[发明专利]一种用于电站循环水泵启停时背压数据的预估方法有效
申请号: | 201410056562.8 | 申请日: | 2014-02-19 |
公开(公告)号: | CN104153981B | 公开(公告)日: | 2017-02-15 |
发明(设计)人: | 司风琪;王玺;吕晓明 | 申请(专利权)人: | 东南大学;中国大唐集团公司安徽分公司 |
主分类号: | F04B51/00 | 分类号: | F04B51/00;F04B49/06 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 肖念 |
地址: | 210018 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 电站 循环 水泵 启停时背压 数据 预估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种用于电站循环水泵启停时背压数据的预估方法。
背景技术
凝汽器真空的大小对机组运行的影响有两重性。凝汽器真空过高,将增大汽机的轴向推力,导致推力瓦乌金温度升高以及回油温度升高,影响汽机的安全运行;凝汽器真空过低,汽轮机排汽缸温度升高,热耗增高,效率下降,汽机轴承中心偏移,严重时还会导致汽机振动。因此,能准确的预测出循环水泵启停时凝汽器真空的变化显得非常重要。考虑到在现场实际的运行环境中,影响凝汽器真空的因素很多,例如循环水进口水温、汽轮机排汽流量、凝汽器的清洁程度以及循环水流量等,同时大部分电厂的循泵是不可连续调节流量的,循环水流量目前也没有一个较为直接方法可以测得,通过简单的计算得出的值往往不具有能应用在工程实际中的准确性。现场DCS海量历史数据伴随着机组的运行过程,不断记录相关数据,这其中包含有大量符合现场实际的信息,在一定的理论分析基础上通过数据挖掘可以从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的特殊关系性。支持向量机作为一种预测工具,是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,其在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本样本数据库特性符合支持向量机要求,利用其来学习本样本数据库并对未来循泵启停时背压变化进行预测具有一定的准确性。
发明内容
发明目的:本发明的发明目的是针对现有技术的不足而公开了一种用于电站循环水泵启停时背压数据的预估方法,通过在数据库中挖掘信息并且筛选出有效信息,再通过自我学习更新样本数据库及通过支持向量机挖掘出数据之间的关联性,从而达到对循环水泵启停时背压变化预测并且随着时间不断更新修正样本数据库。
技术方案:为了实现发明的发明目的,本发明公开了一种用于电站循环水泵启停时背压数据的预估方法,包括以下步骤:
(1)对相应机组DCS的每个循环水泵电流测点、辅助汞电流测点、真空汞电流测点、凝汽器真空测点、机组功率测点、凝汽器入口水温运行数据进行DM数据采样,样本集合为
D0={d1,d2,d3,…,dL};
其中,di(1≤i≤L)为不同时间点的数据样本,
L为样本个数,N为机组循环水泵和真空泵的总个数,为循环水泵电流,为真空汞电流,ti为循环水入口水温,Pci为背压,Ni为机组功率,Ti为时间标记;
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