用于调节和/或控制燃烧系统中的燃气轮机的操纵变量的
方法
技术领域
背景技术
[0002] 燃气轮机是连续流机器，其一般包括
压气机、
涡轮机和
燃烧室部分。吸入的环境空气在压气机中被压缩并且压缩空气最终被给送至燃烧室部分。通常具有压缩空气被供给至其中的多个
燃烧器的至少一个燃烧室被布置在燃烧室部分中。除压缩空气之外，
燃料被另外地供给至燃烧器，其与空气混合并且燃烧。在该情况中在燃烧室中产生的热燃烧排气被供给至膨胀
涡轮机，在那里它们膨胀并冷却下来并且同时使燃气轮机旋转。以该方式，燃烧排气的
热能被转
化成机械功，其一方面用来驱动压气机，并且另一方面用来驱动消耗器、例如用于生成
电流的发
电机。
[0003] 有必要设定特定的气体
质量流以设定期望的燃气轮机功率。该气质量流被分配到不同的燃烧器级内。若干参数被并入该分配内。这些参数对不同燃气轮机系统而言是变化的，即使它们在结构上相同。这些变化的原因是不同的环境条件(燃气轮机系统的设置场所)、气体质量和特定的消耗器要求。另外，燃气轮机参数可能会在燃气轮机系统的操作期间经受随时间的改变。这导致燃烧参数的耗时的重新设定或重新调整会变得必要。由设定过程引起高成本和停机时间。
[0004] 在燃烧室中的燃烧期间，需要确保提供稳定的火焰。火焰的不稳定特别是作为谐振热释放变化的结果而发生并且可能会引起燃烧室的振荡和振动，这降低了燃烧室的使用寿命并缩短了维修间隔。另外，可能由此导致增加的污染物排放。燃烧振荡的发生也称作蜂鸣(buzzing)。火焰的
稳定性受到大量干扰变量的影响。
[0005] 在燃气轮机中，燃料的至各种燃烧器级的分
配对蜂鸣表现和排放具有决定性影响。两个变量必须被最小化或至少保持低于
阈值。然而蜂鸣和排放也受到例如环境状态、老龄化效应、弄污等的“干扰变量”的影响。进一步的干扰变量的示例是环境
温度、燃料的
密度和热值，而且还有燃气轮机系统、特别是燃烧室和燃烧器的结构条件。
[0006] 迄今为止，将用于各操作状态的值分派给操纵变量的特性图已存储在控制技术中。操纵变量在该情况中是用于调节工业系统的设定变量，其中操纵变量也可以优选地对应于技术系统的状态变量。如果干扰变量能够计量地获取到，则仍然可以引入特定的校正函数，例如，取决于
环境温度的燃料比例的调制。因为操纵变量和干扰变量的对蜂鸣和排放的影响仅不充分地已知并且一些干扰变量甚至不能计量地获取到，所以基于特性图的该控制总是导致增加的排放或不
许可地强的蜂鸣。
发明内容
[0007] 因此发明的目的是提供一种降低或避免上述问题的方法的规范。
[0008] 目的通过一种用于调节和/或控制燃烧系统中的燃气轮机的操纵变量的方法的规范来实现，其中至少
[0009] -制备燃气轮机的具有描述了燃烧系统中的燃气轮机的排放表现的第一预期值的一个第一子模型，
[0010] -制备燃气轮机的具有描述了燃气轮机的稳定性表现的第二预期值的一个第二子模型，
[0011] -制备具有描述了燃气轮机的热
力学性能的第三预期值的一个第三子模型，[0012] -并且其中第一子模型在燃气轮机的启动之前制备并且第二子模型和第三子模型在燃气轮机的启动期间制备，
[0013] -并且其中操纵变量至少在由第一、第二和第三子模型供给的第一预期值、第二预期值和第三预期值的帮助下设定，使得能够实现燃气轮机的优化操作，
[0014] -其中第一子模型、第二子模型和第三子模型在燃气轮机的操作期间被以时间追踪的方式更新，在于通过各自的子模型计算出的预期值被调适成与预期值相关联并且测量出的测得值，
[0015] -并且其中在操作状态的改变的情况中，操纵变量在时间追踪的子模型的
基础上设定，使得能够实现燃气轮机的优化操作。
[0016] 根据发明已认识到，在现代多级燃烧系统中，作为增加数量的操纵变量、例如多个燃料分解的结果，可能不再执行燃烧表现的“手动”优化。在该情况中，操作状态上的改变包括例如与年龄有关的改变或者还有干扰变量的值的改变。
[0017] 根据发明，现在制备至少三个子模型。第一子模型描述了燃烧系统的排放表现并且可以例如在燃烧器测试台上查明，即，第一子模型供给描述了燃烧系统中的燃气轮机的排放表现的预期值。第一子模型在与预期值相关联的测量数据的基础上被以时间追踪的方式更新。在该情况中，更新是在运行操作期间以某一时间延迟进行。第二子模型描述了稳定性表现并且在燃气轮机的操作期间制备并且在燃气轮机的运行操作期间被以时间追踪的方式更新。在该情况中，第二子模型可以在燃烧启动期间制备。还制备具有描述了燃气轮机的热动力性能的第三预期值的第三子模型。这例如是燃气轮机进口温度。在该情况中，第三子模型可以在当前测量数据的帮助下在操作中被以时间追踪的方式更新。
[0018] 根据发明，单个模型的输入参数的数量通过分成子模型而减少。因此，例如，排放表现可以在不考虑燃气轮机限制值(机器限制)的情况下获取到。
[0019] 如果操纵变量尤其例如是燃料的分配，则这些燃料的比例因此可以根据发明被设定为“操纵变量”，使得在改变干扰变量的情况中，蜂鸣和排放被最小化或者至少保持在每一个负载点时的阈值以下。从燃气轮机系统表现和当前状态的知识出发，现在可以使用发明来执行操纵变量的优化，例如以便在维持没有延长的测试阶段的边界参数的情况下实现期望的性能。
[0020] 使用根据发明的用于至少三个子模型的组合的方法，现在能够关于多个目标变量(排放、蜂鸣、涡轮机进口温度)实现操纵变量(燃料质量流、燃料比例)的自动优化。
[0021] 在优选
实施例中，在子模型的时间追踪的更新之后，第一、第二和第三时间追踪的子模型返回改变的第一、第二和第三预期值，其中改变的第一、第二和第三预期值中的至少一个不同于原始的第一、第二和第三预期值，并且其中操纵变量中的至少一个至少在这些改变的第一、第二和第三预期值的帮助下被改变使得能够实现燃气轮机的优化操作。
[0022] 在优选实施例中，在目标函数的条件优化的基础上确定优化操作，其中三个子模型的至少返回的预期值被并入条件内。
[0023] 当测得值中的至少一个与从各自的子模型返回的相关联的预期值的差异达到预定阈值时，优选首先进行时间追踪的更新。该阈值是以模型特定的方式且与子模型有关地建立。阈值随着增加的老化而增加。如果该模型特定的阈值被超过，那么受影响的子模型被调适成当前状态、即被追踪。各种方法可以被用于该追踪，例如最小二乘、卡尔曼
滤波器。
[0024] 在优选实施例中，燃烧排气中的NOx含量和/或燃烧气体中的CO含量和/或经由燃烧器室的压降被用作第一子模型的至少一个预期值。
[0025] 燃气轮机优选地具有至少一个燃烧器，其中至少一个燃烧器参数被用作第二子模型的至少一个预期值。
[0026] 燃气轮机进口温度和/或压气机进口质量流和/或化学燃料组成被优选地用作第三子模型的至少一个预期值。
附图说明
[0027] 本发明的进一步的特征、性质和优点从参照附图进行的以下描述得到。在图中：
[0028] 图1：示意性地示出了该方法。
具体实施方式
[0029] 第一子模型1查明燃烧系统的排放表现。第一子模型1在燃气轮机10的启动之前初始在燃烧器测试台上制备1a，即，第一子模型1是基于在其上计算出/测量出的预期值。用于描述了燃烧系统中的燃气轮机10的排放表现的第一子模型1的预期值、这里例如是氮
氧化物含量(NOx含量)和一氧化
碳含量(CO含量)的计算的合适输入值是例如点火温度(用测得的排气温度表达)、入口引导翼片的
位置和温度及
相对湿度的环境参数。这可以例如借助于可用于气体的连续测量的分析系统、例如gasmet分析系统来进行。该gasmet特别适于测量污染物浓度并且可以关于相关成分(NOx/CO)的比例测定排气。这些参数接着被用于第一子模型1。
[0030] 燃气轮机10的第一子模型1现在包含描述了燃烧系统中的燃气轮机10的排放表现的第一预期值1c。第一子模型1在燃气轮机的启动之前制备并且在燃气轮机的操作期间以时间追踪的方式更新。即，第一子模型1现在供给用于期望的目标变量、例如NOx、环境湿度、幅值等的预期值1c，其可以与真实所得变量、即真实测得值1b进行比较，即，计算出预期值1c与相关联的测得值的差。可以凭借该比较生成差异值、下文中称作增量值的
数据库。这些增量值的
水平将随着增加的年龄而增加。如果超过模型特定的限定阈值1s，那么受影响的第一子模型1被以校正值1k调适或追踪1n至当前状态。可以使用各种方法来追踪子模型1的期望值。这可以例如通过诸如最小二乘、卡尔曼滤波器(Kalman filter)等的数学方法来进行。需要注意的是，在没有改变操作状态、即没有老化、干扰变量的发生等的情况下，第一子模型1供给对应于测得值1b的预期值1c。
[0031] 燃气轮机的第二子模型2包含描述了燃气轮机的稳定性表现的第二预期值2c。这些例如是燃烧室参数/燃烧器参数，它们对于稳定性表现是必要的、即它们可以基本上用于燃气轮机中的蜂鸣和燃烧器室振荡。这些参数基本上是振荡变量，它们可以经由快速傅里叶变换(FFT)被分配成
频率和幅值用于评价。FFT代表用于按时间顺序分析可变变量的特别合适的手段。这些参数现在用于第二子模型2。
[0032] 第二子模型2描述了稳定性表现并且在燃烧启动期间制备2a，即，第二子模型2是基于在其中测量出的参数。第二子模型2在燃气轮机的操作期间被以时间追踪的方式更新。即，第二子模型2现在供给用于期望的目标变量、例如NOx、燃气轮机进口温度、幅值等的预期值2c，其可以与真实所得变量、即真实测得值2b进行比较，即，计算出预期值2c与测得值
2b的差异。可以凭借该比较生成差异值、下文中也称作增量值的数据库。这些增量值的水平将随着增加的年龄而增加。如果模型特定的限定阈值2s被超过，那么受影响的第二子模型2被以校正值2k调适或追踪2n至当前状态。各种方法可以用于子模型2的预期值2c的追踪。这也可以通过诸如最小二乘、卡尔曼滤波器等的数学方法来进行。需要注意的是，在没有老化的情况下，第二子模型2供给对应于测得值2b的预期值2c。
[0033] 第三子模型3包含描述了燃气轮机的
热力学性能的第三燃气轮机参数。第三模型3因此是性能模型。它例如被构造为热力学参数被并入其内的数据库。这些参数被用于燃气轮机的
热力学平衡。这些可以例如是燃气轮机进口温度、压气机进口质量流、化学燃料组成等。第三子模型3现在供给用于期望的目标变量、例如NOx、燃气轮机进口温度、幅值等的预期值3c，其可以与真实所得变量、即真实测量值3b进行比较，即，计算出预期值3c与相关联的测得值3b的差异。可以凭借该比较生成差异值、下文中也称作增量值的数据库。这些增量值的水平将随着增加的年龄而增加。如果模型特定的限定阈值3c被超过，那么受影响的子模型3被以校正值3k调适或追踪3n至当前状态。各种方法可以用于子模型3的预期值3c的追踪。这也可以通过诸如最小二乘、卡尔曼滤波器等的数学方法来进行。需要注意的是，在没有老化的情况下，第二子模型3供给对应于测得值3b的预期值3c。
[0034] 如果操作状态现在被改变20、例如通过性能要求被通信至燃气轮机，则现在可以在当前操作的基础上查明具有测得值的三个当前测量参数设定1b、2b、3b，其作为干扰变量的结果和/或因为老化而不同于之前测量出的测得值1c、2c、3c。三个子模型1、2、3在测得值1b、2b、3b的帮助下被如上所述地追踪并且供给新的预期值1c、2c、3c。这些例如被存储在也可以称作组合模型4的共享数据库中。
[0035] 从系统表现、即燃气轮机表现的知识出发，通过具有预期值设定1c、2c、3c的三个被追踪的子模型1、2、3和当前状态，现在可以执行预定的目标函数15的优化和因此的操纵变量25的优化。
[0036] 在该情况中，优化是利用另外的辅助条件和/或边界条件的优化。在它们的本质上不同于实际主要问题并且需要另外满足的这些条件在该情况中被称作辅助条件。边界条件在该情况中在三个被追踪的子模型1、2、3的帮助下制备。在该情况中，关于NOx和CO的受限限制值通过被追踪的子模型1来查明，接着使用该限制值制定出用于目标函数15的边界条件。
[0037] 关于蜂鸣的受限限制值(即，用于作为频带的函数的幅值的限制值)通过被追踪的子模型2来查明，接着使用该限制值制定出用于目标函数15的边界条件。即，用于最佳排放表现的设定参数在机器的当前蜂鸣表现的考虑下确定。这意味着第二子模型2
指定机器、即
框架的其中预期值2c可以被迁移而对操作没有负面影响的稳定性限制。
[0038] 关于燃气轮机进口温度、燃气轮机出口温度和功率的受限限制值现在通过被追踪的子模型3来查明，使得它们总是处于间隔的保证值+/-兼容的测试公差中，并且接着使用这些限制值制定出用于目标函数15的边界条件。待优化的目标函数15在该情况中包括各种操纵变量25。这些操纵变量25中的一个例如是翼片调整，特别是引导翼片调整(GVA)。因此，例如，根据发明，可以在维持没有延长的测试阶段的边界参数的情况下获得期望的功率。
[0039] 因此，例如，通过子模型3查明的并且也被并入边界条件内的燃气轮机进口温度和燃气轮机出口温度的受限限制值可以与通过目标函数15查明的操纵变量25一起使用，以在维持用于连接至燃气轮机的
锅炉的操作的条件的情况下以相等功率确定用于燃烧的更有利的燃气轮机进口温度。
[0040] 在供给关于各种变量的自动优化的操作点的子模型1、2、3的帮助下，预定的目标函数15现在可以被优化并且操纵变量25可以相应地变化、即被以优化的形式中继至燃气轮机。
[0041] 通过分成子模型1、2、3的方式，至少排放表现或排放表现和稳定性表现可以获取到而不用考虑机器限制。单个模型1、2、3的输入参数的数量与如
现有技术中的总模型相比可以被减少。
[0042] 根据发明，总燃烧模型因此被分成稳定性、排放和性能子模型1、2、3。此外。这些子模型1、2、3也按时间顺序追踪。
[0043] 因此例如燃气轮机进口温度的计算出的受限限制值也被并入计算内也是可能的，这导致稳定的燃烧、特别是在部分负载时。
[0044] 在该发明中，该方法被描述为用于操纵变量25(GVA、燃料质量流、燃料比例)的相对于多个目标变量(性能、TT1、NOx、蜂鸣)的自动优化的时间追踪的子模型1、2、3的组合。因此产生显著降低的调节支出。另外，燃气轮机总是处于最佳操作点，其中最佳可以为消费者而专
门地限定。也产生了燃气轮机的老化表现的关于稳定性、排放和性能的补偿。
