[发明专利]一种汽轮发电机深度调峰工况下铜铁胀差预测方法

权利要求书

1.一种汽轮发电机深度调峰工况下铜铁胀差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：发电机深度调峰历史数据收集

从DCS系统查询近几年发电机参与的深度调峰过程，并收集深度调峰相关的过程数据，建立原始数据库；

所述深度调峰相关的过程数据包括深度调峰过程的开始时间、结束时间，机组在调峰过程开始时的负荷及结束时的负荷，分别记为初始负荷和结束负荷，定子铁芯在调峰过程开始时的温度及结束时的温度，分别记为定子铁芯初始温度和定子铁芯结束温度，定子线棒在调峰过程开始时的温度及结束时的温度，分别记为定子线棒初始温度和定子线棒结束温度；

步骤二：数据优选

对原始数据库中的过程数据进行删减计算，具体方法为：

A、针对某一深度调峰过程：

发电机铁芯温度的选取：发电机铁芯温度测点在发电机轴向中部沿发电机圆周布置，剔除坏点之后，剩余铁芯测点采集的温度求平均后，平均温度作为当前功率对应的铁芯温度；发电机定子铁芯初始温度为发电机功率下降过程中，最大功率对应的铁芯温度；发电机定子铁芯结束温度为发电机功率下降过程中，最小功率对应的铁芯温度；

发电机定子线棒温度选取：发电机有多根线棒，每根线棒均装有温度测点，剔除坏点之后，剩余线棒温度测点采集的温度求平均后，平均温度作为当前功率对应的线棒温度；发电机定子线棒初始温度为发电机功率下降过程中，最大功率对应的线棒温度；发电机定子线棒结束温度为发电机功率下降过程中，最小功率对应的线棒温度；

发电机铁芯温差ΔT_Fe的计算：发电机铁芯初始温度与结束温度温差的绝对值；

发电机定子线棒温差ΔT_Cu的计算：发电机定子线棒初始温度与结束温度温差的绝对值；

发电机定子铜铁膨胀差的计算：

定子铁芯膨胀量ΔL_Fe按式(1)计算：

ΔL_Fe＝α_Fe×L×ΔT_Fe (式1)

式中，ΔL_Fe为温度变化ΔT_Fe下定子铁芯长度的改变；L为定子铁芯的初始长度；α_Fe为铁元素线性热膨胀系数，取12.2×1E-6/℃；

发电机定子线棒膨胀量ΔL_Cu按式(2)计算：

ΔL_Cu＝α_Cu×L×ΔT_Cu (式2)

式中，ΔL_Cu为温度变化ΔT_Cu下定子线棒长度的改变；L为定子线棒的初始长度；α_Cu为铜元素线性热膨胀系数，取17.5×1E-6/℃；

发电机定子铜铁膨胀差ΔL为|ΔL_Fe-ΔL_Cu|；

发电机调峰持续时长的计算：调峰过程开始时间与结束时间之间的间隔即为调峰持续时长，不足0.5h以0.5h计；

初始负荷的计算：对发电机初始负荷进行归一化处理，即初始负荷/Pgn，其中Pgn为发电机额定有功功率；

结束负荷的计算：对发电机结束负荷进行归一化处理，即结束负荷/Pgn，其中Pgn为发电机额定有功功率；

B、对查询到的所有深度调峰过程均做上述数据筛选及计算，最终，将各深度调峰过程的发电机定子铜铁膨胀差、调峰持续时长、初始负荷、结束负荷存于excel表格中，作为优选数据库；

步骤三：进行神经网络计算

采用matlab软件进行神经网络的计算，将优选数据库导入；采用三层BP神经网络，其输入层为深度调峰持续时长、初始负荷、结束负荷；隐含层神经元接点数通过试凑法确定，输出层为发电机定子铜铁膨胀差，最后对预测得到的定子铜铁膨胀差与实际值进行比较并计算误差，通过调整阈值和隐含层数量，直至误差最小，最终确定神经网络。

步骤四：定子铜铁膨胀差的预测

将要进行发电机定子铜铁膨胀差预测的相关深度调峰工况数据：深度调峰持续时长、初始负荷及结束负荷填入神经网络输入层，即可进行该工况下的发电机定子铜铁膨胀差预测。

2.根据权利要求1所述的汽轮发电机深度调峰工况下铜铁胀差预测方法，其特征在于，所述深度调峰过程定义为：当发电机有功功率值从功率P从大于0.6Pgn持续下降降至0.4Pgn以下，之后发电机有功功率持续上升，升至大于0.4Pgn以上，且发电机功率下降过程时间小于8h，则将功率下降过程即为发电机深度调峰过程；其中Pgn为发电机额定有功功率。