及其调节系统参数实测与建模导则》中规定的三个校核指标对仿真结果进行考核,指标允许范围见表4,校验偏差结果见表5。
从表4可以看出,传统仿真方法的汽轮机高压缸最大出力增量PHP偏差最大达22.81%,已接近标准允许值;而调节时间ts偏差最大达到-5.25s,超过标准±2.0s的要求。因此,传统方法无法对汽轮机调速系统整体模型进行宽负荷的精细仿真。
表4汽轮机及调速系统整体模型闭环仿真品质参数及偏差允许值
表5传统方法仿真结果偏差
本发明所建例的汽轮机调速系统模型及参数辨识方法所获得的汽轮机调速系统整体模型仿真结果与实测结果的对比见图20-23。
按标准校核的偏差值见表6,汽轮机高压缸最大出力增量PHP偏差从传统方法的22.81%降低到17.54%;调节时间ts偏差最大从传统方法的-5.25s降低到-2s,且各负荷工况都符合标准的要求。
分析结果表明,对调速系统宽负荷运行仿真精度影响最大的参数为转速前馈系数和高压缸过调系数,其余系数不随负荷变化而变化。随着负荷升高,转速前馈系数近似线性减小而高压缸过调系数近似线性增大,两者趋势相反,存在互补性。图24为转速前馈系数随系数的变化曲线。
通过上述分析得出如下结论:
1)对调速系统宽负荷运行模拟精度影响最大的参数为转速前馈系数和高压缸过调系数。随着负荷升高,转速前馈系数近似线性减小而高压缸过调系数近似线性增大,两者趋势相反,存在互补性。进行仿真模拟时需将这两个参数设置为随负荷线性变化,以保证仿真精度。
2)传统方法所得的仿真结果在低负荷段会与实测数据产生较大误差,且误差随负荷降低而增大,而本发明所建立的仿真模型与参数辨识方法比传统方法有效提高了仿真精度:汽轮机和发电机联合系统模型优化后高压缸最大出力增量PHP偏差的最大值从12.34%降至9.72%,调节时间ts最大偏差从-12.49s降至-1.76s;整体模型优化后高压缸最大出力增量PHP最大偏差从22.81%降至17.54%,调节时间ts最大偏差从-5.25s降至-2s。
3)所建立的优化模型与参数辨识方法所得的仿真结果满足国标所设立的仿真指标,能满足汽轮机调速系统宽负荷精细化仿真要求。
4)建立的汽轮机宽工况调速系统仿真模型和参数辨识方法可以用于检测系统的运行状态和特性变化,预测调速系统的性能,为电网中长期稳定分析、频率性能控制或调速系统调试整定提供参考依据。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何限制。凡是根据发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效变化,均仍属于本发明技术方案的保护范围内。
Claims (8)
1.汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型,其特征在于,该仿真模型包括电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型,并对三个子模型进行了优化;
其中,电液控制系统子模型包括负荷PID控制器,其输入变量为发电机实际转速与给定转速的差值信号以及给定机组负荷功率值;所述的负荷PID控制器根据转速偏差信号以及给定机组负荷功率与发电机实际输出电磁功率的差值确定总阀位指令的变化,并输出至电液伺服系统子模型的输入端;
电液伺服系统子模型包括依次连接的机电转换器、电磁阀、油动机,机电转换器输入端与负荷PID控制器输出端相连,用于接收总阀位指令,并根据总阀位指令调节各调节阀的开度,进而调节进入汽轮机高压缸的进汽量;
汽轮机与发电机联合系统子模型包括依次连接的分别对转子做功的高压缸、中压缸、低压缸以及将机械能转换为电能的发电机,所述的高压缸的输入端与调节阀相连,在代表高压缸和中压缸的惯性模块之前均设置有延时模块,且在模型的输出位置增设简化发电机惯性模块,其输出变量为发电机实际输出的电磁功率;
所述的模型采用数学环节模拟汽轮机调速系统的动态特性;
所述的模型采用功率系数描述各汽缸功率占汽轮机总功率的百分比;
通过不同环节之间的联系以及各个环节本身的特性来建立描述对象动态特性的完整数学模型。
2.根据权利要求1所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型,其特征在于,所述动态特性包括负荷PID控制器、机电转换器、油动机、高压缸蒸汽容积、再热蒸汽容积、低压交叉管容积、高压缸功率、中压缸功率、低压缸功率对机组转速调节造成延迟、超调的影响。
3.根据权利要求1所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型,其特征在于,所述的环节包括:测量功率环节、测量转速环节、转速死区设置环节、转速不等率环节、负荷PID控制器环节、转速前馈环节、机电转换器环节、油动机环节、高压缸蒸汽容积延时环节、高压缸蒸汽容积环节、高压缸过调环节、再热器蒸汽容积延时环节、再热器蒸汽容积环节、低压交叉管容积环节、高压缸功率环节、中压缸功率环节、低压缸功率环节、发电机环节。
4.根据权利要求1所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型,其特征在于,所述的数学环节为比例、积分、惯性、延时形式。
5.根据权利要求1所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型,其特征在于,所述的功率包括高压缸功率、中压缸功率和低压缸功率。
6.根据权利要求1-5任一项所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型的参数识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:在MATLAB软件的Simulink模块里分别搭建电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型;
步骤S2:分别进行电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别;
(1)对于电液控制系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于随着负荷变化的参数,则根据其变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式;
(2)对于电液伺服系统子模型:电液伺服系统子模型用于根据输入的总阀位指令调节调节阀开度,当机组确定后该模型参数不随功率变化,则采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统仿真模型中的参数;
(3)对汽轮机与发电机联合系统子模型:首先采用粒子群算法根据额定工况实测结果辨识出该系统子模型中的参数,然后根据模型参数的含义分离出随负荷而变化的参数,采用其他负荷工况实测结果对仿真模型进行参数识别,不随负荷变化的参数直接用额定工况参数辨识得到结果;对于随着负荷变化的参数,则根据其变化规律,拟合出该参数随负荷变化的线性关系式;
步骤S3:分别完成电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型的参数识别后,将电液控制系统子模型、电液伺服系统子模型和汽轮机与发电机联合系统子模型组合成完整的汽轮机调速系统仿真模型,代入不同负荷的实测结果进行验证,确认参数辨识结果的正确性。其中,随着负荷变化的参数采用将负荷代入拟合出的线性关系式的方法进行求取。
7.根据权利要求6所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型的参数识别方法,其特征在于,在上述步骤2(1)中,所述随负荷变化的参数为转速前馈系数,其随负荷升高近似线性减小,其拟合式为K2=-0.00053Pe+0.967,其中,K2表示转速前馈系数,Pe表示发电机输出电磁功率。
8.根据权利要求6所述的汽轮机调速系统宽工况精细化仿真模型的参数识别方法,其特征在于,在上述步骤2(3)中,所述随负荷变化的参数为高压缸过调系数,其随负荷升高近似线性增大,其拟合式为λ=0.0019Pe+0.6173,其中,λ表示高压缸过调系数,Pe表示发电机输出电磁功率。
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