一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法与流程

文档序号:12748293阅读:417来源:国知局
一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法与流程

本发明涉及一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法,属于电力系统领域。



背景技术:

目前,具有强随机不确定性新能源电源的大规模消纳使得火电机组面临严峻考验,许多火电机组甚至供热机组,不得不进行快速深度变负荷参与调峰调频运行,给机组的安全高效运行带来了多方面不同程度的影响。因此,目前的研究主要集中在两方面:一是对顺序阀的进汽顺序优化进行研究,解决调节级局部进汽时的配汽不平衡汽流力对轴系稳定性的影响;二是对机组顺序阀重叠度优化进行研究,解决机组调节阀流量特性曲线的线性度不合理问题;三是研究调门特性曲线对机组调节系统硬件寿命等的影响,给出考虑多因素的综合优化方法。此外,还有一部分研究者将研究点也着眼于对于如何定量计算和采取措施降低顺序阀的节流损失和提高机组常运行负荷点的效率。在新能源电力系统中,火电机组负荷的快速精准控制对电网调度的意义最大,而负荷振荡和负荷突变故障是两类典型影响负荷控制质量的问题。实际上,由于高调门流量特性曲线设计不合理会导致的机组出现多种故障,甚至包括引起机组设备出现硬件故障。因而,能够提前对负荷振荡、负荷突变等实际失控故障进行预判,或者在机组出现故障时能够及时判断故障根源、指导电厂实际消缺才是最有意义的。

大功率汽轮机的负荷失控故障严重影响机组的AGC投运和安全运行。针对两类典型负荷失控故障,现有技术急需从在线测试诊断的角度进行详细的现象描述和机理分析。目前对该问题的认识普遍存在片面性,实际机组重叠度设置合理与否不是负荷失控故障的核心:不仅重叠度设置不合理会导致机组流量特性曲线的线性度较差;而且重叠度设置合理条件下,调门开启过程过陡或者过于平缓也会导致机组流量特性曲线的线性度不合理,进而引起机组的负荷振荡现象或负荷突变故障。



技术实现要素:

本发明为了解决现有技术中大功率火电机组由于高调门综合流量特性曲线设计不合理可能会导致机组出现多种负荷失控故障,进而提供了一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法。

本发明为解决上述问题而采用的技术方案是:

所述方法是按照以下步骤实现的;

步骤一:采集机组近期历史数据:提取火电机组中内部存储的日常数据,分别采集火电机组中高调门GV1开度、高调门GV2开度、高调门GV3开度、高调门GV4开度、火电机组综合阀位指令、火电机组1号瓦瓦温度、火电机组2号瓦瓦温度、火电机组3号瓦瓦温度、火电机组凝汽器真空度、火电机组主蒸汽压力、火电机组调节级压力、火电机组主蒸汽温度、火电机组调节级温度、火电机组功率、火电机组1号瓦轴振、火电机组2号瓦轴振、火电机组3号瓦轴振和火电机组EH油压压力,采集时间间隔为1秒,采集时间段长度为1天;

其中:

采集高调门GV1开度、高调门GV2开度、高调门GV3开度、高调门GV4开度、火电机组综合阀位指令数据是为了记录综合阀位指令以及高调门开度的的关系,描述机组顺序阀规律;

采集火电机组1号瓦瓦温度、火电机组2号瓦瓦温度、火电机组3号瓦瓦温度、火电机组1号瓦轴振、火电机组2号瓦轴振、火电机组3号瓦轴振和火电机组EH油压压力是为了确保机组处于安全运行状态,不出现因为轴振、瓦温、油压波动而导致的跳机故障;

采集火电机组主蒸汽压力值、火电机组调节级压力值、火电机组主蒸汽温度值和火电机组调节级温度值是为了通过弗留格尔公式计算机组实际主蒸汽流量,从而得到标幺后的主蒸汽流量;

采集火电机组凝汽器真空度与火电机组功率是为了保证机组运行工况的稳定,保证数据的可信度。

步骤二:实际主蒸汽流量标幺计算:根据步骤一火电机组中采集的数据根据弗留格尔公式计算实际主蒸汽流量,从而得到标幺后实际主蒸汽流量:

标幺后实际主蒸汽流量

G为额定流量,G'为变工况流量,p1为额定工况下的主蒸汽压力,p2为额定工况下的调节级后压力,p′1为变工况时的主蒸汽压力,p'2为变工况时的调节级后压力,t1为额定主蒸汽温度,t2为变工况时主蒸汽温度;

步骤三:利用数据得到综合流量特性曲线:根据步骤二中得出多个标幺实际主蒸汽流量值,且得到的多个标幺实际主蒸汽流量值中每个标幺实际主蒸汽流量值与步骤一中对应采集的火电机组综合阀位指令值组合为一组数据点,并以火电机组综合阀位指令为横坐标,标幺实际主蒸汽流量为纵坐标,进而得出多组坐标点;

利用最小二乘法对得到的多组坐标点进行线性拟合,从而得到综合流量特性曲线,进而得出综合流量特性曲线的线性度K,

其中,综合流量特性曲线的线性度K定义为曲线第一点、曲线最后一点和各个拐点之间的各曲线线段的斜率,分别为K1,K2···Kn(n≥1);如果综合流量特性曲线在曲线第一点与曲线最后一点之间不存在拐点,则综合流量特性曲线的线性度K定义为曲线第一点与曲线最后一点之间曲线斜率为K1。

以图3为例对综合流量特性曲线的线性度K进行说明,第一点a与拐点b之间的曲线段为曲线段1,其线性度K1=0.32497;拐点b至最后一点c之间的曲线段为曲线段2,其线性度K2=75953.

步骤四:负荷失控故障诊断判定:根据步骤三中综合流量特性曲线各分段的线性度K分别进行负荷振荡与负荷突变故障诊断,当0<K<0.5之间时得出火电机组出现负荷振荡故障概率极大,当0.5≤K≤1.5时火电机组处于正常工作状态,当1.5<K<100时火电机组出现负荷突变故障概率极大。

本发明具有以下有益效果:

1、本发明提出的一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的诊断方法,是利用日常运行数据的在线测试诊断方法,不需要额外的实验,只需要利用平时运行数据即可进行在线诊断,对于由调门特性问题导致的实际负荷失控故障的主动预防和有效诊断具有明显的工程价值,防止火电机组工作过程中出现负荷振荡或负荷突变故障问题的发生,保证机组的正常运行。

2、本方法不仅适用于一般的喷嘴调节方式机组的负荷失控问题,而且也适用于采用节流调节方式百万级别机组的负荷难以控制的问题,适用范围较大。

附图说明

图1为现有四调门火电机组高调门布置示意图;

图2为机组实际的原始数据;

图3为利用机组原始数据通过最小二乘法线性拟合得到的最终拟合曲线;

图4为利用综合流量特性曲线线性度进行负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法示意图;

图5为发生负荷振荡故障的火电机组1号高调门GV1与3号高调门GV3开度示意图;

图6为发生负荷振荡故障的火电机组负荷变化示意图;

图7为发生负荷振荡故障的火电机组各位置蒸汽压力运行参数示意图;

图8为发生负荷振荡故障的火电机组各位置蒸汽温度运行参数示意图;

图9为发生负荷振荡故障的火电机组原顺序阀设计规律示意图;

图10为发生负荷振荡故障的火电机组原综合流量特性曲线示意图;

图11为发生负荷振荡故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的顺序阀设计规律示意图;

图12为发生负荷振荡故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的流量特性曲线线性度示意图;

图13为发生负荷振荡故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的机组负荷及调节级后压力变化示意图;

图14发生负荷突变故障的火电机组3号高调门GV3与4号高调门GV4高调门开度示意图;

图15为发生负荷突变故障的火电机组负荷变化示意图;

图16为发生负荷突变故障的火电机组各位置蒸汽压力运行参数示意图;

图17为发生负荷突变故障的火电机组各位置蒸汽温度运行参数示意图;

图18为发生负荷突变故障的火电机组原顺序阀设计规律示意图;

图19为发生负荷突变故障的火电机组原综合流量特性曲线示意图;

图20为发生负荷突变故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的顺序阀设计规律示意图;

图21为发生负荷突变故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的流量特性曲线线性度示意图;

图22为发生负荷突变故障的火电机组对综合流量特性曲线线性度优化后的机组负荷的调控能力示意图。

具体实施方式

具体实施方式一:结合图1-图22说明本实施方式,本实施方式所述一种火电机组负荷振荡与负荷突变故障的在线诊断方法,所述方法是按照以下步骤实现的;

步骤一:采集机组近期历史数据:提取火电机组中内部存储的日常数据,分别采集火电机组中高调门GV1开度、高调门GV2开度、高调门GV3开度、高调门GV4开度、火电机组综合阀位指令、火电机组1号瓦瓦温度、火电机组2号瓦瓦温度、火电机组3号瓦瓦温度、火电机组凝汽器真空度、火电机组主蒸汽压力、火电机组调节级压力、火电机组主蒸汽温度、火电机组调节级温度、火电机组功率、火电机组1号瓦轴振、火电机组2号瓦轴振、火电机组3号瓦轴振和火电机组EH油压压力,采集时间间隔为1秒,采集时间段长度为1天;

其中:

采集高调门GV1开度、高调门GV2开度、高调门GV3开度、高调门GV4开度、火电机组综合阀位指令数据是为了记录综合阀位指令以及高调门开度的的关系,描述机组顺序阀规律;

采集火电机组1号瓦瓦温度、火电机组2号瓦瓦温度、火电机组3号瓦瓦温度、火电机组1号瓦轴振、火电机组2号瓦轴振、火电机组3号瓦轴振和火电机组EH油压压力是为了确保机组处于安全运行状态,不出现因为轴振、瓦温、油压波动而导致的跳机故障;

采集火电机组主蒸汽压力值、火电机组调节级压力值、火电机组主蒸汽温度值和火电机组调节级温度值是为了通过弗留格尔公式计算机组实际主蒸汽流量,从而得到标幺后的主蒸汽流量;

采集火电机组凝汽器真空度与火电机组功率是为了保证机组运行工况的稳定,保证数据的可信度。

步骤二:实际主蒸汽流量标幺计算:根据步骤一火电机组中采集的数据根据弗留格尔公式计算实际主蒸汽流量,从而得到标幺后实际主蒸汽流量:

标幺后实际主蒸汽流量

G为额定流量,G'为变工况流量,p1为额定工况下的主蒸汽压力,p2为额定工况下的调节级后压力,p′1为变工况时的主蒸汽压力,p'2为变工况时的调节级后压力,t1为额定主蒸汽温度,t2为变工况时主蒸汽温度;

步骤三:利用数据得到综合流量特性曲线:根据步骤二中得出多个标幺实际主蒸汽流量值,且得到的多个标幺实际主蒸汽流量值中每个标幺实际主蒸汽流量值与步骤一中对应采集的火电机组综合阀位指令值组合为一组数据点,并以火电机组综合阀位指令为横坐标,标幺实际主蒸汽流量为纵坐标,进而得出多组坐标点;

利用最小二乘法对得到的多组坐标点进行线性拟合,从而得到综合流量特性曲线,进而得出综合流量特性曲线的线性度K,

其中,综合流量特性曲线的线性度K定义为曲线第一点、曲线最后一点和各个拐点之间的各曲线线段的斜率,分别为K1,K2···Kn(n≥1);如果综合流量特性曲线在曲线第一点与曲线最后一点之间不存在拐点,则综合流量特性曲线的线性度K定义为曲线第一点与曲线最后一点之间曲线斜率为K1。

以图3为例对综合流量特性曲线的线性度K进行说明,第一点a与拐点b之间的曲线段为曲线段1,其线性度K1=0.32497;拐点b至最后一点c之间的曲线段为曲线段2,其线性度K2=75953.

步骤四:负荷失控故障诊断判定:根据步骤三中综合流量特性曲线各分段的线性度K分别进行负荷振荡与负荷突变故障诊断,当0<K<0.5之间时得出火电机组出现负荷振荡故障概率极大,当0.5≤K≤1.5时火电机组处于正常工作状态,当1.5<K<100时火电机组出现负荷突变故障概率极大。

以图3为例对负荷失控故障诊断判定方法进行说明,曲线段1线性度K1=0.32497,满足0<K<0.5的条件,判定在55.5%-59%主蒸汽流量区间火电机组出现负荷振荡故障概率极大。

实际上,对于火电机组负荷振荡与负荷突变故障的根源在于调节阀的流量特性曲线的线性度。可通过以总阀位指令为横坐标,以实际流量输出为纵坐标得到的曲线来表示阀门流量特性的线性度。理想情况下,该曲线是斜率K为1的直线。当特性曲线线性度不好时,得到的就不是规则的直线了。如图8所示:

1)K0为理想的流量特性曲线的线性度,即总阀位指令和实际流量关系线的斜率为1;

2)K1为重叠度设置过小而导致的流量特性曲线线性度不合理,即关系线的斜率小于1;当然,当重叠度设置合理而调门开启过程过于平缓时,也会导致出现总阀位指令增加而实际流量变化非常缓慢的问题,即关系线的斜率小于1;

3)K2为斜率大于1的另外一种特想曲线不合理问题,但是并不是单纯重叠度设置过大所导致的:当重叠度设置过大时,如果2个重叠开启的调节阀的开启过程比较平缓,这个斜率也可以等于1;只有两个调节阀的开启过程较快时,斜率才会超过1。实际上,当重叠度设置合理时,如果单个调节阀的开启过程过陡,关系线的斜率也会超过1。

实施例

案例机组1为超临界350MW空冷机组,机组在顺序阀方式下出现了负荷振荡现象。

如图3至图6所示,分别为负荷振荡时的参与机组负荷调节的调门开度、蒸汽压力、蒸汽温度以及负荷和总阀位指令变化的时域图。

从图3中可以看出:机组在200MW~260MW负荷区间运行时,出现负荷振荡现象,总阀位指令出现振荡;如图3、图5和图6所示,机组还伴随调门、蒸汽压力和温度的振荡。此种故障对机组本身和电网的安全高效运行产生极大影响。

图9为发生负荷振荡故障的火电机组对流量特性曲线线性度优化后的顺序阀设计规律示意图,图10为发生负荷振荡故障的火电机组对流量特性曲线线性度优化后的流量特性曲线线性度示意图,图11为发生负荷振荡故障的火电机组对流量特性曲线线性度优化后的机组负荷及调节级后压力变化示意图。从图9至图11中可以看出,机组的流量特性曲线的线性度得到了较好的优化,机组的负荷振荡故障消除。

案例机组2为亚临界330MW供热机组,机组在顺序阀方式下在某一总阀位指令区间出现了负荷突变问题。如图12至图15所示,分对应负荷突变时的调调门开度、蒸汽压力、蒸汽温度以及负荷和总阀位指令变化的时域图。

然而,与负荷振荡现象不同的是,从图中不能直接看出负荷突变现象,如图12至图15所示故障现象不明显;但是,机组实际在此类故障区间运行时不能顺利投运AGC。如图17所示,通过总阀位指令和负荷的关系图,可以明显看出机组在总阀位78%~86%指令区间,存在负荷突变现象;即图中三个负荷区间对应的斜率是有明显差别的,斜率差别大约为4倍左右,也就是单位指令对应的负荷变化量是其它指令区间对应负荷变化量的4倍。

利用本方法对以上两台案例机组进行了在线故障诊断,并针对综合流量曲线线性度进行了优化,

如图9和图18所示,基于每个调门在不同开启顺序阀下对应的流量变化特点设计了相应的顺序阀规律曲线;从图10和图19所示,机组流量特性曲线的线性度得到明显改善;如图11和图20所示,机组原存在的负荷振荡和突变故障被消除,负荷控制特性得到极大改善。

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