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申请/专利权人：东南大学溧阳研究院;东南大学

摘要：本发明公开了一种燃气轮机关键运行参数在线区间辨识方法，利用基于Rowen模型的燃气轮机建模方法，在此基础上提出了将贝叶斯回归方法运用到燃气轮机关键运行参数辨识中，通过对机组运行中工况的实时变化进行参数在线区间辨识，能够实时的辨识关键运行参数，不仅更为贴合机组运行的现场工况，而且由于贝叶斯回归独特的区间辨识特征，辨识的参数更具合理性和准确性等优点。

主权项：1.一种燃气轮机关键运行参数在线区间辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于Rowen模型、采用simulinkmatlab平台进行燃气轮机的建模，建立包括燃料量的输入和输出功率及透平排烟温度的两输出系统，并进行仿真验证；2设置运行参数的随机干扰，模拟现场运行情况，获取透平排烟温度的输出数据；3在建立的燃气轮机的模型中加入输入燃料量的干扰，进行仿真实验，并采集样本数据，包含输入数据和输出数据，所述输入数据为燃料量流速，输出数据为透平排烟温度；4设置实时动态工况，采用贝叶斯回归方法对燃料量-透平排烟温度的传递函数模型进行参数的在线区间辨识；5利用贝叶斯回归方法对传递函数参数的辨识结果、燃料量输入变化和参数随机变化后的透平排烟温度进行估计，根据运行参数、透平排烟温度的估计结果和仿真数据的比较，验证参数辨识的合理性；在步骤1中，基于Rowen模型，建立燃料量输入管道、压气机、燃烧室、废热延迟模块、透平容积模块，将燃气轮机的热力学特性、控制系统都整合在一起，包含了控制回路和燃气轮机的两个特性代数方程，各个模块的建立采用传递函数的表达方法，将各环节用不同方块单元来表示，然后串联起来形成燃气轮机整体模型；步骤1的具体过程如下：1a燃料量输入管道的模型建立是基于阀门调整和管道容积的两个动态环节建立的，这两个动态环节都用一阶惯性环节进行模拟： 其中，Kp和T0为惯性环节参数，s为拉式算子；对于液体燃料阀门的调整，通过改变旁通燃料来调节进入燃烧室的燃料量，即调整旁通调节阀；1b燃料与空气的可压缩性产生惯性时间常数，压气机释放气体的过程用一阶惯性环节模拟；1c燃烧室与废热延迟模块的建立，燃料从被喷射入燃烧室到开始燃烧之间存在延迟，燃烧室用一个延迟环节模拟；燃料燃烧放热到热电偶感受到温度变化之间存在延迟，称为废热延迟，延迟时间取决于燃气轮机的尺寸和流体平均流速；1d透平的容积特性、透平容积模块的建立，燃气轮机的透平容积用一阶惯性环节模拟，计算得出燃气量变化延迟时间参数，然后建立透平容积模块；1e输出机械转矩函数和排气温度函数的建立主要是基于两个特性代数方程，排气温度、机械转矩和燃料量、转子转速线性相关，两者视为燃料流量和转速的经验函数，其表达式分别为：f1＝Tr-6501-Wf1+5501-ωf2＝1.3Wf2-0.23+0.51-ω其中，Wf1为燃气轮机满载达到稳态时的燃料量，f1为Wf1对应的排烟温度；Wf2为燃气轮机空载达到稳态时的燃料量，f2为Wf2对应的机械转矩；Tr为排气温度参考值；ω为转子转速；1f将搭建好的各个模块按照燃气轮机运行逻辑连接起来，加入燃料量流速的变化，进行仿真验证，分析透平排烟温度的输出；燃烧室的延迟和废热延迟均为ms量级，在构建模型时忽略燃烧室和废热延迟模块；步骤2的具体过程如下：2a加入燃料量流速随机干扰，模拟现场运行时的加负荷、甩负荷情况，获取透平排烟温度的输出数据；2b加入惯性环节参数Kp的随机干扰，模拟现场运行的真实情况，获取透平排烟温度的输出数据；2c加入惯性环节参数T0的随机干扰，模拟现场运行的真实情况，获取透平排烟温度的输出数据；在步骤3中，基于simulink平台，根据建立的模型进行仿真实验，加入输入燃料量的干扰，观察透平排烟温度的输出曲线，发现其符合一阶惯性环节的输出特性，然后采集包含燃料量流速和透平排烟温度的样本数据；步骤4的具体过程如下：4a采用机器学习中贝叶斯回归方法，选择一阶惯性环节模型作为燃气轮机的简化模型，辨识出输入输出的参数及关系；4b将燃料量作为输入量、透平排烟温度作为输出量，仿真模型中的数据作为训练集，采取一阶惯性环节模型系统，使用贝叶斯回归算法进行参数辨识，辨识出动态系统模型的关键运行参数的实时区间；4c将燃气轮机中燃料量的输入流速作为变工况，从而仿真燃气轮机实时变化的输入输出特性，在此基础上，辨识在线状态下的燃气轮机的关键运行参数；4d将燃气轮机中关键参数的随机变化作为变工况，从而仿真燃气轮机实时变化的输入输出特性，在此基础上，辨识在线状态下的燃气轮机的关键运行参数，得到对燃气轮机的关键运行参数的在线区间自辨识结果；步骤5的具体过程如下：5a利用贝叶斯回归方法进行燃气轮机关键参数的在线区间自辨识，得到运行参数的辨识结果以及根据运行参数辨识结果仿真得到的燃气轮机排烟温度的区间估计，对比分析参数辨识结果的合理性和准确性；5b根据加入随机变化后的惯性环节参数Kp原始数据与贝叶斯回归方法辨识结果的比较，分析辨识结果的合理性；5c根据加入随机变化后的惯性环节参数T0原始数据与贝叶斯回归方法辨识结果的比较，分析辨识结果的合理性。

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