确定汽轮机低压缸流量的方法和装置及机器可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110188380A(43)申请公布日2019.08.30(21)申请号201910314491.X(22)申请日2019.04.18(71)申请人中国神华能源股份有限公司地址100011北京市东城区安外西滨河路22号神华大厦申请人北京国华电力有限责任公司内蒙古国华呼伦贝尔发电有限公司(72)发明人范景利陈录(74)专利代理机构北京润平知识产权代理有限公司11283代理人肖冰滨王晓晓(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称确定汽轮机低压缸流量的方法和装置及机器可读存储介质(57)摘要本发明实施例提供一种确定汽轮机低压缸流量的方法和装置及机器可读存储介质，属于汽轮机蒸汽流量软测量领域。该方法包括：确定辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集，其中，所述辅助变量包括以下参数：机组负荷、主蒸汽流量、主蒸汽压力和中压缸排汽压力；获取所述辅助变量的监测值；基于所述辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集，训练神经网络模型；以及基于所述辅助变量的监测值和训练得到的神经网络模型，确定所述低压缸流量的监测值。籍此，实现了简单计算低压缸流量，利于工程应用，提高了容错率，降低了受错误数据的影响。CN110188380ACN110188380A权利要求书1/2页1.一种用于确定汽轮机低压缸流量的方法，其特征在于，该方法包括：确定辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集，其中，所述辅助变量包括以下参数：机组负荷、主蒸汽流量、主蒸汽压力和中压缸排汽压力；获取所述辅助变量的监测值；基于所述辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集，训练神经网络模型；以及基于所述辅助变量的监测值和训练得到的神经网络模型，确定所述低压缸流量的监测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集包括：基于抽汽量和汽轮机热平衡图，确定至少一个工况取值区间及每一所确定的工况取值区间的两端点工况点分别对应的负荷和所述低压缸流量的样本值；基于负荷和低压缸流量的线性关系、预设工况间隔、每一工况取值区间的两端点工况点分别对应的负荷和所述汽轮机热平衡图，确定每一工况取值区间的中间工况点及每一中间工况点对应的负荷和所述低压缸流量的样本值；以及基于历史数据库和所述至少一个工况取值区间中的每一工况取值区间对应的端点工况点和中间工况点分别对应的负荷，确定分别对应的所述辅助变量的训练值，其中，所述至少一个工况取值区间中每一工况取值区间的端点工况和中间工况点分别对应的所述辅助变量的训练值组成所述辅助变量的训练值集，所述至少一个工况取值区间中每一工况取值区间的端点工况和中间工况点分别对应的所述低压缸流量的样本值组成所述低压缸流量的样本值集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设工况间隔的范围为0.5MW-5MW。4.一种用于确定汽轮机低压缸流量的装置，其特征在于，该装置包括：训练数据确定模块，用于确定辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集，其中，所述辅助变量包括以下参数：机组负荷、主蒸汽流量、主蒸汽压力和中压缸排汽压力；辅助变量获取模块，用于获取所述辅助变量的监测值；训练模块，用于基于所述辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集训练神经网络模型；以及低压缸流量确定模块，用于基于所述辅助变量的监测值和训练得到的神经网络模型确定所述低压缸流量的监测值。5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述训练数据确定模块确定辅助变量的训练值集和所述低压缸流量的样本值集包括：基于抽汽量和汽轮机热平衡图确定至少一个工况取值区间及每一所确定的工况取值区间的两端点工况点分别对应的负荷和所述低压缸流量的样本值；基于负荷和低压缸流量的线性关系、预设工况间隔、每一工况取值区间的两端点工况点分别对应的负荷和所述汽轮机热平衡图确定每一工况取值区间的中间工况点及每一中间工况点对应的负荷和所述低压缸流量的样本值；以及基于历史数据库和所述至少一个工况取值区间中的每一工况取值区间对应的端点工况点和中间工况点分别对应的负荷确定分别对应的所述辅助变量的训练值，其中，所述至2CN110188380A权利要求书2/2页少一个工况取值区间中每一工况取值区间的端点工况和中间工况点分别对应的所述辅助变量的训练值组成所述辅助变量的训练值集，所述至少一个工况取值区间中每一工况取值区间的端点工况和中间工况点分别对应的所述低压缸流量的样本值组成所述低压缸流量的样本值集。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预设工况间隔的范围为0.5MW-5MW。7.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储