汽轮机简化性能试验中数据校正算法的应用

谢林贵 宋放放 张文祥 唐丽丽

摘要：数据校正算法可以去除测量数据中的显著误差，并减小随机误差，对机组的性能分析、运行优化具有重要意义。基于充分利用冗余测量数据的目的，提出了适用于简化性能试验中部分测量数据超出试验允许的偏差区间时的数据校正算法，并以某610 MW汽轮机性能试验为例进行了实例分析。分析结果表明，数据校正算法可以提高汽轮机简化性能试验结果的准确性，具有较高的实际应用价值。

关键词：汽轮机;简化性能试验;数据校正算法

0 引言

汽轮机热力性能试验对汽轮机的运行优化、状态监测、经济性和安全性评估等方面有着重要作用。因此，提高试验结果的准确性是后续开展各种优化工作的基础。在试验中，测量参数会受测量仪表和测量环境等因素影响，必然会出现随机误差以及由测量仪表故障导致的显著误差[1]。对单个测量参数进行多次测量，可以产生数据的时间冗余，而不同的测量参数又同时满足质量守恒和热量守恒关系，即空间冗余。应用数据校正算法，充分利用冗余信息，可以有效去除测量数据的显著误差，并减小随机误差。

目前，在全面性性能试验时[2]，可以利用VDI规程提出的统计学分析和质量、能量平衡结合的数据校正算法[3]。但在简化性能试验时，试验条件可能达不到全面性性能要求，导致部分测量数据可能会超出试验允许的偏差区间，从而无法使用此数据校正算法。

针对上述情况，本文基于充分利用冗余测量数据的目的，提出了适用于简化性能试验中部分测量数据超出试验允许的偏差区间时的数据校正算法。以某610 MW汽轮机性能试验为例，在部分测量数据超出试验允许的偏差区间时，利用本文提出的数据校正算法进行计算分析。经计算分析表明，本文提出的數据校正算法可以减小测量参数和汽轮机热耗的不确定度，从而提高简化性能试验结果的准确性。

1 数据校正算法的理论分析

1.1    数据校正理论

若假设对测量参数进行稳态测量，则可以对该测量参数值进行定义：

式中，x为测量参数值;μ为测量参数真实值;ε为测量值x对真值μ的误差。

测量参数的真实值必然满足物理、化学等基本定律，例如质量平衡方程、热量平衡方程等，即F（x，u）=0，u表示未测量参数。但是由于测量误差ε的存在，使平衡方程不成立，即。

数据校正算法的原理，找出一系列估计值及，满足约束条件F=0，同时，估计值与测量值x的差值的平方之和达到最小[4]。

1.2    全面性性能试验的数据校正算法

在汽轮机全面性性能试验中，可以应用统计学分析和质量、能量平衡结合的数据校正算法，此算法考虑的约束方程简单，适合应用于工程试验中。

汽轮机全面性性能试验的数据校正过程如图1所示。

在对测量参数的准确性进行判断时：

1.3    简化性能试验的数据校正算法

在全面性性能试验中，可以应用统计学分析和质量、能量平衡结合的数据校正算法。但在简化性能试验时，试验条件可能达不到全面性性能要求，导致部分测量数据可能会超出试验允许的偏差区间，从而无法使用此数据校正算法。

本文基于充分利用冗余测量数据的目的，提出了适用于简化性能试验中部分测量数据超出试验允许的偏差区间时的数据校正算法。

在简化试验中，若某些测量数据超出试验允许的偏差区间时，应先判断测量数据超出试验允许的偏差区间时是否采用此数据校正算法。因为试验热耗的计算过程中，不需要中压缸、低压缸上的相关测量参数。因此，若中压缸、低压缸或低压加热器的测量参数值超出试验允许的偏差区间，可以利用此数据校正算法对其余的测量参数进行数据校正，从而提高计算汽轮机热耗的准确性。

此数据校正过程主要分为两步：（1）通过除氧器进口的凝结水测量值，经过给水系统、锅炉系统到主蒸汽过程，建立流量平衡方程，对主蒸汽流量的软冗余值进行计算，完成对此方程中的各测量参数的校正;（2）通过主蒸汽流量至中压缸联合汽阀前过程，建立流量平衡方程，对锅炉再热热段流量的软冗余值进行计算，完成对此方程中的相关测量参数的校正。

汽轮机简化性能试验的数据校正算法流程如图2所示。

2 汽轮机简化性能试验的数据校正算法算例分析

在某610 MW汽轮机4VWO工况简化性能试验中，中压缸、低压缸或低压加热器的测量参数值超出试验允许的偏差区间，此时，可以采用本文提出的数据校正算法，利用其他的测量数据协调校正汽轮机热耗率[6]，并降低其不确定度[7]。

第一步，根据在距除氧器进口有一段距离的水平管道上用ASME流量喷嘴测得的主凝结水流量，经过主给水系统、锅炉系统到主蒸汽的过程，建立流量平衡方程，对主蒸汽流量的软冗余值进行计算。校正前的主蒸汽流量为1 954.881 t/h，其不确定度为0.135%，校正后的主蒸汽流量为1 954.161 t/h，其不确定度为0.073%。

第二步，根据校正后的主蒸汽流量，通过主蒸汽流量至中压缸联合汽阀前过程，建立流量平衡方程，对锅炉再热热段流量的软冗余值进行计算。再次对主蒸汽流量进行校正，并对锅炉再热冷段流量、再热热段流量进行校正，表1列出了计算锅炉再热热段流量的软冗余所需测点参数校正前后的测量值及其不确定度。

通过上述过程，对主蒸汽流量进行了校正，进一步减少了主蒸汽流量的不确定度，并对锅炉再热冷段流量、再热热段流量进行了校正，相应减少了再热热段、冷段流量的不确定度，从而减少汽轮机热耗率不确定度。经计算，使用校正后的流量对汽轮机热耗率不确定度进行计算[7]，其不确定度降低了0.028%。

通过上述数据校正算法对比分析，利用数据校正后的测量数据计算得到的主蒸汽流量、锅炉再热冷段流量、锅炉再热热段流量的不确定度明显减小，相应计算的汽轮机热耗不确定度也明显减小，较未校正的测量数据计算得到的热耗率不确定度有了明显降低。这说明本文提出的数据校正算法，适用于简化性能试验中部分测量数据超出试验允许的偏差区间的情况，可以有效降低汽轮机热耗不确定度，提高简化试验结果的准确性。

3 结语

本文基于充分利用冗余测量数据的目的，提出了适用于简化性能试验中部分测量数据超出试验允许的偏差区间时的数据校正算法。计算结果表明，本文提出的数据校正算法可以提高汽轮机简化性能试验结果的准确性，有较高的工程实用价值。

[参考文献]

[1] 费业泰.误差理论与数据处理[M].6版.北京：机械工业出版社，2010.

[2] 刘凯.汽轮机试验[M].北京：中国电力出版社，2005.

[3] Uncertainties of Measurement during Acceptance Tests on Energy-conversion and Power Plants：VDI 2048—2000[S].

[4] 王秀萍，荣冈，王树青.先进控制技术及应用第二讲 过程数据校正技术[J].化工自动化及仪表，1999，26（3）：64-69.

[5] 陈晓龙，施庆生，邓晓卫.概率论与数理统计[M].南京：东南大学出版社，2002.

[6] Performance Test Code 6 on Steam Turbines：ASME PTC6—1996[S].

[7] 王学军.汽轮机热力性能试验中不确定度的计算[J].热力发电，2001，30（4）：30-35.

收稿日期：2020-06-08

作者简介：谢林贵（1986—），男，四川内江人，硕士，工程师，主要从事能源系统方面的研究工作。