一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法
专利汇可以提供一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于小样本暂态数据的 汽轮机 高调 门 流量特性优化方法，通过 采样 汽轮机变负荷过程中的暂态数据，再对所采集的数据进行清洗和 聚类分析 ，得到各个负荷工况下的样本数据集；根据汽轮机调节级压 力 和进汽量之间的正比关系，对样本数据集中的汽轮机进汽量进行修正，得到相同边界条件下汽轮机进汽量；最后采用最小二乘拟合 算法 ，对进汽流量与总 阀 门指令进行线性化拟合，并结合原有流量与阀门指令之间的关系，对汽轮机高调门流量特性曲线进行修正，得到线性化后的汽轮机各高调门配汽曲线。，下面是一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法专利的具体信息内容。
1.一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：小样本暂态数据采集，基于DCS系统中存储的历史数据，以秒级采样周期，采集机组在50％-100％负荷工况下连续变负荷的小样本暂态数据；
步骤二：历史数据清洗，采用孤立森林算法对步骤一所采集的小样本暂态数据中的异常值进行检查并剔除，并采用线性差值方法进行补充；
步骤三：历史数据聚类，以机组负荷作为聚类质心的划分依据，从步骤二清洗后的历史数据中，根据负荷的变化幅度，每隔1MW选择初始聚类中心点，采用PAM聚类算法得到不同负荷工况下的机组蒸汽参数及阀位指令的目标数据集；
步骤四：汽轮机主蒸汽进汽量修正，选取步骤三所得到的目标数据集中最高负荷工况下对应的主蒸汽压力和调节级作为参考值，根据机组调节级压力和蒸汽流量之间的正比关系，将目标数据集中汽轮机进汽量修正至参考值下对应的汽轮机进汽量；
步骤五：高调门配汽曲线优化，将步骤四修正后的汽轮机进汽量与总阀位指令采用最小二乘算法进行线性化拟合，得到期望的汽轮机进汽量与总阀位指令之间的线性关系曲线；
步骤六：高调门配汽曲线修正，利用步骤五拟合得到的汽轮机进汽量与对应的总阀位指令之间的线性关系，结合原汽轮机高调门流量特性曲线，对总阀位指令分配至各单阀的指令函数进行修正优化，得到新的汽轮机阀门配汽函数。
2.根据权利要求1所述的一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法，其中，步骤一中的采样周期为1秒，所采集参数包括：机组功率、主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、调节级压力、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、总阀位开度、GV1阀位开度、GV2阀位开度、GV3阀位开度、GV4阀位开度。
3.根据权利要求1所述的一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法，其中，步骤二所述孤立森林算法，由iTree组成，采用多次迭代方式构建二叉搜索树，并将这些二叉树组成森林，其构建过程包括：
(1)从n个训练数据中随机抽取m个子样本，放入一颗孤立树的根节点，其中；
(2)随机指定一个维度，在当前节点数据范围内，随机产生一个切割点p——切割点产生于当前节点数据中指定维度的最大值与最小值之间；
(3)此切割点的选取生成了一个超平面，将当前节点数据空间切分为2个子空间：把当前所选维度下小于p的点放在当前节点的左分支，把大于等于p的点放在当前节点的右分支；
(4)把节点的左分支和右分支节点递归步骤2、3，不断构造新的叶子节点，直到叶子节点上只有一个数据(无法再继续切割)或树已经生长到了所设定的高度；
(5)记录每个数据从根节点到叶子节点经过边的数量，即路径长度h(x)，以此来计算该数据的异常指数S(x,n):
c(n)＝2H(n-1)-(2(n-1)/n)
其中，H(n)＝ln(n)+ξ,ξ＝0.5772156649为欧拉常数，S(x,n)越接近1表示该点是异常点的可能性越高，越接近0表示该点为正常点的可能性越高。
4.根据权利要求1所述的一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法，其中，步骤三中选取50％～100％连续变负荷数据段，以1MW间隔作为质心划分依据，确定聚类质心个数。
5.根据权利要求1所述的一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法，其中，步骤四中所述的将目标数据集中汽轮机进汽量修正至参考值下对应的汽轮机进汽量所采用的计算方法为：
其中，ReaValue代表将目标数据集中汽轮机进汽量修正至参考值下所对应的汽轮机进汽量；
G、p分别表示汽轮机进汽量t/h、压力MPa；GA表示参考工况进汽量；GB表示实际工况进汽量；下标G0表示主蒸汽参数；P1B表示实际工况下调节级蒸汽参数，P0A表示表示参考工况下主蒸汽压力，P0B表示表示实际工况下主蒸汽压力，P1A表示表示参考工况下调节级蒸汽压力，P1B表示表示实际工况下调节级蒸汽压力。
一种基于小样本暂态数据的汽轮机高调门流量特性优化方法
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