[发明专利]一种基于大数据分析的汽轮机阀门流量特性参数优化方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的汽轮机阀门流量特性参数优化方法，步骤包括：通过DCS获取机组历史运行数据并经初步筛选获取稳定工况下的运行数据，然后再进行信息挖掘获取机组在各运行工况下的特征数据，采用改进型弗留格尔公式计算汽轮机的实际进汽流量；将计算获得的实际进汽流量代替DEH系统组态中原阀门流量特性参数中的综合阀位指令，完成对汽轮机阀门流量特性参数的优化。本发明不需要对汽轮机进行阀门流量特性试验，大大减轻了工作量，同时避免了该项试验对机组的安全稳定运行带来的不利影响；可以实现对机组最大历史运行区间的阀门流量特性参数的优化，消除了试验方法对参数的优化范围受试验时机组负荷变化范围限制的弊端。

主权项

1.一种基于大数据分析的汽轮机阀门流量特性参数优化方法，其特征为实施步骤包括：1)通过火力发电厂分散控制系统DCS获取机组历史运行数据；2)通过对机组历史运行数据进行初步筛选，获取机组处于稳定工况下的运行数据；3)通过对获得的稳定工况下的数据进行信息挖掘，获取机组在各运行工况下的特征数据其中N为机组历史运行数据的采样数据种数；4)对特征数据采用改进型弗留格尔公式计算汽轮机的实际进汽流量；5)将计算获得的实际进汽流量与额定进汽流量的百分比代替DEH系统组态中原阀门流量特性参数中的综合阀位指令，实现对汽轮机阀门流量特性参数的优化；步骤4)中的改进型弗留格尔公式的函数表达式如式(1)所示；式(1)中，G_l表示由计算获取的汽轮机实际进汽流量与额定进汽流量的百分比，为特征数据中的汽轮机调节级压力，为特征数据中的汽轮机主蒸汽压力，分别为汽轮机的额定主蒸汽压力和额定调节级压力，根据机组满负荷且调阀全开时的历史运行数据获取；步骤3)的详细步骤包括：3.1)输入获得的稳定工况下的数据集Ω＝{x′(k),k＝1,2,...,M}，其中M为该数据集Ω中包含的样本总数；3.2)将数据集Ω按照综合阀位指令从小到大的顺序依次排列，然后将数据集Ω划分为指定数量L个数据子集Ω_l，其中l＝1,2,…,L；3.3)采用密度函数法获得数据子集Ω_l的特征数据其中，N为机组历史运行数据的采样数据种数；步骤3.2)中将数据集Ω划分为指定数量个数据子集Ω_l的函数表达式如式(2)所示；式(2)中，x′₁(l)为综合阀位指令的第l个界限值，分别为经过初筛后机组处于稳定工况下的综合阀位指令x′₁的最大值和最小值，L为数据子集数量。