一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法技术

一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，属于电站燃气轮机离线水洗领域，本发明专利技术需要一种水洗时间合理、可以充分提高机组运行效率和设备利用率的电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法。本发明专利技术中，从燃机电站数据库选取覆盖燃气轮机健康状态全工况集合A；对集合A稳态筛选得到运行数据集合B；建立压气机基准压比模型；利用集合C数据样本训练压气机基准压比模型；利用集合D数据样本计算压比残差；利用核密度估计法得到压比残差的上限值和下限值；将实时监测数据带入压气机基准压比模型得到压气机基准压比及其区间；计算实时压比降；设定水洗阈值；在对应的时间段内时进行离线水洗。本发明专利技术主要用于确定电站燃气轮机的离线水洗时间。

A method to determine off-line water washing time of gas turbine in power plant

The invention relates to a method for determining the off-line water washing time of power station gas turbine, belonging to the field of off-line water washing of power station gas turbine. The invention requires a method for determining the off-line water washing time of power station gas turbine which has reasonable water washing time and can fully improve the unit operation efficiency and equipment utilization. In the invention, the whole working condition set a covering the health state of gas turbine is selected from the database of gas turbine power station; the operation data set B is obtained by screening the steady state of set a; the compressor reference pressure ratio model is established; the compressor reference pressure ratio model is trained by using the set C data sample; the pressure ratio residual is calculated by using the set D data sample; the upper limit and lower limit of the pressure ratio residual are obtained by using the nuclear density estimation method Limit value: bring the real-time monitoring data into the compressor reference pressure ratio model to obtain the compressor reference pressure ratio and its interval; calculate the real-time pressure ratio drop; set the washing threshold; conduct off-line washing in the corresponding time period. The invention is mainly used for determining the off-line water washing time of a gas turbine of a power station.

【技术实现步骤摘要】
一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法
本专利技术属于电站燃气轮机离线水洗领域，具体涉及一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法。
技术介绍
电站燃气轮机在运行时需要不断的吸入空气，空气中可能含有尘土、粉尘、昆虫等，在压气机中不断沉积，引起压比和效率降低，使压气机容易发生喘振等恶性事故，降低机组的安全性、可靠性和经济性。因此必须通过含有洗涤剂的水溶液对压气机进行离线水洗，保证联合循环机组功率和效率处于较高的水平。目前对于电站燃气轮机的离线水洗，一般根据其运行时间的长短定时进行，但该方法没有充分考虑燃气轮机的实际运行状态，由于受外界环境变化的影响，燃气轮机的性能退化不可能呈周期性，可能在某种因素的副作用下，其结垢速率大增，性能退化加快。在实际离线水洗时间问题中，为了更好的进行离线水洗研究，需要考虑电站燃气轮机发生结垢故障的严重程度。现代化生产要求最大程度的保证燃机电厂的整体效益，现有的水洗方法是只要燃气轮机发生通流部分结垢故障就会立即采取离线水洗措施，但上述水洗方法不能依据电站燃气轮机运行中结垢的故障程度和发展趋势进行有目的离线水洗。且目前的水洗方法只是在某个固定的时间点，且不能结合电厂的实际运行管理，这样的离线水洗时间不科学合理，且机组运行效率、设备的利用率低。因此，就需要一种水洗时间合理、可以充分提高机组运行效率和设备利用率的电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有的水洗方法水洗时间不合理、机组运行效率、设备的利用率低的缺陷，提供了一种水洗时间合理、可以充分提高机组运行效率和设备利用率的电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法。本专利技术所涉及的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法的技术方案如下：本专利技术所涉及的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，它包括以下步骤：步骤1、从燃机电站数据库选取覆盖电站燃气轮机全工况的历史健康数据；即集合A；步骤2、对集合A进行稳态筛选，得到稳定工况下的运行数据，即集合B；将集合B分为集合C和集合D；步骤3、分析影响压气机压比的边界条件和因素，确定基于支持向量机回归的压气机基准压比求取模型的输入变量和输出量，从而建立基于支持向量机回归的压气机基准压比模型；步骤4、利用集合C的健康状态数据样本训练压气机基准压比模型；步骤5、利用集合D的健康状态数据样本，将数据样本参数输入到训练后的压气机基准压比模型中，计算压比残差；步骤6、利用核密度估计法对所述压比残差进行统计分析，进而得到显著性水平为α时的压比残差的上限值eh和下限值el；步骤7、实时监测燃气轮机得到一组工况参数，带入压气机基准压比模型，得到压气机基准压比的预测值压比基准区间的上限压比基准区间的下限和压气机压比基准区间步骤8、利用压气机压比降来表征电站燃气轮机结垢的严重程度，计算实时压比降；步骤9、根据燃机机组设定水洗阈值；步骤10、当上限压比降δh达到水洗阈值时，对应的时间为ta，发出水洗预警信号；当下限压比降δl达到水洗阈值时对应的时间为tb，发出水洗报警信号；当在[ta,tb]时间段内时进行离线水洗。进一步地：在步骤1中，所述历史健康数据包括压气机入口、出口的温度和压力，燃机功率、环境温度、IGV阀门开度。进一步地：在步骤2中，所述对历史健康数据进行稳态筛选包括以下步骤：步骤201：用一个统一模型表示稳态与非稳态过程，公式为：式中，xt表示t时刻功率的测量值，μ表示功率的真实值，m代表功率的变化速率；εt代表功率在t时刻的随机误差；步骤202：所述稳态与非稳态过程的区别在于负荷响应速率是否等于0；采用相邻两个时刻参数的差值Δx作为特征统计量，公式为：Δx＝xt-xt-1＝m+(εt-εt-1)步骤203：所述特征统计量Δx的期望为m，根据时间序列的性质，用样本时间窗口内的特征统计量Δx的均值进行期望的估计，公式为：式中，h表示判稳时间窗口内的样本数目，从燃机电站数据库1min采集一个数据，统计20min的数据进行筛选，故h＝20；步骤204：采用置信区间估计的方法，和是由B集合中一段较长时间稳态数据确定的两个统计量，对于给定显著性水平α，满足：若m＝0位于区间内，则有(1-α)的置信度认为，该时间段内系统处于稳态；通过这样的方法将集合A稳态筛选成集合B，将集合B分为集合C、集合D两部分，进入步骤3。进一步地：在步骤5中，所述参数包括燃机功率、大气温度、大气压力、大气湿度、压气机入口温度、压气机入口压力和IGV开度。进一步地：在步骤5中，所述压比残差即为压气机压比实际观察值与支持向量机回归模型输出值之差。进一步地：在步骤8中，当压气机基准压比取基准压比区间上限时，计算压比降有：当压气机基准压比取基准压比区间下限时，计算压比降有：式中：δh为压气机上限压比降，δl为压气机下限压比降，πc为压气机实际观测压比，为支持向量机回归模型输出值，即压气机基准压比，eh为压比残差上限，el为压比残差下限。本专利技术所涉及的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法的有益效果是：本专利技术所涉及的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，利用数据挖掘、机器学习、统计理论等技术，提出实用化的视情水洗时间确定的方法。充分考虑电站燃气轮机实际运行状态，发生结垢故障的严重程度，从而确定离线水洗时间，规避潜在故障。本专利技术考虑了功率和环境因素等边界条件变化影响，提出支持向量机与核密度估计联合统计的方法，确定压气机基准压比模型，进而得到不同工况下压气机基准压比区间。本专利技术还考虑到单一离线水洗时刻不满足对于电厂现场实际决策需求，在压比基准区间基础上，结合离线水洗的经验标准，计算压比降上下限，并将压比降上、下限均达到水洗阈值时其对应的两个时间点，确定离线水洗的时间区间。这样的离线水洗时间更加科学合理，可以充分提高机组运行效率以及设备的利用率，进而增加企业效益和市场核心竞争力。本专利技术依据电站燃气轮机(燃料为天然气)发生结垢故障的严重程度，科学合理地确定电站燃气轮机离线水洗的时间区间，从而提高燃气轮机运行效率和企业的经济效益。附图说明图1为一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法的流程示意图；图2为原始数据的稳态筛选示例图；图3为基于支持向量机回归的压气机基准压比模型示意图；图4-a为C集合部分训练样本实际值与回归值对比示例图；图4-b为C集合部分测试样本实际值与回归值对比示例图；图5-a为D集合部分样本压比残差示例图；图5-b为压比残差核密度分布曲线示例图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术的技术方案做进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本专利技术技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的精神和范围，均应涵盖在本专利技术的保护范围中。实施例1结合图1、图2、图3和图4说明本实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，其特征在于，它包括以下步骤：/n步骤1、从燃机电站数据库选取覆盖电站燃气轮机全工况的历史健康数据；即集合A；/n步骤2、对集合A进行稳态筛选，得到稳定工况下的运行数据，即集合B；将集合B分为集合C和集合D；/n步骤3、分析影响压气机压比的边界条件和因素，确定基于支持向量机回归的压气机基准压比求取模型的输入变量和输出量，从而建立基于支持向量机回归的压气机基准压比模型；/n步骤4、利用集合C的健康状态数据样本训练和测试压气机基准压比模型；/n步骤5、利用集合D的健康状态数据样本，将数据样本参数输入到训练后的压气机基准压比模型中，计算压比残差；/n步骤6、利用核密度估计法对所述压比残差进行统计分析，进而得到显著性水平为α时的压比残差的上限值e

【技术特征摘要】
1.一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤1、从燃机电站数据库选取覆盖电站燃气轮机全工况的历史健康数据；即集合A；
步骤2、对集合A进行稳态筛选，得到稳定工况下的运行数据，即集合B；将集合B分为集合C和集合D；
步骤3、分析影响压气机压比的边界条件和因素，确定基于支持向量机回归的压气机基准压比求取模型的输入变量和输出量，从而建立基于支持向量机回归的压气机基准压比模型；
步骤4、利用集合C的健康状态数据样本训练和测试压气机基准压比模型；
步骤5、利用集合D的健康状态数据样本，将数据样本参数输入到训练后的压气机基准压比模型中，计算压比残差；
步骤6、利用核密度估计法对所述压比残差进行统计分析，进而得到显著性水平为α时的压比残差的上限值eh和下限值el；
步骤7、实时监测燃气轮机得到一组工况参数，带入压气机基准压比模型，得到压气机基准压比的预测值压比基准区间的上限压比基准区间的下限和压气机压比基准区间
步骤8、利用压气机压比降来表征电站燃气轮机结垢的严重程度，计算实时压比降；
步骤9、根据燃机机组设定水洗阈值；
步骤10、当上限压比降δh达到水洗阈值时，对应的时间为ta，发出水洗预警信号；当下限压比降δl达到水洗阈值时对应的时间为tb，发出水洗报警信号；当在[ta,tb]时间段内时进行离线水洗。


2.根据权利要求1所述的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，其特征在于，在步骤1中，所述历史健康数据包括压气机入口、出口的温度和压力，燃机功率、环境温度、IGV阀门开度。


3.根据权利要求1所述的一种电站燃气轮机离线水洗时间的确定方法，其特征在于，在步骤2中，所述对历史健康数据进行稳态筛选包括以下步骤：
步骤201：用一个统一模型表示稳态与非稳态过程，公式为：



式中，xt表示t时刻功率的测量值...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨永明，曲晓峰，张德阳，毛静轩，姜漫利，王兆光，苗东旭，翟俊鹏，傅磊，王克剑，
申请(专利权)人：哈尔滨电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙;23