数据校正在火电机组性能诊断中的研究
作者单位：东南大学
学位级别：硕士
导师姓名：胥建群
授予年度：2018年
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
摘 要：随着国家全面实施电厂超低排放和节能改造政策以及电力市场对调峰机组的日益需求,通过提高机组参数和单机容量来提高发电效率的空间将越来越有限,利用性能监测等系统来指导机组高效、经济和安全运行是火电机组的重点研究方向之一。准确的测量数据是掌握机组性能监测的前提,为提高测量数据的可靠性,本文基于多种数据校正技术对电厂测量数据进行协调以及对粗大误差和设备故障进行识别,从而减小噪声对测量数据的影响。具体研究工作主要为以下几个方面:基于电厂设备机理模型,结合加权最小二乘理论构建发电机组状态估计模型,通过QR矩阵正交变换,实现基于设备特性数学模型的数据校正计算过程。为验证该数据校正模型的可行性,以一个660MW超超临界机组为案例,取该机组额定工况和带误差的设计数据分别进行数据校正计算。结果表明,额定工况下模型校验的温度和压力相对误差大多控制在±1%内;有随机误差的情况下模型校正后的机组总功率相对误差为0.14%,充分验证了基于设备特性数学模型数据校正算法的可行性。针对基于设备特性数学模型的数据校正建模复杂以及不能进行粗大误差定位等问题,本文提出另一种数据校正方法:基于统计学原理的数据校正。针对不同类型的研究对象分别介绍了拉格朗日法、QR矩阵正交变换法、线性化法和两步法等不同的数据协调计算方法。在粗大误差识别问题上,为了降低算法的误判概率,以经典的整体检验法、约束方程检验法、测量数据检验法和广义似然比检验法为基础,构造MT-NT联合法、顺序剔除法和GLR-NT联合法等粗大误差识别方法。为验证该数据校正模型的可行性,以3个不同的热力系统作为案例进行数据检验。结果表明:在简单槽式太阳能系统数据校正中,充分证明了整体检验法、约束方程检验法、测量数据检验法和MT-NT联合法在识别粗大误差上的可行性;顺序剔除法可将汽轮机组回热系统的除氧器入口凝结水流量校正到一个合理的范围,提高了测量数据的精度。在超超临界汽轮机组阀门特性与运行优化研究中,针对有效面积变化的汽轮机高压调门,提出用椭圆公式对其建模,并用公开文献实验数据对其进行验证。结合阀门模型,以某660 MW节流配汽型超超临界汽轮机组为研究对象,对该机组进行变工况计算,研究不同负荷的不同运行策略下,高压缸效率和机组经济性的变化情况。结果表明,椭圆公式能够表现调门变工况特性,该方法建模过程简单,计算方便,在调门工作区域内计算精度高。机组高压缸效率随着高压调门开度的减小而减小,纯滑压运行方式下热耗率最低,但考虑到电网调频要求,建议机组变工况运行时调门开度控制在30%5%为宜。所推荐的宽范围变工况运行策略在调门调节裕量满足电网调频的要求下,能够提高机组的经济性和深度调峰能力,研究结果可为同类型机组的运行优化策略提供参考。在考虑阀门前后压力和阀门开度带有随机误差的情况下,采用数据校正计算对主蒸汽流量进行校正,计算结果表明该方法将主蒸汽流量的误差标准偏差控制在合理的范围,从而缩小了功率和热耗率误差带,提高了机组的性能计算精度。通过几个案例证明数据校正的可行性后,将数据校正技术应用于燃气-蒸汽联合循环系统中。以某电厂一台燃气-蒸汽联合循环机组为研究对象,利用Ebsilon热力系统仿真平台对其进行建模。在仿真模型数据基础上,添加不同的误差模拟电厂现场数据,对数据校正技术进行验证。分析表明:ISO工况负荷校验结果显示数据校正结果与真实值相差不大;对该工况添加2000组随机误差并进行独立重复数据协调计算,结果显示凝水流量等测量数据的精度均有不同程度的提高,同时数据协调将机组功率相对误差控制在±0.6%左右;研究还发现随机误差的分布形式对此数据协调模型影响作用较小;基于测量仪表精度的不同,本文提出了基于功率法和基于凝汽器循环冷却水流量法计算联合循环机组蒸汽轮机排汽焓的方法,结果显示,在变工况情况下,基于功率法计算的排汽焓精度很高,可应用到电厂实际性能计算中;在系统中添加2处粗大误差、1处设备故障以及粗大误差与故障同时存在等3种情况,然后进行数据校正,结果显示在3种情况下数据校正技术均能将粗大误差与故障识别出来并进行合理的补偿,从而保证机组性能计算的正确性。
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