一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法与流程

本发明涉及一种汽轮机性能参数修正方法。

背景技术：

1、目前，多数电火力发电厂针对汽轮机的性能管控，普遍依托静态设计参数或典型稳态工况数据作为评判基准，缺少适配全工况、全流程的动态仿真与在线实时监测手段；在机组变负荷、深度调峰等复杂动态运行场景下，汽轮机通流部分的级间压力、蒸汽温度、焓降等热力参数会与设计值产生明显偏差。

2、采用现有的性能参数计算方式，无法及时、精准量化因通流结垢、部件磨损、阀门泄漏等问题引发的机组性能劣化程度，导致设备运维、故障排查缺少可靠的数据支撑。同时，现有技术对汽轮机运行参数的关联性分析，大多依靠经验公式或局部测点数据开展，难以全面剖析真空恶化、再热蒸汽参数波动等因素对机组热耗、输出功率的耦合影响，无法精准定位能效损失根源，严重制约了汽轮发电机组整体能效的提升。

3、此外，汽轮机实际运行过程中，受机组容积空间、管道储热、介质流量泄漏等动态因素干扰，热力参数及性能指标易出现无规律大幅波动，现有的基于准稳态假设的热力性能修正方法，无法对动态干扰进行有效抑制与参数修正，修正结果偏差较大，难以满足变工况下汽轮机性能精准评价、在线监测与预警的实际使用需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有的基于准稳态假设的热力性能修正方法，修正结果偏差较大，难以满足变工况需求的问题，提出了一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法。

2、本发明所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法包括以下步骤：

3、采集汽轮机的运行热力参数，运行热力参数包括主蒸汽压力、主蒸汽温度、背压、级组进出口焓值、抽汽压力和回热器出口水温；

4、依据采集的运行热力参数，分别计算出汽轮机调节节流损失效率、级组相对内效率、回热器端差和冷凝器端差四项性能指标，将四项性能指标统称为机组基础性能值；

5、采用可变形卷积神经网络，以采集的运行热力参数为模型输入，以机组基础性能值为模型输出，构建运行热力参数与机组基础性能值的映射关系，搭建出汽轮机变工况常模式预测模型；

6、将采集的运行热力参数输入至常模式预测模型，输出初始汽轮机性能参数；

7、利用初始汽轮机性能参数与机组基础性能值进行误差对比，得到误差实际值；

8、设定误差阈值，判断误差实际值是否超出误差阈值；如果是，采用特征迁移与权重微调的增量学习方式更新所述常模式预测模型，得到修正预测模型，再次将采集的运行热力参数输入至修正预测模型，得到修正后的汽轮机性能参数；否则，常模式预测模型输出的初始汽轮机性能参数不需要修正。

9、进一步的，所述调节节流损失效率采用焓降公式计算；

10、所述焓降公式为：

11、

12、其中，为调节节流损失效率；为水蒸气在阀前焓值；为实际情况下的阀后水蒸气焓值；为等熵条件下的压降前的水蒸气焓值。

13、进一步的，所述级组相对内效率的计算公式为：

14、

15、其中，为级组相对内效率；为水蒸气在级组前入口位置的焓值；为实际情况下的级组通流出口水蒸气焓值；为等熵条件下的级组通流出口水蒸气焓值。

16、进一步的，所述回热器端差的计算公式为：

17、

18、其中，为回热器端差；为对应抽汽压力下的饱和温度；为回热器出口水温。

19、进一步的，所述冷凝器端差的计算公式为：

20、

21、其中，为冷凝器端差；为冷凝器出口水温。

22、进一步的，所述的可变形卷积神经网络通过为卷积核元素增设方向参数，自适应扩大特征提取范围，提取汽轮机变工况下非线性运行数据特征。

23、进一步的，所述常模式预测模型的具体公式为：

24、

25、其中，为汽轮机及辅机输出；为调节节流损失效率；为级组相对内效率；为回热器端差；为冷凝器端差；为用可变形卷积神经网络建立的含有状态的常模式预测模型；为汽轮机主蒸汽压力；为主蒸汽压力温度；为背压；为对应调节节流损失效率的模型函数；为对应级组相对内效率的模型函数；为对应回热器端差的模型函数；为对应冷凝器端差的模型函数。

26、本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

27、本发明提供了一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法；现有的基于准稳态假设的机组热力性能计算无法适用于在线监测，并且机组现场运行环境复杂多变，进而无法使用预设规律对热力性能进行动态消除或修正；本发明通过采用先进的人工智能技术，基于可变形卷积神经网络建立性能指标预测模型（常模式预测模型），可以有效抑制由于机组容积空间、管道储热、流量泄露等动态影响。总体来看，本发明基于机组实际运行参数（压力、温度、流量、负荷等热力参数），能够实现汽轮机机组节流损失、相对内效率、回热器端差和冷凝器端差的实时计算分析，并能够对严重偏离设计参数的指标进行识别，提醒运行人员进行调整，指导运维人员了解机组性能，合理制定检修计划。

1.一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述调节节流损失效率采用焓降公式计算；

3.根据权利要求1所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述级组相对内效率的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述回热器端差的计算公式为：

5.根据权利要求4所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述冷凝器端差的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述的可变形卷积神经网络通过为卷积核元素增设方向参数，自适应扩大特征提取范围，提取汽轮机变工况下非线性运行数据特征。

7.根据权利要求1所述的一种抑制动态干扰的汽轮机性能参数修正方法，其特征在于，所述常模式预测模型的具体公式为：