The present invention relates to an air cooler ash accumulation state sensing system based on in-depth learning and infrared image recognition, which comprises a steam turbine connected with the input end of the exhaust distribution pipe through the exhaust steam of the steam turbine; an inlet temperature sensor is arranged inside the air cooled condenser tube bundle, an outlet temperature sensor is arranged outside the air cooled condenser tube bundle, and an inlet temperature sensor is arranged outside the air cooled condenser tube bundle. The output terminals of the sensor and the outlet temperature sensor are connected with the input of the data acquisition module through the temperature transmission bus, and the inlet wind speed sensor is arranged on the inside of the air-cooled condenser tube bundle. The advantages of the invention are as follows: Considering the characteristics of high frequency and large fluctuation of exhaust steam temperature of direct air cooling system in thermal power plant with the change of ambient temperature, and the high exhaust steam pressure in high ambient temperature period, based on the principle of heat balance, the invention combines external sensors to measure and simulate the water temperature and heat dissipation of steam turbine exhaust by measuring and simulating the water temperature and heat dissipation of steam turbine exhaust. The water temperature at the outlet of the pipeline and the air temperature at the inlet and outlet of the fins indirectly simulate the operation state of the air-cooled condenser.
【技术实现步骤摘要】
基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统与计算方法
本专利技术涉及空冷器积灰状态感知技术，特别是涉及一种空冷器积灰状态感知系统与计算方法。
技术介绍
空冷凝汽器是蒸汽动力循环发电机组的重要环节。在1939年以前均采用水冷，他的工作状态直接影响了整个机组的安全性和经济性。无论是当前占全国总发电量73.1％的火电机组，预计到2020年和2030年仍将占60％和48％，还是将还是将要大规模发展的太阳能热发电机组，其所需的燃煤和太阳能资源主要分布在我国的东北、西北和华北(“三北”)地区，然而“三北”地区却是水资源贫乏的缺水或少水地带，导致燃煤和太阳能资源与水资源分布存在地理结构上的矛盾，但空冷器以热容量小很多的空气作为冷却介质，引起冷端散热能力锐减，致使发电热耗高，经济性差。为了强化空气侧换热过程，空冷器的基管上布置翅片，这在我国干燥、风沙大、扬尘多的“三北”地区，空气所携带的悬浮颗粒物极易在翅片管上积聚，生成灰垢(积灰层)。灰垢的存在降低了空冷器的换热性能，提高了运行成本，可使同环境条件下机组排汽压力抬高8～12kPa，增大发电煤耗约12～18g/kWh，又增...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统，其特征在于：包括汽轮机(1)通过汽轮机排汽(2)与排汽分配管(3)输入端相连；入口温度传感器(6)布置于空冷凝汽器管束(4)内侧，出口温度传感器(7)布置于空冷凝汽器管束(4)外侧，入口温度传感器(6)和出口温度传感器(7)输出端均经温度传输总线(16)与数据采集模块(11)输入端相连；入口风速传感器(8)布置于空冷凝汽器管束(4)内侧，出口温度传感器(9)布置于空冷凝汽器管束(4)外侧，入口风速传感器(8)和出口风速传感器(9)输出端均经风速传输总线(17)与数据采集模块(11)输入端相连；红外热像仪(10)布置...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统，其特征在于：包括汽轮机(1)通过汽轮机排汽(2)与排汽分配管(3)输入端相连；入口温度传感器(6)布置于空冷凝汽器管束(4)内侧，出口温度传感器(7)布置于空冷凝汽器管束(4)外侧，入口温度传感器(6)和出口温度传感器(7)输出端均经温度传输总线(16)与数据采集模块(11)输入端相连；入口风速传感器(8)布置于空冷凝汽器管束(4)内侧，出口温度传感器(9)布置于空冷凝汽器管束(4)外侧，入口风速传感器(8)和出口风速传感器(9)输出端均经风速传输总线(17)与数据采集模块(11)输入端相连；红外热像仪(10)布置于空冷凝汽器管束(4)外侧不同角度处，红外热成像仪(10)输出端经图像数据传输总线(18)与数据采集模块(11)输入端相连；数据采集模块(11)输出端经数据传输总线(19)与工控机(12)输入端相连；流量计(22)输出端经输水管与凝结水箱(14)输入端相连；配电柜(20)输出端经电源线(21)与数据采集模块(11)、工控机(12)和空冷风机(13)的输入端相连。2.根据权利要求1所述的基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统，其特征在于：所述的红外热成像仪(10)安装于空冷凝汽器管束(4)的迎风面和背风面。3.一种如权利要求1所述的基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统的计算方法，其特征在于：该模型的网络输入数据是一个4维tensor，将输入的红外图像分解为2-4个特征层，尺寸为1280-60000,28-256,28-256,2-4，分别表示一批图片的个数1280-60000、图片的宽的像素点个数28-256、高的像素点个数28-256和信道个数2-4；首先使用多个卷积神经网络层进行图像的特征提取，卷积神经网络层的计算过程如下步骤：卷积层1：卷积核大小a×a，卷积核移动步长1-2，卷积核个数a1，池化大小a2×a2，池化步长1-3，池化类型为最大池化，激活函数MELU，输出a1张图像,a＝3-7,a1＝28-256,a2＝3-7；卷积层2：卷积核大小b×b,卷积核移动步长1-2，卷积核个数b1，池化大小b2×b2，池化步长1-3，池化类型为最大池化，激活函数MELU，输出b1张图像b＝3-7,b1＝28-256,b2＝3-7；卷积层3：卷积核大小c×c,卷积核移动步长1-2，卷积核个数c1，池化大小c2×c2，池化步长1-3，池化类型为最大池化，激活函数Meanout，输出c1张图像,c＝3-7,c1＝28-256,c2＝3-7；卷积层4：卷积核大小d×d,卷积核移动步长1-2...
【专利技术属性】
技术研发人员：王静毅，牟文彪，俞彩孟，朱国雷，李中玉，赵波，曹生现，戴家涨，钟金鸣，陈琦，
申请(专利权)人：浙江浙能兴源节能科技有限公司，浙能阿克苏热电有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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