【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 ...
【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:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。