CN112380675B - 基于动态规划的汽轮机效率优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，获取汽轮机在运行过程中的数据：步骤二，计算汽轮机效率：步骤三，构建汽轮机动态效率矩阵：步骤四，求解动态规划方程：步骤五，寻找最佳滑压曲线；步骤六，汽轮机效率优化：将最佳滑压曲线的结果设置到汽轮机的分布式控制系统或者汽轮机控制系统模型中，并启动，然后以最优滑压曲线的结果来控制汽轮机的进汽压力参数，实现汽轮机效率优化。本发明的方法不需要加装任何新的计量设备，仅依靠汽轮机运行的历史数据就可以获取到最佳的进汽压力参数，没有额外的实施和维护成本。本发明的方法能够实现汽轮机的自动调优，避免了人工错误的干预。
Description
技术领域
本发明属于汽轮机控制领域，涉及汽轮机效率，特别涉及一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法。
背景技术
在汽轮机控制领域，过热蒸汽膨胀驱动汽轮机转动，从而将热能转换为电能，但由于目前各类发电厂对汽轮机设备没有精细化的控制，所以导致汽轮机的转换效率往往不能达到最佳状态，这样不但会降低汽轮机的效率，而且对汽轮机的长期运转也是非常不利的，所以如何控制汽轮机参数将汽轮机效率控制在最优是不简单的，存在着对新技术的需求。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法，以解决现有汽轮机控制技术中汽轮机运转效率低下的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，获取汽轮机在运行过程中的数据：
获取汽轮机在运行过程中的数据，生成数据表；
步骤二，计算汽轮机效率：
计算数据表中每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值，然后在数据表的最后一列添加一列：汽轮机效率，并将每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值添加到对应数据表的最后一列；
步骤三，构建汽轮机动态效率矩阵：
对每一个采样点时间戳对应的进汽压力的数值进行四舍五入小数点后保留1位小数，对每一个采样点时间戳对应的进汽质量流量的数值进行四舍五入保留到个位，然后按照四舍五入之后进汽压力的数值和进汽质量流量的数值对数据进行聚合，构建汽轮机动态效率矩阵；
所述的聚合是指对进汽压力的数值和进汽质量流量的数值相同的汽轮机效率求平均值，最后将进汽压力、进汽质量流量和汽轮机效率的数值整理成汽轮机动态效率矩阵表；
所述的汽轮机动态效率矩阵表中第一行表示的是进汽压力的取值范围，第一列表示的是进汽质量流量的取值范围，其它位置的数值表示具体进汽质量流量和进汽压力下的汽轮机效率；
步骤四，求解动态规划方程：
记ηij为汽轮机动态效率矩阵表中的第i行和第j列的汽轮机效率数值，然后迭代求解如下所述的动态规划方程：
式中：
Lengthi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的距离；
Pathi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的最佳路径；
[·]表示数组；
i＝1,2,…,rows，j＝1,2,…,cols，其中rows,cols分别表示汽轮机动态效率矩阵的行数和列数；
步骤五，寻找最佳滑压曲线：
按照如下所述方程计算，则最终得到数组Path就是最佳滑压曲线，生成汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表，汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表中带有显色的位置就是最佳滑压曲线；
步骤六，汽轮机效率优化：
将最佳滑压曲线的结果设置到汽轮机的分布式控制系统或者汽轮机控制系统模型中，并启动，然后以最优滑压曲线的结果来控制汽轮机的进汽压力参数，实现汽轮机效率优化。
本发明还具有如下技术特征：
步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据为进汽温度、进汽压力、进汽质量流量、抽汽压力、抽汽质量流量、排汽压力、排汽质量流量数据以及发电机功率的数据。
步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据是指通过汽轮机的分布式控制系统设备对汽轮机运行时的物理参数的采样记录而产生的数据表。
步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据采样周期不大于5s，数据获取时长不得低于6个月，且数据覆盖冬季和夏季工况。
步骤二中，所述的汽轮机效率数值的计算公式为：
s0＝s(t0,p0)
式中：
t0表示进汽温度；
p0表示进汽压力；
d0表示进汽质量流量；
s0表示进汽的比熵；
pe表示抽汽压力；
de表示抽汽质量流量；
pc表示排汽压力；
dc表示排汽质量流量；
P表示发电机功率，
s(·)表示比熵的计算过程；
h*(·)表示等熵焓降的计算过程；
η表示汽轮机效率。
本发明与现有技术相比，具有如下技术效果：
(Ⅰ)本发明的方法不需要加装任何新的计量设备，仅依靠汽轮机运行的历史数据就可以获取到最佳的进汽压力参数，没有额外的实施和维护成本。
(Ⅱ)本发明的方法能够实现汽轮机的自动调优，避免了人工错误的干预。
(Ⅲ)本发明的方法通过寻找汽轮机运行参数的最佳值，解决了汽轮机运行的最优控制，实现了基于动态规划的汽轮机效率优化系统与方法。
以下结合实施例对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。
具体实施方式
遵从上述技术方案，以下给出本发明的具体实施例，需要说明的是本发明并不局限于以下具体实施例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。
实施例：
本实施例给出一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，获取汽轮机在运行过程中的数据：
获取汽轮机在运行过程中的数据，生成数据表；
所述的汽轮机在运行过程中的数据为进汽温度、进汽压力、进汽质量流量、抽汽压力、抽汽质量流量、排汽压力、排汽质量流量数据以及发电机功率的数据。
所述的汽轮机在运行过程中的数据是指通过汽轮机的分布式控制系统设备对汽轮机运行时的物理参数的采样记录而产生的数据表。
所述的汽轮机在运行过程中的数据采样周期不大于5s，数据获取时长不得低于6个月，且数据覆盖冬季和夏季工况。
本实施例中，具体的数据表如表1所示，是在汽轮机稳定运行时的历史数据，表1中，其中采样点使用时间戳来记录，单位为秒，发电机功率单位为兆瓦，抽汽压力单位为兆帕，抽汽质量流量的单位为吨每小时，排汽压力单位为兆帕，排汽质量流量的单位为吨每小时，进汽温度单位为摄氏度，进汽压力单位为兆帕，进汽质量流量的单位为吨每小时。
表1数据示意表
步骤二，计算汽轮机效率：
计算数据表中每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值，然后在数据表的最后一列添加一列：汽轮机效率，并将每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值添加到对应数据表的最后一列；
所述的汽轮机效率数值的计算公式为：
s0＝s(t0,p0)
式中：
t0表示进汽温度；
p0表示进汽压力；
d0表示进汽质量流量；
s0表示进汽的比熵；
pe表示抽汽压力；
de表示抽汽质量流量；
pc表示排汽压力；
dc表示排汽质量流量；
P表示发电机功率，
s(·)表示比熵的计算过程，一般通过查表或者计算机程序包获得；
h*(·)表示等熵焓降的计算过程，一般也是通过查表或者计算机程序包获得；
η表示汽轮机效率。
步骤三，构建汽轮机动态效率矩阵：
对每一个采样点时间戳对应的进汽压力的数值进行四舍五入小数点后保留1位小数，对每一个采样点时间戳对应的进汽质量流量的数值进行四舍五入保留到个位，然后按照四舍五入之后进汽压力的数值和进汽质量流量的数值对数据进行聚合，构建汽轮机动态效率矩阵；
所述的聚合是指对进汽压力的数值和进汽质量流量的数值相同的汽轮机效率求平均值，最后将进汽压力、进汽质量流量和汽轮机效率的数值整理成汽轮机动态效率矩阵表；
所述的汽轮机动态效率矩阵表中第一行表示的是进汽压力的取值范围，第一列表示的是进汽质量流量的取值范围，其它位置的数值表示具体进汽质量流量和进汽压力下的汽轮机效率；
本实施例中，具体的汽轮机动态效率矩阵表如表2所示。
表2汽轮机动态效率矩阵示意表
步骤四，求解动态规划方程：
记ηij为汽轮机动态效率矩阵表中的第i行和第j列的汽轮机效率数值，然后迭代求解如下所述的动态规划方程：
式中：
Lengthi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的距离；
Pathi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的最佳路径；
[·]表示数组；
i＝1,2,…,rows，j＝1,2,…,cols，其中rows,cols分别表示汽轮机动态效率矩阵的行数和列数；
步骤五，寻找最佳滑压曲线：
按照如下所述方程计算，则最终得到数组Path就是最佳滑压曲线，生成汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表，汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表中带有显色的位置就是最佳滑压曲线；
本实施例中，具体的汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表如表3所示。
表3汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线示意表
步骤六，汽轮机效率优化：
将最佳滑压曲线的结果设置到汽轮机的分布式控制系统或者汽轮机控制系统模型中，并启动，然后以最优滑压曲线的结果来控制汽轮机的进汽压力参数，实现汽轮机效率优化。
Claims (5)
1.一种基于动态规划的汽轮机效率优化方法，其特征在于，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，获取汽轮机在运行过程中的数据：
获取汽轮机在运行过程中的数据，生成数据表；
步骤二，计算汽轮机效率：
计算数据表中每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值，然后在数据表的最后一列添加一列：汽轮机效率，并将每一个采样点时间戳对应的汽轮机效率数值添加到对应数据表的最后一列；
步骤三，构建汽轮机动态效率矩阵：
对每一个采样点时间戳对应的进汽压力的数值进行四舍五入小数点后保留1位小数，对每一个采样点时间戳对应的进汽质量流量的数值进行四舍五入保留到个位，然后按照四舍五入之后进汽压力的数值和进汽质量流量的数值对数据进行聚合，构建汽轮机动态效率矩阵；
所述的聚合是指对进汽压力的数值和进汽质量流量的数值相同的汽轮机效率求平均值，最后将进汽压力、进汽质量流量和汽轮机效率的数值整理成汽轮机动态效率矩阵表；
所述的汽轮机动态效率矩阵表中第一行表示的是进汽压力的取值范围，第一列表示的是进汽质量流量的取值范围，其它位置的数值表示具体进汽质量流量和进汽压力下的汽轮机效率；
步骤四，求解动态规划方程：
记ηij为汽轮机动态效率矩阵表中的第i行和第j列的汽轮机效率数值，然后迭代求解如下所述的动态规划方程：
式中：
Lengthi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的距离；
Pathi,j表示第i行和第j列汽轮机效率的滑压曲线的最佳路径；
[·]表示数组；
i＝1,2,…,rows，j＝1,2,…,cols，其中rows,cols分别表示汽轮机动态效率矩阵的行数和列数；
步骤五，寻找最佳滑压曲线：
按照如下所述方程计算，则最终得到数组Path就是最佳滑压曲线，生成汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表，汽轮机动态效率矩阵最佳滑压曲线表中带有显色的位置就是最佳滑压曲线；
步骤六，汽轮机效率优化：
将最佳滑压曲线的结果设置到汽轮机的分布式控制系统或者汽轮机控制系统模型中，并启动，然后以最优滑压曲线的结果来控制汽轮机的进汽压力参数，实现汽轮机效率优化。
2.如权利要求1所述的基于动态规划的汽轮机效率优化方法，其特征在于，步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据为进汽温度、进汽压力、进汽质量流量、抽汽压力、抽汽质量流量、排汽压力、排汽质量流量数据以及发电机功率的数据。
3.如权利要求1所述的基于动态规划的汽轮机效率优化方法，其特征在于，步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据是指通过汽轮机的分布式控制系统设备对汽轮机运行时的物理参数的采样记录而产生的数据表。
4.如权利要求1所述的基于动态规划的汽轮机效率优化方法，其特征在于，步骤一中，所述的汽轮机在运行过程中的数据采样周期不大于5s，数据获取时长不得低于6个月，且数据覆盖冬季和夏季工况。
5.如权利要求1所述的基于动态规划的汽轮机效率优化方法，其特征在于，步骤二中，所述的汽轮机效率数值的计算公式为：
s0＝s(t0,p0)
式中：
t0表示进汽温度；
p0表示进汽压力；
d0表示进汽质量流量；
s0表示进汽的比熵；
pe表示抽汽压力；
de表示抽汽质量流量；
pc表示排汽压力；
dc表示排汽质量流量；
P表示发电机功率，
s(·)表示比熵的计算过程；
h*(·)表示等熵焓降的计算过程；
η表示汽轮机效率。
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