一种水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法、系统、计算机可读存储介质与流程

本发明属于智慧水电，具体涉及一种水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法、系统、计算机可读存储介质。

背景技术：

1、水轮发电机组在运行过程中会产生大量热量，主要通过空冷器对风洞内设备进行强制冷却，以确保机组各部件在安全温度范围内正常运行。水轮发电机组空冷系统采用风-水换热原理，利用布置于定子外围的若干空冷器对风洞内循环热风进行冷却。水轮机组转动驱动空气在封闭风洞内形成强制对流循环，热风流经空冷器翅片管束时与管内冷却水进行换热，出风温度降低后回送至发电机定子、转子等发热部件，从而实现闭环热管理。

2、现有空冷系统运行方式存在以下技术缺陷：（1）各空冷器供水支管阀门长期保持最大开度运行，缺乏根据机组实际热负荷和管网水力状态的动态调节机制。按照最末端空冷器出风温度要求控制总供水流量，导致大量冷却水富余和能量浪费，各空冷器无法根据其实际运行温度需要获得差异化的冷却水流量分配。（2）管网经过长时间运行后存在老化、结垢等现象，机组热负荷特性与设计值产生偏移，实际运行的效率显著偏离设计工况。现有运行监控仅依据每台空冷器的热风温度、冷风温度和流量是否异常进行粗略判断，缺乏对整个空冷系统热工水力状态的在线辨识、精细化建模和预测性调控能力。（3）缺乏管网水力特性与空冷器热交换特性的耦合建模方法，无法精确预测不同水力工况下各空冷器的冷却效果。环形管网结构中各支路的流量分配受管路阻力特性和阀门特性的共同作用，呈现非线性、强耦合的特点，传统的定流量运行无法实现水力平衡优化。

3、现有技术中已有一些研究涉及水轮发电机冷却系统的流量控制，例如通过温度信号控制冷却水流量，以及基于lstm的冷却水量预测方法等。然而，这些技术普遍缺乏对环形管网水力特征与空冷器换热过程的耦合建模，未能实现模型参数的自校正和智能决策，也难以应对管网老化带来的模型参数漂移问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法、系统、计算机可读存储介质，通过构建空冷系统水力-热力耦合机理模型、实现模型渐变参数的在线递推辨识与动态校正、建立多目标优化流量分配策略，达到在满足各空冷器出风温度约束条件下总冷却水流量最小化和流量分配均衡化的目标，显著降低系统运行能耗并提升智能化运维水平。

2、为了实现上述的技术特征，本发明的目的是这样实现的：一种水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法，包括以下步骤：

3、s1：构建空冷系统的物理信息感知网络，在供水总环管和各空冷器进出水支管及各空冷器进出风口处布设多源传感器，采集包括流量、压力、温度在内的多维度运行数据；

4、s2：建立空冷系统水力-热力耦合机理模型，耦合机理模型包括环形管网水力模型、空冷器翅片管换热模型和发电机热负荷模型；环形管网水力模型基于流体连续性方程和压力降平衡方程描述各支路冷却水流量与阀门开度之间的非线性水力耦合关系；空冷器翅片管换热模型基于传热学能量平衡方程描述空冷器内水-空热交换过程；发电机热负荷模型基于电磁损耗和通风循环建立发电机热负荷与各空冷器冷却能力之间的热平衡映射关系；

5、s3：基于步骤s1采集的实时数据，对步骤s2建立的耦合机理模型中的渐变参数进行在线递推辨识与动态校正，渐变参数包括翅片管结垢热阻和管道当量粗糙度，采用带遗忘因子的递归最小二乘算法实现；

6、s4：基于校正后的耦合机理模型，建立以总供水流量最小化、出风温度偏差最小化和流量分配均衡最优为优化目标的多目标优化策略，采用带约束处理的粒子群优化算法求解，输出各空冷器进水支管上智能电动调节阀的最优开度；

7、s5：基于耦合机理模型的实时在线计算，对空冷系统运行状态进行综合评估与分级预警。

8、进一步地，步骤s2中环形管网水力模型由以下水力平衡方程组表征：

9、

10、

11、式中，为总供水流量，；为空冷器台数；为第

i支路冷却水流量，；为供水总环管始端与排水总环管末端之间的总压降，pa；为第

i支路电动调节阀的局部阻力损失，pa，且与阀门流量系数和开度相关；为第i支路管道的沿程和局部阻力损失，pa；为空冷器的流阻损失，pa。

12、进一步地，空冷器翅片管换热模型基于传热学基本原理建立：对于第

i台空冷器，冷却水侧的热量传递满足，空气侧的热量传递满足，翅片管换热器的换热量由总传热系数和换热面积决定：，其中为对数平均温差，总传热系数引入结垢热阻进行修正。

13、进一步地，步骤s3中在线递推辨识采用递归最小二乘算法，以耦合机理模型预测值与传感器实测值的残差平方和最小为目标函数，建立递推辨识方程，实现对结垢热阻和管道粗糙度的在线跟踪。

14、进一步地，步骤s3中将待辨识参数划分为渐变参数组和快速参数组：渐变参数组包括结垢热阻和管道粗糙度，采用递归最小二乘算法进行分钟级递推辨识；快速参数组包括各支路瞬时流量和各空冷器进出口温度，基于卡尔曼滤波算法进行秒级滤波，并基于上下游测点的物理约束关系对测量值进行一致性校验。

15、进一步地，步骤s3还包括：在每一个控制周期内，将耦合机理模型的预测输出与传感器实测输出进行一致性度量，当一致性偏差超出预设阈值时触发模型参数的自校正流程，在虚拟计算环境中采用拉丁超立方全局搜索与贪婪局部搜索相结合的方法完成模型参数校正。

16、进一步地，步骤s4中多目标优化策略的目标函数为：

17、

18、式中，为权重系数且；为第

i台空冷器出风温度，℃；为其设定出风温度，℃；和分别为出风温度上下限，℃；为第

i支路流量，为各支路流量平均值，；多目标优化采用带约束处理的粒子群优化算法求解。

19、进一步地，步骤s4中还包括：构建基于神经网络的阀门开度快速预测模型，以机组有功功率、各空冷器当前进风温度、各空冷器当前出风温度、冷却水进水温度、总供水压力以及结垢热阻辨识值作为输入特征，以各支路电动调节阀的最优开度作为输出变量，对神经网络进行离线训练和在线滚动更新。

20、进一步地，步骤s6的综合评估与分级预警包括：基于辨识出的结垢热阻超过预设阈值时发出空冷器换热性能衰减预警；基于支路实际流量与模型预测流量持续偏差超过±10%时发出管网水力特征异常预警；基于优化后的目标开度方案中某支路开度长期处于95%以上而对应出风温度仍高于限制时发出冷却能力不足预警。

21、进一步地，方法还包括在机组变负荷工况下的预测性调节步骤：基于自回归滑动平均模型或长短期记忆网络对机组功率变化趋势进行短时预测，结合当前各支路水力状态和热负荷分布，提前计算出变负荷过程中各支路阀门开度的时序轨迹，发送至智能调节阀执行器进行超前调节。

22、根据本发明的另一方面，还提供了一种水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化系统，包括物理信息感知网络、电子设备和多个智能电动调节阀；

23、物理信息感知网络包括设置于供水总环管、各空冷器的进水支管、各空冷器的出水支管以及各空冷器的进风口和出风口处的多源传感器，多源传感器用于采集包括流量、压力和温度在内的多维度运行数据；

24、电子设备分别与物理信息感知网络和多个智能电动调节阀通信连接，电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使电子设备实施所述的水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法；

25、多个智能电动调节阀分别设置于各空冷器的进水支管，用于根据电子设备输出的最优开度调节对应进水支管的冷却水流量。

26、根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现水轮发电机空冷系统在线辨识与运行优化方法。

27、相比现有技术，本发明的有益效果包括：

28、本发明通过耦合机理模型的精确计算和多目标优化流量分配，能够在保证各空冷器出风温度满足要求的前提下，实现总供水流量最小化，显著降低冷却水消耗与系统能耗；各空冷器能够根据自身实际热负荷、进风温度、出风温度需求获得差异化的冷却水流量，实现了水力平衡与热力需求的统一；通过在线递推辨识算法持续追踪结垢热阻、管道粗糙度等渐变参数的变化，耦合机理模型能够自动适应管网老化和性能退化，无需人工干预即可保持模型精度。基于耦合机理模型的异常诊断功能能够提前发现空冷器性能衰减、阀门故障、水力不平衡等问题，实现从“事后报警”向“事前预警”的跨越。