CN112052628B - 一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法 - Google Patents

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CN112052628B CN202010925183.3A CN202010925183A CN112052628B CN 112052628 B CN112052628 B CN 112052628B CN 202010925183 A CN202010925183 A CN 202010925183A CN 112052628 B CN112052628 B CN 112052628B
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Abstract

本发明公开了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，包括，基于气路可测参数、部件特性线的自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型；将所述燃气轮机热力模型作为模拟各种气路故障的基准模型；利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值、模型入口边界条件，形成数据集；利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型；将训练完成的所述预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量。本发明提高燃气轮机气路故障诊断的准确性、可靠性与实时性。

Description

一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法
技术领域
本发明涉及动力机械故障诊断的技术领域，尤其涉及一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法。
背景技术
燃气轮机是以连续流动的气体为工质带动叶轮高速旋转，将燃料的能量转变为有用功的内燃式动力机械，是一种旋转叶轮式热力发动机。在燃气轮机运行过程中，除了遭受机组内部的高温、高压、高转速及高机械应力和热应力的恶劣工况条件外，还可能遭受周围污染的环境条件，其主要部件(如压气机、燃烧室和透平)，会随着运行时间的增加产生各种各样的性能衰退或损伤，如污垢、泄漏、腐蚀、热畸变、外来物损伤等，并易引发各种严重的故障发生。当前国内外电厂燃气轮机用户的日常维修策略通常采用预防性维修保养，即通常根据制造商指示的当量运行小时数来决定是否需要小修、中修、大修。
对于机组的停机检修，无论是计划内的还是计划外的，以及普遍存在的失修(有的部件可能在定期维修前就失效，带来设备非正常停机的风险)和过修(定期维修时有的部件仍有一定的剩余寿命，造成浪费)情况，总是意味着高昂的运行和维修成本代价。为提高设备的可靠性和可用性，同时最大限度地延长使用寿命，降低运行维护成本，用户需要通过监测、诊断和预测手段根据机组实际性能健康状况来采取相应的维修策略，即采用视情维修。气路诊断是一种对正在演变或即将发生的恶化情况发布早期预警信息的有效技术。
然而对于燃气轮机电厂实际部署上述的燃气轮机气路故障预测诊断方法时会存在如下三个难点：(1)当前燃气轮机正向热力计算的已经具备较高的准确性与可靠性，然而燃气轮机逆向热力计算(即基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断)的准确性与可靠性还有待实际工程运行检验，目前主要还停留在理论测试阶段；(2)目前我国燃气轮机电厂多为调峰电厂，燃气轮机通常运行在频繁动态加减载、快速启停等瞬态变工况下，容易导致基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法在实时监测计算过程中出现算法发散现象；(3) 对于燃气轮机电厂用户而言，另一个现实问题是用户往往没有任何燃气轮机热力建模技术，更无法实现基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断技术。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，能够解决上述燃气轮机电厂实际部署燃气轮机气路故障诊断方法时会存在的难点和痛点。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，基于气路可测参数、部件特性线的自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型；将所述燃气轮机热力模型作为模拟各种气路故障的基准模型；利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件，模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数和气路可测参数相对应的数据，形成部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量为输入向量，部件健康参数向量为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型；将训练完成的所述预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：构建所述燃气轮机热力模型包括，利用机组刚投运或健康时的所述燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数，利用全局优化策略、基于所述部件特性线的所述自适应热力建模策略构建所述待诊断对象的燃气轮机热力模型；所述自适应热力建模的目标函数如下，
Figure BDA0002668224910000021
其中，m为表示所选取的燃机运行工况点数目，Z∈RM为气路可测参数向量，M为气路可测参数的数目。随着全局优化迭代计算，当燃气轮机热力模型的部件特性线逐渐与实际健康燃机的部件特性线相匹配时，上述目标函数OF 就收敛接近于0。这里所用的全局优化算法可以是粒子群优化算法或遗传算法等。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：利用所述全局优化策略在建模时的所述部件特性线在较大变工况范围内都与所述机组真实部件特性线相匹配。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：利用所述基准模型进行模拟，包括，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件，模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数和气路可测参数相对应的数据，形成部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的所述数据集。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：所述部件健康参数包括，对于压气机和透平，气路部件的健康参数用部件的流量特性指数(表征部件通流能力)和效率特性指数(表征部件运行效率)来定义，对于燃烧室，气路部件的健康参数用燃烧效率来定义，其中对于压气机健康参数定义如下，
SFC,FC＝GC,cor,deg/GC,cor
ΔSFC,FC＝(GC,cor,deg-GC,cor)/GC,cor
SFC,Eff＝ηC,deg/ηC
ΔSFC,Eff＝(ηC,deg-ηC)/ηC
其中，SFC,FC为压气机流量特性指数(表征部件通流能力)，GC,cor,deg为压气机性能衰退时的折合质量流量，GC,cor为压气机健康时的折合质量流量，SFC,Eff为压气机效率特性指数(表征部件运行效率)，ηC,deg为压气机性能衰退时的等熵效率，ηC为压气机健康时的等熵效率。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：所述入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000031
包括，所述燃气轮机各个部件进出口的可测温度、压力、转速等气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000032
所述燃气轮机入口的可测的大气参数以及与控制调节有关的可测的控制参数共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure BDA0002668224910000041
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：构建所述预测诊断模型包括，利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件
Figure BDA0002668224910000042
模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数
Figure BDA0002668224910000043
和气路可测参数
Figure BDA0002668224910000044
相对应的数据，形成部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]与入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000046
一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量为输入向量，部件健康参数向量为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型；对上述数据集进行回归建模所采用的机器学习或深度学习的手段，其特征在于，可以采用机器学习，如支持向量机、偏最小二乘法、BP神经网络等，也可以采用深度学习，如深度神经网络、深度卷积神经网络等；将训练完成的所述预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：所述预测诊断模型需要提前进行训练，包括，利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件
Figure BDA0002668224910000047
模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数
Figure BDA0002668224910000048
和气路可测参数
Figure BDA0002668224910000049
相对应的数据，形成部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]与入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA00026682249100000410
一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA00026682249100000411
为输入向量，部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型。
作为本发明所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的一种优选方案，其中：燃气轮机入口边界条件参数
Figure BDA00026682249100000413
包括，燃气轮机入口的可测的大气参数(如大气压力、大气温度以及大气相对湿度)以及与控制调节有关的可测的控制参数(如发电机输出功率、压气机IGV开度等)共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure BDA0002668224910000051
本发明的有益效果：本发明针对上述燃气轮机电厂实际部署燃气轮机气路故障诊断方法时存在的难点和痛点，提出了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，利用人工智能手段通过对部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集(即知识)进行训练学习，建立燃气轮机气路故障预测诊断模型，将所训练的预测诊断模型部署至对应燃气轮机电厂，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量(即数据)，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量，实现气路部件的量化诊断，提高传统气路诊断方法燃气轮机逆向热力计算的准确性和可靠性，避免在实时监测计算过程中出现算法发散现象。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的流程示意图；
图2为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的又一种流程步骤示意图；
图3为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的燃气轮机自适应热力建模过程示意图；
图4为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的预测诊断模型示意图；
图5为本发明第二个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的用于对比的传统燃气轮机气路故障诊断方法整体架构示意图；
图6为本发明第二个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的用于对比的传统燃气轮机气路故障诊断过程示意图；
图7为本发明第二个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的用于对比的传统燃气轮机气路故障诊断方法的气路诊断原理图；
图8为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的待诊断对象的燃气轮机示意图；
图9为本发明第一个实施例所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的基于部件特性线的自适应热力建模方法构建的燃气轮机热力模型示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
目前，对于燃气轮机电厂实际部署传统的燃气轮机气路故障预测诊断方法时会存在如下难点，一、当前燃气轮机正向热力计算的已经具备较高的准确性与可靠性，然而燃气轮机逆向热力计算(即基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断)的准确性与可靠性还有待实际工程运行检验，目前主要还停留在理论测试阶段；二、我国燃气轮机电厂多为调峰电厂，燃气轮机通常运行在频繁动态加减载、快速启停等瞬态变工况下，容易导致基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法在实时监测计算过程中出现算法发散现象；三、对于燃气轮机电厂用户而言，另一个现实问题是用户往往没有任何燃气轮机热力建模技术，更无法实现基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断技术。
故而，本发明针对上述燃气轮机电厂实际部署燃气轮机气路故障诊断方法时会存在的难点和痛点，提出一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，可以有效解决上述三个难点，实现燃气轮机气路故障预测诊断方法的真正落地应用。
参照图1～图4、图8和图9，为本发明的第一个实施例，提供了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，包括：
S1：基于气路可测参数、部件特性线的自适应热力建模策略构建燃气轮机热力模型。参照图2和图3，其中需要说明的是，构建燃气轮机热力模型包括：
利用机组刚投运或健康时的燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数，利用全局优化策略、基于部件特性线的自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型；
自适应热力建模的目标函数如下，
Figure BDA0002668224910000071
其中，m为表示所选取的燃机运行工况点数目，Z∈RM为气路可测参数向量，M为气路可测参数的数目。随着全局优化迭代计算，当燃气轮机热力模型的部件特性线逐渐与实际健康燃机的部件特性线相匹配时，上述目标函数OF 就收敛接近于0。这里所用的全局优化算法可以是粒子群优化算法或遗传算法等。利用全局优化策略在建模时的部件特性线在较大变工况范围内都与机组真实部件特性线相匹配。
S2：将燃气轮机热力模型作为模拟各种气路故障的基准模型。参照图4，本步骤需要说明的是，利用基准模型进行模拟，包括：
通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件，模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数和气路可测参数相对应的数据，形成部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集；
具体的，部件健康参数包括：
对于压气机和透平，气路部件的健康参数用部件的流量特性指数(表征部件通流能力)和效率特性指数(表征部件运行效率)来定义，对于燃烧室，气路部件的健康参数用燃烧效率来定义。
压气机健康参数定义如下，
SFC,FC＝GC,cor,deg/GC,cor
ΔSFC,FC＝(GC,cor,deg-GC,cor)/GC,cor
SFC,Eff＝ηC,deg/ηC
ΔSFC,Eff＝(ηC,deg-ηC)/ηC
其中，SFC,FC为压气机流量特性指数(表征压气机通流能力)，GC,cor,deg为压气机性能衰退时的折合质量流量，GC,cor为压气机健康时的折合质量流量，SFC,Eff为压气机效率特性指数(表征压气机运行效率)，ηC,deg为压气机性能衰退时的等熵效率，ηC为压气机健康时的等熵效率；
燃烧室性能衰退用燃烧效率的变化来表示，如下，
SFB,Eff＝ηB,deg/ηB
ΔSFB,Eff＝(ηB,deg-ηB)/ηB
其中，SFB,Eff为燃烧室燃烧效率性能指数，ηB,deg为燃烧室(性能衰退时)燃烧效率，ηB为燃烧室(健康时)燃烧效率；
透平健康参数定义如下，
SFT,FC＝GT,cor,deg/GT,cor
ΔSFT,FC＝(GT,cor,deg-GT,cor)/GT,cor
SFT,Eff＝ηT,deg/ηT
ΔSFT,Eff＝(ηT,deg-ηT)/ηT
其中，SFT,FC为透平流量性能指数，GT,cor,deg为透平(性能衰退时)折合流量， GT,cor为透平(健康时)折合流量，SFT,Eff为透平效率性能指数，ηT,deg为透平(性能衰退时)等熵效率，ηT为透平(健康时)等熵效率。
进一步的是，燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000091
包括：
燃气轮机各个部件进出口的可测温度、压力、转速等气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000092
燃气轮机入口的可测的大气参数以及与控制调节有关的可测的控制参数共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure BDA0002668224910000093
再进一步的，燃气轮机入口边界条件参数
Figure BDA0002668224910000094
包括：
燃气轮机入口的可测的大气参数(如大气压力、大气温度以及大气相对湿度)以及与控制调节有关的可测的控制参数(如发电机输出功率、压气机IGV 开度等)共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure BDA0002668224910000095
S3：利用基准模型模拟出大量的部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集。
S4：定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数(共12个参数) 向量为输入向量，部件健康参数(5个参数)向量为输出向量，结合深度神经网络的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型。参照图4，本步骤还需要说明的是，构建预测诊断模型包括：
表1本实施例所用的深度神经网络结构
神经网络层 输出结构
输入层 12
全连接层(FC)/激活函数(Relu) 128
全连接层(FC)/激活函数(Relu) 28
全连接层(FC)/激活函数(linear) 5
具体的，预测诊断模型需要提前进行训练，包括：
利用基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件
Figure BDA0002668224910000101
模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数
Figure BDA0002668224910000102
和气路可测参数
Figure BDA0002668224910000103
相对应的数据，形成部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]与入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000104
一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure BDA0002668224910000105
为输入向量，部件健康参数向量 [SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]为输出向量，利用深度神经网络的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型。
S5：将训练完成的预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量，预测诊断模型实时预测诊断出各部件的健康参数向量。
通俗的说，本实施例还需要说明的是，传统的燃气轮机气路故障诊断方法为基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断技术，其技术架构如下图5所示。具体的传统的燃气轮机气路故障诊断方法的步骤如图6所示。首先，利用机组刚投运或健康时的可测气路参数，基于部件特性线的自适应热力建模方法来建立燃气轮机热力建模；其次，利用机组可测参数，基于部件特性线自适应的诊断方法，使热力模型更进与实际机组的部件特性相匹配，实时诊断得到各主要部件健康参数，然而对于燃气轮机电厂实际部署上述传统的基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断技术时会存在如下三个难点：①当前燃气轮机正向热力计算的已经具备较高的准确性与可靠性，然而燃气轮机逆向热力计算(即基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断，如图7所示)的准确性与可靠性还有待实际工程运行检验，目前主要还停留在理论测试阶段。②目前我国燃气轮机电厂多为调峰电厂，燃气轮机通常运行在频繁动态加减载、快速启停等瞬态变工况下，容易导致基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法在实时监测计算过程中出现算法发散现象。③对于燃气轮机电厂用户而言，另一个现实问题是用户往往没有任何燃气轮机热力建模技术，更无法实现基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断技术。
优选的，本发明针对上述燃气轮机电厂实际部署燃气轮机气路故障诊断方法时存在的难点和痛点，提出了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，利用人工智能手段通过对部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集(即知识)进行训练学习，建立燃气轮机气路故障预测诊断模型，将所训练的预测诊断模型部署至对应燃气轮机电厂，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量(即数据)，预测诊断模型实时预测诊断出各部件的健康参数向量，实现气路部件的量化诊断，提高传统气路诊断方法燃气轮机逆向热力计算的准确性和可靠性，避免在实时监测计算过程中出现算法发散现象。
具体的，部件健康参数向量为
Figure BDA0002668224910000111
燃机入口边界条件参数和气路可测参数向量为
Figure BDA0002668224910000112
实施例2
参照图5～图7，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法的对比验证方法。
为了更好地对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择以传统的基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法与采用本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本发明方法所具有的真实效果。
参照图6和图7，分别为传统的燃气轮机气路故障预测诊断方法的技术架构示意图和基本诊断方法步骤示意图，根据图6和图7的示意，能够看到，传统方法利用机组刚投运的气路可测参数，基于部件特性线的自适应热力建模构建燃气轮机热力建模，并利用机组可测参数，基于部件特性线自适应的诊断策略使得热力模型不断更进与实际机组的部件特性相匹配，且传统的方法基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断，其准确性和可靠性不高，会在实时监测计算过程中出现算法发散现象，为验证本发明方法相对于传统方法具有较高的准确性和可靠性，本实施例中将采用传统的燃气轮机气路故障诊断方法与本发明方法分别对某一单轴的电厂燃气轮机进行诊断测试。
参照图8，该电厂燃气轮机的燃气轮机结构包括，发电机、进气系统、压气机、燃烧室、透平和排气系统，参照图9，为本发明方法利用机组刚投运或健康时的气路可测参数，基于部件特性线的自适应热力建模方法构建的燃气轮机热力建模，其作为模拟各种气路故障的基准模型，其中，SH为天然气的显热(kJ/kg)，LHV为天然气的低位热值(kJ/kg)，NC为压气机的耗功(kW)，NT为透平的输出功率(kW)，Rgair为空气的气体常数(kJ/kg K)，Rggas为空气与天然气燃烧后产生的燃气的气体常数(kJ/kg K)，etaC为压气机的等熵效率，etaT为透平的等熵效率，Gequ为等效冷却质量流量(kg/s)，N2/O2/Ar/CO2/H2O为空气中各组分的质量分数，C/H/O/N/S为天然气中各化学元素的比例，SFFC为压气机的流量特性指数SF C,FC，SFEC为压气机的效率特性指数SF C,EF，SFEB为燃烧室的燃烧效率特性指数SF B,EF，SFFT为透平的流量特性指数SF T,FC，SFET为透平的效率特性指数SF T,EF。
燃机入口边界条件参数和气路可测参数如下：
表2：机组入口边界条件参数和气路可测参数表格。
参数 符号 单位
大气压力 P<sub>0</sub> bar
大气温度 t<sub>0</sub> ℃
大气相对湿度 RH ％
压气机进口压力 P<sub>1</sub> bar
压气机进口温度 t<sub>1</sub> ℃
天然气质量流量 <sup>G</sup><sub>f</sub> kg/s
压气机出口压力 P<sub>2</sub> bar
压气机出口温度 t<sub>2</sub> ℃
透平出口压力 P<sub>5</sub> bar
透平出口温度 t<sub>5</sub> ℃
转速 n r/min
发电机输出功率 N<sub>e</sub> kW
表3：燃气轮机各个部件健康参数表。
Figure BDA0002668224910000131
该电厂燃气轮机部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集累积共有19525个样本，随机选取4/5的样本用于深度神经网络的训练，剩余1/5的样本用于测试，与传统方法对比所得的诊断结果如表4所示。
表4：诊断结果均方根误差值对比。
健康参数 传统方法/均方根误差％ 本发明方法/均方根误差％
SF<sub>C,FC</sub> 1.988 0.171
SF<sub>C,EF</sub> 5.877 0.085
SF<sub>B,EF</sub> 2.126 0.144
SF<sub>T,FC</sub> 5.398 0.146
SF<sub>T,EF</sub> 3.307 0.047
总体 3.739 0.119
参照表4，传统的基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法的诊断结果的误差值较大，而本发明方法相较于传统方法构建的热力模型再结合基于深度神经网络的预测诊断模型的基础上，降低了误差值。此外，在诊断计算耗时方面，使用笔记本电脑(4.0GHz的双核处理器)应用传统的基于热力模型驱动的燃气轮机气路故障诊断方法，诊断一个案例的计算时间大约为0.28秒，本发明方法只需0.2375毫秒。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：包括，
基于气路可测参数、部件特性线的自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型；
将所述燃气轮机热力模型作为模拟各种气路故障的基准模型；
利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件，模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数和气路可测参数相对应的数据，形成部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集；
利用所述基准模型进行模拟，包括，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件，模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数和气路可测参数相对应的数据，形成部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集；
所述部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]，包括，对于压气机和透平，气路部件的健康参数用部件的流量特性指数和效率特性指数来定义，对于燃烧室，气路部件的健康参数用燃烧效率来定义，其中对于压气机健康参数定义如下，
SFC,FC＝GC,cor,deg/GC,cor
ΔSFC,FC＝(GC,cor,deg-GC,cor)/GC,cor
SFC,Eff＝ηC,deg/ηC
ΔSFC,Eff＝(ηC,deg-ηC)/ηC
其中，SFC,FC为压气机流量特性指数，GC,cor,deg为压气机性能衰退时的折合质量流量，GC,cor为压气机健康时的折合质量流量，SFC,Eff为压气机效率特性指数，ηC,deg为压气机性能衰退时的等熵效率，ηC为压气机健康时的等熵效率；SFB,Eff为燃烧室燃烧效率性能指数，SFT,FC为透平流量性能指数，SFT,Eff为透平效率性能指数；
定义所述数据集中的所述入口边界条件参数和所述气路可测参数向量为输入向量，所述部件健康参数向量为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型；
将训练完成的所述预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量。
2.根据权利要求1所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：构建所述燃气轮机热力模型包括，
利用机组刚投运或健康时的所述燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数，利用全局优化策略、基于所述部件特性线的所述自适应热力建模策略构建所述待诊断对象的燃气轮机热力模型；
所述自适应热力建模的目标函数如下，
Figure FDA0003739152010000021
其中，m为表示所选取的燃机运行工况点数目，Z∈RM为气路可测参数向量，M为气路可测参数的数目，随着全局优化迭代计算，当燃气轮机热力模型的部件特性线逐渐与实际健康燃机的部件特性线相匹配时，上述目标函数OF就收敛接近于0，这里所用的全局优化算法可以是粒子群优化算法或遗传算法。
3.根据权利要求2所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：利用所述全局优化策略在构建所述待诊断对象的燃气轮机热力模型时的所述部件特性线在较大变工况范围内都与所述机组真实部件特性线相匹配。
4.根据权利要求1～3任一所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：所述入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure FDA0003739152010000022
包括，
所述燃气轮机各个部件进出口的可测温度、压力、转速气路可测参数向量
Figure FDA0003739152010000023
所述燃气轮机入口的可测的大气参数以及与控制调节有关的可测的控制参数共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure FDA0003739152010000024
5.根据权利要求4所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：构建所述预测诊断模型包括，
利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件
Figure FDA0003739152010000031
模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数
Figure FDA0003739152010000032
和气路可测参数
Figure FDA0003739152010000033
相对应的数据，形成部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]与入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure FDA0003739152010000034
一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量为输入向量，部件健康参数向量为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型；对上述数据集进行回归建模所采用的机器学习或深度学习的手段，其特征在于，可以采用机器学习，如支持向量机、偏最小二乘法、BP神经网络，也可以采用深度学习，如深度神经网络、深度卷积神经网络；
将训练完成的所述预测诊断模型部署到对应燃气轮机电厂中，随着机组运行，根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量，所述预测诊断模型实时预测诊断出各部件的所述健康参数向量。
6.根据权利要求5所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：所述预测诊断模型需要提前进行训练，包括，
利用所述基准模型，通过设置不同的部件健康参数数值，同时根据燃气轮机电厂所在位置的一年四季的气候情况和操作运行情况来设置不同的模型入口边界条件
Figure FDA0003739152010000035
模拟出大量的部件健康参数与入口边界条件参数
Figure FDA0003739152010000036
和气路可测参数
Figure FDA0003739152010000037
相对应的数据，形成部件健康参数向量[SFC,FC,SFC,Eff,SFB,Eff,SFT,FC,SFT,Eff]与入口边界条件参数和气路可测参数向量
Figure FDA0003739152010000038
一一对应的数据集；定义数据集中的入口边界条件参数和气路可测参数向量为输入向量，部件健康参数向量为输出向量，利用机器学习或深度学习的手段来回归建模，训练得到燃气轮机气路故障预测诊断模型。
7.根据权利要求6所述的基于知识+数据的燃气轮机气路故障预测诊断方法，其特征在于：所述燃气轮机入口边界条件参数
Figure FDA0003739152010000039
包括，
燃气轮机入口的可测的大气参数，如大气压力、大气温度以及大气相对湿度,以及与控制调节有关的可测的控制参数，如发电机输出功率、压气机IGV开度共同组成的燃气轮机入口边界条件参数向量
Figure FDA00037391520100000310
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