CN114674008A - 基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统。该方法包括：判断各炉管时序数据中各时刻相邻时间点之间是否具有温度连续下降的趋势；沿时间序列统计每个时间点之前不满足温度连续下降趋势的时间点数量，以该数量为依据进行分组，得到若干同趋势的温度变化区间；对区间进行筛选；将最终筛选出的区间认定为发生拉裂事故的区间；对发生了拉裂事故的区间进行系统预警。本发明提供的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统能够实现在拉裂事故发生的初期实现精准识别。
Description
技术领域
本发明涉及火力发电技术领域，特别是涉及一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统。
背景技术
火力发电是我国主要的电力来源。全国火电机组的装机量十分庞大，据统计目前全国火电机组装机超过2千台，锅炉是火力发电厂的重要设备之一。锅炉"四管"是指锅炉水冷壁、过热器、再热器和省煤器，锅炉四管涵盖了锅炉的全部受热面，它们内部承受着蒸汽压力和一些化学成分的作用，外部承受着高温、侵蚀和磨损的环境，在水与火之间进行调和，是能量传递集中的所在，长时间处于高温高压、腐蚀等非常恶劣的工作环境，导致其爆破泄露等事故频繁发生。对电厂的安全稳定运行带来了很大的隐患。据统计炉管爆管导致的非计划停炉占电厂非停事故的50％～70％左右，单次爆管的经济损失接近千万元。水冷壁拉裂是‘四管’泄露当中常见的事故类型。在机组启停过程中由于炉管温度的急剧变化导致老化、不合规格的水冷壁炉管有拉裂风险(不合规格指有细微裂纹)。火电厂锅炉水冷壁一旦出现拉裂问题，煤粉的燃烧效果、炉膛的密闭性将直接受到影响，这就对锅炉的整体安全运行带来了较大威胁。
水冷壁拉裂导致的爆管方式一般呈现人字形，水冷壁中的水雾会喷溅而出，洒到附近的炉管。在温度实时监测图中的反应为，爆管炉管温度呈现断崖式下跌，被水喷溅的炉管温度呈现较快速度下降，其他正常炉管呈现温度自然下降。而目前全国各大火电厂对于水冷壁拉裂的识别大多依靠加装声音与应力传感器，不仅价格昂贵，且极易受到锅炉内部复杂环境的影响，导致准确度不高。
1.增加超临界W型火焰锅炉水冷壁壁温测点及壁温报警
超临界W型火焰锅炉在运行的过程，控制炉膛水冷壁的壁管不超温，同时，将沿宽度方向的汽温偏差控制在合理的范围内，可以有效地防止水冷壁出现变形及拉裂的现象。所以锅炉在运行的过程中，对水冷壁的壁温进行密切地监视，对水冷壁的壁温增加测温点，并安装壁温报警装置，当水冷壁出现超温或者温差过大时，可以及时地采取措施进行调整，避免水冷壁出现变形及拉裂的现象。
2.在超临界W型火焰锅炉内增设热应力释放缝
超临界W型火焰锅炉水冷壁出现变形及拉裂的区域，主要集中在前墙的中部，因此，在该区域增设热应力释放缝，可以将扁钢割开用以释放热应力，是防止超临界W型火焰锅炉水冷壁因变形及拉裂问题造成泄漏的最有效的措施之一。在对超临界W型火焰锅炉各种负荷下壁温及燃烧的情况进行充分掌握后，对极易出现高温区域的部分水冷壁管，增设一定量的卫燃带，减少该区域的吸热量，降低该区域水冷壁管出口蒸汽的温度，进而降低整个水冷壁区域的温度水平，还能减少水冷壁的温度偏差及热应力。
3.提高新安装的超临界W型火焰锅炉机组的清洁度
提高管子的清洁度，是防止锅炉爆管问题出现的重要措施之一。因此，应对新安装的机组管内的杂物进行彻底的清理。在进行清理时，需安排专人对通球实验进行百分百的旁站，以保障管屏的清洁度，同时，对集箱的清洁度采用内窥镜进行检查，使得管子的清洁度符合相关标准。
4.提高超临界W型火焰锅炉水冷壁设计及安装的合理性
由于水冷壁中间集箱可以起到平衡压力及对上水冷壁工质进行再次的分配功能，对水冷壁中间过渡集箱选择合理的安装位置，锅炉制造商在进行锅炉设计时，取消原有的单根混合集箱，在上、下炉膛之间采用中间集箱进行全混合，可以有效地解决因吸热及流量不均而导致的出口工质温度偏差问题，与过渡集箱相比，在稳定运行时，上部水冷壁出口壁温偏差可降低10～15℃，非正常运行的情况下，温度偏差也可减小30～40℃。在进行安装时，由专业的焊接人员严格地按照焊接工艺进行操作，保障焊缝的质量。刚性梁的安装也严格地按照施工图纸进行，以保障安装主梁符合设计的要求。
5.保障超临界W型火焰锅炉的科学运行
超临界W型火焰锅炉在启动及变负荷时，极易造成水煤比失调，进而引起水冷壁壁温升高，所以在锅炉变负荷前，可以适当地降低主汽温，结合汽温及水冷壁的壁温的变化来调节给水量及燃料量，优化配风方式，进而控制热偏差，避免水冷壁出现超温的现象。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统，能够实现在拉裂事故发生的初期实现精准识别。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，所述方法包括：判断各炉管时序数据中各时刻相邻时间点之间是否具有温度连续下降的趋势，判断标准为温度下降是否超过T1℃，若满足要求则认为在该时刻温度具备连续下降的趋势；沿时间序列统计每个时间点之前不满足温度连续下降趋势的时间点数量，以该数量为依据进行分组，数量相同的时间点视为同趋势的温度变化区间In，并以不同数量下的首个时间点为新一区间In+1的起始点；筛选出起始时间点对应的温度下降值超过T1℃的温度连续下降区间；继续筛选出处于启停状态的区间；继续筛选出所有温度值在正常范围内的区间；继续筛选出不存在跳变数据且该区间起始点前一段时间内的数据中温度跳变点数量未超过N1个的区间；排除该炉管同组无数据的测点和同组测点数量过少的情况，并计算区间内各时间点的温度下降值与同组所有测点相同时间点的温度下降值的方差，再统计同组中满足方差小于X的炉管数量，最后筛选出该数量少于N3的区间；将最终筛选出的区间认定为发生拉裂事故的区间；对发生了拉裂事故的区间进行系统预警。
在一些实施方式中，如果区间起始时间点对应的温度下降值超过T1℃则认为该区间的温度变化趋势为连续下降。
在一些实施方式中，启停状态是指机组负荷值在该区间大部分时间内处于低负荷。
在一些实施方式中，正常范围是指温度数据处于T2℃与T3℃之间。
在一些实施方式中，如果相邻时间点温度变化超出设定值，则认为存在跳变数据。
在一些实施方式中，炉管包括：锅炉水冷壁、过热器、再热器和省煤器。
在一些实施方式中，还包括：利用DCS、SIS数据平台采集到的火电厂锅炉水冷壁中所有炉管的实时数据。
在一些实施方式中，实时数据包括：温度，机组负荷。
在一些实施方式中，在上、下炉膛之间采用中间集箱进行全混合。
此外，本发明还提供了一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别系统，所述系统包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据前文所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法。
采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：
本发明基于时间相关性和空间相关性，对大型火电站锅炉的海量工况、温度、位置等历史数据建立AI模型，深入分析锅炉水冷壁中每根炉管的温度变化特征并对比相邻炉管的温度变化趋势来识别炉管在启停阶段的运行状态，精准定位异常炉管及发生拉裂事故的时间点。该发明无需加装新的测点，所有分析过程完全基于火电站锅炉现有温度测点和工况测点的数据。基于时空相关性的分析方法也能最大程度地提升算法报警的敏感度及准确性，在拉裂事故发生的初期实现精准识别。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
目前各大火电厂对于水冷壁的拉裂识别主要还是以加装应力传感器或声音传感器为主的监盘手段，不仅单个声音或应力传感器造价昂贵无法普及，且由于锅炉内环境恶劣复杂，极易对声音传感器造成干扰；在应力检测方面，大多数应变状态具有明显的非线性，而半导体应变式传感器的非线性更为突出，输出信号微弱，抗干扰能力差，需要采取屏蔽措施，且只能测出一点或应变栅范围内的平均应变，不能完全反映应力场中应力梯度的变化。上述两种技术方案由于其自身的局限性与环境的影响无法做到在拉裂事故发生的初期就实现精准识别。
参见图1，本发明提供的技术方案包含如下的步骤：
1.数据来源：利用DCS、SIS数据平台采集到的火电厂锅炉"四管”中所有炉管的实时数据，数据包括温度，机组负荷。
2.判断各炉管时序数据中各时刻相邻时间点(间隔为t秒)之间是否具有温度连续下降的趋势，判断标准为温度下降是否超过T1℃，若满足要求则认为在该时刻温度具备连续下降的趋势。
3.沿时间序列统计每个时间点之前不满足温度连续下降趋势的时间点数量，以该数量为依据进行分组，数量相同的时间点视为同趋势的温度变化区间In，并以不同数量下的首个时间点为新一区间In+1的起始点。
4.对各炉管每个同趋势的温度变化区间In进行分析，依次做以下操作：
a)筛选出起始时间点对应的温度下降值超过T1℃的温度连续下降区间；
b)继续筛选出处于启停状态(机组负荷值在该区间大部分时间内处于低负荷)的区间；
c)继续筛选出所有温度值在正常范围(T2℃—T3℃)内的区间；
d)继续筛选出不存在跳变数据(相邻时间点温度变化超过T4℃)且该区间起始点前一段时间内的数据中温度跳变点数量未超过N1个的区间(排除传感器异常)；
e)排除该炉管同组无数据的测点和同组测点数量过少(至少有N2个)的情况，并计算区间内各时间点的温度下降值与同组所有测点相同时间点的温度下降值的方差，再统计同组中满足方差小于X(温度下降趋势一致)的炉管数量，最后筛选出该数量少于N3的区间。
5.结论：该测点在最终筛选出来的区间时间段内发生了拉裂事故，系统推送报警。
本发明技术方案具有如下的有益效果：
完全基于火电厂锅炉现有测点数据建立AI模型实现拉裂故障识别，无需额外加装新的测点：目前各大火电厂对于水冷壁拉裂识别的加装应力传感器或声音传感器的方式，不仅单个传感器价格昂贵，无法普及，并且在锅炉中大规模加装传感器需要投入大量的时间和人工成本，并且声音传感器极易受到锅炉内部复杂环境的干扰，而半导体应变式传感器因为其本身的局限性，导致准确度不高。相较而言，本发明无需加装新的测点，所有分析过程完全基于火电站锅炉现有温度测点和工况测点的数据，且可靠性高，还能节省巨大的硬件成本与人工成本。
在拉裂事故发生初期实现精准识别：本发明首次提出基于时间相关性和空间相关性的锅炉“四管”启停阶段拉裂识别算法，利用海量工况、温度、位置等历史数据，基于时间序列，深入分析锅炉水冷壁中每根炉管的温度变化特征并对比相邻炉管的温度变化趋势来识别炉管在启停阶段的运行状态，使得算法可以动态识别并精准定位异常炉管及发生拉裂事故的时间点。本发明所提出的方法识别启停阶段炉管拉裂事故精度高，能在事故发生初期识别，为火电站监盘人员第一时间发现炉管拉裂事故并采取相关处置措施提供宝贵时间，挽回不必要的经济损失。
本发明的优势之一就是完全基于火电厂锅炉现有测点，不新装测点，成本低。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，包括：
判断各炉管时序数据中各时刻相邻时间点之间是否具有温度连续下降的趋势，判断标准为温度下降是否超过T1℃，若满足要求则认为在该时刻温度具备连续下降的趋势；
沿时间序列统计每个时间点之前不满足温度连续下降趋势的时间点数量，以该数量为依据进行分组，数量相同的时间点视为同趋势的温度变化区间In，并以不同数量下的首个时间点为新一区间In+1的起始点；
对各炉管每个同趋势的温度变化区间In进行分析；
筛选出温度变化趋势为连续下降的区间；
继续筛选出处于启停状态的区间；
继续筛选出所有温度值在正常范围内的区间；
继续筛选出不存在跳变数据且该区间起始点前一段时间内的数据中温度跳变点数量未超过N1个的区间；
排除该炉管同组无数据的测点和同组测点数量过少的情况，并计算区间内各时间点的温度下降值与同组所有测点相同时间点的温度下降值的方差，再统计同组中满足方差小于X的炉管数量，最后筛选出该数量少于N3的区间；
将最终筛选出的区间认定为发生拉裂事故的区间；
对发生了拉裂事故的区间进行系统预警。
2.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，如果区间起始时间点对应的温度下降值超过T1℃则认为该区间的温度变化趋势为连续下降。
3.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，启停状态是指机组负荷值在该区间大部分时间内处于低负荷。
4.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，正常范围是指温度数据处于T2℃与T3℃之间。
5.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，如果相邻时间点温度变化超出设定值，则认为存在跳变数据。
6.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，炉管包括：锅炉水冷壁、过热器、再热器和省煤器。
7.根据权利要求5所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，还包括：
利用DCS、SIS数据平台采集到的火电厂锅炉水冷壁中所有炉管的实时数据。
8.根据权利要求6所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，实时数据包括：温度，机组负荷。
9.根据权利要求1所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法，其特征在于，在上、下炉膛之间采用中间集箱进行全混合。
10.一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别系统，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至9任意一项所述的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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