[发明专利]一种汽轮机低压末级温度场预测方法及装置

说明书

本申请提供一种汽轮机低压末级温度场预测方法及装置，所述方法包括：对获取到的汽轮机历史运行状态参数进行筛选，得到历史运行状态参数样本集及目标参数温度场数据集；利用K最近邻算法对所述历史运行状态参数样本数据集及所述目标参数温度场数据集进行训练，得到近邻样本参数；根据获取到的汽轮机当前运行状态参数及所述近邻样本参数，生成所述当前运行状态参数对应的汽轮机低压末级温度场预测值。本申请提供的汽轮机低压末级温度场预测方法及装置能够根据汽轮机低压缸的当前运行状态参数生成汽轮机低压末级温度场预测值，以便后续据此合理调节低压缸内的喷水量，减少由于喷水造成对末级叶片的水蚀。

技术领域

本申请涉及工业控制领域，具体是一种汽轮机低压末级温度场预测方法及装置。

背景技术

随着北方地区电站在冬季供热工况下热负荷与电负荷供应矛盾的日益凸显，优化热电解耦技术逐步得到推广应用。其中，低压缸零出力技术作为较为新颖的优化热电解耦技术，因其能够通过大幅度地降低低压缸进汽量，有效提高供电机组的热电比，近年来被广泛应用于北方电站。

低压缸零出力技术在实际工程中要精确地控制低压缸进汽流量，一方面需要满足低压缸的最小蒸汽冷却量，另一方面在保证应用效果的同时需要避开末级叶片的颤振区。为保障电力设备安全，低压缸往往会被设定较低的进汽流量，而较低的进汽流量不足以带走鼓风热量，引起低压末级温度升高。为此需对低压缸内部进行喷水以调节叶片末级温度。受低压缸内部流场的影响，对低压缸内部进行喷水时引入的雾化水滴会被卷吸，冲击末级叶片，造成末级叶片水蚀。因此，有效测量低压缸末级温度场对于合理调节低压缸内的喷水量具有重要意义。

在实际工程中，目前采用的方法大多是实际探入式测量温度场的方法，通过插入温度探针逐个测量各叶高位置的温度。现有方法的试验准备过程较为复杂，目前尚无通过软测量手段获知汽轮机低压末级温度场的方法。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种汽轮机低压末级温度场预测方法及装置，能够根据汽轮机低压缸的当前运行状态参数生成汽轮机低压末级温度场预测值。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种汽轮机低压末级温度场预测方法，包括：

对获取到的汽轮机历史运行状态参数进行筛选，得到历史运行状态参数样本集及目标参数温度场数据集；

利用K最近邻算法对所述历史运行状态参数样本数据集及所述目标参数温度场数据集进行训练，得到近邻样本参数；

根据获取到的汽轮机当前运行状态参数及所述近邻样本参数，生成所述当前运行状态参数对应的汽轮机低压末级温度场预测值。

进一步地，利用K最近邻算法对所述历史运行状态参数样本数据集及所述目标参数温度场数据集进行训练，得到近邻样本参数，包括：

对所述历史运行状态参数样本数据集中的历史运行状态参数样本数据进行特征降维，得到所述历史运行状态参数样本数据对应的主成分重建原数据；

对所述历史运行状态参数样本数据对应的所述主成分重建原数据进行归一化处理，得到主成分重建标准化数据；

将所述主成分重建标准化数据划分为训练样本集与测试样本集；

利用K最近邻算法对所述训练样本集、所述测试样本集及所述目标参数温度场数据集进行训练，调整预先设定的近邻样本初始参数，得到近邻样本参数。

进一步地，对所述历史运行状态参数样本数据集中的历史运行状态参数样本数据进行特征降维，得到所述历史运行状态参数样本数据对应的主成分重建原数据，包括：

计算所述历史运行状态参数样本数据集中所述历史运行状态参数样本数据的特征均值向量；