[發明專利]一種基于大數據分析的汽輪機閥門流量特性參數優化方法

有效

• 申請號: 201710383163.6
• 申請日: 2017-05-26
• 公開（公告）號: CN107035430B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發明（設計）人: 王志杰;尋新;朱曉星;陳厚濤;傅強
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網湖南省電力公司;國網湖南省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: F01D17/10
• 分類號: F01D17/10
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008
• 代理人: 譚武藝

1.一種基于大數據分析的汽輪機閥門流量特性參數優化方法，其特征為實施步驟包括：

1)通過火力發電廠分散控制系統DCS獲取機組歷史運行數據；

2)通過對機組歷史運行數據進行初步篩選，獲取機組處于穩定工況下的運行數據；

3)通過對獲得的穩定工況下的數據進行信息挖掘，獲取機組在各運行工況下的特征數據其中N為機組歷史運行數據的采樣數據種數；

4)對特征數據采用改進型弗留格爾公式計算汽輪機的實際進汽流量；

5)將計算獲得的實際進汽流量與額定進汽流量的百分比代替DEH系統組態中原閥門流量特性參數中的綜合閥位指令，實現對汽輪機閥門流量特性參數的優化；

步驟4)中的改進型弗留格爾公式的函數表達式如式(1)所示；

式(1)中，G_l表示由計算獲取的汽輪機實際進汽流量與額定進汽流量的百分比，為特征數據中的汽輪機調節級壓力，為特征數據中的汽輪機主蒸汽壓力，分別為汽輪機的額定主蒸汽壓力和額定調節級壓力，根據機組滿負荷且調閥全開時的歷史運行數據獲?。?/p>

步驟3)的詳細步驟包括：

3.1)輸入獲得的穩定工況下的數據集Ω＝{x′(k),k＝1,2,...,M}，其中M為該數據集Ω中包含的樣本總數；

3.2)將數據集Ω按照綜合閥位指令從小到大的順序依次排列，然后將數據集Ω劃分為指定數量L個數據子集Ω_l，其中l＝1,2,…,L；

3.3)采用密度函數法獲得數據子集Ω_l的特征數據其中，N為機組歷史運行數據的采樣數據種數；

步驟3.2)中將數據集Ω劃分為指定數量個數據子集Ω_l的函數表達式如式(2)所示；

式(2)中，x′₁(l)為綜合閥位指令的第l個界限值，分別為經過初篩后機組處于穩定工況下的綜合閥位指令x′₁的最大值和最小值，L為數據子集數量。

2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的汽輪機閥門流量特性參數優化方法，其特征為，步驟1)中獲取機組歷史運行數據時，數據的采樣時間為1s～5s，時間跨度選取一周以上，獲得的機組歷史運行數據的采樣數據包括綜合閥位指令、機組負荷、主蒸汽壓力、調節級壓力、主蒸汽溫度、高壓調閥的指令、高壓調閥的反饋。

3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的汽輪機閥門流量特性參數優化方法，其特征為，步驟2)中進行初步篩選的邏輯語句如式(3)所示；

式(3)中，x_i表示機組歷史運行數據的第i種采樣數據，i＝1,2,…,N，N為機組歷史運行數據的采樣數據種數，x(k)＝(x₁(k),x₂(k),...,x_N(k))為一向量，其中k代表按照時間的前后順序獲得的第k種采樣數據；代表獲得的機組歷史運行數據中第i種采樣數據x_i的最大值和最小值，x′_i代表經過初篩后獲得的機組處于穩定工況下的歷史數據，x′(k)＝(x′₁(k),x′₂(k),...,x′_N(k))為一向量，a為正整數參數，δ為預設的百分數閾值。

4.根據權利要求1所述的基于大數據分析的汽輪機閥門流量特性參數優化方法，其特征為，步驟3.3)的詳細步驟包括：

3.3.1)獲取數據子集Ω_l中的樣本點x′_l(k)處的密度函數D_k；

3.3.2)令D₁＝D_m＝max{D_k,n＝1,2,...,M_l}，取與D₁對應的x′(m)＝(x″₁(m),x₂(m),...,x_N(m))作為數據子集Ω_l的特征數據其中，N為機組歷史運行數據的采樣數據種數，M_l為數據子集Ω_l中包含的樣本個數。