汽轮机运行性能监测方法、装置及电子设备

摘要

本说明书实施例公开了一种汽轮机组运行性能监测方法、装置及电子设备，该方法包括：在汽轮机组运行过程中，计算当前汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，所述平均热耗率为除当前计算的所述实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值；确定当前计算的所述实时热耗率与所述平均热耗率的差值；根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常。本说明书实施例可以简单且有效的手段对汽轮机组性能异常进行实时监测，由此提高汽轮机组运行性能异常监测的时效性及准确性。

说明书

技术领域

本说明书涉及汽轮机组安全运行领域，尤其涉及一种汽轮机运行性能监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

国内大容量火电机组运行工况复杂多变、性能极易出现异常，因此对机组性能状态的实时监测尤为重要。现有汽轮机性能异常监测研究中，主要围绕监测参数的特征识别和监测系统开发两个方面进行。其中，对于监测参数的研究，有学者利用主成分分析方法，可以在数据层面对相关参数进行降维，进而分析出影响机组性能的主要参数类别。对于监测系统的研究，有学者提出基于模型－视图－控制器(Model View Controller，MVC)的基本框架搭建监测系统，辅之以先进算法，实现性能检测等功能。

考虑到分散控制系统(Distributed Control System，DCS)在通讯方面的特殊性，尽管MVC框架可通过丰富的报告和图形界面显示计算和分析结果，但现有研究基本都处于理论阶段，无法突破DCS通讯限制；另一方面，上述利用成分分析的方法，可以精确识别出影响汽轮机组性能的关键参数及常见故障类别，但方法较为繁琐，实际实施将会受到限制。

发明内容

本说明书实施例提供一种汽轮机运行性能监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有监测方法存在的问题。

为了解决上述技术问题，本说明书是这样实现的：

第一方面，本说明书实施例提供了一种汽轮机组运行性能监测方法，包括：在汽轮机组运行过程中，计算当前汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，所述平均热耗率为除当前计算的所述实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值；确定当前计算的所述实时热耗率与所述平均热耗率的差值；根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常。

可选的，所述实时热耗率根据以下算式(1)计算得到：

其中，HR

可选的，该方法还包括：利用预定的背压修正曲线对计算的所述实时热耗率进行背压修正。

可选的，在初始计算所述汽轮机组的实时热耗率之前，该方法还包括：以预定时间预先稳定运行所述汽轮机组。

可选的，所述平均热耗率根据以下算式(2)计算得到：

其中，i表示计算所述实时热耗率的次数，HR

可选的，所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

可选的，在所述确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，该方法还包括：发送指示所述汽轮机组的性能异常的警告信号。

可选的，在所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常之前，该方法还包括：利用支持向量机算法对所述差值进行时序预测，得到预定预测步长的预测差值；

其中，所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述预测差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述预测差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

可选的，在所述确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，该方法还包括：发送指示所述汽轮机组的性能异常的预警信号以及对应所述预测步长的所述汽轮机组的性能异常的预测时间点。

第二方面，本说明书实施例提供了一种汽轮机组运行性能监测装置，包括：

计算模块，用于在汽轮机组运行过程中，计算当前汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，所述平均热耗率为除当前计算的所述实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值；

第一确定模块，用于确定当前计算的所述实时热耗率与所述平均热耗率的差值；

第二确定模块，用于根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常。

可选的，所述第二确定模块根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

可选的，该装置还包括预测模块，用于在所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常之前，利用支持向量机算法对所述差值进行时序预测，得到预定预测步长的预测差值；

其中，所述第二确定模块根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述预测差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述预测差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

第三方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括：

根据上述第二方面所述的汽轮机组运行性能监测装置；或者，

处理器和存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现根据上述第一方面所述的汽轮机组运行性能监测方法。

第四方面，本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述第一方面所述的汽轮机组运行性能监测方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过计算汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率确定的汽轮机组的热耗率偏差，可以描述汽轮机的性能退化程度，以评估汽轮机组的运行性能异常。如此，可最大限度地避免人工参与，可以减少由于不同运行人员的操作带来的影响。从而可以简单且有效的手段对汽轮机组性能异常进行实时监测，实现对机组性能的异常评估。由此，提高汽轮机组运行性能异常监测的时效性及准确性。

此外，通过预测汽轮机组的热耗率偏差，可以在描述汽轮机的性能退化程度的同时对性能退化进行预估，减小直接对汽轮机组的热耗率进行预测的误差影响。并且，基于SVM预测算法可对海量数据进行处理，能够准确识别汽轮机组的性能下降等异常，并及时给出性能异常预警。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测方法流程图。

图2为本说明书实施例的支持向量机算法的工作原理图。

图3为本说明书第一实施例的汽轮机组运行性能监测方法示例流程图。

图4为本说明书第二实施例的汽轮机组运行性能监测方法示例流程图。

图5为本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测装置的结构方框图。

图6为实现本发明各个实施例的一种电子设备的硬件结构方框图。

具体实施方式

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测方法流程图。

如图1所示，包括以下步骤：

S102，在汽轮机组运行过程中，计算当前汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，所述平均热耗率为除当前计算的所述实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值。

汽轮机组的热耗率是根据机组运行时对应的参数数据实时计算得到，计算时需要的参数主要包括主蒸汽压力P

在一个实施例中，汽轮机组的热耗率根据以下算式(1)计算得到：

其中，HR

H

除再热蒸汽流量F

再热蒸汽流量F

F

其中：

F

h

h

h

h

h

h

h

h

在一个实施例中，在初始执行上述步骤S102计算所述汽轮机组的实时热耗率之前，还包括：以预定时间预先稳定运行所述汽轮机组。

初始计算是指第一次开始计算汽轮机组的实时热耗率，例如，可以在汽轮机组稳定至少30分钟的前提下，对机组运行数据进行实时计算热耗率，得到实时计算热耗率值。如此，能够在得到近稳态工况数据的基础上反应汽轮机的热耗率水平。

对汽轮机组的热耗率实时计算可以预定时间间隔Δt执行，例如预定时间的确定需考虑保证机组运行状态如果发生异常则在可接受的范围内。否则，如果时间间隔太长则不能及时处理机组异常状况。此外，汽轮机组在稳定运行状态下，通常在较短时间内性能不会发生很大变化。因此，再考虑减少计算成本，可以设定预定时间间隔Δt位于10～20分钟范围内，例如每隔10～20分钟实时计算一次汽轮机组的热耗率，但本说明书不局限于该具体实施例。

由于汽轮机组的热耗率的实时计算发生在汽轮机的高压缸端，为避免最终在机组背压端输出的热耗率与实时计算的热耗率存在偏差，在一个实施例中，本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测方法还包括：利用背压修正曲线对计算的所述实时热耗率进行背压修正，以获得更为精确的汽轮机组计算热耗率。

例如，背压修正曲线可以是汽轮机组出厂默认的背压修正曲线。

汽轮机组的平均热耗率为除当前计算的实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值，也就是说，在当前计算汽轮机组的实时热耗率时，同时计算之前已计算得到的实时热耗率的平均值。

在一个实施例中，当前计算的汽轮机组的平均热耗率可以根据以下算式(2)计算得到

其中，i表示实时计算汽轮机组的实时热耗率的次数，HR

具体地，平均热耗率HR

1)当实时热耗率计算未进行时，则t＝0，HR

2)当实时热耗率计算进行1次时，则t＝1，由于之前没有累积的实时热耗率，则此时计算未得到平均热耗率，即HR

3)当热耗率计算进行2次时，则t＝2，HR

4)当热耗率计算进行3次时，则t＝3，

5)当热耗率计算进行i次时，t＝i，

也就是说，汽轮机组的平均热耗率是根据当前第i次计算汽轮机组的实时热耗率之前的(i-1)次计算得到的所有热耗率叠加求和后再求平均确定的。例如，如果当前为第1000次计算实时热耗率，则平均热耗率为前999次得到的实时热耗率的平均值。

S104，确定当前计算的所述实时热耗率与所述平均热耗率的差值。

即，将当前第i次计算得到的实时热耗率与前(i-1)次得到的实时热耗率的平均值相减，即得到对应的差值。

在本说明书实施例中，每次实时计算得到当前时间点的汽轮机组的热耗率后，会与当前时间点之前计算得到的所有热耗率的平均值进行比较，并得到对应的差值。

S106，根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常。

在一个实施例中，所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

预定比例可以位于±10％～±10％的范围内，预定次数可以是2～6次，本说明书不局限于该具体实施例。

以预定比例为±10％、预定次数为3次、汽轮机组的热耗率平均值为K为例，在差值为正数的情况下，差值是否连续预定次数超出预定比例的所述汽轮机组的平均热耗率，是指差值是否连续3次大于K×(+10％)。在差值为负数的情况下，差值是否超出预定比例的所述汽轮机组的平均热耗率，是指差值是否连续3次小于K×(-10％)。即，差值位于K×(-10％)～K×(+10％)范围之间，表示当前汽轮机组的性能是正常的，如果连续3次超出K×(-10％)～K×(+10％)范围，则确定当前汽轮机组的性能为异常。

根据本说明书的一个实施例，在所述确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，该方法还包括：发送指示所述汽轮机组的性能异常的警告信号。由此，相关机组人员在收到该警告信号后，可以针对汽轮机组的性能异常状况及时作出对应的操作或响应。

为了进一步提高汽轮机组性能异常监测的效率，本说明书实施例公开的汽轮机组运行性能监测方法还可以提前预测汽轮机组的性能异常状况。

根据本说明书的一个实施例，在所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常之前，该方法还包括：利用支持向量机算法对所述差值进行时序预测，得到预定预测步长的预测差值；其中，所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：确定所述预测差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；在所述预测差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，为单输入单输出算法，其工作原理如图2所示，图2为本说明书实施例的支持向量机算法的工作原理图。

如图所示，将步骤S104当前计算得到的实时热耗率与平均热耗率的差值σ(t)12及时间序列t 14输入支持向量机算法模块14进行时序预测，则得到汽轮机组性能异常对应的预测差值σ

可选的，上述预测操作一般是要在至少计算了20次热耗率差值之后才进行，以获取更多的计算差值数据作为预测的输入数据，从而提高SVM预测结果的精度。预测步长k一般取时间序列t的10％～20％左右。如果时间序列取20次计算的热耗率差值作为输入，则可以设置预测步长k为2～4，即预测当前时间点之后2～4次对应计算实时热耗率时间点的差值。

在一个实施例中，上述连续预定次数也可以是连续预定次数，例如2～6次，本说明书不局限于该具体实施例。同样地，通过判断预测差值是否连续几次超出预定比例的平均热耗率，来确定汽轮机组的运行性能是否异常。

在确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，该方法还包括：发送指示所述汽轮机组的性能异常的预警信号以及对应所述预测步长的所述汽轮机组的性能异常的预测时间点。由此，相关机组人员在收到该预警信号后，可以针对汽轮机组的性能异常预测结果提前作出对应的操作。

本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测方法计算汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，通过汽轮机组的热耗率偏差可以描述汽轮机的性能退化程度，以评估汽轮机组的运行性能异常。如此，可最大限度地避免人工参与，可以减少由于不同运行人员的操作带来的影响。从而可以简单且有效的手段对汽轮机组性能异常进行实时监测，实现对机组性能的异常评估。由此，提高汽轮机组运行性能异常监测的时效性及准确性。

此外，通过预测汽轮机组的热耗率偏差，可以在描述汽轮机的性能退化程度的同时对性能退化进行预估，减小直接对汽轮机组的热耗率进行预测的误差影响。并且，本说明书实施例的方法基于SVM预测算法可对海量数据进行处理，能够准确识别汽轮机组的性能下降等异常，并及时给出性能异常预警。

下面，将结合不同实施例，对本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测方法作出说明。

图3为本说明书第一实施例的汽轮机组运行性能监测方法示例流程图，该实施例中，通过每次实时计算的实时热耗率及平均热耗率的差值直接给出汽轮机组性能是否异常的监测评估结果。

如图3所示，包括以下步骤：

S202，每隔预定时间间隔，例如10分钟进行汽轮机组的热耗率及热耗率平均值实时计算。

S204，计算当前热耗率与热耗率平均值的差值。

S206，差值是否连续预定次数超出预定比例的热耗率平均值？若是，进入步骤S208，否则返回步骤S204，继续下一次的热耗率差值计算。

S208，确定汽轮机组的运行性能为异常。

S210，给出性能异常警告信号。

图4为本说明书第二实施例的汽轮机组运行性能监测方法示例流程图，该实施例中，通过当前实时计算的平均热耗率的差值得到预定预测步长时间后的预测热耗率差值，并根据预测的热耗率差值给出汽轮机组性能在该预测时间点是否异常的预测评估结果。

如图4示，包括以下步骤：

S302，每隔预定时间间隔，例如10分钟进行汽轮机组的热耗率及热耗率平均值实时计算。

S304，计算当前热耗率与热耗率平均值的差值。

S306，对差值进行SVM时序预测，得到预测差值。

S308，预测差值是否连续预定次数超出预定比例的热耗率平均值？若是，进入步骤S208，否则返回步骤S304，继续下一次的热耗率差值计算。

S310，确定汽轮机组的运行性能为异常。

S312，给出性能异常预警信号及性能异常预测时间点。

在本说明书的一个实施例中，还提供了一种汽轮机组运行性能监测装置，图5为本说明书实施例的汽轮机组运行性能监测装置的结构方框图。

如图5所示，该装置1000包括计算模块1200、第一确定模块1400及第二确定模块1600。

计算模块1200用于在汽轮机组运行过程中，计算当前汽轮机组的实时热耗率及平均热耗率，所述平均热耗率为除当前计算的所述实时热耗率之外的已计算实时热耗率的平均值。

第一确定模块1400用于确定当前计算的所述实时热耗率与所述平均热耗率的差值，第二确定模块1600用于根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常。

在一个实施例中，装置1000还包括修正模块(图中未示出)，用于利用预定的背压修正曲线对计算的所述实时热耗率进行背压修正。

在一个实施例中，所述第二确定模块根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：

确定所述差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；

在所述差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

在一个实施例中，装置1000还包括第一指示模块(图中未示出)，用于在所述确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，发送指示所述汽轮机组的性能异常的警告信号。

在一个实施例中，汽轮机组运行性能监测装置1000还包括预测模块(图中未示出)，用于在所述根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常之前，利用支持向量机算法对所述差值进行时序预测，得到预定预测步长的预测差值；

其中，所述第二确定模块根据所述差值确定所述汽轮机组的运行性能是否异常包括：

确定所述预测差值是否连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率；

在所述预测差值连续预定次数超出预定比例的所述平均热耗率的情况下，确定所述汽轮机组的运行性能为异常。

在一个实施例中，装置1000还包括第二指示模块(图中未示出)，用于在所述确定所述汽轮机组的运行性能为异常之后，发送指示所述汽轮机组的性能异常的预警信号以及对应所述预测步长的所述汽轮机组的性能异常的预测时间点。

本说明书实施例提供的监测装置能够实现图1至图4的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

可选的，根据本说明书的再一个实施例，还提供了一种电子设备2000，图6为本说明书实施例的电子设备的硬件结构方框图。

一方面，该电子设备2000可以包括前述的汽轮机组运行性能监测装置，用于实施本说明书任意实施例的汽轮机组运行性能监测方法。

另一方面，如图6所示，电子设备2000可以包括处理器2400、存储器2200及存储在存储器2200上并可在处理器2400上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器2400执行时实现前述任意实施例的汽轮机组运行性能监测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

最后，根据本说明书的又一个实施例，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现上述任意实施例所述的汽轮机组运行性能监测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。