[发明专利]基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统与计算方法

说明书

本发明涉及基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统，包括汽轮机通过汽轮机排汽与排汽分配管输入端相连；入口温度传感器布置于空冷凝汽器管束内侧，出口温度传感器布置于空冷凝汽器管束外侧，入口温度传感器和出口温度传感器输出端均经温度传输总线与数据采集模块输入端相连；入口风速传感器布置于空冷凝汽器管束内侧。本发明的有益效果是：本发明考虑到火电站直接空冷系统排汽温度随环境气温的变化出现高频率、大浮动波动，环境高温时段排汽压力居高不下的特点，基于热平衡原理，联合外部传感器通过测量模拟汽轮机排汽的水温与散热管道出口水温，翅片进出口风温等间接模拟空冷凝汽器运行状态。

技术领域

本发明涉及空冷器积灰状态感知技术，特别是涉及一种空冷器积灰状态感知系统与计算方法。

背景技术

空冷凝汽器是蒸汽动力循环发电机组的重要环节。在1939年以前均采用水冷，他的工作状态直接影响了整个机组的安全性和经济性。无论是当前占全国总发电量73.1％的火电机组，预计到2020年和2030年仍将占60％和48％，还是将还是将要大规模发展的太阳能热发电机组，其所需的燃煤和太阳能资源主要分布在我国的东北、西北和华北(“三北”)地区，然而“三北”地区却是水资源贫乏的缺水或少水地带，导致燃煤和太阳能资源与水资源分布存在地理结构上的矛盾，但空冷器以热容量小很多的空气作为冷却介质，引起冷端散热能力锐减，致使发电热耗高，经济性差。为了强化空气侧换热过程，空冷器的基管上布置翅片，这在我国干燥、风沙大、扬尘多的“三北”地区，空气所携带的悬浮颗粒物极易在翅片管上积聚，生成灰垢(积灰层)。灰垢的存在降低了空冷器的换热性能，提高了运行成本，可使同环境条件下机组排汽压力抬高8～12kPa，增大发电煤耗约12～18g/kWh，又增加了直冷机组的安全隐患。

从火电厂的建设上来分析，由于我国的水资源匮乏，节约生产、生活用水作为设计的首要任务，因此在火电站大力的发展空冷技术更好解决这一问题。但空冷换热器积灰是难以避免的问题，尤其是温度变化大且风沙多的地区，受积灰的影响、负荷变化大时气流冲击以及其他因素引起的振动等原因，空冷换热器的换热效果常常受到影响而降低甚至会发生故障。因为空冷岛的积灰会造成换热系数降低、垢层厚度增大，所以空冷岛的积灰处理非常重要，但在空冷凝汽器运行方面，现场的运行基本靠经验来判断灰垢的积聚状态以及对汽轮机组排汽压力和发电量的影响，至于空冷器灰垢的维护清洗也完全是凭借经验，导致清洗不及时，灰垢积聚严重，危害机组安全运行的状况经常发生。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种空冷器积灰状态感知系统与计算方法。

基于深度学习与红外图像识别的空冷器积灰状态感知系统，包括汽轮机通过汽轮机排汽与排汽分配管输入端相连；入口温度传感器布置于空冷凝汽器管束内侧，出口温度传感器布置于空冷凝汽器管束外侧，入口温度传感器和出口温度传感器输出端均经温度传输总线与数据采集模块输入端相连；入口风速传感器布置于空冷凝汽器管束内侧，出口温度传感器布置于空冷凝汽器管束外侧，入口风速传感器和出口风速传感器输出端均经风速传输总线与数据采集模块输入端相连；红外热像仪布置于空冷凝汽器管束外侧不同角度处，红外热成像仪输出端经图像数据传输总线与数据采集模块输入端相连；数据采集模块输出端经数据传输总线与工控机输入端相连；流量计输出端经输水管与凝结水箱输入端相连；配电柜输出端经电源线与数据采集模块、工控机、空冷风机输入端相连。

作为优选：所述的红外热成像仪安装于空冷凝汽器管束的迎风面和背风面。

该模型的网络输入数据是一个4维tensor，将输入的红外图像分解为2-4个特征层，尺寸为1280-60000,28-256,28-256,2-4，分别表示一批图片的个数1280-60000、图片的宽的像素点个数28-256、高的像素点个数28-256和信道个数2-4；首先使用多个卷积神经网络层进行图像的特征提取，卷积神经网络层的计算过程如下步骤：