数据–机理融合的汽轮机末级排汽焓在线测量EI北大核心CSCD

汽轮机末级排汽焓值的在线准确测量是机组智能监测与冷端系统节能优化的前提与关键。以机组历史运行数据为驱动,采用数据与机理融合的建模方法,结合深度学习算法,构建汽轮机末级排汽焓的在线测量模型。基于闭口能量平衡方程构建汽轮机排汽焓的机理模型;采用灰色关联分析选取影响排汽焓的关键特征变量,构建基于极端梯度提升算法的汽轮机排汽焓软测量模型;搜索可比历史条件下的排汽焓值,引入偏差系数修正软测量模型结果,通过实时数据与模型的数据交互,实现模型的动态演化。以某在役600MW亚临界直接空冷机组为研究对象进行分析,结果表明,构建的汽轮机末级排汽焓在线测量模型的相对误差在(-0.15%,0.15%)之间,可满足工程分析需要,且在机组深度调峰时,相比机理模型,提出的在线测量模型具有很好的泛化能力。