基于历史运行数据的汽轮机流量特性辨识与优化
2023-11-27刘菊菲赵世通赵太磊
王 悦,刘菊菲,赵世通,赵太磊
(1.国家电投集团内蒙古白音华煤电有限公司坑口发电分公司,内蒙古 锡林郭勒;2.国家电投集团内蒙古能源有限公司,内蒙古 通辽)
前言
目前大型电厂的汽轮机主要应用DEH 数字电液控制系统,在DEH 中配有阀门流量特性的管理函数[1]。当由于设备通流改造、DEH 改造、设备磨损或运行老化等原因,汽轮机DEH 系统的配汽函数则不能如实的反映调门组的非线性特征,将会导致流量指令与最终的实际进汽流量线性度不好,导致机组出现负荷突变或者负荷调节不及时,引起机组震荡,而影响机组稳定性、经济性、电厂的AGC 考核和一次调频能力[2,3]。而目前对于调门流量特性的优化调整,主要是依靠试验优化人员在现场向电网申请调度,经过阀门流量特性试验来进行背压修正、计算修改流量分配函数、重叠度函数,以保持汽轮机流量特性较高的线性度。
1 调门流量特性
调门的流量特性是其自身升程与通过其介质流量的关系,在恒压降的情况下是固有特性,在两端压力变化时是工作特性,根据文献[4]的验证,二者在应用上是相通的。调门的固有特性根据自身阀芯结构可分为直线特性、等百分比特性、抛物线特性、快开流量特性。由于机组的运行特性的要求,汽轮机高压调节阀普遍选用快开特性阀门。汽轮机组调门流量特性区别于阀门自身的流量特性,考虑了阀门和喷嘴组整体,一个阀门和对应的喷嘴构成一个完整的配汽单元,按照不同电厂汽轮机的结构,四个或者六个配汽单元并联为一个完整的调门组,以四个阀门为例的蒸汽通路示意图见图1。
图1 四阀门蒸汽通路示意图
机组正常运行过程中,在顺序阀方式下,阀门一般处于两阀全开,三阀部分开启,相比较单阀方式下阀门部分开启运行而言,节流损失更小,所以机组采用顺序阀方式运行居多。基于目前广泛应用现场阀门流量特性试验对汽轮机组流量特性进行线性校正,费时费力,影响机组正常运行,所以本文选择采用机组顺序阀方式下运行的历史数据进行数据挖掘,对汽轮机组高压调门顺序阀运行方式下的流量特性进行辨识和相应的优化整定。
2 300 MW 机组流量特性辨识
本文选择一300 MW 等级亚临界、型号为N300—16.7/538/538,配置4 个高压调气阀、且阀后无测点的机组,在机组顺序阀运行时,阀门的开启顺序为GV1/GV2→GV3→GV4,采集机组在正常运行过程中的DEH 数据,共有5 760 个样本点,采样时间间隔为10 秒。
2.1 相对容积流量
对于主蒸汽流量的计算,根据文献[5]提出的一种改进的公式如式(2)得到,采用高排温度来代替调节级温度,
其中,G 表示实际蒸汽流量,p1表示调节级前压力,p2表示调节级后压力,G0,T10,p10,p20,p d0,vd0表示额定值,用高压缸排气压力pd与比容vd的乘积来代替调节级温度T1,可以弥补在选择调节级后温度测点时不准的弊端。G/G0是相对容积流量,可以用来表征流量变化。本文选用G/G0×100%来分析阀门流量特性。
2.2 数据处理
原始数据中主要参数信息如表1 所示,参数覆盖范围较广,用来做调门组流量特性分析和优化具有普遍性和代表性。
表1 机组部分采样数据范围
通过对数据的初步筛查,数据并无异常值和缺失值,接下来对稳定工况进行筛选。目前对于稳定工况数据的选择要求不唯一,标准不统一,本文采用式(3)进行计算[6],保持主要参数在某一时间范围内变化较小。
其中,Si表示进行稳定数据筛选的变量,在本文中S1为机组负荷,S2为机组阀位指令,S3表示机组主蒸汽压力;Si,max、Si,min表示变量在样本数据中的最大值和最小值,δ为一常数,一般在0.05%-0.25%之间。
对采样数据依次按照机组负荷、综合阀位指令和主蒸汽压力进行了稳定工况数据的筛选,数据量从5 760 组变为2 865 组。经过稳定工况筛选之后的机组阀位指令与调节级压力与原始数据对比如图2~图5所示,可以发现,数据仍保有原始趋势,但是减少了剧烈抖动。
图2 原始机组阀位指令
图3 稳定工况下机组阀位指令
图4 原始机组调节级压力
图5 稳定工况下调节级压力
2.3 聚类处理
本文选择K-Means++聚类算法对筛选后数据进行处理,K-Means++是K-Means 算法的升级,其不同之处在于聚类初始点的选择上更合理,随机选择第一个中心点后,离此中心点越远的点越可能成为下一个聚类中心。
根据筛选后的稳定数据辨识得到机组流量特性曲线,即综合阀位指令与机组相对容积流量之间的关系曲线,如图6,散点图为实际特性曲线,直线为理想综合阀位指令与相对容积流量的关系曲线,也可以叫做标准参考线。由图可见,机组经过长时间的运行,汽轮机实际调门流量特性曲线非线性明显,且整体位于标准参考线下方,机组的实际进汽流量相对总阀位指令变化较慢,小于理想应进汽流量,在65%~68%指令范围内,曲线斜率较大,阀门动作较快;在92%指令时进汽流量有明显的转折。
图6 实际流量特性曲线
对处理后的全部数据进行100 点,20 点聚类后,得到机组流量特性曲线分别为图7 和图8。可见,聚类后的流量特性曲线仍可以很好的体现原有曲线趋势,达到了精简数据量、提高数据质量的目的,数据更具有代表性。
图7 100 点聚类流量特性曲线
图8 20 点聚类特性流量曲线
3 流量特性优化
由于汽轮机调门流量特性的非线性,对机组的安全稳定运行以及机组AGC 和一次调频有很大影响,所以对于调门组流量特性需要进行线性化校正。在对机组流量特性进行线性整定优化时,优化目标曲线选为综合阀位指令与相对容积流量的正比例线性曲线,以保证阀门进汽流量和综合阀门指令成线性关系。在优化时根据目标优化曲线即标准参考线,相对容积流量与综合阀位指令应该呈现正比例关系,所以使用相对容积流量百分比数值代替原阀门管理函数中的综合阀位指令,来作为综合阀位指令数值来重新得到新的阀门管理函数,可以达到对阀门管理函数优化校正的目的。
优化前、优化后的综合阀位指令与各阀门开度关系以及其前后对比图见图9。
图9 优化前后阀门开度对比图
通过图9 可以观察到优化后的综合阀位指令与各阀门开度的关系,阀门GV1,2 更快达到全部开启状态,GV3 开启速度更快,GV4 开启点提前,优化结果符合对阀门流量特性分析时得出的阀门动作略慢导致进气量低于流量指令的结论。
4 结论
本文通过采集某一300MW 等级机组的DEH 数据,对其进行数据处理与K-means++聚类,辨识了汽轮机调节阀门组在顺序阀运行方式下的流量特性,并根据调门流量特性标准参考线进行了汽轮机阀门管理函数的线性整定,优化整定后的阀门管理函数可以使汽轮机流量特性达到较好的线性度,对于现场应用具有指导意义。