[发明专利]基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待状态监控与健康评估的火电机组锅炉设备的量测数据；其中，量测数据包括汽包水位、汽包出口蒸汽流量和汽包压力；采用预获取的火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型产生预测数据；其中，预测数据包括液相区工质质量、蒸汽密度、汽包水焓值、上升管质量含汽率和汽包压力；基于量测数据和预测数据，利用容积卡尔曼滤波进行数据同化，获得估计结果；基于估计结果，实现火电机组锅炉设备的状态监控与健康评估。本发明提供的方法可实现锅炉结渣特性的在线预测。

技术领域

本发明属于工业自动化技术领域，涉及锅炉设备监控评估领域，特别涉及一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统。

背景技术

火电机组锅炉结渣主要指炉膛中的灼热灰渣与未燃尽的煤粉冲刷到水冷壁、屏式过热器等辐射受热面上呈液态或半液态粘附，并结成紧密的灰渣层。灰渣具有导热系数低、热阻大的特点，不仅使炉内吸热降低、传热变差，引起蒸发系统自然水循环流速下降和循环倍率上升，严重影响锅炉出力与蒸发系统的稳定运行，还会导致未结渣的金属受热面温度及排烟温度升高，造成管壁高温腐蚀和炉膛出口的受热面超温，降低锅炉效率，破坏炉内总体热平衡过程。此外，结渣严重时，大渣块从炉膛上部脱落，可能扑灭火焰或砸坏炉底水冷壁，使锅炉被迫停炉，甚至造成炉膛爆炸等恶性事故。因此，锅炉结渣直接影响着机组运行的安全性、经济性和可靠性，对其进行状态监控与健康维护具有重要的现实意义和研究价值。

目前，现有传统方法如炉膛结渣综合评判模糊数学模型，采用煤灰特性指标及炉膛结构与运行参数等七项指标作为判定依据，虽然能够较为全面的考虑了与结渣有关的因素，但尚存在以下两点局限性：

(1)由于其判定指标与软化程度、硅铝比、硅比和酸碱比等多项煤质成分高度相关，对于锅炉燃用煤质不均匀或采用混煤燃烧等情况，其预测的准确性和可靠性将下降；

(2)对于模型中多项判定指标的参数，工程中难以获取实时的精确取值，大多依赖以往经验进行推算，增加了模型的预测误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明提供的方法，具体是一种基于数字孪生的火电机组锅炉设备在线状态健康预测方法，可实现锅炉结渣特性的在线预测。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供的一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法，包括以下步骤：

获取待状态监控与健康评估的火电机组锅炉设备的量测数据；其中，所述量测数据包括汽包水位、汽包出口蒸汽流量和汽包压力；

采用预获取的所述火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型产生预测数据；其中，所述预测数据包括液相区工质质量、蒸汽密度、汽包水焓值、上升管质量含汽率和汽包压力；

基于所述量测数据和所述预测数据，利用容积卡尔曼滤波进行数据同化，获得估计结果；

基于所述估计结果，实现火电机组锅炉设备的状态监控与健康评估。

本发明方法的进一步改进在于，所述火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型表示为：