数据校正在汽轮机热力性能监测中的应用

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.201805001

中国电力 ›› 2018, Vol. 51 ›› Issue (12): 124-131.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.201805001

数据校正在汽轮机热力性能监测中的应用

胡建根¹, 顾正皓¹, 包劲松¹, 朱梅芳¹, 张宝²

1. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院, 浙江杭州 310014;
2. 杭州意能电力技术有限公司, 浙江杭州 310014

收稿日期:2018-05-02 修回日期:2018-06-06 出版日期:2018-12-05 发布日期:2018-12-13
作者简介:胡建根(1966-),男,硕士,高级工程师,从事电厂性能计算方面的研究,E-mail:hzgz@sina.com

Application of Data Reconciliation in Steam Turbine Performance Monitoring

HU Jiangen¹, GU Zhenghao¹, BAO Jinsong¹, ZHU Meifang¹, ZHANG Bao²

1. State Grid Zhejiang Electric Power Research Institute, Hangzhou 310014, China;
2. HangZhou E. Energy Technology Co., Ltd., Hangzhou 310014, China

Received:2018-05-02 Revised:2018-06-06 Online:2018-12-05 Published:2018-12-13

摘要/Abstract

摘要： 在汽轮机热力循环中，测量系统具有冗余测点。现场一般采用主给水流量、主凝结水流量和给水泵进口流量作为性能计算中的主流量。采用数据校正方法，利用冗余的流量测点信息，对某一实际电厂的性能数据进行数据校正计算，并分析了性能计算结果不确定度的变化。结果表明，数据校正可以有效减小计算结果的不确定度。

关键词: 汽轮机, 热力性能, 数据校正, 不确定度, 冗余, 热耗率

Abstract: In the steam turbine thermodynamic cycle, the measuring system has provided redundant measuring points. Generally, the main water flow, the main condensate flow and the feed water pump inlet flow are chosen as the mainstream in the on-site performance calculation. In this paper, by using the data reconciliation method, the redundant flow measurement point information is taken to perform data reconciliation calculation regarding the performance data of a real power plant. Then the uncertainty changes of the calculation result are analyzed. The result shows that the data reconciliation can effectively reduce the uncertainty of the calculation result.

Key words: steam turbine, thermodynamic performance, data reconciliation, uncertainty, redundancy, heat rate

中图分类号:

TK267

胡建根, 顾正皓, 包劲松, 朱梅芳, 张宝. 数据校正在汽轮机热力性能监测中的应用[J]. 中国电力, 2018, 51(12): 124-131.

HU Jiangen, GU Zhenghao, BAO Jinsong, ZHU Meifang, ZHANG Bao. Application of Data Reconciliation in Steam Turbine Performance Monitoring[J]. Electric Power, 2018, 51(12): 124-131.

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参考文献 17

[1]	付昶. 火电机组"热耗率"定义综述[J]. 热力发电, 2016, 45(8):1-5. FU Chang. Definition review of heat rate in thermal power plant evaluation[J]. Thermal Power Generation, 2016, 45(8):1-5.
[2]	张志恒, 孙戈, 钟农兵. 汽轮机性能试验热耗率不确定度的分析计算[J]. 四川电力技术, 2014, 37(3):82-85
[3]	李辉. 基于在线支持向量回归算法的电站热耗率模型[J]. 中国电力, 2014, 47(7):21-25. LI Hui. The turbine heat rate modal based on accurate online support vector regression algorithm[J]. Electric Power, 2014, 47(7):21-25.
[4]	王学军. 汽轮机热力性能试验中不确定度的计算[J]. 热力发电, 2001, 30(4):30-36
[5]	Reason John, 孙钜江, 依春林. 现场校验凝结水测流喷嘴[J]. 黑龙江电力, 1991, 13(5):58-59.
[6]	张才稳. 汽轮机性能试验ASME流量喷嘴及GB/T2624-93喷嘴校验[J]. 电力科学与工程, 2009, 25(1):34-37. ZHANG Caiwen. ASME flow nozzles and GB/T 2624-93 flow nozzles calibration for turbine testing[J]. Electric Power Science and Engineering, 2009, 25(1):34-37.
[7]	周卫庆, 王顺, 李辉, 等. 一种基于遗传算法的热工数据校正方法[J]. 热力发电, 2017, 46(3):45-50. ZHOU Weiqing, WANG Shun, LI Hui, et al. A thermal data rectification method based on genetic algorithm[J]. Thermal Power Generation, 2017, 46(3):45-50.
[8]	程新华, 张庆国, 刘富国. 发电厂风粉流体测量系统的数据校正[J]. 热力发电, 2014, 43(11):35-40. CHENG Xinhua, ZHANG Qingguo, LIU Fuguo. Data reconciliation for air and fuel flow measurements system in power plant[J]. Thermal Power Generation, 2014, 43(11):35-40.
[9]	秦德华. 发电厂厂级监控信息系统数据校正新方法[J]. 热力发电, 2012, 41(6):80-82. QIN Dehua. A new correction method for data in plant-level supervisory information system[J]. Thermal Power Generation, 2012, 41(6):80-82.
[10]	王培红, 陈强, 李琳, 等. 厂级监控系统中数据校正算法模型研究[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2005, 35(1):11-15. WANG Peihong, CHEN Qiang, LI Lin, et al. Research on algorithm model for data rectification in supervisory information system[J]. Journal of Southeast University (Natural Science Edition), 2005, 35(1):11-15.
[11]	Langenstein M, Jansky J. Process data reconciliation in nuclear power plants[J]. La Radiologia Medica, 2003, 107(1-2):47-57.
[12]	CHEN P C, Andersen H. The implementation of the data validation process in a gas turbine performance monitoring system[C]//ASME Turbo Expo 2005:Power for Land, Sea, and Air. Reno-Tahoe, Nevada, USA, 2005:609-616.
[13]	JIANG X, LIU P, LI Z. Data reconciliation for steam turbine on-line performance monitoring[J]. Applied Thermal Engineering, 2014, 70(1):122-130.
[14]	郭江龙, 李琼, 姚力强, 等. 基于冗余测量的汽轮机性能计算基准流量数据在线检验方法[J]. 河北电力技术, 2015, 34(3):1-2. GUO Jianglong, LI Qiong, YAO Liqiang, et al. Base flow online monitoring calibration method based on redundancy flow steam turbine performance calculation[J]. Hebei Electric Power, 2015, 34(3):1-2.
[15]	刘凯. 汽轮机性能试验不确定度分析方法的探讨[J]. 江苏电机工程, 2007, 26(4):1-5. LIU Kai. Analysis of turbine performance test uncertainty[J]. Jiangsu Electrical Engineering, 2007, 26(4):1-5.
[16]	Llanos C E, Sánchez M C, Maronna R A. Classification of systematic measurement errors within the framework of robust data reconciliation[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2017, 56(34):9617-9628.
[17]	MEI Congli, SU Hongye, CHU Jian. An NT-MT combined method for gross error detection and data reconciliation[J]. Chinese Journal of Chemical Engineering, 2006, 14(5):592-596.

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[1]	辛全金, 李晓华, 杨义, 李俊聪, 夏能弘. 基于冗余卷积编解码器的变压器噪声抑制[J]. 中国电力, 2023, 56(4): 112-118.
[2]	何国安, 胡相余, 杨铖, 安仕江, 张学延. 轴承振动对油膜涡动的影响分析与试验[J]. 中国电力, 2020, 53(7): 211-216.
[3]	崔亚辉, 姚剑飞, 徐亚涛, 渠福来, 孙鹏, 王增宏. 西门子1 000 MW汽轮机组轴系碰磨故障特性研究[J]. 中国电力, 2020, 53(6): 133-139.
[4]	王威, 王波, 张俊, 陆春良, 贺旭. 宁波地区基于统计升尺度的新能源区域功率预测算法[J]. 中国电力, 2020, 53(5): 100-111.
[5]	徐章福, 邓彤天, 钟晶亮, 王锁斌, 张世海. 汽轮机DEH转速控制模式下的节能优化[J]. 中国电力, 2020, 53(4): 186-192.
[6]	张宝, 丁阳俊, 顾正皓, 应光耀, 樊印龙. 基于抑制电力系统低频振荡的火电机组控制方式优化[J]. 中国电力, 2020, 53(2): 137-141,149.
[7]	万忠海, 陈文, 蔡文, 鲁锦, 晏涛. DEH系统调节阀重叠度辨识及规范化整定方法[J]. 中国电力, 2020, 53(2): 156-163.
[8]	曲晓荷, 庄义飞, 张兴, 武海澄, 张剑, 李达. 基于逆向分段解耦的单顺阀切换过程流量特性建模及优化[J]. 中国电力, 2020, 53(12): 293-300.
[9]	杨文虎. 1 350 MW超超临界汽轮机技术特点及分析[J]. 中国电力, 2020, 53(1): 162-168,176.
[10]	梅益铭, 顾伟飞, 祝相云, 朱宝. 汽轮机阀门关闭试验中的噪声分析和信号处理[J]. 中国电力, 2019, 52(9): 154-160.
[11]	李正红, 丁晓兵, 冯宝成, 金震, 侯炜. 基于HSR环网的“花瓣”型配电网区域备自投系统研究及应用[J]. 中国电力, 2019, 52(8): 64-70,77.
[12]	胡坚, 刘超. CPSO-FLN模型在汽轮机热耗率预测中的应用研究[J]. 中国电力, 2019, 52(8): 179-184.
[13]	胡坚, 刘超. 基于引力搜索算法与LSSVM的机组初压优化[J]. 中国电力, 2019, 52(6): 160-165.
[14]	吴昕, 李磊, 王争明, 梅隆, 宋亚军. 1 000 MW汽轮机快速冷却的应用与分析[J]. 中国电力, 2019, 52(2): 158-164,171.
[15]	刘福国, 张绪辉, 吴举, 崔福兴. 基于数据校正的电厂日常供电煤耗诊断分析[J]. 中国电力, 2019, 52(11): 118-124.

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