[發明專利]一種聯合循環二拖一機組汽輪機負荷的權益分配計算方法

在審

• 申請號: 202010584085.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111723331A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 王毅;王智微
• 申請（專利權）人: 西安熱工研究院有限公司
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06N3/04;G06N3/08;F01K23/10
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 弋才富

1.一種聯合循環二拖一機組汽輪機負荷的權益分配計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

(一)建立二拖一聯合循環機組在各臺燃機單獨運行時汽輪機負荷和余熱鍋爐給水流量、主蒸汽壓力、溫度函數關系計算模型

(1)在電廠的廠級監控信息系統里收集第j臺(1≤j≤2)燃機單獨運行的工況，篩選出歷史穩態工況運行數據，提取歷史數據中的余熱鍋爐給水流量主蒸汽壓力溫度和汽輪機負荷Pe_t數據；

(2)將提取出來的余熱鍋爐給水流量主蒸汽壓力溫度汽輪機負荷Pe_t數據隨機分開，70％數據用作計算模型的自學習，30％數據作為檢驗；自學習數據記為檢驗數據記為

(3)建立結構BP神經網絡模型，輸入層有3個節點，隱含層有7個節點，輸出層有1個節點；節點傳遞函數采用S型傳遞函數logsig，訓練函數采用Levenberg_Marquardt的BP算法訓練函數trainlm，網絡學習函數采用帶動量項的BP學習規則learngdm，將所有自學習數據使用最大最小法進行數據歸一化，最大最小法函數形式如下：

x’_k＝(x_k-x_min)/(x_max-x_min) (1)

將歸一化后的自學習數據輸入BP神經網絡模型進行訓練，設置訓練終止條件為擬合結果誤差小于等于0.0001，驗證檢查結果大于等于10；訓練結束，得到汽輪機負荷和余熱鍋爐給水流量、主蒸汽壓力、溫度函數計算模型：

(4)將檢驗數據使用自學習數據的歸一化參數公式(1)進行歸一化處理，輸入汽輪機負荷和余熱鍋爐給水流量、主蒸汽壓力、溫度函數計算模型，得到汽輪機在負荷為Pe′_t時計算模型的計算值：

(5)記事若K≤1％且P(K)≥95％，則稱計算模型收斂正確；如果P(K)95％，則稱計算模型收斂錯誤，調整BP神經網絡的隱含層節點數，或者增加隱含層層數，以提高BP神將網絡的非線性函數擬合能力，按照以上步驟重新學習、檢驗，直至公式(2)計算模型正確收斂；

(二)兩臺燃機同時運行時，根據模型實時計算各余熱鍋爐輸出的汽輪機負荷

兩臺燃機同時運行的時候，將實時采集到的各臺余熱鍋爐給水流量主蒸汽壓力和溫度數據輸入到正確收斂后的公式(2)計算模型中，得到當前控制邊界條件下各余熱鍋爐輸出的汽輪機負荷計算值

(三)根據計算值實時分配各臺余熱鍋爐對汽輪機負荷的權益貢獻

根據各余熱鍋爐輸出的汽輪機負荷模型計算值來實時計算各臺余熱鍋爐對汽輪機負荷的權益貢獻：