一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：通过DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块；通过调门特性优化模块将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号；基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制。本申请实施例可以利用实时历史数据库安全调度数据，无需调门特性实验即可实现机组调门特性自动闭环优化，同时还可以减少人工成本和设备维护成本。设备维护成本。设备维护成本。

【技术实现步骤摘要】
一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及工业控制
，尤其涉及一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]大型汽轮机控制系统中，阀门管理是通过一组DEH阀门管理函数来实现的，DEH阀门管理函数是阀门流量特性的数值表征，为保证机组一次调频功能和自动发电控制性能，必须保证这些函数与阀门真实流量的一致性。机组在大修、通流改造、DEH改造、DCS改造以及运行方式改造后，易出现两者不匹配的问题，此时应进行汽轮机调门特性参数测试以及优化整定，确保机组调频调峰功能长期安全、稳定运行。
[0003]目前在实际应用中，对汽轮机阀门流量特性的辨识通常是进行阀门流量特性试验，基于喷嘴流量、特征通流或功率值等计算流量特性曲线。该类方法不仅工作量大，对运行人员的水平要求较高，也会因为反复变负荷实验对机组的安全稳定运行产生不利影响。此外，试验后还需要技术人员对试验数据进行分析和处理，在此过程中也会受到技术人员主观因素的影响。
[0004]除了实验方法，部分学者开展基于数值仿真分析的流量特性优化方法，减少实验量，但是目前都在理论研究阶段，尚未形成实际产品级方案；而且为确保机组运行不受外网干扰，保护信息安全，机组控制一区、管理三区、外网设备通过单向网闸隔离，常规软硬件系统难以深入控制一区参与DCS参数整定与优化，以上各种不利因素均会造成业主方无法应用先进的人工智能方法自动优化机组调门特性。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质，利用实时历史数据库安全调度数据，无需调门特性实验即可实现机组调门特性自动闭环优化，同时还可以减少人工成本和设备维护成本。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种汽轮机调门控制方法，所述方法包括：
[0007]通过分布式控制系统DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块；
[0008]通过所述调门特性优化模块将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过所述机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号；
[0009]基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制。
[0010]第二方面，本申请实施例还提供了一种汽轮机调门控制装置，所述装置包括：采集模块、机器学习模块和控制模块；其中，
[0011]所述采集模块，用于通过分布式控制系统DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调
门特性优化模块；
[0012]所述机器学习模块，用于通过所述调门特性优化模块将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过所述机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号；
[0013]所述控制模块，用于基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
[0015]一个或多个处理器；
[0016]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0017]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请任意实施例所述的汽轮机调门控制方法。
[0018]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所述的汽轮机调门控制方法。
[0019]本申请实施例提出了一种汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质，先通过DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块；然后通过调门特性优化模块将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号；再基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制。也就是说，在本申请的技术方案中，可以基于机器学习模型对各个监控点的调门进行控制，在保障信息安全的基础上实现阀门特性闭环在线优化。而在现有技术中，对汽轮机阀门流量特性的辨识通常是进行阀门流量特性试验，基于喷嘴流量、特征通流或功率值等计算流量特性曲线。该类方法不仅工作量大，对运行人员的水平要求较高，也会因为反复变负荷实验对机组的安全稳定运行产生不利影响。因此，和现有技术相比，本申请实施例提出的汽轮机调门控制方法、装置、电子设备及存储介质，利用实时历史数据库安全调度数据，无需调门特性实验即可实现机组调门特性自动闭环优化，同时还可以减少人工成本和设备维护成本；并且，本申请实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
附图说明
[0020]图1为本申请实施例提供的汽轮机调门控制方法的第一流程示意图；
[0021]图2为本申请实施例提供的汽轮机调门优化控制系统的结构示意图；
[0022]图3为本申请实施例提供的调门特性优化服务器的结构示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的汽轮机调门控制方法的第二流程示意图；
[0024]图5为本申请实施例提供的汽轮机调门控制方法的第三流程示意图；
[0025]图6为本申请实施例提供的汽轮机调门控制装置的结构示意图；
[0026]图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描
述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
[0028]实施例一
[0029]图1为本申请实施例提供的汽轮机调门控制方法的第一流程示意图，该方法可以由汽轮机调门控制装置或者电子设备来执行，该装置或者电子设备可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置或者电子设备可以集成在任何具有网络通信功能的智能设备中。如图1所示，汽轮机调门控制方法可以包括以下步骤：
[0030]S101、通过DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块。
[0031]在本步骤中，电子设备可以通过DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块。图2为本申请实施例提供的汽轮机调门优化控制系统的结构示意图。如图2所示，该系统可以包括：现场通信总线、调门特性优化模块、实时历史数据平台、DCS、API；其中，调门特性优化模块、实时历史数据平台直接连接到现场通信总线，DCS通过API连接到现场通信总线。具体地，各模块设计如下：
[0032](1)现场本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽轮机调门控制方法，其特征在于，所述方法包括：通过分布式控制系统DCS采集各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据；将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块；通过所述调门特性优化模块将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过所述机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号；基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据通过现场通信总线发送至调门特性优化模块，包括：通过所述DCS将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据发送至应用程序编程接口API，并通过所述现场通信总线将各个监控点的调门在当前时刻上的实时数据发送至所述调门特性优化模块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述机器学习模型输出各个监控点的调门对应的控制信号，包括：通过所述机器学习模型中的流量特性修正函数计算各个监控点的调门对应的流量特性修正值；基于各个监控点的调门对应的流量特性修正值生成各个监控点的调门对应的控制信号。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个监控点的调门对应的控制信号对各个监控点的调门进行控制，包括：在各个监控点的调门对应的控制信号提取出针对每一个调门的控制指令；基于针对每一个调门的控制指令对每一个调门进行控制。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调门特性优化模块包括：调门特性优化服务器、可视化机器学习训练测试平台、机器学习模型仓库和通信接口；所述DCS包括：操...

【专利技术属性】
技术研发人员：程明，钟嶒楒，张铎，庄伟，王宏光，康磊，翟金星，许涛，马骏，孙安娜，周作发，郭健，马跃，叶晶，陈爱军，张博，王伍增，张敬辉，
申请(专利权)人：通辽霍林河坑口发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：