[发明专利]一种确定燃气轮机性能劣化程度的方法

说明书

本发明涉及一种确定燃气轮机性能劣化程度的方法，该方法包括：(1)采集燃气轮机连续两次离线水洗周期内的运行数据，并进行多元非线性回归分析建立压气机离线水洗后燃气轮机性能劣化预测模型；(2)基于燃气轮机性能劣化预测模型得到燃气轮机任意工况下因叶片积垢导致的机组性能指标随时间的劣化趋势，通过将机组清洁工况下的性能与脏污工况下的性能进行对比，定量得到机组性能的劣化程度。与现有技术相比，本发明具有模型便捷、方法灵活等特点，避免了性能试验所需要的大量人工和设备费用，并且可用于机组的实时性能状态监测等优点。

技术领域

本发明涉及燃气轮机性能劣化检测技术，尤其是涉及一种基于多元非线性回归分析的确定燃气轮机性能劣化程度的方法。

背景技术

燃气轮机的大力发展，其运行安全性问题已成为不可忽视的问题，燃气轮机的运行状态监测和故障诊断是燃机发展不可或缺的一部分。压气机叶片积垢是燃气轮机运行中最常见的气路故障，在燃气轮机的整个运行寿命中，由于压气机叶片积垢导致的性能损失占全部性能损失的70％～85％。目前，在确定燃气轮机因叶片积垢导致的性能劣化程度方法方面，主要采用性能试验的方法或者机理建模的方法。

其中试验方法是通过在额定工况下对比燃气轮机功率或燃气轮机热耗率的初始值和运行一段时间后的劣化值来判定机组性能下降的程度，但是试验方法存在成本较高、并且试验条件较苛刻等问题。

而机理建模方法则存在理论求解复杂度较高、方法不够灵活等缺陷。由于燃气轮机通常以热电联产方式或作为调峰机组来运行，负荷时常处于变动之中，并且燃气轮机性能受外界环境条件影响较大，准确判断燃气轮机设备性能的下降程度存在较大难度。

经过检索，中国电机工程学报公布一篇关于“多元线性回归方法预测燃气轮机发电机组性能”的文献，为了预测燃气轮机发电机组的性能，基于大量的机组运行数据，采用多元线性回归分析方法，获得了通过燃机发电机组初始进口条件预测燃机功率和燃机效率的数学模型。以PG9171E型燃机发电机组部分历史运行数据作为训练样本，建立关于燃机性能的多元线性回归数学模型，并对模型进行验证分析。结果表明：基于多元线性回归分析方法，可以通过初始进口条件有效地预测燃机发电机组的性能；从预测结果分析来看，对于燃机功率的预测优于燃机效率，但是其存在缺陷为：1、所建立的燃机功率和燃机效率的预测模型的输入样本为2015年(1～12月份)全年的运行数据，未考虑机组因运行时间的增长而导致的性能劣化差异，同时机组在实际运行中会进行离线水洗操作，机组性能存在一定程度的恢复，模型自变量中忽略了时间项因素；2、所建立的预测模型为线性回归模型，而通常因变量与自变量的关系为复杂的非线性关系，模型拟合精度不高；3、所建模型选取天然气进气流量作为自变量而忽略了天然气热值的变化，模型输入变量选择欠妥，导致燃机效率的预测模型精度较差；4、并未建立压气机性能指标(压气机进气流量、压气机压比和压气机效率)的预测模型，对于燃气轮机性能劣化程度未进行全面定量评估。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种确定燃气轮机性能劣化程度的方法，该方法可以定量判定燃气轮机因叶片积垢导致的性能劣化的程度，为燃气轮机的安全高效运行提供有效的监测手段。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种确定燃气轮机性能劣化程度的方法，该方法包括：

(1)采集燃气轮机连续两次离线水洗周期内的运行数据，并进行多元非线性回归分析建立燃气轮机性能劣化预测模型；

(2)基于燃气轮机性能劣化预测模型得到燃气轮机任意工况下因叶片积垢导致的机组性能指标随时间的劣化趋势，通过将机组清洁工况下的性能与脏污工况下的性能进行对比，定量得到机组性能的劣化程度。

优选地，所述的步骤(1)中的运行数据以采样周期T取自机组DCS或SIS系统，采集的数据首先经过数据筛选并剔除异常数据，作为模型的输入样本数据。