汽轮机转子启动曲线优化及蠕变‑疲劳寿命评估的方法与流程

本发明涉及汽轮机转子启动优化技术，尤其是涉及一种汽轮机转子启动曲线优化及蠕变-疲劳寿命评估的方法。

背景技术：

现代电力工业的发展要求汽轮机各部件承受更高的温度和更大的工作载荷。转子是汽轮机能量转换和传递扭矩的关键部件，其寿命关系到整个机组的运行安全。近年来，随着我国电网容量不断增大，电网峰谷值日益加剧，迫使大型火电机组频繁地参与调峰运行，转子在这种频繁启停或大幅度负荷变动的非稳定工况下，其金属材料会产生低周疲劳损伤，进而缩短汽轮机转子的使用寿命。因此在保证转子安全的条件下，能够实现机组的快速启动具有重要的意义。

汽轮机在冷态启动过程中，主蒸汽的温度和压力自锅炉点火后逐渐升高，当主蒸汽温度达到冲转温度时，汽轮机转子开始冲转，转速达到一定值后停止升速，待主蒸汽温度达到一定值后开始机组开始暖机，经过一段时间的冷态暖机，在机组的轴向位移、胀差、汽缸总膨胀、高中压外缸内壁的上下缸温差等情况良好的条件下，汽轮机进一步升速至额定转速。在汽轮机并网后，汽轮机主蒸汽温度通过不同温升率提升至额定温度。提高启动的温升率，可以缩短启动时间，相应减少启动过程的燃油消耗量，有助于提高电厂经济效益。但温升率和压升率的提高，势必会增加高温部件，尤其是汽轮机高、中压转子的低周疲劳寿命损耗，缩短机组的使用寿命。因此，对机组实际启动过程中对汽轮机转子进行应力计算和分析，拟定优化启动策略，指导机组的启动。这样使机组的经济性、安全性的综合指标趋于最优，充分发挥机组的潜力。

目前，定义转子启动优化目标函数和约束条件，通过支持向量机(svm，supportedvectormachine)和遗传粒子群算法(pso，particleswarmoptimization)的结合对汽轮机转子冷态启动过程优化的专利还没有新的发现，也没有人利用连续损伤力学模型(cdm，continuousdamagemechanics)对汽轮机转子优化启动曲线的可靠性和准确性进行分析论证，且在专利网的查询中也没有见到与本发明详尽的发明专利的申请和授权。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种汽轮机转子启动曲线优化及蠕变-疲劳寿命评估的方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种汽轮机转子启动曲线优化及蠕变-疲劳寿命评估的方法，首先建立优化启动目标函数和约束条件，然后结合转子应力svm模型和pso算法计算出在满足应力要求下转子在启动过程中不同时间的最优温升率，最后通过转子cdm模型对此方法进行验证分析。

该方法具体为：

1)定义启动优化目标函数和边界条件：

2)建立转子应力svm模型：

3)基于转子应力svm模型的启动优化；利用pso算法寻找最优温升率；

4)优化启动方案下的转子蠕变-疲劳寿命评估。

所述的步骤1)定义启动优化目标函数和边界条件具体为：

(1)依据实际启动曲线，以主蒸汽的温升率为参数，利用函数表达式定义启动时间；

(2)以主蒸汽的温度和转子危险点的应立作为约束边界条件。

所述的步骤1)中具体的目标函数为：

机组冷态启动规划问题可写作式(1)，在约束条件下求解目标函数最优解的问题。

使服从约束条件：

h(k1,...ki,...k5)＝hmax(3)式中：h为主蒸汽温度；

hmax为主蒸汽额定温度，取537℃；

σmj为转子关键点最大等效应力；

σlj为材料许用应力范围；

ai,b,c为常数；

k1,k2,k3,k4,k5为不同时间段的温升率。

所述的步骤1)中约束边界条件的确定如下：

根据机组抽汽温度及轴承处冷却抽温等条件，确定冷态启动时转子四个位置的第一类边界条件，其中包括调节级前金属温度为45℃，轴承处温度为40℃，轴封处温度为100℃，高压缸和中压缸出口温度为105℃，根据启动结束时温度和压力的大小，寻找5个最危险点进行重点监测。

所述的步骤2)建立转子应力svm模型具体为：

(1)确定机组概况、结构特点及各项参数；

(2)确定汽轮机转子的材料特性和参数，并通过有限元软件ansys进行建模：定义模型的热边界条件和结构边界条件；

(3)计算蒸汽参数、蒸汽动力粘度、蒸汽导热系数、叶轮两侧换热系数、光轴处换热系数和汽封处换热系数；

(4)分析汽轮机转子温度场和应力场；

(5)根据实际启动工况，定义多组启动曲线，计算不同启动工况下转子的温度场和应力场；

(6)依据以上有限元计算结果，以启动参数为输入，转子应力为输出，建立转子应力的svm模型。

所述的步骤4)优化启动方案下的转子蠕变-疲劳寿命评估具体为：

(1)分析汽轮机转子蠕变损伤；

(2)分析汽轮机转子疲劳损伤；

(3)分析汽轮机转子蠕变-疲劳耦合损伤。

所述的步骤4)详细为：

(1)低周疲劳损伤寿命评估

(2)蠕变损伤寿命评估

(3)蠕变-疲劳交互作用下线性损伤寿命评估

(4)蠕变-疲劳交互作用下非线性损伤寿命评估

式中：df为低周疲劳损伤；

dc为蠕变损伤；

dt为蠕变—疲劳交互作用下的线性损伤；

ddt为蠕变—疲劳交互作用下的非线性损伤；

rv为多轴系数，rvf为疲劳载荷多轴系数，rvc为蠕变载荷多轴系数；

δεp为塑性应变范围；

σeq为当量应力；

n为载荷循环次数；

ν为泊松比，取ν＝0.3；

所述的rv表达式为，σh为平均应力；t为运行时间。

式(4)到(6)中材料参数为30gr1mo1v在510℃通过试验方法回归得到的。

与现有技术相比，本发明的有效核心是启动优化目标函数和边界条件的定义，以及利用转子应力svm模型和pso算法对汽轮机转子启动过程中的不同时间段的温升率进行寻优，从而缩短启动时间，优化启动曲线。并利用cdm模型对汽轮机转子进行寿命评估，基于寿命评估结果，可以对优化后的曲线进行分析验证。使两种方法的结果相互印证，互相支持。

这两种方法的结合，将在满足转子应力要求的前提下，实现的机组更经济、更快速的启动，提高了机组工作效率、实现了节能减排。

附图说明

图1为汽轮机启动曲线及模型相关参数示意图；

图2为转子换热系数计算流程图；

图3为转子温度和应力检测关键点示意图；

图4为遗传算法优化svr流程图；

图5为遗传粒子群混合算法流程图；

图6为汽轮机转子有限元模型示意图；

图7为冷态启动过程中转子关键点当量应力变化曲线图；

图8为转子低周疲劳损伤曲线图；

图9为转子蠕变损伤曲线图；

图10为转子线性与非线性总损伤曲线图；

图11为转子基于主蒸汽优化曲线的寿命曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

本发明用于汽轮机转子启动曲线优化及蠕变-疲劳寿命评估的方法具体操作步骤如下：

1.建立机组冷态启动数学模型

机组冷态启动规划问题可写作式(1)，在约束条件下求解目标函数最优解的问题。

使服从约束条件：

h(k1,...ki,...k5)＝hmax(3)

式中：h——主蒸汽温度；

hmax——主蒸汽额定温度，取537℃；

σmj——转子关键点最大等效应力；

σlj——材料许用应力范围；

ai,b,c——常数；

k1,k2,k3,k4,k5——不同时间段的温升率，见图1。

2.建立汽轮机转子有限元模型

在进行有限元分析时，对模型进行适当是的简化是很有必要的。但是对于高压调节级的根部、弹性槽、轴肩等蒸汽温度较高且容易产生应力集中的部位，是机组启停过程中重点监测部位，在建立模型时需要严格按照转子精加工图进行处理，网格划分时也需要进行网格加墨处理。且选择材料为单元plane13。

3.计算换热系数

在汽轮机的启动、停机以及负荷变动时，与转子外表面上相接触的蒸汽温度、压力、流量等参数均随时间和轴向位置变化，因而，转子外表面的换热系数是时间和空间的函数。计算转子某时刻某位置处的换热系数时，需要根据该时刻该位置处蒸汽温度、压力、流量等参数计算蒸汽动力粘度、导热系数等物性参数，进而根据换热系数计算公式所需结果。由于换热系数计算过程中涉及的参数、公式较多以及计算量较大，为了便于计算，本文中利用matlab进行编程计算，计算流程如图2所示。

4.汽轮机转子冷态启动温度场与应力场的分析

关于冷态启动过程中转子初始温度场的计算，首先要确定转子的温度边界条件。根据机组抽汽温度及轴承处冷却抽温等条件，确定冷态启动时转子四个位置的第一类边界条件，其中包括调节级前金属温度为45℃，轴承处温度为40℃，轴封处温度为100℃，高压缸和中压缸出口温度为105℃。根据启动结束时温度和压力的大小，寻找5个最危险点进行重点监测，具体见图3。

5.转子冷态启动应力svm模型的回归

定义不同的启动曲线的目标函数和约束条件，计算不同启动工况下转子温度场和应力场，以启动参数为输入，转子应力为输出，建立转子应力的svm模型。模型的复杂程度和泛化能力受c、ε和γ三个参数的共同影响，而这三个参数之间也会相互影响。遗传算法对svr参数寻优的具体步骤如下：

(1)对染色体进行编码，确定适应度函数、种群规模n、进化代数m、交叉概率、变异概率等参数，随机产生以n组参数c、ε、γ的初始值，即n个染色体。

(2)采用每个染色体作为svr的参数，以选定的训练样本中的主蒸汽温升参数为输入，最大应力值为输出，训练回归模型。对当前种群，本文将svr训练完成后返回的均方差作为染色体的适应值，计算每个染色体的适应值，选出适应值最小的直接进入下一代，其余染色体根据选择算法进行选择。

(3)依次根据交叉概率和变异概率进行交叉和变异，产生新的子代和个体。

(4)判断终止条件是否满足，当算法经过设定好的进化代数运算后或者相邻进化代数中最优个体的适应值的差值小于设定的误差范围时，遗传算法则终止。

遗传算法对svr参数的优化流程见图4。

6.基于粒子群算法对启动方案优化

利用svr得到各方案中主蒸汽温升参数与转子冷态启动过程中的最大应力之间的回归模型后，基于回归模型，采用遗传粒子群混合优化算法获得最优启动参数。其中，目标函数及约束条件根据公式(1)和公式(2)、公式(3)的形式进行计算，遗传粒子群优化算法同样在matlab中编程实现，其算法步骤如下：

(1)设置优化所需参数，其中包括遗传算法中的种群规模n、进化代数m、交叉概率、变异概率和粒子群算法中的粒子最大速度、惯性权重等。

(2)初始化粒子种群，即随机产生n组主蒸汽温度参数的初始值，根据目标函数，计算每组参数的适应值，记录粒子个体的最优解pbest及整个种群中全局最优解gbest。

(3)优化更新粒子自己的速度与位置。

(4)依次根据交叉概率pc和变异概率pm进行交叉和变异，产生新的子代和个体。

(5)计算更新后的每个粒子的适应值，并与已保存的上代种群个体的最优解pbest以及和全局最优解gbest进行比较，如果更好，则更新pbest和gbest。

(6)判断终止条件，若满足终止要求，就终止算法，如果尚未满足终止条件，则跳转至3进行新的迭代计算。

遗传粒子群混合算法的流程如图5所示。

7.汽轮机转子寿命评估

低周疲劳损伤寿命评估

(2)蠕变损伤寿命评估

(3)蠕变-疲劳交互作用下线性损伤寿命评估

(4)蠕变-疲劳交互作用下非线性损伤寿命评估

式中：df——低周疲劳损伤；

dc——蠕变损伤；

dt——蠕变—疲劳交互作用下的线性损伤；

ddt——蠕变—疲劳交互作用下的非线性损伤；

rv——多轴系数，表达式为，

rvf为疲劳载荷多轴系数，rvc为蠕变载荷多轴系数；

n为载荷循环次数；

δεp——塑性应变范围；

σeq——当量应力；

σh——平均应力；

t——运行时间；

ν——泊松比，取ν＝0.3。

式(3)到(6)中材料参数为30gr1mo1v在510℃通过试验方法回归得到的。

应用实例

现以型号为n320-16.7/537/537的320mw的亚临界、一次中间再热、高中亚合缸、两缸两排气、单轴凝汽式汽轮机为例对本说明作进一步的说明。该机组材料为30gr1mo1v钢，其材料特性见表1，材料在不同温度下的机械特性见表2，在计算温度场和应力场时的边界条件见表3，利用有限元软件ansys对汽轮机转子建模如图6。

表130gr1mo1v钢的材料特性

表230gr1mo1v钢在不同温度下的机械特性

表3转子温度场应力场计算边界条件

通过ansys计算得到汽轮机转子关键点在不同时刻的当量应力如图7所示。可以获知，转载检测位置在启动过程中应力变化趋势可以看出其应力最大值的位置并不是固定于某个特定位置，而且随着启动过程的进行而变化，最大应力值首先出现在高一级叶根前弹性草处，应力为325.6mpa，随着启动过程的进行，最大应力出现在调节级凹槽处的326mpa，也就是说启动过程中汽轮机转子所受的最大应力位于调节级叶轮根部，这些部位的寿命就代表了整个转子甚至整个汽轮机机组的寿命。此时的压力小于材料的屈服强度，故在此优化曲线的启动过程中，汽轮机转子在运行过程中是安全的。

基于支持向量机模型和遗传粒子群算法，求得在最大应力条件下，机组主蒸汽温升参数的最优值和最优参数如表4所示。此最优启动方案下转子的最大应力值为387.99mpa，优化方案的主蒸汽温度较原启动方案的温度提升至额定值的时间缩短了将近170min。

表4最佳温升参数及对应最大应力

根据前边已经计算的最大应力值和主蒸汽优化启动曲线，利用式(3)到(6)对转子进行寿命评估，结果如图8-11所示。由图11可知，转子基于主蒸汽优化曲线的寿命最大为100年，大于现在电厂汽轮机转子标准寿命30年，故机组可以依据此优化曲线启动安全运行。

利用本发明优化的启动方案可以提升启动速度，节约启动工况下的燃油能耗，提高机组启动的经济性，对机组的冷态启动过程具有一定的指导意义。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。