CN114037343A - 基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，包括以下步骤：1、读取水汽系统腐蚀相关指标数据生成指标集A；2、建立电厂水汽系统腐蚀风险综合评估体系的评语集V；3、根据指标类型构建各指标隶属度函数，并生成多层次模糊评估矩阵R；4、生成权重向量集W；5、基于模糊算法建立水汽系统腐蚀风险评估模型B；6、模型选取max bi对应的评语vi作为综合评估结果。发明不仅运用模糊算法将现有水汽系统腐蚀监测相关指标形成了腐蚀风险综合评估模型，且该模型能对电厂水汽系统的运行安全评估、智能运维策略等提供一定的指导，结合实际运行情况，判断水汽系统腐蚀状态，调整锅炉水汽质量至最佳状况，提高其运行安全性与经济性。
Description
技术领域
本发明涉及电厂化学腐蚀技术领域，尤其是一种基于模糊算法的电厂化学腐蚀风险评估模型的构建方法。
背景技术
电厂化学水汽系统的腐蚀、结垢风险采取预防为主的方针。通过汽水品质检测、水汽质量的控制和管理，使全厂水汽合格率满足规定的考核指标，是防止腐蚀的正确措施。但化学水汽系统监控的指标多，且各指标之间的数学关系不明确，导致在实际监控中存在依靠单一指标来评估水汽系统腐蚀程度，且各相关指标在同一时段对水汽系统的腐蚀程度评估不一致，没有综合的、统一的评估指标及标准。其结果是尽管大部分水汽指标已达到考核指标，但腐蚀故障仍不时出现，锅炉结垢速率高，化学清洗周期短。因此，为弥补实际监控中单一指标很难有效反映系统整体状态的短板，提高化学水汽系统运行水平及消除设备隐患，保障热力设备长期安全稳定运行，建立并健全电厂化学水汽系统的腐蚀风险综合评估体系成为迫切需要解决的问题。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，能够弥补预防技术的不足，实现电厂水汽系统腐蚀程度的有效监控。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，包括如下步骤：
步骤1：从电厂服务器数据库读取凝结水、给水和高加疏水系统的二氧化硅、钠、铁、铜、氢电导率、pH和含氧量指标的长系列数据，生成指标集A＝(a1,a2,a3,...,an)；
步骤2：建立电厂水汽系统腐蚀风险综合评估体系的评语集为V＝(v1,v2,v3,...,vm)；根据电厂水汽系统特性，将评语分为5个级别，即低、较低、中等、较高和高，其对应的风险程度分别为可忽略、可接受、边缘、不可接受和灾变风险；
步骤3：依据行业标准确定二氧化硅、钠、铁、铜、氢电导率属于成本型指标，含氧量和pH属于区间型指标；对水汽系统腐蚀风险的评估指标进行分类确定其隶属度函数，并生成多层次模糊评估矩阵R，rij表示对指标集A中第i个指标评估时隶属于评语集V中第j个评语的程度；
步骤4：考虑指标集A中各指标所占权重的不同，确定权重向量集W＝(w1,w2,w3,...,wn)，且满足
步骤5：建立水汽系统腐蚀风险评估模型，水汽系统腐蚀风险评估模型是权重向量集W与多层次模糊评估矩阵R的合成运算，即
其中，
为模糊合成算子，
其中j＝1,2,...,m；
步骤6：获取水汽系统腐蚀风险评估模型评估结果，选取max bj对应的评语vj作为模型评估结果。
步骤3中，根据水汽系统腐蚀风险评估指标类型构建其隶属度函数，具体如下：
成本型指标隶属度函数如下，其中ωi1为各成本型指标根据行业标准确定的最优控制值；
区间型指标隶属度函数如下，其中σi1，σi2为各区间型指标根据行业标准确定的最优控制区间：
步骤4中，各指标权重向量的确定方法选取熵权法，能消除主观确定权重法对评估结果的干扰，使得评估结果更具客观性，其计算步骤如下：
(1)构建rij的判断矩阵D，D＝(rij)m×n＝(dij)，dij是指将rij进行归一化处理后的指标值；
(2)将判断矩阵D归一化处理后，获得矩阵G，
其中dmin，dmax为判断矩阵D中dij在(di1,di2,di3,...,dim)的最小值与最大值；
(3)由熵值的定义确定评估指标的熵值，
式中，
(4)由熵值确定各指标的熵权，
与现有技术相比较，本发明具有以下优点：
本发明不仅运用模糊算法将现有水汽系统腐蚀监测相关指标形成了腐蚀风险综合评估模型，健全了水汽系统的腐蚀风险综合评估方法。且该模型能对电厂水汽系统的运行安全评估、智能运维策略等提供一定的指导。通过对一定量有代表性电厂水汽系统的关联关系分析，结合实际运行情况，判断水汽系统腐蚀状态，调整锅炉水汽质量至最佳状况，可延长发电机组的预期服役年限，提高其运行安全性与经济性。
附图说明
图1为本发明基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的工作原理作更详细说明。
如图1所示。以电厂凝结水水汽系统为例，从电厂服务器数据库读取凝结水铁、氢电导率、PH和含氧量等指标的长系列数据，生成水汽系统腐蚀指标集
为展示具体实施过程，长系列数据仅取4个数据作为矩阵。
1、建立腐蚀风险评语论集V，根据水汽系统特性，将评语分为5个级别，即低、较低、中等、较高和高，其对应的风险程度分别为可忽略、可接受、边缘、不可接受和灾变风险，归一化对应评语论集如下。
V＝(低,较低,中等,较高,高)＝(1.0,0.8，0.6，0.4，0.2)
2、根据水汽系统腐蚀风险评估指标类型构建其隶属度函数。铁和氢电导率属于成本型指标，成本型指标隶属度函数如下，其中ωi1为各成本型指标根据行业标准确定的最优控制值，铁的最优控制值为3，氢电导率的最优控制值为0.060。
区间型指标隶属度函数如下，其中σi1，σi2为各区间型指标根据行业标准确定的最优控制区间。pH的最优控制值为[8.8，9.8]，含氧量的最优控制值为[0，40]。
对水汽系统腐蚀风险的评估指标进行分类并确定其隶属度函数后生成多层次模糊评估矩阵R。
3、考虑指标集中主要指标所占权重的不同，由熵值确定各指标的熵权，
获得W＝(0.2,0.2,0.3,0.3)。
4、建立上述评估指标的水汽系统腐蚀风险模糊综合评估模型，即
5、
其中j＝1,2,...,m，选取max bi＝1对应的评语vi为低风险作为综合评估结果。
6、电厂凝结水水汽系统腐蚀风险的综合评估结果是水汽系统处于低风险状态。
Claims (3)
1.基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：从电厂服务器数据库读取凝结水、给水和高加疏水系统的二氧化硅、钠、铁、铜、氢电导率、pH和含氧量指标的长系列数据，生成指标集A＝(a1,a2,a3,...,an)；
步骤2：建立电厂水汽系统腐蚀风险综合评估体系的评语集为V＝(v1,v2,v3,...,vm)；根据电厂水汽系统特性，将评语分为5个级别，即低、较低、中等、较高和高，其对应的风险程度分别为可忽略、可接受、边缘、不可接受和灾变风险；
步骤3：依据行业标准确定二氧化硅、钠、铁、铜、氢电导率属于成本型指标，含氧量和pH属于区间型指标；对水汽系统腐蚀风险的评估指标进行分类确定其隶属度函数，并生成多层次模糊评估矩阵R，rij表示对指标集A中第i个指标评估时隶属于评语集V中第j个评语的程度；
步骤4：考虑指标集A中各指标所占权重的不同，确定权重向量集W＝(w1,w2,w3,...,wn)，且满足
步骤5：建立水汽系统腐蚀风险评估模型，水汽系统腐蚀风险评估模型是权重向量集W与多层次模糊评估矩阵R的合成运算，即
其中，
为模糊合成算子，
其中j＝1,2,...,m；
步骤6：获取水汽系统腐蚀风险评估模型评估结果，选取max bj对应的评语vj作为模型评估结果。
2.根据权利要求1所述的基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，其特征在于：步骤3中，根据水汽系统腐蚀风险评估指标类型构建其隶属度函数，具体如下：
成本型指标隶属度函数如下，其中ωi1为各成本型指标根据行业标准确定的最优控制值；
区间型指标隶属度函数如下，其中σi1，σi2为各区间型指标根据行业标准确定的最优控制区间：
3.根据权利要求1所述的基于模糊算法的电厂水汽系统腐蚀风险评估模型构建方法，其特征在于：步骤4中，各指标权重向量的确定方法选取熵权法，能消除主观确定权重法对评估结果的干扰，使得评估结果更具客观性，其计算步骤如下：
(1)构建rij的判断矩阵D，D＝(rij)m×n＝(dij)，dij是指将rij进行归一化处理后的指标值；
(2)将判断矩阵D归一化处理后，获得矩阵G，
其中dmin，dmax为判断矩阵D中dij在(di1,di2,di3,...,dim)的最小值与最大值；
(3)由熵值的定义确定评估指标的熵值，
式中，
(4)由熵值确定各指标的熵权，
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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