電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化研究

摘 要：【目的】由于雙壓凝汽器的高、低壓雙側(cè)壓力在實際運行時和預先設計值之間存在較大差距，影響凝汽器的運行效益，因此提出電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化研究?！痉椒ā渴紫然陔p壓凝汽器真空度的影響參數(shù)的歷史運行數(shù)據(jù)，引入灰色理論，構建一個電廠大型汽輪機雙壓凝汽器真空計算模型，將各影響參數(shù)代入模型中，即可輸出未來時刻的雙壓凝汽器真空度預測計算值。然后以凝汽器最佳真空度精確控制為目標，利用粒子群算法尋找模型最優(yōu)超參數(shù)。最后將最優(yōu)超參數(shù)應用于雙壓凝汽器的真空運行中，實現(xiàn)自適應優(yōu)化?！窘Y果】研究結果表明，設計方法優(yōu)化后的雙壓凝汽器循環(huán)水流量明顯低于優(yōu)化前，在1.2×10-4 kg/s～1.4×10-4 kg/s之間?！窘Y論】該研究結果可以提高機組的運行效率和穩(wěn)定性，有助于提升電廠大型汽輪機的節(jié)能運行效益。

關鍵詞：電廠大型汽輪機；雙壓凝汽器；運行優(yōu)化；自適應優(yōu)化方法

中圖分類號：TK267? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1003-5168（2024）07-0029-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.07.006

Research on Adaptive Optimization of the Operation of Dual Pressure Condensers for Large Steam Turbines in Power Plants

ZHANG Meijun

（Huadian International Power Co.， Ltd. Shiliquan Power Plant， Zaozhuang 277000，China）

Abstract： [Purposes] Due to the significant difference between the actual operation and design values of the high and low pressure dual sides of a dual pressure condenser， which seriously affects the operational efficiency of the condenser， a study on adaptive optimization of the operation of a large steam turbine dual pressure condenser in power plants is proposed. [Methods] Firstly， based on the historical sequence of the influencing parameters of the vacuum degree of the dual pressure condenser， a grey theory is introduced to construct a vacuum calculation model for large steam turbine dual pressure condensers in power plants. By substituting each influencing parameter into the model， the predicted calculation values of the vacuum degree of the dual pressure condenser at future times can be output. Then， with the goal of precise control of the optimal vacuum degree of the condenser， the particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal hyperparameters of the model， and the optimal parameters are applied to the vacuum operation of the dual pressure condenser to achieve adaptive optimization. [Findings] The research results indicate that the circulating water flow rate of the double pressure condenser optimized by the design method is significantly lower than before optimization， at 1.1.2×10-4? kg/s～1.4×10-4? kg/s. [Conclusions] The research results can improve the operational efficiency and stability of the unit， and contribute to the energy-saving operation benefits of large steam turbines in power plants.

Keywords： large scale steam turbines in power plants; dual pressure condenser; operational optimization; adaptive optimization methods

0 引言

隨著全球能源需求的不斷增長，電力工業(yè)作為能源轉(zhuǎn)換和輸送的關鍵環(huán)節(jié)，其發(fā)展日益受到重視。在電廠發(fā)電過程中，大型汽輪機作為核心設備，其運行效率直接關系到整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性。雙壓凝汽器作為汽輪機的重要組成部件，其運行狀態(tài)對汽輪機的性能發(fā)揮起著至關重要的作用。由于雙壓凝汽器工作環(huán)境較為惡劣且工作過程十分復雜，為了保證其穩(wěn)定、高效地運行，對雙壓凝汽器的運行優(yōu)化研究具有重要的實際意義和理論價值。然而，在實際運行過程中，雙壓凝汽器的工況受到多種因素的影響，如蒸汽流量、溫度、壓力等，這些因素都具有時變性、非線性、耦合性等特點，這些因素使凝汽器運行優(yōu)化受到限制。因此，本研究將開展電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化研究，不僅有助于提高雙壓凝汽器的運行效率，降低電廠的運行成本，而且為電力工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

1 構建雙壓凝汽器真空計算模型

現(xiàn)階段，我國電廠大型汽輪機大多采用雙壓凝汽器。但與傳統(tǒng)單壓結構相比，雙壓凝汽器在實際運行過程中難以保證其穩(wěn)定處于確定狀態(tài)和真空度，如果機組一側(cè)壓力過高或過低，很容易出現(xiàn)運行故障，因此本研究設計一種電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化方法。該方法主要以雙壓凝汽器的最佳真空度為優(yōu)化目標，于是需要先進行雙壓凝汽器真空計算［1］?；疑碚撟鳛樘幚聿蝗畔⑾到y(tǒng)的有效數(shù)學方法，主要強調(diào)從部分信息中挖掘整體的運動規(guī)律，特別在數(shù)據(jù)量小、信息不完整的情況下，通過對原始數(shù)據(jù)的處理和分析，可以發(fā)掘其潛在的規(guī)律，進而對未來的發(fā)展趨勢作出預測。正因如此，本研究引入灰色理論來構建一個雙壓凝汽器真空計算模型［2］。該灰色計算模型為一元一階預測模型，以電廠大型汽輪機雙壓凝汽器真空度的影響參數(shù)的歷史運行數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，主要包括凝汽器內(nèi)的絕對壓力、蒸汽凝結時的溫度、排汽溫度、冷取水溫度、傳熱端差、冷卻水溫升、循環(huán)水流量等。將這些影響參數(shù)按照一定時間順序組成數(shù)據(jù)序列[x0]，假設[x0]為雙壓凝汽器真空計算模型的建模序列，見式（1）。

[x0=x01，x02，???，x0n] （1）

式中：[n]表示序列數(shù)。

根據(jù)式（1）的建模序列即可得到模型的1-AGO序列，見式（2）。

[x1m=i=1mx0i，m=1，2，???，n] （2）

式中：[x1m]表示1-AGO序列；[m]為1-AGO序列數(shù)。

假設[y1m]為[x1m]的緊鄰均值生成的序列，見式（3）。

[y1m=0.5x1m+0.5x1m-1] （3）

那么根據(jù)灰色模型的定義，可以構建出基于灰色理論的雙壓凝汽器真空計算模型，見式（4）。

[x0m+ηy1m=μ] （4）

式中：[η]表示灰色模型的發(fā)展系數(shù)；[μ]表示灰色作用量。

如上所述，本研究主要基于雙壓凝汽器真空度的影響參數(shù)的歷史序列，構建灰色理論模型，將各影響參數(shù)代入模型中，即可輸出未來時刻的雙壓凝汽器真空度預測計算值［3］。通過上述步驟，成功構建了雙壓凝汽器真空計算模型，該模型能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測計算出未來時刻的凝汽器真空度，為運行優(yōu)化提供了依據(jù)，而且該模型的輸入?yún)?shù)均為雙壓凝汽器真空度的影響因素，通過模型分析可以深入了解這些因素如何共同影響雙壓凝汽器的運行效率，進而為優(yōu)化策略的制定提供科學依據(jù)。

2 粒子群算法自適應尋找模型最優(yōu)超參數(shù)

本研究為了實現(xiàn)雙壓凝汽器的優(yōu)化運行，以凝汽器最佳真空度的精確控制為目標。但雙壓凝汽器的真空度受多種因素的影響，如蒸汽流量、冷卻水溫度、設備老化等，這些因素相互作用，使真空度的變化呈現(xiàn)出高度的非線性和不確定性。而上述雙壓凝汽器真空計算模型難以準確描述這種復雜的動態(tài)關系。因此，為達到最佳真空度的運行目標，需要對雙壓凝汽器真空計算模型進行超參數(shù)尋優(yōu)操作，以實現(xiàn)電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化的目的［4］。粒子群算法作為一種基于群體智能的優(yōu)化算法，具有簡單、易實現(xiàn)的特點，對處理復雜的非線性優(yōu)化問題具有顯著的優(yōu)勢。因此在雙壓凝汽器真空計算模型的最優(yōu)超參數(shù)選擇上，本研究采用粒子群算法進行自適應尋找，通過不斷迭代，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。具體而言，首先將雙壓凝汽器的真空計算模型視為一個目標函數(shù)，超參數(shù)作為決策變量；然后對所有粒子進行初始化，包括粒子速度、位置等，并將個體的歷史最優(yōu)設為當前位置，群體的最優(yōu)個體設為當前最佳粒子；最后計算各粒子適應值并進行比較分析即可更新模型的最優(yōu)解。這里主要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和模型計算誤差定義適應度函數(shù)，并將其用于評估每個粒子的優(yōu)劣，見式（5）。

[f（x）=[1/（1+eε）]×[1-（eε/k/k）]] （5）

式中：[f（x）]表示適應度函數(shù)；[x]為雙壓凝汽器真空計算模型的超參數(shù)；[ε]表示模型的計算誤差；[k]表為常數(shù)。

根據(jù)式（5）計算雙壓凝汽器真空計算模型超參數(shù)粒子的適應度函數(shù)值，并將各粒子適應值和初始最佳粒子的位置進行對比，保留較好的粒子。與此同時，在粒子群算法的每一次迭代中，粒子主要根據(jù)自身經(jīng)驗和群體經(jīng)驗來更新自己的速度和位置，并不斷逼近最優(yōu)解，見式（6）。

[Vt+1=ωVt+c1γ1[X0-Xt]+c2γ2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [X1-Xt]Xt+1=Xt+Vt+1] （6）

式中：[Vt+1]表示粒子在[t+1]時刻的速度；[Xt+1]表示粒子在[t+1]時刻的位置；[ω]表示慣性權重；[c1]、[c2]表示加速因子；[γ1]、[γ2]表示隨機數(shù)，取值范圍為［0，1］；[X0]表示粒子歷史最優(yōu)位置；[X1]表示粒子全局最優(yōu)位置。

通過式（6）不斷迭代和更新粒子的速度和位置，能夠找到最優(yōu)的雙壓凝汽器真空計算模型超參數(shù)組合［5］。當算法迭代次數(shù)達到預設次數(shù)或滿足一定的終止條件時則退出，此時最優(yōu)解輸出即為模型最佳超參數(shù)。由于粒子群算法是一種啟發(fā)式算法，其性能受參數(shù)設置、初始解分布、問題復雜度等多種因素的制約，所以在實際的電廠大型汽輪機雙壓凝汽器運行優(yōu)化中，需要采用動態(tài)調(diào)整策略來適當調(diào)整粒子的速度和位置，并保留每一代的最優(yōu)解，這有助于進一步提高粒子群算法的性能，更好地解決雙壓凝汽器真空計算模型的最優(yōu)超參數(shù)選擇問題?？傊?，利用粒子群算法進行雙壓凝汽器真空計算模型的超參數(shù)尋優(yōu)，可以得到凝汽器最佳真空度的最優(yōu)運行參數(shù)，將最優(yōu)參數(shù)應用于雙壓凝汽器的真空運行中，即可實現(xiàn)雙壓凝汽器運行的自適應優(yōu)化，該過程滿足了電廠大型汽輪機節(jié)能、高效運行的需求。

3 實例分析

為驗證本研究設計的自適應優(yōu)化方法下，電廠大型汽輪機雙壓凝汽器實際運行優(yōu)化效果，本研究以某電廠600 MW的雙壓凝汽器機組為例，展開實驗分析。該600 MW的雙壓凝汽器主要技術指標，見表1。

基于表1所示的實例雙壓凝汽器，為體現(xiàn)本研究設計方法的優(yōu)化效果，應當先在凝汽器的運行過程中，通過試驗測量雙壓凝汽器的最佳循環(huán)水流量。然后，采用本研究設計方法對該凝汽器進行優(yōu)化，隨后以同樣的參數(shù)再次運行，測量優(yōu)化后的最佳循環(huán)水流量，通過對比判斷該方法的優(yōu)化效果。為了直觀地展示實驗結果，本研究采用了折線圖的形式進行展示，如圖1所示。

由圖1可知，經(jīng)過本研究設計方法優(yōu)化后，雙壓凝汽器的循環(huán)水流量明顯低于優(yōu)化前，這一變化表明本研究設計的自適應優(yōu)化方法可以有效降低循環(huán)水的需求量，從而提高了機組的運行效率。具體而言，優(yōu)化前雙壓凝汽器的循環(huán)水流量較高，這可能是由于凝汽器在運行過程中存在某些不必要的熱損失或者傳熱效率低下，從而導致凝汽器存在一定的浪費和低效問題。通過本研究設計的自適應優(yōu)化方法優(yōu)化后，這些問題得到了有效解決，從而使循環(huán)水流量顯著降低。與此同時，設計方法優(yōu)化后的雙壓凝汽器的循環(huán)水流量變化趨勢較為平緩，波動較小，表明凝汽器的運行狀態(tài)更加穩(wěn)定，傳熱效率得到了提高，進而為整個機組的穩(wěn)定運行提供了更好的保證。綜上所述，本研究的雙壓凝汽器運行自適應優(yōu)化方法是可行且可靠的方法，優(yōu)化后的凝汽器在運行過程中可以顯著降低循環(huán)水流量，提高機組的運行效率和穩(wěn)定性。這一改進不僅有助于節(jié)約能源，而且有助于提高整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性。

4 結語

在電廠大型汽輪機的運行過程中，雙壓凝汽器的真空運行優(yōu)化具有重要意義。本研究通過深入研究，提出了一種先構建基于灰色理論的雙壓凝汽器真空計算模型，再采用粒子群算法自適應尋找模型最優(yōu)超參數(shù)的自適應優(yōu)化方法。實驗結果表明，該方法能夠顯著提高雙壓凝汽器的運行效率，降低電廠的運行成本。在未來研究工作中，將致力于進一步改進模型和算法，以更好地適應電廠的實際復雜環(huán)境和操作條件。同時，將進一步研究雙壓凝汽器與其他設備的協(xié)同優(yōu)化，以實現(xiàn)整個電廠的節(jié)能減排目標和經(jīng)濟效益的提升。

參考文獻

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收稿日期：2024-01-22

作者簡介：張美君（1985—），男，本科，工程師，研究方向：電廠熱機運行。