汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置，所述方法包括：获取汽轮发电机组的实时振动数据，并将实时振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到汽流激振预测结果；根据所述汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令，并将所述阀门顺序调整指令发送至阀门执行机构，以使所述阀门执行机构调整阀门顺序。本发明专利技术通过深度学习模型对汽轮发电机组振动数据进行实时采集监测分析，对是否存在汽流激振潜在风险进行预警，一旦发现机组有发生汽流激振的征兆，通过自控调整阀门顺序来改变各阀门的开度，防止发生汽流激振，保证机组安全稳定运行，无需人工进行干预所带来的不良后果，避免汽流激振继续发展引起机组振动从而产生不可逆的损害。生不可逆的损害。生不可逆的损害。

【技术实现步骤摘要】
汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及汽轮发电机组领域，尤指一种汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，高转速、大功率的汽轮发电机组从之前的亚临界机组发展到超临界机组、超临界机组，汽轮机进汽参数越来越高，汽轮机在现场发生汽流激振的现象也越来越多。
[0003]汽流激振是一种常见的汽轮机振动故障，产生的主要原因为：动叶顶部沿周向不均匀泄漏流或汽封的间隙流引起的不平衡蒸汽作用力激发的转子低频自激振动。通俗来说，就是转动部分和静止部分不同心，蒸汽在动静间隙部分发生振荡导致的转子振动。
[0004]汽流激振对机组的安全稳定运行有很大影响，如果不能进行有效的干涉和处理，该类型振动可能会给汽轮机造成不可逆的损害。彻底消除汽流激振，需要停机处理，比如调整动静中心、对汽封结构进行改造等，但是停机会对发电企业的经济效益产生巨大影响，故一般在发现汽流激振现象后，会在机组运行过程中采取措施，通过改变运行参数或方式暂时控制汽流激振，待停机检修时再进行彻底消除。
[0005]目前，在运行过程中控制汽流激振的方式主要有：第一，降低汽轮机负荷。这种方式以牺牲汽轮机负荷为代价，并且会让汽轮发电机组退出电网所要求的AGC(Automatic Generation Control，自动发电控制系统)运行方式，发电企业会蒙受巨大的发电量损失，并且会被电网企业考核。第二，改变阀门进汽顺序。对于非滑压运行机组，汽轮机进汽阀门在正常运行的时候具有开启顺序。一般的，进汽部分一周有四个阀门，开启顺序出厂前已设置好，因此，汽轮机在某一种负荷下，四个阀门的开启开度是一定的。由于现场发生汽流激振，需要改变阀门进汽顺序，也就是改变四个阀门的开度，从而改变内部流场，达到抑制汽流激振的效果。目前的发电企业如果遇到振动较大的问题，一般先要请振动工程师到现场进行分析，充分讨论确认振动为汽流激振后，再由热控工程师进行阀门进汽顺序的在线修改。这种方式具有较大的时间滞后性，并且汽流激振一旦发生，会有较大的振动出现，不可避免会在处理过程中就发生振动大跳机事故，不仅对设备的安全寿命有一定影响，发电企业还会因非正常停机承担较大的经济损失。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例的主要目的在于提供一种汽轮发电机组汽流激振处理方法及装置，实现对汽流激振及时预警，通过调整阀门顺序来防止发生汽流激振，保证机组安全稳定运行。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种汽轮发电机组汽流激振处理方法，方法包括：
[0008]获取汽轮发电机组的实时振动数据，并将实时振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到汽流激振预测结果；
[0009]根据汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令，并将阀门顺序调整指令发送至阀门执行机构，以使阀门执行机构调整阀门顺序。
[0010]可选的，在本专利技术一实施例中，深度学习模型是通过如下步骤建立的：
[0011]获取历史振动数据，并将历史振动数据划分为训练样本集与测试样本集；
[0012]利用卷积神经网络算法与训练样本集，对初始学习模型进行模型训练，得到训练后的学习模型；
[0013]利用测试样本集，对训练后的学习模型进行更新，得到深度学习模型。
[0014]可选的，在本专利技术一实施例中，根据汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令包括：
[0015]若汽流激振预测结果为发生汽流激振，则利用预设的汽流激振阀门调整顺序，确定阀门开启顺序；
[0016]根据阀门开启顺序，生成对应的阀门顺序调整指令。
[0017]可选的，在本专利技术一实施例中，方法还包括：
[0018]若汽流激振预测结果为发生汽流激振，则在阀门执行机构调整阀门顺序后，获取汽轮发电机组阀门调整后的振动数据；
[0019]将阀门调整后的振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到预测结果；
[0020]若预测结果为发生汽流激振，则生成并发送报警信息。
[0021]本专利技术实施例还提供一种汽轮发电机组汽流激振处理装置，装置包括：
[0022]激振预测模块，用于获取汽轮发电机组的实时振动数据，并将实时振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到汽流激振预测结果；
[0023]阀门调整模块，用于根据汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令，并将阀门顺序调整指令发送至阀门执行机构，以使阀门执行机构调整阀门顺序。
[0024]可选的，在本专利技术一实施例中，装置还包括：
[0025]历史数据模块，用于获取历史振动数据，并将历史振动数据划分为训练样本集与测试样本集；
[0026]模型训练模块，用于利用卷积神经网络算法与所述训练样本集，对初始学习模型进行模型训练，得到训练后的学习模型；
[0027]模型更新模块，用于利用测试样本集，对训练后的学习模型进行更新，得到深度学习模型。
[0028]可选的，在本专利技术一实施例中，阀门调整模块包括：
[0029]开启顺序单元，用于若汽流激振预测结果为发生汽流激振，则利用预设的汽流激振阀门调整顺序，确定阀门开启顺序；
[0030]调整指令单元，用于根据阀门开启顺序，生成对应的阀门顺序调整指令。
[0031]可选的，在本专利技术一实施例中，装置还包括：
[0032]振动数据模块，用于若汽流激振预测结果为发生汽流激振，则在阀门执行机构调整阀门顺序后，获取汽轮发电机组阀门调整后的振动数据；
[0033]预测结果模块，用于将阀门调整后的振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到预测结果；
[0034]报警信息模块，用于若预测结果为发生汽流激振，则生成并发送报警信息。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现上述方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0038]本专利技术通过深度学习模型对汽轮发电机组振动数据进行实时采集监测分析，对是否存在汽流激振潜在风险进行预警，一旦发生汽流激振，通过自控调整阀门顺序来改变各阀门的开度，防止发生汽流激振，保证机组安全稳定运行，无需人工进行干预所带来的不良后果，避免汽流激振继续发展引起机组振动从而产生不可逆的损害。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1为本专利技术实施例一种汽轮发电机组汽流激振处理方法的流程图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽轮发电机组汽流激振处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取汽轮发电机组的实时振动数据，并将所述实时振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到汽流激振预测结果；根据所述汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令，并将所述阀门顺序调整指令发送至阀门执行机构，以使所述阀门执行机构调整阀门顺序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型是通过如下步骤建立的：获取历史振动数据，并将所述历史振动数据划分为训练样本集与测试样本集；利用卷积神经网络算法与所述训练样本集，对初始学习模型进行模型训练，得到训练后的学习模型；利用所述测试样本集，对训练后的学习模型进行更新，得到所述深度学习模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令包括：若所述汽流激振预测结果为发生汽流激振，则利用预设的汽流激振阀门调整顺序，确定阀门开启顺序；根据所述阀门开启顺序，生成对应的阀门顺序调整指令。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述汽流激振预测结果为发生汽流激振，则在所述阀门执行机构调整阀门顺序后，获取汽轮发电机组阀门调整后的振动数据；将阀门调整后的振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到预测结果；若所述预测结果为发生汽流激振，则生成并发送报警信息。5.一种汽轮发电机组汽流激振处理装置，其特征在于，所述装置包括：激振预测模块，用于获取汽轮发电机组的实时振动数据，并将所述实时振动数据输入至预先建立的深度学习模型中，得到汽流激振预测结果；阀门调整模块，用于根据所述汽流激振预测结果，生成阀门顺序调整指令，并将所述阀门顺序调整指令发...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋亚军，司派友，梅隆，刘双白，郝向中，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：