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[发明专利]燃气轮机性能检测方法及装置-CN202311169024.5在审
发明人：唐寅;艾容申;王乾远;黄庆;陈志锋;曹启威;张冬冬;陈时熠;向文国 -专利权人：华能南京燃机发电有限公司
申请日： 2023-09-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明提供一种燃气轮机性能检测方法及装置，方法包括基于透平热力学模型，确定燃气轮机的透平做功；基于压气机热力学模型，确定燃气轮机的压气机功耗；基于燃烧室热力学模型，确定燃料量和燃料低位热值；查询燃气轮机的机械效率和发电效率；输入透平做功、压气机功耗、燃料量、燃料低位热值、机械效率和发电效率至燃气轮机效率检测模型，输出燃气轮机的第一工作效率；输入环境参数和性能参数至网络结构模型，输出燃气轮机的第二工作效率；将第一工作效率与第二工作效率进行拟合，确定燃气轮机的工作效率，通过线性的燃气轮机效率检测模型和非线性的网络结构模型共同确定出的工作效率，更加符合燃气轮机的工作特性，性能检测的结果更加准确可靠。
燃气轮机性能检测方法装置

[发明专利]一种基于改进Transformer的燃气轮机故障诊断方法-CN202211652213.3在审
发明人：唐寅;艾容申;曹殿尧;黄庆;陈志锋;张冬冬;曹启威 -专利权人：华能南京燃机发电有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进Transformer的燃气轮机故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括如下步骤：S1、获取目标工业设备的传感器历史测量数据，得到训练数据集和测试数据集；S2、构建基于改进Transformer的故障诊断模型；S3、搭建网络训练框架，分批次将训练数据集输入到故障诊断模型中，得到训练后模型；S4、分批次将测试数据集输入到训练后模型中，记录模型预测值和重构误差；S5、设定故障阈值，当所述重构误差大于阈值时，判定设备发生故障，否则判定设备处于正常工作状态，完成故障诊断。本发明通过引入卷积神经网络作为特征提取器增强了算法对局部特征的关注能力，提高了算法对与正常运行状态偏差很小的故障数据的识别能力，保证了故障在恶化之前可以被及时发现。
一种基于改进 transformer 燃气轮机故障诊断方法

[发明专利]一种重型燃气轮机难测参数软测量方法-CN202211559748.6在审
发明人：唐寅;艾容申;曹殿尧;黄庆;陈志锋;曹启威;张冬冬 -专利权人：华能南京燃机发电有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种重型燃气轮机难测参数软测量方法，涉及重型燃气轮机技术领域，包括如下步骤：通过主成分分析的方法将输入变量分组得到多个子块；收集电厂的历史运行数据；建立多层软测量模型；所述多层软测量模型包括第一层即时学习模型、第二层高斯过程回归模型和第三层深度前馈神经网络模型；本发明运用了一种基于即时学习和集成学习相结合的自适应软测量多层次建模方法即时学习‑高斯过程回归‑深度前馈神经网络，用于对难以测量的参数进行软测量。该模型将基于变量分组的集成学习框架与即时学习方法相结合，通过即时学习算法实现局部模型的实时更新，通过集成学习提高模型的准确性。
一种重型燃气轮机参数测量方法

[实用新型]一种燃气轮机支撑支腿冷却装置-CN202220450439.4有效
发明人： 艾容申;潘燮阳;唐寅;郑震;杨健男;刘鼎尧;宗吉琪;何朝荣 -专利权人：华能南京燃机发电有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： F02C7/12 文献下载
摘要：本实用新型提供一种燃气轮机支撑支腿冷却装置，涉及燃气轮机运行调整领域，包括相连的燃机支腿冷却水回路、燃机支腿膨胀量及温度监测装置和燃机支腿冷却水流量控制系统；燃机支腿冷却水回路，所述燃机支腿冷却管道与闭式循环冷却水膨胀水箱相连，所述所述燃机支腿冷却管道与闭式循环冷却水膨胀水箱间设置有气动调节阀和手动闸阀；燃机支腿膨胀量及温度监测装置，所述所测得的膨胀量信号和温度信号发送至燃机支腿冷却水流量控制系统。本实用新型通过在燃机支腿处设置燃机支腿冷却管道，并通过燃机支腿冷却水回路对燃机支腿进行冷却，解决了现有技术无法对燃机支腿进行有效冷却的技术问题。
一种燃气轮机支撑冷却装置

[发明专利]一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法-CN202210102459.7在审
发明人：唐寅;艾容申;周建;黄庆;王开柱;陈志锋 -专利权人：华能南京燃机发电有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法，包括：S1、建立压气机性能变化评估模型；S11、采集电厂数据；S12、将压气机的效率和流动能力作为压气机性能变化评估的指标；S13、建立压气机的热力学模型；S14、通过所述热力学模型对压气机关键部件的效率和流动能力进行计算，得到理论上的效率和流动能力；S21、建立深度神经网络；S22、引入循环循环神经网络和长短期记忆网络对深度神经网络进行优化，得到性能退化预测神经网络。本发明通过分析和处理压气机运行产生的大量数据，挖掘大数据与性能变化之间的隐藏关系来建立更为准确的压气机性能分析模型，可使得仿真试验更加接近真实机组的实际运行，模型具有更强的工程实用价值。
一种基于数据驱动压气性能退化预测算法