汽轮机组实际循环热效率的计算方法研究
第24卷, 总第136期2006年3月, 第2期
5节能技术6
E NERGY CONSERVATI ON TECHNOLOGY
Vol. 24, Sum. No. 136
Mar. 2006, No. 2
汽轮机组实际循环热效率的计算方法研究
孟 鑫, 高俊如, 佘 娜, 刘 英
(河北工程大学水电学院, 河北 邯郸 056021)
摘 要:针对传统方法计算繁杂的问题, 本文提出了基于双并联人工神经网络的汽轮机实际循环热效率计算方法。实例表明, 该方法具有表达简单、精度高等特点, 是一种行之有效的计算方法。
关键词:汽轮机; 排汽焓; 实际循环热效率; 双并联人工神经网络
中图分类号:TK262 文献标识码:A 文章编号:1002-6339(2006) 02-0133-03
Research of Calculation Method for the Actual Cycle
Thermal Efficiency of a Steam Turbine
MENG Xin, GAO Jun-ru, SHE Na, LI U Ying (Heibei Enginering University, Handan 056021, China)
Abstract:To counter the difficulty of traditional method, the parallel connection feed-forward network of ca-l culation method for the actual cycle thermal efficiency of a stea m turbine is proposed. The example indicates that the model is simple, precise, effective and feasible.
Key words:steam turbine; exhaust enthalpy; actual cycle thermal efficiency; parallel connection feed-for -ward network
查得, 而且目前尚不具备在线测量湿蒸汽湿度的手段, 这就给G i 的计算带来了很大的麻烦。传统方法是先假设处于湿蒸汽区抽汽的焓值, 然后进行反复迭代直到得到满意结果为止, 计算工作量较大。本文运用人工神经网络中的双并联网络对处于湿蒸汽区的工质焓值进行计算从而求得汽轮机组实际循环热效率。
112
1 前言
汽轮机组实际循环热效率是反映汽轮机组热功转换程度的一项重要热经济性指标, 根据其定义式:G i =X i /q o (其中X i 是以进汽轮机的蒸汽为1kg 计的实际比内功X i =h o +5rh q rh -j=215j h j -5c h c ; q o 是比热耗q o =h o +5rh q rh -h fw ) 。可知, 要想计算实际循环热效率必须已知新汽焓值、抽汽份额和焓值、排汽焓值、1kg 再热蒸汽的再热热量和锅炉给水焓值。在实际运行机组中以上各参数的温度、压力都有测点, 可由蒸汽图表查得焓值。但汽轮机在运行过程中尤其处于低负荷运行工况时排汽、末级和次末级工质极有可能处于湿蒸汽区, 焓值不能由压力和温度
收稿日期 2006-01-16 修订稿日期 2006-03-13作者简介:孟鑫(1978~) , 女, 助教, 在读硕士研究生。
z
2 双并联前向网络的结构
及程序框图
双并联前向网络(简称DPFNN ) 可视为一个单层前向神经网络(简称SLFNN ) 和一个多层前向神经网络(简称MLFNN ) 的并联, 双并联前向网络结构如图1所示。
MLFNN 由输入层、隐层、输出层组成, 输入层神经元接受信息, 并将信息传递给隐层的神经元, 隐层神经元将信息进行非线性处理后, 传递给输出层神
3 实际循环热效率计算的实例分析
以某实际运行工况为例加以说明。3. 1 程序的输出结果
表1
目标值2465. 8
网络输出值2463. 5
绝对误差-2. 3
相对误差0. 09%
图1 DPFNN 网络
经元, 输出层神经元将隐层神经元传递来的信息汇总后, 产生整个网络的输出。多层前向人工神经网络实质上是一个非线性数学模型, 具有非线性逼近能力。双并联前向人工神经网络, 是在一般三层前向人工神经网络的基础上, 增加了输入层与输出层的直接联系, 是一个线性) ) ) 非线性并列的数学模型。我们选用两层双并联前向网络建立汽轮机排汽焓计算神经网络。该网络第一层含有8个输入, 分别为主蒸汽流量、发电量及六段抽汽焓值, 隐层个数为4, 输出层为第7段抽汽焓值。将第一层的输入及输出值作为第二层网络输入, 隐层神经元个数与第一层相同, 作为该层输出的排汽焓值也是网络的总输出。网络训练的原始数据见参考文献122。
该网络选取sigmoid 函数作为网络激发函数。f (x ) =1/(1+e -x )
网络输出之前, 需将各输入值归一化为[-1, 1]之间的值。
用C 语言编制双并联人工神经网络程序, 主程序框图如图2
所示。
3. 2 原始数据的整理132
回热加热器可分为疏水放流式和汇集式两种:对面式加热器疏水是逐级自流的, 称为疏水放流式加热器如图3, 对混合式加热器和带疏水泵的面式加热器, 称为汇集式加热器, 如图4(带疏水泵的面式加热器未画出)
。
图3 疏水放流式
q j =h j -h c j S j =h w j -h w j+1r j =h c j-1-h c
j
图4 汇集式
q j =h j -h w j+1S j =h w j -h w j+1r j =h c j-1-h w j+1
表2 各加热器参数
1#加热器q S r
128. 380
2#加热器192. 69118. 67
3#加热器163. 33190. 34
4#加热器86. 800
5#加热器71. 7978. 49
6#加热器121. 75205. 26
7#加热器104. 960
2137. 942107. 712677. 352549. 742493. 132604. 192514. 16
图2 双并联神经网络
3. 3 抽汽系数的计算
2137194
118167A =
[***********][**************]33
T =
[***********]41X =A -1#T
[**************]X =
[***********]01X i =h o +5rh q rh -j 25j h j -5c h c =1141111=1
表2 不同负荷下的实际循环热效率的计算结果
负荷, MW
[***********]160198204
主蒸汽温度,
e [***********]531532532
[***********]530533534
12. 812. 712. 012. 912. 712. 812. 912. 912. 7主蒸汽压力,
MPa
12. 912. 812. 012. 912. 812. 812. 912. 912. 8
[***********]533539539
再热蒸汽温度,
e
[***********]530530530
1. 791. 801. 591. 411. 761. 921. 562. 032. 08
再热蒸汽压力,
MPa
1. 781. 781. 581. 401. 751. 911. 552. 012. 07
凝汽器真空, kPa
-92. 1-92. 8-93. 9-93. 9-91. 1-93. 6-94. 6-92. 9-92. 0
实际循环热效率, %44. 9845. 0043. 8043. 3044. 7245. 6044. 3445. 7146. 51
z
[***********]92051260
[***********]792051260
[1**********]0
[1**********]260
2604119
025141q o =h o +5rh q rh -h f w =245215G i =46. 52%
4 实际运行数据的计算结果
运用上文提出的方法对某200MW 电厂九组实测数据进行计算, 如表2所示。
可见, 采用此种方法得到的汽轮机组实际循环热效率基本反映了机组在不同工况下运行的经济状态。
5 结论
本文采用人工神经网络中的双并联网络对排汽焓值进行计算, 进而求得实际循环热效率。双并联人工神经网络具有精度高、收敛快、泛化能力强等特点。较传统方法大大减轻了计算工作量, 为汽轮机组实际循环热效率的分析计算提供了一种新的方法, 具有工程实用价值。
参考文献
112赵林明. 多层前向人工神经网络1M 21黄河水利出版社, 1999.
122高俊如, 等. 利用层次径向基神经网络的汽轮机排汽焓计算1J 2. 动力工程, 2005, 25(4) :466-4681
132郑体宽. 热力发电厂1M 21北京:中国电力出版社, 1999.
142林万超. 火电厂热系统节能理论1M 21西安:西安交通大学出版社, 1994.
152张海林, 等. 在线确定凝汽式汽轮机相对内效率的新方法1J 2. 节能技术, 2004, 22(1) :3-41