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火电机组主蒸汽流量计在线监测计算方法

时间:2018/06/09来源:未知

摘要:火电机组主蒸汽流量的准确测量,对于机组的经济性分析和节能降耗工作具有重要的价值。提供了一种基于平均影响值的多因素权重系数分配方法,并结合实际运行数据建立了主蒸汽流量的精确在线计算模型。对比了常规的支撑向量机模型(SVR)、遗传算法优化的支撑向量机模型(GAO-SVR)以及基于平均影响值进行权重系数分配及遗传算法优化的支撑向量机(MIVW-GAO-SVR)模型的计算精度。验证结果表明了基于平均影响值多因素权重分配方法的有效性及MIVW-GAO-SVR主蒸汽流量监测模型的高精度性。
火电机组主蒸汽流量计在线监测计算方法|厂家规格|产品选型

蒸汽流量计可以叫气体流量计,也可以叫蒸汽涡街流量计

概述
     SC-LUGB蒸汽流量计采用压电应力式传感器,可靠性高,可在-25℃~+250℃的工作温度范围内工作。有模拟标准信号,也有数字脉冲信号输出,容易与计算机等数字系统配套使用,是一种比较先进、理想的流量仪表,华云仪表专产蒸汽流量计,广泛应用于蒸汽、气体流量测量,是专业的蒸汽流量计生产厂家.
 
蒸汽涡街流量计原理
      蒸汽涡街流量计便是依据卡门旋涡原理进行封闭管道流体流量测量的新型流量计。因其具有良好的介质适应能力,无需温度压力补偿即可直接测量蒸汽、空气、气体、水、液体的工况体积流量,配备温度、压力传感器可测量标况体积流量和质量流量,是节流式流量计的理想替代产品。
  为提高蒸汽流量计的耐高温及抗振动性能,我企业新近开发出了HLUG改进型涡街流量传感器,因其独特的结构和选材使该传感器可在高温(350℃)、强振动(≤1g)的恶劣工况下使用。
    是利用流体在特定条件下流动时将产生振荡,且振荡的频率与流速成比例这一原理设计的.当通流截面一定时,流速与导容积流量成正比。因此,测量振荡频率即可测得流量
 
应用
    在实际应用中,往往最大流量远低于仪表的上限值,随着负荷的变化,最小流量又往往会低于仪表的下限值,仪表并非工作在它的最佳工作段,为了解决这一问题,通常采用在测量处缩径提高测量处的流速,并选用较小口径的仪表以利于仪表的测量,但是这种变径方式必须在变径管与仪表间有长度为15D以上的直管段进行整流,使加工、安装都不方便。我企业作为蒸汽流量计厂家研制的纵断面形状为圆弧的LGZ变径整流器,具有整流、提高流速及改变流速分布多重作用,其结构尺寸小,仅为工艺管内径的1/3,与涡街流量计作成一体,不仅不需要另外附加一段直管段,还可以降低对工艺管直管段的要求,安装非常方便。
    为了使用方便,电池供电的本地显示型蒸汽流量计采用微功耗高新技术,采用锂电池供电可不间断运行一年以上,节省了电缆和显示仪表的采购安装费用,可就地显示瞬时流量、累积流量等。温度补偿一体型涡街流量计还带有温度传感器,可以直接测量出饱和蒸汽的温度并计算出压力,从而显示饱和蒸汽的质量流量。温压补偿一体型蒸汽涡街流量计带有温度、压力传感器,用于气体流量测量可直接测量出气体介质的温度和压力,从而显示气体的标况体积流量。
 
蒸汽流量计特点可以点击查看智能涡街流量计特点
 
 
蒸汽流量计的结构尺寸图
3、直管度要求如下图
 
法兰卡装式及法兰连接式涡街变送器(1.6MPa)尺寸

 

 
卡装式 公称通径
mm
压力等级
MPa
L
mm
G D
mm
d 1
mm
N-d2 d
mm
b
mm
重量
Kg
常温 高温
25 2.5~4.0 80 342   500 76 - - 25 - 7
32 2.5~4.0 80 342   505 76 - - 32 - 10
50 2.5~4.0 80 337   515 86 - - 50 - 12.5
65 80 345   530 102 - - 65 - 28
80 1.6~2.5 100 350   540 112 - - 80 - 25
100 1.6~2.5 110 330   550 132 - - 100 - 35
150 1.6 140 355   575 203 - - 150 - 40
200 1.6 150 380   600 259 - - 200 - 46
法兰连接式 100 1.6 250 310   530 215 180 8-φ18 100 26 30
150 1.6 300 335   555 280 240 8-φ23 150 28 34
200 1.6 320 370   590 335 295 12-φ23 200 30 41

0 引 言

主蒸汽流量是电站机组运行过程中重要的运行参数,其测量准确与否直接影响热耗率、煤耗率、机组效率等经济指标的准确性,对于机组运行状况、经济性在线分析、性能在线检测等具有重要的意义[1]。

发电厂主蒸汽流量直接测量多采用成熟的标准节流装置,但由于节流装置易造成压力损失,或者安装的仪表使用一段时间后精度下降或故障失灵,故现场很少安装,主蒸汽流量的在线仪表直接测量难以实现。目前常用基于机理分析得到的反映汽轮机通流部分特性的弗留格尔公式进行主蒸汽流量的间接计算[2,3]。但由于弗留格尔公式存在一定的适用范围,如弗留格尔公式假定通流面积不变,而实际运行中由于结垢等原因通流面积是变化的; 大型机组由于再热器喷水减温和对外抽汽供热等因素,不符合弗留格尔公式的应用条件。文献[2,4]虽对弗留格尔公式进行了改进,但仍需要使用调节级后压力等参数对计算模型进行多次修正[5],计算繁琐复杂,从而不利于主汽流量的精确在线监测。

电站机组热力系统的计算多存在复杂、非线性、高维的问题,而支撑向量机因其具有适用于高维、小样本学习,且泛化能力强等优点而在热力系统的软测量方面得到了广泛应用[6,7]。本文分析了主蒸汽的影响因素,基于平均影响值方法[8]对其影响因素进行权重系数分配,依据反向建模的思想[9 ~ 11],建立遗传算法优化的支撑向量机在线监测模型,计算结果准确性较高,能够满足在线监测的要求。

1 遗传算法优化的支撑向量机

1. 1 支撑向量机

支撑向量 机[12]( Support Vector Machine,SVM) 适合小样本学习,具有学习速度快、全局最优和推广能力强等优点。该算法在回归预测、时间序列分析、复杂系统建模、函数估计和模型识别等领域得到了广泛应用。

设给定训练集为

计算公式

其中: xi∈X = Rn,yi∈Y = R,i = 1,…,l。目的是利用该数据集求回归函数y = f( x) 。一般用损失函数衡量回归函数y = f( x) 偏离yi= f( xi) 的程度。假定训练集按X×Y上的某个概率分布,P( x,y)选取独立同分布的样本点,又设给定损失函数c( x,y,f) ,寻求一个函数f( x) 使希望风险R[f] =∫c( x,y,f) d P( x,y) 达到极小。

为保证解的稀疏性和回归结果的鲁棒性,采用ε - 不敏感损失函数:

计算公式

其中,y为真实值,f( x,w) 为预测值。

根据支撑向量机结构风险最小化原则,引入结构风险函数:

计算公式
 

式中: C为惩罚参数; ξ,ξ*0为松弛因子。

根据朗格朗日乘数,求解下列最优化问题:

计算公式
 

得到最优解,并构造决策函数:

计算公式

其中,K( x,xi) = φ( xi) ·φ( x) 称为核函数,实现将非线性的低维空间的自变量映射到高维特征空间,以实现非线性回归估计。

1. 2 遗传算法优化 SVR 参数

函数只要满足Mercer条件即可作为核函数。根据经验及参考文献,本文选取径向基核函数( RBF) 作为支撑向量机的核函数。对于径向基核函数,其参数主要有惩罚系数C、核函数参数σ、不敏感损失函数ε,且参数的选取对模型有很大影响[13]。

关于SVR参数优化选取,国际上多采用交叉验证法、网络搜索法和经验公式法等。由于遗传算法作为一种模拟生物进化和遗传的规律搜索寻优方法,具有通用性强、全局最优、搜索速度快等优点,在支撑向量机参数优化方面得到了广泛应用[14]。当ε < 0. 015时,支撑向量机的精度相对较高,训练误差随ε的增大变化很小[15]。因此,本文中ε取常数0. 01,应用遗传算法仅对SVR参数C和σ进行优化[16-17],基本步骤如下:

( 1) 确定C和σ的初始取值范围。

( 2) 随机选择遗传算法各参数的初始值,并采用某种编码构造初始种群P( t) 。

( 3) 将P( t) 中的个体输入SVR模型进行训练,并计算个体适应度函数值( 本文中取均方差( Mean Squared Error,MSE) 作为适应度函数) 。

( 4) 判断种群中最佳适应度函数值是否满足要求或者达到最大遗传代数,若满足则转至步骤( 6) ,否则转入下一步。

( 5) 经选择、交叉、变异产生新的种群,返回到步骤( 3) 继续迭代。

( 6) 输出SVR参数C和σ的最优参数组合。

2 基于平均影响值的多因素权重系数分配方法

平均影响值( Mean Impact Value,MIV) 最早是Dombi[18]等人提出的,用于确定自变量对因变量影响大小的一个指标,以符号代表相关方向,以绝对值大小代表影响的相对重要性[7,19]。文中用支撑向量机训练来计算平均影响值,对一个n个样本、m个属性的样本集P具体计算过程如下:

( 1) 为避免输入向量物理意义和单位的不同对平均影响值的分析和支撑向量机模型的影响,对输入向量做[0,1]区间归一化处理:

计算公式

式中: x*( j)max、x*( j)min为第j个指标的最大最小值; x( i,j) 为指标值归一化的值。

( 2) 用训练样本P对SVR进行训练。

( 3) 训练终止后,将训练样本P中每一个自变量特征Pj在其原值的基础上分别增加或减少10% ,构成2个新的训练样本Pj1和Pj2( j = 1,2,…,m ) 。

( 4) 将Pj1和Pj2分别作为仿真样本利用已建好的模型进行仿真,得到2个仿真结果Aj1和Aj2,对Aj1和Aj2求差值,即为该自变量变动后对输出产生的影响变化值IV ( Impact Value) 。

( 5) 将IV按仿真样本数n进行平均,得该自变量对于输出因变量的MIV值:

计算公式

( 6) 利用各因素的MIV值归一化来进行权重分配,各因素j的权重系数分配公式为

计算公式

( 7) 得到权重系数矩阵:

计算公式

可把此方法称之为基于平均影响值的多因素权重系数分配方法。该方法的优点在于在不损失原始信息的情况下,对各因素进行权重分配,权衡主要因素和次要因素在建模过程中的影响,主要因素分配较大的权重系数,而次要因素分配较小的权重系数,具有客观性。平均影响值进行变量筛选,只是保留主要因素,而剔除次要因素,损失了次要因素中包含的部分信息[20]。

3 主蒸汽流量 MIVW - GA - SVR 在线监测模型

3. 1 MIVW - GA - SVR 模型

( 1) 设各因素矩阵即输入变量矩阵为X =[X1X2X3…Xm],主蒸汽流量即输出变量为Y =[y1y2y3…yn],利用第2节提出的基于平均影响值的多因素权重分配方法得到各因素权重系数ωj( j = 1,2,…,m ) ,构成权重矩阵W。

( 2) 以权重系数矩阵对因素矩阵进行加权得到加权后的影响因素矩阵Q :

Q = W·X =

计算公式

即:

 

( 3) 以Q = [Q1Q2Q3…Qm]为输入变量,Y = [y1y2y3…yn]为输出变量,根据1. 2节的遗传优化SVR的步骤设定遗传算法参数,得到最优SVR参数组合,建立遗传算法优化的支撑向量机主蒸汽流量在线监测模型。

3. 2 主蒸汽流量的影响因素分析及数据获取

结合目前现场计算主蒸汽流量的弗留格尔公式,研究主蒸汽流量与相关热力参数之间的相关关系,同时参考相关文献对主蒸汽流量影响因素的分析[19,21,22],最终选取机组负荷、主汽压力( 机侧) 、主汽温度 ( 机侧) 、调节级后压力 ( 级后压力) 、一级抽汽压力( 一抽压力) 、一级抽汽温度( 一抽温度) 、高压缸排汽压力( 高排压力) 、高压缸排汽温度( 高排温度) 8个参数作为模型输入。采用某600 MW机组稳定正常运行时段的224组主蒸汽流量实测数据,并经校正之后作为样本( 194个训练样本,30个测试样本) ,样本均匀覆盖了锅炉50% ~ 100% 负荷范围内的典型运行工况。

4 主蒸汽流量在线监测模型及结果分析

文中采用3种方法对同样的训练样本建立模型,用同样的测试样本进行测试。3种方法分别是常规的支撑向量机模型( SVR) ,遗传算法优化的支撑向量机模型( GAO-SVR) 以及本本文提出的基于平均影响值多因素权重系数分配的遗传算法优化支撑向量机模型( MIVW - GAO - SVR) 。后2种方法采用遗传算法优化参数,加权前后遗传算法的参数设定均为: 最大遗传代数200,种群大小20,终止代数100,个体长度20,交叉概率为0. 9,变异概率为0. 01。

表1为各因素的MIV值及其权重分配系数。图1为采用遗传算法优化的支撑向量机进行平均影响值计算得到的MIV值柱状图,其中,变量依次是机组负荷、主汽压力、主汽温度、级后压力、一抽压力、一抽温度、高排压力、高排温度8个参数。从表1和图1可以看出,权重系数较大的项主要是级后压力、一抽压力和负荷项,温度项的权重系数较小。因此,温度项对主蒸汽流量的影响较小,负荷项和压力项影响较大。

表 1 各变量的 MIV 值及相应权重系数Tab. 1 MIV values and weight coefficients of variables    原表

表 1 各变量的 MIV 值及相应权重系数Tab. 1 MIV values and weight coefficients of variables
图 1 MIV 值柱状图Fig. 1 Histogram of MIV values

图 1 MIV 值柱状图Fig. 1 Histogram of MIV values   原图

 

MIV因素加权遗传算法优化得到的最佳参数组合为c = 177. 022,g = 0. 299 5。用该参数组合和194个训练样本建立主蒸汽流量在线监测模型,并对30个测试样本进行测试。SVR模型最佳参数组合: c = 3. 031 43,g = 3. 031 43; GAO - SVR模型最佳参数组合: c = 133. 195,g = 0. 156 449。MIV因素对训练样本加权前后遗传算法优化支撑向量机参数的适应度曲线见图2和图3。

图 2 MIV 加权之前的最佳适应度曲线Fig. 2 The best fitness curve before MIV weighted

图 2 MIV 加权之前的最佳适应度曲线Fig. 2 The best fitness curve before MIV weighted   原图

 

图 3 MIV 加权后的最佳适应度曲线Fig. 3 The best fitness curve after MIV weighted

图 3 MIV 加权后的最佳适应度曲线Fig. 3 The best fitness curve after MIV weighted   原图

 

对比图2和图3可以看出,在因素MIV加权之前遗传优化的初始适应度在0. 047附近,在种群代数达到18代时其最佳适应度达到0,其平均适应度在0 ~ 0. 01之间。而影响因素MIV加权后初始适应度仅1×10- 4,在种群约为3代时,最佳适应度及平均适应度迅速趋于0。3种模型的测试结果见图4。由图4可以看出,MIVW - GAO -SVR模型的预测值与真实值更为接近。图5为MIVW - GAO - SVR模型预测值与真实值之间的相对误差图。经计算,MIVW - GAO - SVR模型的最大绝对误差为5. 986 1 t/h,平均绝对误差为2. 544 6 t / h,最大绝对相对误差为0. 492 9% ,平均绝对相对误差为0. 18 % 。

图 4 测试结果图Fig. 4 Test results chart

图 4 测试结果图Fig. 4 Test results chart   原图

 

文中选择了平均绝对误差( mean absolute error,MAE) 、平均相对误差绝对值 ( mean absoluterelative error ) ( MARE ) 和均方根误差 ( root meansquared error,RMSE ) 作为模型优劣的评价指标,见式( 14) 、( 15) 、( 16) 。

计算公式
 
 
图 5 测试样本真实值与 MIVW-GAO-SVR 模型预测值相对误差Fig. 5 Relative error between real data of test samples and predicted values of MIVW-GAO SVR model

图 5 测试样本真实值与 MIVW-GAO-SVR 模型预测值相对误差Fig. 5 Relative error between real data of test samples and predicted values of MIVW-GAO SVR model   原图

 

式中: yi为第i个样本的实际值; y^i为第i个样本的预测值; n为预测样本个数。

为了说明基于平均影响值的多因素权重系数分配方法的有效性及MIVW - GAO - SVR模型的精确度,将SVR模型、GAO - SVR模型及MIVW GAO - SVR模型进行了对比分析,各指标计算结果见表2。

从表2可以发现,用同样的训练样本进行训练,对于同样的测试样本进行测试,MIVW - GAO- SVR模型训练样本和测试样本的MAE、MARE、RMSE均为最小; MIVW - GAO - SVR模型测试样本的3个指标值与其训练样本的3个指标值相当,可以看出该模型具有较强的泛化能力。

表 2 评价指标对比Tab. 2 Comparison of evaluation index    原表

表 2 评价指标对比Tab. 2 Comparison of evaluation index

主蒸汽流量作为联合循环机组重要的控制参数,其决定着滑压曲线的变化趋势,影响着主蒸汽阀门的开度。如果发生异常现象,一定要采取安全可靠的处理方法,在处理过程中方式方法尤为重要。
  主蒸汽流量一般采用差压式流量计,由一个流量孔板产生三组取样,分别接出三台差压式流量变送器。
 
1 差压式流量计的组成及工作原理
  主蒸汽流量计一般由流量孔板、一次阀门、引压管路、二次阀门、排污阀门、平衡门和差压变送器组成。其工作原理为,通过引压管路将流量孔板差压引入到差压变送器。来自正、负引压管路的压力直接作用于变送器传感器双侧隔离膜片上,通过膜片内的密封液传导至测量元件上,测量元件将测得的差压信号转换为与之对应的电信号传递给转化器,经过放大等处理变为标准电信号输出。
 
2 差压式流量计的常见故障
  常见的故障分为引压管路和阀门部分故障、差压变送器故障两大类。
2.1 引压管路和阀门部分故障
  引压管路和阀门部分故障主要包括有引压管路堵塞、引压管路结冰和阀门连接处泄露等。
  常见的引压管堵塞分为负引压管堵塞和正引压管堵塞。当负引压管堵塞,流量增加而负引压管又堵塞时,流量计示值会升高,但增加量变小。当流量降低而负引压管又堵塞时,流量计示值下降。管道中流量不变(保持原流量),则其流量计示值不变。当正引压管堵塞。当流量增加时,流体管道中的静压力亦相应增加,设其增加值为 P0,同时,因流速增加而静压降低,设其值为 P1。若 P0=P1,则华云流量计示值不变;若P0>P1,则流量计示值增加;若P0<P1,则华云流量计示值降低。当流量降低时,流体管道中的静压力亦相应降低,设其降低值为 P1,同时,因流速降低而静压升高,设其值为 P0。若 P0=P1,则流量计示值不变;若 P0>P1,则流量计示值下降;若 P0<P1,则流量值升高。管道中流量不变(保持原流量),则其流量计示值不变。
  引压管路结冰和引压管路堵塞现象较为接近,但其处理方式不同。
  阀门连接处泄漏亦可以分为两类负压侧泄漏和正压侧泄漏。负压侧阀门连接处泄漏,当流量 F 增加,而负引压管泄漏时,则流量值会增加。当流量下降时,负引压管静压增高为 P0,负引压管泄漏为P1。若 P0=P1,则流量计示值不变;若 P0>P1,则华云流量计示值升高;若P0<P1,则流量计示值下降。正压侧阀门连接处泄漏,当流量增加时,负引压管静压下降为 P0,正引压管泄漏为 P1。若 P0=P1,则流量计示值不变;若 P0>P1,则流量计示值升高;若 P0<P1,则华云流量计示值下降。
 
2.2 差压变送器故障
  差压变送器故障主要包括零点漂移,膜片变型或损坏和电子元件故障等。
  差压变送器的故障主要表现为,在流量稳定的情况下产生测量的波动,或发生阶跃性的测量值跳变。
 
3 主蒸汽流量计的重要性及常见故障处理前应采取的措施
         主蒸汽流量的重要性主要体现在滑压曲线上,滑压曲线事关旁路控制和主蒸汽调阀开度。因此主蒸汽流量的故障处理尤其重要,在就地处理故障前应采取必要的热控措施,保证机组的安全稳定运行。
3.1 主蒸汽流量的重要性
  旁路控制系统的任务是保证燃机点火后系统建压,汽轮机启动前维持冲转压力,汽机冲车后旁路及时关闭,事故工况迅速开启避免锅炉超压。联合循环余热锅炉设计为 100% 旁路,可以保证在汽机全切的情况下保证余热锅炉所产生的蒸汽可以通过旁路系统循环通流。
  高压旁路蒸汽调节阀压力控制为单回路控制系统,设计方案如下:汽轮机启动前,高压旁路蒸汽调节阀的设定值跟随实际压力,进行自动升降,从而维持在汽轮机的冲转压力,冲车完成后设定值转为由协调控制根据高压主蒸汽流量经过函数折算出主蒸汽压力的设定值,并在此设定值上加上 0.7MPa 偏差,保证汽轮机压力控制回路起作用,从而高旁调阀保证处于自动且全关状态,实现高压主蒸汽全部进入汽轮机做功。高压主蒸汽压力设定值滑压曲线见附表 1。
 
如果发生流量测量比实际偏大的情况,对高压旁路的控制影响主要为高压主蒸汽压力设定值偏高,影响高压旁路的保护正常动作。对主汽调阀的影响为高压主蒸汽压力设定值偏高,主汽调门会关小,影响汽轮机的正常发电量,甚至可能导致主机保护动作发生非停。
  如果发生流量测量比实际偏小的情况,对高压旁路的控制影响主要为高压主蒸汽压力设定值偏小,高压旁路会开阀泄压,如果偏差较大会危机汽机运行安全。对主汽调阀的影响为高压主蒸汽压力设定值偏高,主汽调门会开大,影响余热锅炉的汽包水位控制,甚至可能导致主机保护动作发生非停。
 
3.2 常见故障处理前应采取的措施
附表1 高压主蒸汽压力设定值滑压曲线
 
 如果发生主蒸汽流量计的故障,情况可分为一台故障、两台故障和三台故障三种情况,根据故障的情况不同处理采取的热控措施亦不同,下面将以引压管路保温措施不到位,导致其结冰为例,分别针对以上三种情况分别予以论述。
 
3.2.1  一台故障的处理措施
  当一台差压式流量变送器结冰时,具体情况可能分为两种,一种为正压侧先结冰,负压侧后结冰,一种为负压侧先结冰,正压侧后结冰。当发生第一种情况时流量显示会快速上升,当负压侧再结冰时,流量显示会下降,当正压侧和负压侧全部结冰时流量显示为零。当发生第二种情况时流量显示会快速下降,当正压侧再结冰时,流量显示会下降,当负压侧和正压侧全部结冰时流量显示为零。
  当发生上述情况时,热控应及时采取逻辑强置措施。强置的具体措施为强置流量显示和差压测量的坏质量判断。具体流量强置数值应咨询运行人员,并根据就地处理进度确定强置的数值,如果采取强置大值的方法应在此基础上增加一定的偏置,如果采取强置小值的方法应在此基础上减少一定的偏置,以此保证在逻辑三取中时不会选中结冰的差压式流量变送器,保证正常测量的数值参与调节和保护。详见图 1。
 
3.2.2  两台故障的处理措施
  当出现第二台差压式流量变送器结冰时,应根据第一台结冰时强置的情况采取相应的措施。如果第一台采取强置大值的方法,第二台应采取强置小值的方法;如果第一台采取强置小值的方法,第二台应采取强置大值的方法。以此保证在逻辑三取中时不会选中结冰的两台差压式流量变送器,保证正常测量的数值参与调节和保护。具体操作如图 1。
3.2.3  三台故障的处理措施
  当出现第三台差压式流量变送器结冰时,首先应马上强置当前值保证机组的正常运行。然后再根据实际情况,采取后续措施。
  新建燃机负荷 - 锅炉蒸汽流量曲线。根据近期历史趋势,总结出燃机负荷 - 锅炉蒸汽流量曲线,通过 POLY 函数实现燃机负荷和主蒸汽流量的对应替代,此曲线可以应对网调的负荷调节。选取近期历史趋势的原因为影响主蒸汽流量的其他因素(例如环境温度、湿度和燃机排汽温度等)的变换较小,主蒸汽流量变化的主要影响因素为燃机负荷,以此来保证燃机负荷 - 锅炉蒸汽流量曲线的可靠性。
 
  但是由于近期趋势可能收集不到部分负荷段的相关数据,在超出现有数据负荷的部分应采取必要的补救措施,可以参考相同负荷运行的另一台余热锅炉的主蒸汽流量,以此来弥补现有数据的不足。为了保证数据切换的可靠性,切换条件要严谨,现有函数的负荷下线上增加 25MW 与另外一台的燃机负荷大于 100MW。如此设置的好处是当另一台运行机组突然故障或跳机时保证数据能及时切换到函数输出,保证机组的安全运行。具体操作见图 2。
 
  图中的模拟量切换块 RAXFR 因设置合理的切换速率,避免切换过程中的信号大幅波动对机组正常运行造成的干扰。
 
  新增三取中和函数输出的切换。原有的三取中出口增加相应的模拟量切换块 RAXFR,以实现原有三取中和燃机负荷 - 锅炉蒸汽流量曲线的切换,并设置合理的切换速率,防止因切换速率产生的扰动。
 
4 主蒸汽流量计的常见故障处理方法
  当处理措施完成后,应针对不同的故障类型进行进一步分析处理好就地设备故障,这样方能处理好相关的故障。
4.1  引压管堵塞
  一般情况下,引压管的堵原因主要是由于差压变送器引压管不定期排污或颗粒物侵入等原因造成。当引压管堵塞时,关闭一次阀门,使用钢丝或铁丝将其堵塞位置畅通。如无法疏通,则打开一次阀门借助蒸汽压力加以冲洗。使用蒸汽冲洗后仍没有解决引压管堵塞,则应动用相关切割和焊接工具,更换引压管的堵塞部分,使其恢复正常运行。
 
4.2 引压管路结冰
  引压管路结冰仅发生在极寒天气或保温措施不到位的情况下,其处理措施为及时投入相关的保温电源,使伴热电缆处于加热状态。检查相应的保温层厚度是否满足了相关的设计要求,或者为局部保温层受到破坏,如发生因次而引起的温度偏低,应及时加装相应厚度的保温中层。
  引压管路结冰的预防措施为进入冬季时,及时检查相关设备的保温措施是否已到位,长期运行中有无损坏,如有损坏及时修复。
4.3 阀门连接处泄漏
  阀门连接处泄漏多为一次阀门与管子的接头处泄漏。当阀门连接处泄漏时,在现场可以看到焊接处的渗水或者蒸汽泄漏现象,如果为一次阀门前泄漏,需要请专业堵漏企业予以处理,如果为一次阀门后泄漏,可以关闭一次阀门重新焊接堵漏。如果遇到特殊情况发生一次阀门后引压管泄漏时,只要将泄漏处予以更换即可。
 
4.4  差压变送器故障
  差压变送器在正常运行时,出现的故障多是零点漂移、膜片变型或损坏和电子元件故障等。在现场能直接判断的故障零点漂移和电子元件故障,膜片变型或损坏只能通过试验室的仪器通过校验后方可判断。零点漂移的判断方法为打开平衡阀,关闭正、负压侧二次阀门,此时差压变送器输出电流为 4mA,画面显示为 0。如果不是 4mA,则说明零点有漂移现象,需要对差压变送器的零点进行调整。电子元件故障主要通过显示和测量加以判断。

  蒸汽主要用孔板、涡街流量计等来测量,其中以涡街流量计更为常见,其主要用于工业管道介质流体的流量测量,如气体、液体、蒸气等多种介质。其特点是压力损失小,量程范围大,精度高,在测量工况体积流量时几乎不受流体密度、压力、温度、粘度等参数的影响。无可动机械零件,因此可靠性高,维护量小。仪表参数能长期稳定。涡街流量计采用压电应力式传感器,可靠性高,可在-20℃~+250℃的工作温度范围内工作。有模拟标准信号,也有数字脉冲信号输出,容易与计算机等数字系统配套使用,是一种比较先进、理想的测量仪器。
 
  主要特点
 
  1、表体中同时集成温压补偿补偿功能,可测量流体的标准体积流量或标准质量流量。
 
  2、 全智能化、数字化电路设计,可自动补偿被测流体密度或标况体积计算。
 
  3、 全新的数字滤波和修正功能使流量测量更加精准可靠。
 
  4、 电池供电型无需外接电源既可连续工作两年以上。
 
  5、 全新点阵汉字液晶显示,使用操作更方便。
 
  特性
 
  1高可靠性
 
  流量传感器使用集成生产的传感部件和控制电路,传感部分无机械运动,驱动部分选用高品质的继电器,因而使可靠性大大提高。
 
  2. 极宽的流量范围
 
  流量传感器只对流体的流速敏感,因而可以通过配接不同的管道直径,来监控不同大小的流量,监控流量的大小几乎没有限制。
 
  3.全直通的流动管道
 
  流量传感器全直通的特性在很多应用场合具有重要意义,在石油、化工、重工、轻工、生物工程医药等诸多行业的生产中,流动的流动受到流量开关的阻碍,因而可能导致流体堵塞管道等生产事故发生。流量开关能在不影响流量的条件下实施在线监控而避免生产事故的发生。
 
  4.简明直观的指示
 
  流量传感器具有电源指示和流量状态指示。可以直观的显示当前管道中流量的状态。
 
  5. 适用多种流体介质
 
  流量传感器中,同一型号的流量开关即可适用于气体,也可用于液体,如水、油等。只要调节流量开关中的旋钮,即可对气体、液体等流量进行监控。
 
  6. 无压力损失
 
  流量传感器特殊方法集成制造使探头可做到很小的尺寸,因而对流体几乎没有压力损失,在很多场合下,直接取代压力开关将使系统具有更好的可靠性和更广的适用范围。
 
  大家向热用户送出的蒸汽都是过热蒸汽,但是在经过长距离输送后,随着工况(一般指温度和压力)的变化,过热蒸汽会因为热量损失温度降低而使其从过热状态进入饱和或过饱和状态(压力0.58MPa温度164℃为过热蒸汽,东岳压力0.6MP温度245℃,而绿美食品压力0.58MP温度162℃),也就是说远端热用户接收到的蒸汽有可能变成饱和蒸汽。大家通常用干度X(指饱和蒸汽中的含水量多少)来衡量饱和蒸汽的质量好坏,最好的是干饱和蒸汽,一般称为过热饱和蒸汽,简称过热蒸汽,其含水量可忽略不计(X=1);干度差的称湿饱和蒸汽,含水量最多可达30%,这就存在着饱和蒸汽的“两相流”问题。
 
  进展情况
 
  国内外天然气计量状况简要回顾 天然气作为一种优质能源和化工原料其计量越来越被人们重视。欧美等工业化水平较高的发达国家,对天然气计量技术的研究起步较早,投人的资金及科技力量较大,尤其是对贸易天然气的计量十分重视。从流量计选型上,欧洲主要使用涡轮、腰轮流量计,如在荷兰涡轮、腰轮流量计的使用约占80%,在加拿大涡轮流量计的使用约占90%,而美国则以使用蒸汽为主,约占80%。从整体上来看,在流量计使用上,70年代形成了蒸汽使用高潮,80年代形成了涡轮流量计使用的高潮,90年代中后期则掀起了超声流量计热潮。
 
  注意事项主蒸汽流量计主蒸汽流量计主蒸汽流量计
 
  在计量液体时,务必使流量计传感器始终完全充满介质,无夹带气体。
 
  在仪表上下游提供足够的直管段并确保非弯曲的对称外形。尽可能在仪表下游安装阀门。
 
  竖直安装通常是优先选择的,向上游动的流体能确保仪表总是满管,且介质中的固态成分能够均匀分布。
 
  如有可能产生气泡,应提供气体分离器。
 
  在易于振动的长管路中进行安装时,应在流量计的上下游安装消除器。
 
  对于蒸汽应用,仪表安装应避免安装在U形弯底部,避免因吸取冷凝而在开车时导致的水锤现象,水锤的强度导致传感机构过分受力,致使传感器永久损坏。
 
  2.蒸汽流量计近几年,我国天然气计量技术新进展 我国大量使用的蒸汽节流装置及其二次仪表双波纹管差压计的计量技术,由于其固有的缺陷,如蒸汽在使用过程中的不断磨损、腐蚀;现场阻力件组合形式远不止标准规定的7种情况;现场旋涡流、脉动流影响因素复杂;对于气量波动大、变化频率高的状况适应性差;导压管易引起信号滞后等,不能保证其计量准确度,这给流量工编辑带来了新的研究课题。


 

5 结 论

( 1) 文中基于平均影响值方法,提出了一种多因素权重系数分配方法,并将其用于主蒸汽流量的影响因素权重系数分配; 主蒸汽流量影响因素进行权重系数加权后,遗传算法参数寻优的进程加快且寻优结果明显优于影响因素加权之前。结果对比表明了基于平均影响值的权重系数分配方法的有效性。

( 2) 通过平均影响值进行影响因素权重系数分配和利用遗传算法优化支撑向量机参数,得到了MIVW - GAO - SVR主蒸汽流量在线监测模型,并将MIVW - GAO - SVR模型与SVR模型和GAO - SVR模型做了对比分析。分析表明,MIVW- GAO - SVR模型训练样本和测试样本的MAE、MARE、RMSE均小于SVR模型和GAO - SVR模型,且其测试样本与测试样本的3个指标值相当,因而MIVW - GAO - SVR模型精度较高,且具有较强的泛化能力,为主蒸汽流量在线监测提供了一种新的方法。当出现一台故障的相应措施的实施,减少了因为华云流量计的原因对机组控制造成的扰动;当三台同时故障的方案实施避免了非计划停机,为就地设备处理赢得了充足的时间。


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