CN111401686B - 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 - Google Patents
空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111401686B CN111401686B CN202010092188.2A CN202010092188A CN111401686B CN 111401686 B CN111401686 B CN 111401686B CN 202010092188 A CN202010092188 A CN 202010092188A CN 111401686 B CN111401686 B CN 111401686B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- heat exchange
- time
- determining
- cleaning
- historical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001816 cooling Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 239000000428 dust Substances 0.000 title claims abstract description 49
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract description 115
- 238000009833 condensation Methods 0.000 claims description 16
- 230000005494 condensation Effects 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 241000242583 Scyphozoa Species 0.000 claims description 11
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 10
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 abstract description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 5
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 5
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 5
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N platinum Chemical compound [Pt] BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 229910052697 platinum Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 description 1
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置，方法包括：获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；根据历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；根据实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；根据实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。本发明根据实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况，为直接空冷散热翅片冲洗提供相关依据。
Description
技术领域
本发明涉及空冷散热技术，具体的讲是一种空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置。
背景技术
随着国家节能减排和环保政策逐步增强，为节约用水火电机组广泛采用空冷机组取代传统湿冷机组，目前，直接空冷是火电机组主要采用的一种模式。
直接空冷散热翅片面积大、结构紧密容易造成灰尘和柳絮等物质沉积，增大了其热阻影响整体换热效率，引起机组背压升高、空冷风机耗电率增大等问题，尤其是在夏季高负荷期间机组背压升高是困降低机组接带负荷能力的主要因素，直接影响电网的稳定性。因此，需要定期对直接空冷散热翅片进行冲洗，现有技术中，对直接空冷散热翅片的冲洗主要依据经验定期冲洗。
对直接空冷散热翅片的定期冲洗一方面存在冲洗不及时、不到位现象，导致机组背压偏高和空冷风机耗电率偏大，另一方面，定期冲洗存在冲洗过量的现象，导致浪费大量水源。
发明内容
为确定直接空冷散热翅片灰污程度，从而能够巍峨进行空冷冲洗等相关工作提供依据，本发明实施例提供了一种空冷散热翅片灰污状况监测方法，包括：
获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
根据所述的实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
本发明实施例中，所述的运行数据包括：顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度；
所述的工况数据包括：机组负荷、环境温度、环境风速、环境风向及风机转速。
本发明实施例中，所述的方法包括：根据运行数据分别确定清洁因子；所述的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；所述的根据运行数据运行数据分别确定清洁因子包括：
根据所述的顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
根据所述的各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
本发明实施例中，所述的根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线包括：
按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
同时，本发明还提供一种空冷散热翅片灰污状况监测装置，包括：
数据获取模块，用于获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
历史数据处理模块，用于根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
实时数据处理模块，用于根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
灰污状况监测模块，用于根据所述的实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
本发明实施例中，所述的装置还包括：清洁因子确定模块，用于根据运行数据分别确定清洁因子；所述的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；
所述的清洁因子确定模块包括：
换热系数确定单元，用于根据所述的顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
污垢热阻确定单元，用于根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
清洁因子确定单元，用于根据所述的各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
本发明实施例中，所述的历史数据处理模块包括：
划分单元，按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
工况曲线确定单元，用于根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
同时，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
同时，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置，根据实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况，解决了现有技术中直接空冷散热翅片冲洗没有相关依据，冲洗工作只能根据日常经验开展的问题，解决了因气候环境、机组负荷等外界条件的变化使得无法判断空冷散热翅片的脏污程度，不能够指导空冷散热翅片的开展工作，因此存在冲洗不及时、冲洗过量的问题，不能实现最优运行方式。采取直接空冷散热翅片冲洗模型后，能够判断空冷散热翅片脏污程度和预测冲洗后的机组背压，所以能够实现对空冷散热翅片脏污程度的预判和提前冲洗，使空冷凝汽器处于最优运行工况下。本发明的方案方法基于机组的历史运行数据，发挥了大数据的优势，通过换热量平衡计算换热系数进而定义清洁因子以监测翅片管换热面灰污状况，避免了传统计算许多参数难以测量的缺点。通过实时监测清洁因子，根据曲线的实时绝对值以及历史曲线上升趋势判断该时刻翅片管受热面的灰污状况，从而为冲洗工作提供相关依据，更符合实际工程应用。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法的流程图；
图2为本发明实施例中的流程图；
图3为本发明实施例中的流程图；
图4为本发明实施例中的示意图；
图5为本发明实施例中公开的空冷散热翅片灰污状况监测装置的框图；
图6为本发明实施例中的框图
图7为本发明实施例中提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法的流程图，包括：
步骤S101，获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
步骤S102，根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
步骤S103，根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
步骤S104，根据所述的实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
本发明实施例中，运行数据包括：顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度；
所述的工况数据包括：机组负荷、环境温度、环境风速、环境风向及风机转速。
本发明的方法基于空冷散热翅片机组的历史运行数据，发挥了大数据的优势，通过清洁因子以监测翅片管换热面灰污状况，避免了传统计算许多参数难以测量的缺点，通过实时监测清洁因子，根据曲线的实时绝对值以及历史曲线上升趋势判断该时刻翅片管受热面的灰污状况，从而指导相关人员采取提前冲洗等相关措施，更符合实际工程应用。
本发明实施例中，根据运行数据分别确定清洁因子，本实施例中的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；
其中，如图2所示，根据运行数据分别确定清洁因子，进一步包括：
步骤S201，根据顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
步骤S202，根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
步骤S203，根据各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
本发明实施例中，根据历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线包括：
按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
本发明的方案基于机组的历史运行数据，发挥了大数据的优势，通过换热量平衡计算换热系数进而确定清洁因子以监测翅片管换热面灰污状况，避免了现有技术中计算许多参数难以测量的缺点。
现有技术中，对空冷凝汽器翅片管灰污状态的监测方法比较缺乏，仅有采用直接计算表面换热系数或者监测不同时刻风机的通风量作为监测手段。对采用直接计算表面换热系数的方法，涉及到计算换热器表面脏污许多状态参数的获取难度很大，无法直接测量，且随实际运行的变化相关参数也偏离设计值，因此直接获取换热器表面脏污状态参数是不可行的。监测不同时刻风机的通风量的方法过于简化，没有考虑环境风以及风机间集群效应对风机流量的影响，且在管路特性不变的情况下，相同频率风机流量应为一致，无法有效表征翅片管换热面的清洁状况。
由于缺少有效的翅管换热面灰污状况监测手段，现有技术中电厂一般采用定期冲洗，冲洗整个空冷岛的翅片管需要的时间周期长，且耗水量大。定期冲洗存在冲洗不及时、不到位现象，导致机组背压偏高和空冷风机耗电率偏大。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种直接空冷凝汽器翅片管灰污状态的监测方法，本发明实施例的步骤包括如下：
(1)采集测点历史数据。本实施例中，直接通过从机组的SIS(实时监控股管理系统)数据源采集各个测点所需时间跨度的历史数据，其中，本实施例中，历史数据的采集间隔为1min，采集的数据包括负荷、排气流量、环境温度、环境风速、环境风向、风机转速、每列蒸汽母管压力、每列A/B侧凝结水母管压力和翅片管温度等数据。将采集的数据按时间顺序排列，其中数据的时间跨度和采取间隔可自定义。
(2)数据预处理。数据采集过程中，由于存在传感器故障或信号中断，运行数据中可能存在一些异常值；另外由于电厂内各项数据存在一定延迟，可能出现各个数据无法准确对应的情况。因此，本实施例中，在进行数据分析前先进行数据预处理。本实施例中，对采集的数据进行的数据预处理包括：
(2.1)剔除异常值。针对数据中可能存在一些异常值，例如，数值超过正常运行的上下限和数值在一段时间内保持不变等，需要剔除掉这些异常数据，进一步保证结果的可靠性。
(2.2)数据时均化。针对数据可能出现无法准确对应的情况，对数据进行一定时间的时均化处理可有效改善该问题，例如对各项数据进行30min累计。
(3)工况划分与选取。
本发明一实施例中，为进一步使得换热系数可以更准确的反映翅片管换热面的灰污状态，需限定相关条件以避免其他参数的影响。
本发明一实施例中，采集的工况数据中的负荷按照10MW进行切分，选取接近满负荷的工况；温度按照1℃进行切分，可选取夏季受热面积灰造成影响比较大的温度工况；环境风速与风向选取频率最高的区间，以获取更多数据量；风机转速选取设定转速，风机转速和环境风速以及风向的限定是为了保证风机流量一致。
首先工况条件指的是动力设备在一定条件下的工作状况，即任何一个时刻都对应一个工况，每个工况的各参数都不完全一致。
工况区间划分即根据某n个参数的不同区间间隔进行划分，接下来举两个例子简单说明一下：
若工况参数包括负荷、环境温度、环境风速，负荷区间0-600，以负荷间隔100进行工况区间划分，则将所有工况划分6个区间，如表1所示：
表1
| 负荷在0-100的工况 | 区间1 |
| 负荷在100-200的工况 | 区间2 |
| 负荷在200-300的工况 | 区间3 |
| 负荷在300-400的工况 | 区间4 |
| 负荷在400-500的工况 | 区间5 |
| 负荷在500-600的工况 | 区间6 |
若工况参数包括负荷、环境温度、环境风速，负荷区间0-600、环境温度0-6，以负荷间隔100和环境温度间隔1进行工况区间划分，则将所有工况划分36个区间，如表2所示：
表2
本发明实施例中，对多参数进行工况划分，主要是限制由于这些参数不同造成的干扰，因为划分后就是在每个参数波动较小的区间内比较清洁因子。第二个就是划分后就有很多工况区间了，在具体实施中，可只选取一个最有代表性的区间，即对历史数据进行这些参数的划分后，挑一个划分后数据量比较充足的区间进行清洁因子的计算，例如，若直接空冷凝汽器在一年内仅进行一次大的清洗，一般都是在夏季，所以本发明一实施方式中在进行温度划分的时候可以只考虑高温区间，即在工况划分时只考虑夏季高温区即可，无需考虑冬季低温下的工况，也避免了冬季低温工况不适用于夏季工况的情况出现。也就是说，一般对灰污的监测主要是在夏天比较重要，因为灰污主要是影响凝汽器的换热效果，在夏天时温度高，即使风机群开到最大转速管内的蒸汽还是降不到理想的温度，那这时灰污再影响的话无疑雪上加霜；冬天时则可以轻易把管内温度降到理想的温度，即达到理想背压的状态，背压太低也不行，所以这时一般不考虑灰污，也不会进行相关冲洗。
(4)实时换热系数的计算。通过采集的排气流量、环境温度、每列蒸汽母管压力、每列A/B侧凝结水母管压力和每个单元翅片管温度的数据进行换热系数的换算，以某列的顺流换热单位为例进行说明如下：
(4.1)计算经过顺流换热单元的流量。
假设低压缸排气管分别供给N列蒸汽母管，每列有M个顺流换热单元，流体在进入每个单元时流量等量分配，忽略不凝气体分压。在每个换热单元A/B侧管路阻抗一定的情况下，通过排气流量、每列蒸汽母管压力和每列A/B侧凝结水母管压力计算该列A/B侧顺流换热单元的流量：
式中：S为该换热单元一侧管路的阻抗；D为排气流量；P为该列蒸汽母管压力；PA和PB为该列A/B侧凝结水母管压力，DA为A侧顺流换热单元的流量，DB为B侧顺流换热单元的流量。
(4.2)计算顺流单元蒸汽侧换热量。蒸汽侧换热量主要为汽化潜热，计算得A/B侧顺流单元换热量：
QA＝DA(hn-hA,i)
QB＝DB(hn-hB,i)
式中：hn为该列排气焓，即该列蒸汽母管压力下对应的饱和气焓；hA,i和hB,i为该列第i换热单元A/B侧换热单元翅片管温度对应的饱和水焓。QA为顺流单元A侧顺流单元换热量，QB为顺流单元B侧顺流单元换热量。
(4.3)计算每个顺流单元对应的换热系数。根据热量平衡以及换热公式，求得该列第i个顺流换热单元换热系数：
式中：A为该顺流单元换热面积；Tc为该顺流换热单元平均温度；Tw,i为该顺流换热单元风机出口温度。其中，顺流换热单元平均温度可根据测点温度在时间段内求均值确定，出风口温度于测点测得。
(5)清洁因子的计算。根据步骤(4)算出的各个顺流换热单元Ki及同条件下的理论传热系数Ks，Ks根据资料可以查得。计算不同工况下的污垢热阻进而再计算清洁因子，通过监测不同换热单元的清洁因子进而监测换热翅片管的灰污状态。
(5.1)计算不同工况下的该列第i顺流换热单元的污垢热阻：
(5.2)计算不同工况下对应的顺流换热单元的清洁因子。由于污垢热阻无法直观体现散热器脏污状况，本发明实施例中引入清洁因子Cf来表示换热器受污染程度，本实施例中，该列第i顺流换热单元清洁因子和污垢热阻的关系如下：
(6)监测不同顺流换热单元的清洁因子进而监测对应换热翅片管的灰污状态。根据步骤(5)可得到的机组历史数据选定工况下清洁因子随时间的变化曲线；通过实时监测，根据曲线的实时绝对值以及历史曲线上升趋势判断该时刻翅片管受热面的灰污状况，从而指导相关人员采取提前冲洗等相关措施。
如图3所示，为本发明一实施例中，确定清洁因子的流程示意图。其包括：
从SIS数据源采集测点历史数据；采集的测点历史数据包括：符合、排气流量、环境温度、风速风向、每列蒸汽母管压力、每列A/B侧凝结水母管压力、翅片管温度，本实施例中，数据采集间隔为1min。
对采集的历史数据进行预处理，累计30min内的历史数据；
根据当前的公开数据和历史数据选定工况；
根据采集的历史数据确定排气侧换热量、翅片管散热量，即前述的QA为顺流单元A侧顺流单元换热量，QB为顺流单元B侧顺流单元换热量；
根据排气侧换热量、翅片管散热量确定实时换热系数；
根据确定的实时换热系数和预先获取的理论换热系数确定实时清洁因子，从而得到清洁因子的曲线，根据清洁因子曲线的实时绝对值以及选定的工况确定的历史曲线的上升趋势判断该时刻翅片管受热面的灰污状况，从而指导相关人员采取提前冲洗等相关措施。
根据上述步骤计算得到清洁因子的历史曲线，根据曲线的实时绝对值以及历史曲线上升趋势判断该时刻翅片管受热面的灰污状况，从而指导相关人员采取提前冲洗等相关措施。本方案实施后，空冷的冲洗会更加科学，能够更好预测空冷的脏污程度，有效提升机组背压和空冷风机耗电率的经济性。
另外，本发明在实施中，首先加装完善相关参数的测点并保证一定精度，再获取计算所需的相关参数，如图4所示，为本发明实施例中测点位置示意图。
本实施例中，加装的测点说明：
各顺流单元冷凝端工质温度测点：
(1)加装位置可考虑选取列中间某处管内温度为代表；
(2)测温的原件应考虑原件受汽流的冲击，保证稳定性和不泄露；
空冷传热单元进口空气温度测点，根据实验规范要求选定位置：
(1)进口空气温度测点布置在一个公称直径截面上；
(2)尽量布置不少于2个测点；
本发明实施例中，选用铂电阻温度计测定温度，其精度不低于0.25％；
同时，本发明还提供一种空冷散热翅片灰污状况监测装置，如图5所示，本发明的装置包括：
数据获取模块501，用于获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
历史数据处理模块502，用于根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
实时数据处理模块503，用于根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
灰污状况监测模块504，用于根据所述的实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
本发明实施例中，空冷散热翅片灰污状况监测装置还包括：清洁因子确定模块，用于根据运行数据分别确定清洁因子；所述的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；
其中，如图6所示，清洁因子确定模块包括：
换热系数确定单元601，用于根据所述的顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
污垢热阻确定单元602，用于根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
清洁因子确定单元603，用于根据所述的各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
本发明实施例中，历史数据处理模块包括：
划分单元，按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
工况曲线确定单元，用于根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
另外，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照前述实施例，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
图7为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。如图7所示，该电子设备600可以包括中央处理器100和存储器140；存储器140耦合到中央处理器100。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
一实施例中，空冷散热翅片灰污状况监测功能可以被集成到中央处理器100中。其中，中央处理器100可以被配置为进行如下控制：
获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
根据所述的实时运行数据、实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
在另一个实施方式中，空冷散热翅片灰污状况监测装置可以与中央处理器100分开配置，例如可以将空冷散热翅片灰污状况监测装置配置为与中央处理器100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现空冷散热翅片灰污状况监测功能。
如图7所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图7中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图7中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图7所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。
其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。
存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在电子设备中执行所述程序时，所述程序使得计算机在所述电子设备中执行如上面实施例所述的空冷散热翅片灰污状况监测方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得计算机在电子设备中执行上面实施例所述的空冷散热翅片灰污状况监测。
以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种空冷散热翅片灰污状况监测方法，其特征在于，所述的方法包括：
获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
根据所述的实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
2.如权利要求1所述的空冷散热翅片灰污状况监测方法，其特征在于，所述的运行数据包括：顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度；
所述的工况数据包括：机组负荷、环境温度、环境风速、环境风向及风机转速。
3.如权利要求2所述的空冷散热翅片灰污状况监测方法，其特征在于，所述的方法包括：根据运行数据分别确定清洁因子；所述的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；所述的根据运行数据分别确定清洁因子包括：
根据所述的顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
根据所述的各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
4.如权利要求3所述的空冷散热翅片灰污状况监测方法，其特征在于，所述的根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线包括：
按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
5.一种空冷散热翅片灰污状况监测装置，其特征在于，所述的装置包括：
数据获取模块，用于获取空冷散热翅片的历史运行数据、历史工况数据、实时运行数据及实时工况数据；
历史数据处理模块，用于根据所述的历史运行数据和历史工况数据确定空冷散热翅片在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线；
实时数据处理模块，用于根据所述的实时运行数据确定空冷散热翅片实时清洁因子曲线；
灰污状况监测模块，用于根据所述的实时清洁因子曲线及不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线确定当前空冷散热翅片的灰污状况。
6.如权利要求5所述的空冷散热翅片灰污状况监测装置，其特征在于，所述的运行数据包括：顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度；
所述的工况数据包括：机组负荷、环境温度、环境风速、环境风向及风机转速。
7.如权利要求6所述的空冷散热翅片灰污状况监测装置，其特征在于，所述的装置还包括：清洁因子确定模块，用于根据运行数据分别确定清洁因子；所述的清洁因子包括：历史清洁因子和实时清洁因子；
所述的清洁因子确定模块包括：
换热系数确定单元，用于根据所述的顺流换热单元排气流量、顺流换热单元两侧凝结水母管压力、蒸汽母管压力翅片管温度确定各顺流换热单元的换热系数；
污垢热阻确定单元，用于根据各顺流换热单元的换热系数确定各顺流换热单元的污垢热阻；
清洁因子确定单元，用于根据所述的各顺流换热单元的污垢热阻和预先获取的理论传热系数确定各顺流换热单元的清洁因子。
8.如权利要求7所述的空冷散热翅片灰污状况监测装置，其特征在于，所述的历史数据处理模块包括：
划分单元，按时间顺序对所述各工况数据进行排序并按预设切分间隔对历史工况数据进行划分；
工况曲线确定单元，用于根据划分后的各历史工况数据和确定的历史清洁因子确定在不同工况下的清洁因子与时间的历史关系曲线。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010092188.2A CN111401686B (zh) | 2020-02-14 | 2020-02-14 | 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010092188.2A CN111401686B (zh) | 2020-02-14 | 2020-02-14 | 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111401686A CN111401686A (zh) | 2020-07-10 |
| CN111401686B true CN111401686B (zh) | 2023-10-24 |
Family
ID=71413867
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010092188.2A Active CN111401686B (zh) | 2020-02-14 | 2020-02-14 | 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111401686B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111957637A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-20 | 中国神华能源股份有限公司国华电力分公司 | 一种冲洗方法、冲洗装置及冲洗系统 |
| CN112905947B (zh) * | 2021-02-02 | 2023-09-19 | 浙江浙能技术研究院有限公司 | 一种间接空冷塔翅片管换热器脏污程度的实时监测方法 |
| CN113095545B (zh) * | 2021-03-12 | 2022-09-20 | 国网河北能源技术服务有限公司 | 空冷凝汽器冷却风机最优运行频率确定方法、装置及终端 |
| CN113240151B (zh) * | 2021-03-29 | 2024-06-14 | 神华神东电力有限责任公司 | 直接空冷机组凝汽器性能参数的预测方法和装置 |
| CN113393143B (zh) * | 2021-06-24 | 2022-06-17 | 重庆大学 | 基于信息融合的翅片机加工状态监测方法 |
| CN114135854A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-03-04 | 华中科技大学 | 一种电站锅炉受热面污染监测方法和装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101598688A (zh) * | 2009-06-10 | 2009-12-09 | 东南大学 | 基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法 |
| CN103760191A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-04-30 | 烟台龙源电力技术股份有限公司 | 基于动态补偿的清洁因子检测方法和装置 |
| CN105184395A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-23 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 含余热利用系统的火电机组的初参数确定方法 |
-
2020
- 2020-02-14 CN CN202010092188.2A patent/CN111401686B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101598688A (zh) * | 2009-06-10 | 2009-12-09 | 东南大学 | 基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法 |
| CN103760191A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-04-30 | 烟台龙源电力技术股份有限公司 | 基于动态补偿的清洁因子检测方法和装置 |
| CN105184395A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-23 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 含余热利用系统的火电机组的初参数确定方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 房丽萍.直接空冷机组冷端系统能效评价与故障诊断方法研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2016,(第3期),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111401686A (zh) | 2020-07-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111401686B (zh) | 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 | |
| CN109855238B (zh) | 一种中央空调建模与能效优化方法及装置 | |
| CN111428747B (zh) | 空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置 | |
| CN111486552B (zh) | 基于分项计量数据的空调冷冻水供水温度策略识别方法 | |
| US11243004B1 (en) | Enthalpy measurement and system control | |
| CN102338568A (zh) | 基于清洁系数指标的电厂凝汽器性能在线监测系统及方法 | |
| CN103423189B (zh) | 一种服务器风扇功耗测量方法 | |
| EP4328788A1 (en) | Method and apparatus for calculating energy efficiency of refrigerating machine room, and electronic device | |
| WO2014084941A1 (en) | Analytics for optimizing usage of cooling subsystems | |
| CN114279121B (zh) | 除霜控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN117172625A (zh) | 一种对既有建筑进行节能改造的综合化分析方法 | |
| CN117353300B (zh) | 一种基于大数据的农村用电需求量分析方法 | |
| CN111191370B (zh) | 冷却塔的仿真方法及系统 | |
| CN112781177B (zh) | 预测空调运行功率的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN107133468B (zh) | 一种间接空冷塔冷却扇段进风量的在线软测量方法 | |
| CN116432058A (zh) | 一种风电机组风功率曲线一致性评价方法 | |
| CN112905947B (zh) | 一种间接空冷塔翅片管换热器脏污程度的实时监测方法 | |
| TW201215824A (en) | Dynamic modeling method, monitoring method for chilling system and device for monitoring chilling system | |
| CN113864999A (zh) | 空调系统能耗预测方法、装置及空调系统 | |
| CN205157477U (zh) | 多管路清洁度在线检测装置 | |
| CN117213886A (zh) | 一种制冷机房系统运行能效比测试方法及系统 | |
| CN118733850B (zh) | 一种基于数字孪生的机电能源可视化分析处理系统 | |
| CN111210060A (zh) | 一种工作日期间机房温度预测方法 | |
| CN111238251B (zh) | 一种空冷岛散热器翅片通道积灰程度的监测方法及系统 | |
| CN117346558A (zh) | 一种调节空冷岛列流量与列换热能力匹配的方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |