火电厂汽轮机热耗率建模及运行初压优化研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.3(上)-61-工 业 技 术汽轮机的热耗率受设备、运行工况和运行参数等一系列因素的影响,在热耗率建模中需要明确主要影响因素,将其作为模型的输入值,通过调节、优化输入参数达到降低热耗率的目的。人工智能算法在参数寻优方面具有良好的应用效果,因此本文在研究中探索利用算法工具进行建模和参数优化的应用方法。1 ASOS-ELM 模型概述ASOS-ELM 模 型 由 改 进 的 共 生 生 物 搜 索 算 法(Ameliorated Symbiotic Organisms Search,ASOS)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)通过
2、特定方式构建而成1。ASOS 算法具有良好的全局搜索性能,可用于改进ELM 的激活函数,进而优化 ELM 的学习能力。ELM 是一种单隐层前馈神经网络模型,假设存在 n 个随机样本(xi,yi),xi和 yi均为含有 n 个元素的向量,xi=xi1,xi2,L,xinT,yi=yi1,yi2,L,yinT。将 ELM 模型中隐藏层的节点数量记为 m,激活函数记为 f(x),此时可将该模型用公式(1)表示。yxijjijjmWf Wb?,ohin1 (1)式中:Wj,oh为第 j 个隐藏层到输出层间的输出权值;Wj,in为输入层到第 j 个隐藏层神经元间的输入权值;bj为第 j 个隐藏层神经元的
3、阈值。Sigmoid 是 ELM 中常用的激活函数,其数学表达式如公式(2)所示。g xx,?11 e (2)式中:x 为函数的净输入值;为坡度,反映激活函数的斜率;为激活函数中心的位置;e 为自然常数。训练传统的 ELM 模型时,令=1、=0,但这种参数取值方式较粗糙,容易导致边缘位置出现梯度消失,进而制约ELM 模型的性能2。ASOS 算法可用于优化参数取值,消除梯度消失问题。ASOS-ELM 算法的实施流程如下:ASOS 算法初始化参数利用 ASOS 算法优化 ELM 模型激活函数的参数和计算目标函数的适应度值判断是否满足终止条件如果满足终止条件,获得一组最优的 和 参数如果不满足终止条
4、件,利用互利关系更新种群,重新实施第 2步。2 基于 ASOS-ELM 的汽轮机热耗率建模和仿真汽轮机生产单位电能消耗的热量称为热耗率,在机组的运行过程中需要精确预测热耗率,可基于 ASOS-ELM 算法建立热耗率预测模型。2.1 汽轮机热耗率影响因素分析2.1.1 热耗率计算方法关于汽轮机热耗率的计算方法,目前已经形成了多样化的计算理论,如热平衡法、矩阵法。根据热力分析,热耗率如公式(3)所示。HD hD hD hD hD hD hPRzhzhfwfwzlzlglglzjzje?00(3)式中:HR为汽轮机的热耗率;D0为主蒸汽的流量;h0为主蒸汽的焓值;Dzh为再热器热端蒸汽流量;hzh为
5、再热器热端的蒸汽焓值;Dfw为给水流量;hfw为给水焓值;Dzl为再热器冷端蒸汽流量;hzl为再热器冷端蒸汽焓值;Dzj为再热减温水流量;hzj为再热减温水焓值;Pe为发动机的功率3。2.1.2 汽轮机热耗率影响因素根据热耗率的计算公式可知,其中涵盖多种参数,而这些参数来自系统中的不同设备。在机组运行过程中,各参数并非稳定不变,大多存在一定的波动性。此时通过公式计算的热耗率有可能失真,影响热耗率的因素体现在如下方面。1)汽轮机发电系统硬件设备的运行现状。硬件设备是指锅炉、汽轮机等,在长期的运行过程中可能会出现一定耗损,进而影响热耗率。2)汽轮机的运行方式。当汽轮机处于不利的运行工况时,有可能造
6、成一定的热效率耗损,如机组低负荷运行。3)汽轮机运行参数。汽轮机在运行过程中,必须严格控制各参数,部分参数可进行调节,如主蒸汽的压力和流量。2.2 热耗率建模2.2.1 选取模型参数火电厂汽轮机的热耗率受多种因素的影响,并且各因素对热耗率的影响程度存在一定的差异。构建热耗率模型时,应该从众多影响因素中筛选出具有强关联性的因素。以某型600MW 超临界机组为例,模型输入参数包括 12 个,输出参数为 1 个,具体见表 1。火电厂汽轮机热耗率建模及运行初压优化研究顾今(芜湖发电有限责任公司,安徽 芜湖 241000)摘 要:为了提高火电厂的发电效率,降低热量损耗,本文基于改进的共生生物搜索算法和极
7、限学习机,构建了汽轮机的热耗率模型,包括12个输入参数和1个输出量。收集600MW 机组的运行数据,利用算法进行模型训练。同时基于热耗率模型优化了汽轮机的运行初压。经检测,优化汽轮机的运行初压后,不同工况下的热耗率均有所下降,验证了模型的有效性。关键词:火电厂汽轮机;热耗率建模;运行初压优化中图分类号:TK267文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.3(上)-62-工 业 技 术2.2.2 热耗率模型热耗率模型将表 1 中的 12 个参数作为输入值,经过模型的处理,输出汽轮机的热耗率。本文运用 ASOS-ELM算法处理数据,将 ELM 模型中的隐藏层节点数、ASOS 的种群数均设置为
8、20 个,算法最大迭代次数为 100 次。激活函数中存在 和 共 2 个待优化的参数,将寻优范围设置为-1,1。评价模型预测效果时,采用适应度函数 Ffit,计算方法如公式(4)所示。FPYNiiiNfit?min21 (4)式中:N 为样本数量;Pi为热耗率的预测值;Yi为热耗率的实际值。2.2.3 热效率模型的预测效果分析本文按照 12 个输入指标收集某型 600MW 超临界机组汽轮机组的运行数据,形成 300 组样本,数据的负荷为298.762MW562.365MW,将其按照 9 1 的比例随机分为训练样本和测试样本,部分样本数据见表 2。模型训练完成后,利用测试样本检验模型的效果,比较
9、实测值和预测值,前 10 个样本的预测结果见表 3。从中可知,预测结果和实测值的差异整体非常小,说明该模型取得了良好的预测效果。表 1 汽轮机热耗率建模输入、输出变量模型参数分类编号参数符号含义和单位输入变量1Ne发电负荷(MW)2P0主蒸汽压力(MPa)3D0主蒸汽流量(t/h)4T0主蒸汽温度()5Pr再热器出口蒸汽压力(MPa)6Tr再热器出口蒸汽温度()7Tb再热器入口蒸汽温度()8Ph再热器入口蒸汽压力()9Dz再热减温水流量(t/h)10Dgl过热减温水流量(t/h)11Pb汽轮机背压(kPa)12Tc循环水进水口温度()输出变量1HR热耗率kJ/(kWh)2.2.4 算法性能对比
10、为了评价 ASOS-ELM 算法的热耗率预测效果,将 BP神经网络模型和 ELM 模型作为对照组,利用相同的数据进行模型训练和测试,同时引入 3 个评价指标,分别为均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)。指标 MAPE 用于表征预测值偏离真实值的程度,计算结果越大,说明预测效果越差。指标 MAE 对预测值偏离真实值的幅度进行绝对值化处理,也能反映出二者的偏离程度,计算结果越小,说明预测准确性越高。3 种模型的性能评价指标计算结果见表 4,从中可知,与BP 神经网络和 ELM 算法相比,ASOS-ELM 算法的 RMSE、MAPE、MAE 三相指标均更小,说
11、明其预测精度具有较大优势。3 汽轮机组运行初压优化3.1 最优运行方式分析复合滑压是汽轮机的主流运行方式,其在调压过程中包括3个典型的阶段。当负荷水平为额定值的40%以下时,机组以定压方式运行;当负荷水平为额定值的 40%50%时,机组以滑压方式运行,气门开度维持不变,此时通过调整主蒸汽压力来控制机组的负荷水平;当负荷水平为额定值的 80%90%时,机组同样采用滑压控制。这种运行模式有利于电厂调峰。但是在实际应用中,定压和滑压间的转变存在一个分界点,而分界点的确定缺乏明确的方法。另外,在滑压运行模式下,负荷水平受主蒸汽压力的影响,存在特定的主蒸汽压力,使机组热耗率最低。3.2 汽轮机最优运行初
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