直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法和装置

技术领域

本发明涉及汽轮机技术领域，尤其涉及一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法和装置。

背景技术

空冷发电机组是利用强制流动的空气作为热源的载体，达到对设备散热的目的。具体的实施是在发电机的定子铁芯与机壳交接处留有许多的方槽，发电机转子上的轴流风叶运转时形成的强风流流过定子铁芯与机壳的方槽，线圈将热量排出机体，达到散热的目的。

在直接空冷机组中包括直接利用冷空气对汽轮机排汽进行冷却的直接空冷凝汽器，具有防冻、节水、占地面积小等优点，在缺水或高寒地区应用广泛。在电站的运行过程中，凝汽器的性能状态对整体机组的正常运行具有重要影响。凝汽器在直接空冷机组主要用于换热，随着直接空冷机组长时间、高负荷的运行，凝汽器会出现结垢、积灰等现象，进而使换热相关参数改变，影响直接空冷机组整体换热效率。

在实际应用中，难以准确获取凝汽器结垢、积灰的实际情况。而且，导致凝汽器热阻变化的因素很多，大气条件变化、工况变化都会影响凝汽器热阻。如果仅根据凝汽器初始热阻预测直接空冷机组凝汽器的性能参数，往往会出现较大偏差。

如何提高预测直接空冷机组凝汽器性能参数的准确性，是本申请所要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法和装置，用以解决预测直接空冷机组凝汽器性能参数的不准确的问题。

第一方面，提供了一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法，包括：

获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据；

根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数；

根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型，所述凝汽器热阻模型表征所述至少一个目标可测参数与所述凝汽器热阻的关联关系；

根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。

第二方面，提供了一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测装置，包括：

获取模块，获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据；

确定模块，根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数；

生成模块，根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型，所述凝汽器热阻模型表征所述至少一个目标可测参数与所述凝汽器热阻的关联关系；

预测模块，根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

在本申请实施例中，通过获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据；根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数；根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型，所述凝汽器热阻模型表征所述至少一个目标可测参数与所述凝汽器热阻的关联关系；根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。本方案生成的凝汽器热阻模型能准确表征目标可测参数与凝汽器热阻的关联关系，进而提高预测直接空冷机组凝汽器的性能参数的准确性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之一。

图2是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之二。

图3是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之三。

图4是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之四。

图5是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之五。

图6是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法的流程示意图之六。

图7是本发明的一个实施例风机转速比额定转速与时间的关联关系示意图；

图8是本发明的一个实施例机组背压与时间的关联关系示意图；

图9是本发明的一个实施例凝汽器进口冷风温度与时间的关联关系示意图；

图10是本发明的一个实施例凝汽器进汽流量与时间的关联关系示意图；

图11是本发明的一个实施例凝汽器换热系统与有效换热面积的乘积的实际值与时间的关联关系示意图；

图12是本发明的一个实施例凝汽器换热系统与有效换热面积的乘积的拟合值与时间的关联关系示意图；

图13是本发明的一个实施例直接空冷机组凝汽器性能参数的预测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本申请中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。

为了解决现有技术中存在的问题，本申请实施例提供一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法，如图1所示，包括：

S11：获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据。

可选的，上述可测参数包括以下至少一项：

直接空冷机组负荷参数、凝汽器进汽流量参数、直接空冷机组背压参数、直接空冷机组的排汽参数、直接空冷机组汽轮机出口压力参数、凝汽器进气口温度参数、直接空冷机组冷却风流量、直接空冷机组轴流风机转速参数。

在实际应用中，可以通过电厂控制系统周期性监测直接空冷机组的多项可测参数并记录。在本步骤中，上述直接空冷机组凝汽器的多个可测参数具体可以包括电厂控制系统直接采集得到的参数，也可以包括根据采集得到的参数根据直接空冷机组的机理计算得到的参数。

举例而言，上述可测参数可以包括直接空冷机组轴流风机转速参数，该参数可以通过电厂控制系统直接测量得到。可测参数也可以包括直接空冷机组冷却风流量，虽然该冷却风流量难以通过测量仪器直接准确测得，但可以根据测量到的轴流风机转速参数计算得到。

在获取到直接空冷机组凝汽器的多个可测参数后，可以通过电厂控制系统查询调取各个可测参数的历史数据。可选的，获取预设时段内的历史数据，比如，获取最近24小时以内的历史数据。

S12：根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数。

上述多个可测参数与直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性受多种因素影响。本步骤中，可以通过相关性分析的结果来确定上述目标可测参数。在实际应用中，相关性分析法的种类较多，可以根据实际需求结合历史数据的特征选择合适的相关性分析法。比如，相关性分析法可以包括图表相关性分析、协方差及协方差矩阵相关性分析、相关系数分析、一元回归及多元回归、信息熵及互信息等。

通过上述相关性分析法得到的结果能够表征各个可测参数与直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性。其中，热阻是反映阻止热量传递的能力的综合参量。上述凝汽器在直接空冷机组中主要用于换热，热阻是影响凝汽器换热能力的主要因素。本步骤通过相关性分析来确定多个可测参数中与热阻密切相关的目标可测参数。在确定目标可测参数时，可以将大于预设相关性参数的可测参数确定为目标可测参数，也可以基于相关性参数对多个可测参数进行排序，将相关性参数高的预设数量个可测参数确定为目标可测参数。

S13：根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型，所述凝汽器热阻模型表征所述至少一个目标可测参数与所述凝汽器热阻的关联关系。

上述至少一个目标可测参数是和凝汽器热阻相关性较高的参数，根据上述至少一个目标可测参数生成凝汽器热阻模型能以相关性较高的参数来表达热阻的特征，提高热阻模型表达的特征与实际热阻的一致性。上述至少一个目标可测参数的历史数据能体现各个目标可测参数在历史时段内的变化特征，这些变化特征能间接地体现出凝汽器热阻的特征。举例而言，根据凝汽器进气口冷风流量和温度、凝汽器出气口热风流量和温度即可估算出凝汽器的换热性能参数，该换热性能参数与凝汽器热阻直接相关。由此可见，根据上述至少一个目标可测参数和历史数据生成的凝汽器热阻模型能以高相关参数表征凝汽器热阻的特征，并且能比较准确地表征出各个目标可测参数与热阻的关系。

S14：根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。

上述步骤中生成的凝汽器热阻模型能准确表征出各个目标可测参数与凝汽器热阻的关系，在本步骤中可以将上述至少一个目标可测参数相对应的实时数据输入至上述凝汽器热阻模型，以预设未来时段内的直接空冷机组凝汽器的性能参数。其中，凝汽器的性能参数可以包括热阻或表征凝汽器热阻换热性能的相关参数。

其中，至少一个目标可测参数相对应的实时数据可以是由电厂控制系统直接测量得到，具体可以通过检测仪表实时测量获取。

本方案根据各参数相关性选择至少一个目标可测参数，结合历史数据生成凝汽器热阻模型，用以预测未来时段内的凝汽器性能参数。由于目标可测参数是基于与热阻的相关性确定的，且最终生成的模型是基于历史数据确定的，能准确反应凝汽器老化而导致的变化。将实时数据输入上述模型后，可以根据输出的热阻值确定凝汽器的性能参数，通常可以基于凝汽器的机理来确定换热效率，进而用于确定机组负荷、温度、产能等。

由于实际使用过程中凝汽器热阻会由于结垢、积灰等原因而改变，通过本申请实施例提供的方案能确定至少一个目标可测参数与凝汽器热阻之间的关系，进而基于确定的关系和测量到的实时数据来预测未来一段时间内的凝汽器热阻或其他性能参数。本方案能广泛应用于不同结构、规模的直接空冷机组，且预测准确性高，基于预测的性能参数能进一步对机组进行监控，提高机组的稳定性和可靠性。另外，本申请实施例提供的方案无需耗费过多人力，可以自动化实现。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图2所示，上述步骤S12，包括：

S21：通过主成分分析法确定所述多个可测参数中的各个可测参数与所述凝汽器热阻的相关性指数。

在本步骤中，通过主成分分析法(principal component analysis，PCA)确定各个可测参数与凝汽器热阻的相关性指数。其中，主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分)。其中，每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。在实际问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。主要方法有特征值分解，SVD，NMF等。

通过本步骤能确定各个可测参数与凝汽器热阻的相关性指数，该相关性指数能直观反映相对应的可测参数与凝汽器热阻的相关性。

S22：将至少一个符合预设相关性标准的相关性指数所对应的可测参数确定为所述目标可测参数。

上述预设相关性标准可以根据实际需求预先设定，比如，将各个可测参数根据相对应的相关性指数由大到小排序，将数值最大的预设输两个可测参数确定为目标可测参数。

可选的，如图3所示，步骤S22包括：

S31：根据大于预设相关性参数的相关性指数所对应的可测参数确定所述目标可测参数。

上述预设相关性参数例如可以为0.8，本步骤中将大于0.8的相关性指数对应的可测参数确定为目标可测参数，进而在随后的步骤中用于生成凝汽器热阻模型。在实际应用中，可以根据实际需求变更上述预设相关性参数的具体数值。

通过本申请实施例提供的方案，能从多个可测参数中选出与凝汽器热阻高相关的至少一个目标可测参数。降低用于生成凝汽器热阻模型的参数的数量，实现数据降维，同时提高生成凝汽器热阻模型的参数与凝汽器热阻的相关性，提高预测的凝汽器热阻的准确性。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图4所示，上述步骤S13，包括：

S41：根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成历史数据曲线，所述历史数据曲线表征热阻的倒数与时间的关联关系。

在本步骤中，根据至少一个目标可测参数的历史数据生成历史数据曲线。具体的，可以首先对每个目标可测参数的历史数据生成表征目标可测参数数值与时间的关联关系的参数曲线。然后基于各个目标可测参数的参数曲线生成上述历史数据曲线。历史数据曲线的横坐标可以为时间，纵坐标可以为热阻的倒数。

S42：根据所述至少一个目标可测参数向所述历史数据曲线拟合，以生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型。

本步骤中，可以首先基于所述至少一个目标可测参数构建基础曲线，通过曲线拟合方法向上述历史数据曲线拟合，从而生成包括上述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图5所示，上述步骤S31，包括：

S51：将大于预设相关性参数的相关性指数所对应的可测参数确定为第一可测参数。

S52：根据所述直接空冷机组凝汽器分别确定各个所述第一可测参数的凝汽器机理分析结果；

S53：根据所述凝汽器机理分析结果将至少一个所述第一可测参数确定为所述目标可测参数。

本申请实施例中，本步骤中确定的第一可测参数是与凝汽器热阻相关性较高的可测参数。随后分别确定各个第一可测参数的凝汽器机理分析结果，该机理分析结果可以是根据凝汽器的结构、特质或其他因素确定的。举例而言，上述步骤S52中，可以先确定各个第一可测参数与凝汽器各种工况的关联关系，进而确定在不同工况下各个第一可测参数与凝汽器热阻的相关性，以生成凝汽器机理分析结果。其中，凝汽器运行的各种工况可以根据凝汽器的结构、特征或其他因素确定。

通过本申请实施例提供的方案，能结合凝汽器机理分析结果提高确定的目标可测参数与凝汽器热阻的相关性，避免由于改变工况或其他因素而导致目标可测参数与凝汽器热阻相关性降低的情况。

基于上述任一种实施例提供的方案，可选的，所述目标可测参数包括直接空冷机组负荷参数Pe、直接空冷机组汽轮机出口压力参数P

其中，如图6所示，上述步骤S13，包括：

S61：根据所述直接空冷机组负荷参数Pe确定凝汽器进汽流量参数G

S62：根据所述直接空冷机组汽轮机出口压力参数P

S63：根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括凝汽器进汽流量参数G

下面举实例说明本方案，根据传热学原理以及直接空冷凝汽器的工作原理，可见凝汽器的换热过程主要分为三个部分，分别是凝汽器管内冷风与管壁之间的对流换热、管壁的热传导以及管外的蒸汽与管壁之间的对流换热。通过分析这三个换热过程可知，凝汽器进汽流量(机组负荷)、机组背压(排汽焓值)、冷却风入口温度、冷却风流量(轴流风机转速)以及在变工况时凝汽器的不发生改变的性能参数等，是对热阻R的主要影响因素。其中，机组负荷Pe数据是可测的，凝汽器进汽流量G

G

机组背压P

P

冷却风入口温度由温度传感器直接测量，冷风流量通常难以直接测量，但可以由轴流风机的转速确定，转速越高，流量越大。为了利用这些可测参数拟合它们与热阻的关系，首先需要实际的热阻值。因此，需要先在额定工况下进行试验获得热阻值，凝汽器的换热量Q和对数平均温差Δt

其中，G

但对于实际运行中的凝汽器，通常难以确定其冷风流量。并且在凝汽器的建模过程中，需要利用热阻来计算换热量以及出口空气温度等。所以需要利用可测参数计算热阻，用于建模控制和机组的运行调节。以历史数据为目标值，以凝汽器进汽流量、机组背压、冷却风入口温度和轴流风机转速作为模型输入，生成凝汽器热阻模型。

本申请实施例提供的方案利用可测数据，对直接空冷凝汽器进行参数辨识，生成凝汽器热阻模型，可以用于对未来一段时间内的凝汽器的性能参数进行预测。进而便于凝汽器系统的建模控制、机组的运行调节、利用可测参数对其运行状态进行监测。

本申请实施例提供的方案能实现实时、准确地估计凝汽器性能参数，利用可测参数可以对凝汽器运行状态进行监测，进而能提高机组效率以及运行调节的灵敏度和精度，增加机组运行的可靠性。消除了利用给定的经验公式在凝汽器积灰、结垢、变工况等状态时计算性能参数的偏差，解决了通过试验确定性能参数耗时、费力的问题。

下面结合具体参数对本方案做进一步说明。电厂直接空冷发电机组在运行过程中，利用环境冷风在空冷塔内冷却工质，这虽然降低了冷端系统的水资源消耗量和能量消耗量，但是也存在较大的能量损失，如空冷机组大型轴流风机群电能的过度消耗。因此，为了降低系统的能耗，需要对冷端系统运行进行优化。在这个过程中需要研究机组的动态特性，以寻找到能耗最低的运行状态。但是，实际运行中的机组为了保证发电质量的稳定和机组运行的安全性，难以直接开展相关的实验研究。因此，需要对直接空冷机组的冷端系统进行建模，通过模型的方法研究系统的动态特性。

作为冷端系统的重要组成部分，凝汽器在汽轮机组热力循环过程中是循环的冷源设备，会将排汽凝结成水，并维持排气口的真空度。在凝汽器模块的建模过程中，实际运行中机组的有效换热面积和总体换热系数的乘积是关键参数。然而，这一参数受多种因素的影响，需要根据机组实际状态确定。因此，这里可以利用本发明提供的方案利用可测参数确定凝汽器热阻，并用于冷凝器的建模和的后续特性研究中。

以某电厂600MW超临界直接空冷机组的实际运行数据为基础，对该机组凝汽器的热阻值进行参数辨识。在本实施例中，多个可测参数包括凝汽器进汽流量、机组背压、冷却风入口温度、轴流风机转速以及空冷系统的主要技术参数等数据。确定的目标可测参数包括机组背压、冷却风进口温度、凝汽器进汽流量共4项参数，这些参数在历史时段中分别对应的数据如图7-图10所示。

根据上述图7-图10确定的历史数据曲线如图11所示。本实施例中，通过最小二乘拟合法执行拟合，拟合值如图12所示，可以看出图11与图12偏差较小，选取与该性能参数相关性最大的几个目标可测参数作为模型输入，得到该机组直接空冷凝汽器热阻的数学拟合关系式如下式(4)所示：

其中，各参数缩写与参数、相应单位的对应关系如下：

R——凝汽器热阻，℃/W；

G

P

T

N

直接空冷凝汽器的热阻在变工况时主要考虑机组负荷、背压，这两项决定了凝汽器的散热负荷，而入口冷风温度和轴流风机转速(流量)则是反映冷却条件与轴流风机的运行方式。可见，该拟合模型较为全面的考虑了凝汽器的变工况影响因素，可以用该模型在变工况下进行凝汽器性能参数的实时计算与分析。

为了解决现有技术中存在的问题，本申请实施例还提供一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测装置130，如图13所示，包括：

获取模块131，获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据；

确定模块132，根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数；

生成模块133，根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型，所述凝汽器热阻模型表征所述至少一个目标可测参数与所述凝汽器热阻的关联关系；

预测模块134，根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。

本申请实施例提供的装置，通过获取直接空冷机组凝汽器的多个可测参数和所述多个可测参数的历史数据；根据所述多个可测参数与所述直接空冷机组凝汽器的热阻的相关性确定至少一个目标可测参数；根据所述至少一个目标可测参数的历史数据生成包括所述至少一个目标可测参数的凝汽器热阻模型；根据所述凝汽器热阻模型和所述至少一个目标可测参数的实时数据预测所述直接空冷机组凝汽器的性能参数。本方案生成的凝汽器热阻模型能准确表征目标可测参数与凝汽器热阻的关联关系，进而提高预测直接空冷机组凝汽器的性能参数的准确性。

优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。