一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法

本发明涉及向心透平优化调控领域，尤其是一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法。

背景技术：

1、有机朗肯循环具有结构简单紧凑、运行维护成本低等优点，是一种极具发展前景的中低温余热发电技术，已应用在工业余热、地热、太阳能等余热利用领域。膨胀机是有机朗肯循环发电系统的核心设备，在不同类型膨胀机中，向心透平具有单级焓降大、流量小与效率高等优点，能适应有机朗肯循环的应用条件，是一种理想的膨胀设备。

2、然而，有机朗肯循环的驱动冷热源经常受工艺条件或环境温度的影响，具有显著的波动性，显著降低系统的热经济性能。因此如何提高系统在不同冷热源条件下的运行性能，是有机朗肯循环实际应用中亟待解决的一个关键问题。

3、可调喷嘴向心透平通过调整喷嘴出口角度的方式，可以有效提升向心透平在不同运行条件下的性能，进而提升有机朗肯循环发电系统热经济性能，是一种重要的变工况调控方法。然而，目前向心透平主要通过一维方法预测透平性能，难以准确预测透平在变工况运行下的实际性能。三维cfd仿真方法虽然能准确预测透平变工况性能，但是需要消耗大量的计算机资源及模拟时间。

4、bp神经网络虽然具有自学习及逼近任意非线性函数的能力，利用bp神经网络模型具有快速高效的优点，但是传统bp神经网络通过随机赋值的方式确定其权值与阈值，显著降低了模型的预测精度。

5、此外，传统可调喷嘴向心透平调控方法往往忽略了透平的最优设计，且根据透平性能调节透平参数，而未考虑有机朗肯循环的系统性能，难以实现透平性能与系统性能的同步提升。因此，若将透平设计与系统设计耦合在一起，并利用三维cfd方法及优化bp神经网络模型预测向心透平变工况性能，开展系统集成运行优化，则能实现可调喷嘴向心透平的最优调控。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服上述背景技术的不足，提出一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，实现不同冷热源条件下可调喷嘴向心透平的最优调控，最大限度提升有机朗肯循环发电系统的运行性能。

2、本发明的目的通过以下技术方案实现：一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，包括以下步骤：

3、(1)输入有机朗肯循环发电系统的设计条件，包括热源温度及流量，冷源温度及流量，工质泵特性曲线；

4、(2)建立向心透平一维设计数学模型，将候选循环工质与透平数学模型耦合至系统模型之中，并以系统热效率(ηe)、平均发电成本(lec)、透平尺寸因子(df)为目标，将工质筛选、透平设计集成至系统优化设计之中，建立系统一维集成优化设计数学模型；

5、

6、(3)先利用nsga-ii算法对一维集成优化模型进行迭代计算，得到多目标优化的pareto前沿解集，然后再进行多目标决策得到最优解；

7、(4)利用决策得到的最优解，对系统中的蒸发器、冷凝器、向心透平以及工质泵进行设计，得到蒸发器及冷凝器面积、工质泵扬程及流量、向心透平结构参数；

8、(5)以向心透平主要气动参数为变量，利用中心复合设计方法设计试验方案，并建立各个试验方案的三维仿真模型，利用cfd方法得到各个方案的向心透平性能；

9、(6)将各个方案的模拟结果作为pso-bp神经网络的训练集，得到向心透平变工况性能的预测模型；

10、(7)建立蒸发器、冷凝器及工质泵的变工况数学模型，并将向心透平pso-bp神经网络模型与其他部件变工况模型集成在一起，建立有机朗肯循环发电系统的变工况数学模型；

11、(8)以系统热效率(ηe)、平均发电成本(lec)和净输出功(wnet)为目标，建立系统变工况多目标优化模型：

12、

13、(9)采用nsga-ii算法对变工况模型进行优化，获得pareto解集并对其进行决策，确定不同冷热源条件下向心透平的最优运行参数，得到向心透平最优运行参数与冷热源参数之间的关联式。

14、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：该最优调控方法首先将候选循环工质与向心透平模型耦合至有机朗肯循环发电系统，对系统开展多目标优化设计，然后基于优化设计得到的部件结构参数开展系统变工况优化，实现向心透平运行参数与冷热源条件的最优匹配，提升系统的变工况性能。

15、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(2)中将循环工质(nf)、系统热力参数(相对蒸发器温度rte、蒸发器过热度δte,s、冷凝温度tc、蒸发器夹点温度δte,pp、冷凝器夹点温差δtc,pp)以及透平气动参数(反动度ω、轮径比σ、速比φ、叶轮入口绝对气流角α4、出口相对气流角β5、喷嘴出口绝对气流角α3、透平转速n)作为多目标优化设计的决策变量，使工质筛选、透平设计集成至系统优化设计之中，通过优化计算可以同时得到最优工质与系统部件的最优结构参数；

16、相对蒸发温度的定义如下：

17、

18、式中，te为蒸发温度，tc,f为工质临界温度；

19、目标函数的定义式如下：

20、

21、式中，wnet为系统净功，qe为系统吸热量，rn为透平喷嘴入口半径，wt为向心透平输出功率，crf为成本回收系数，cs为系统投资成本，ops为系统年运行时间；

22、多目标优化模型考虑的约束条件如下：

23、

24、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(3)中，采用熵值法确定不同目标函数的权值，再利用topsis方法确定pareto前沿解集中的最优解，使最优解的选取更合理，该方法的基本思路如下：

25、首先，确定各个目标函数的权重系数：

26、

27、

28、

29、式中，xij为第i个样本中第j项指标的无量纲处理值，m为最优解集合解个体数量，n为目标函数的数量，wj为第j项指标的权重系数，ej为第j项指标的熵值；

30、然后，计算各个解个体到理想点与负理想点的距离：

31、

32、

33、式中，fiideal为第j个目标的正理想点函数值，finadir为第j个目标的负理想点函数值；

34、最后，利用topsis决策法计算pareto前沿解集上每个点到负理想点的相对距离yi，并将yi值最大的点作为最优解，其表达式为：

35、

36、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(5)中，系统将向心透平入口压力(pt,in)、出口压力(pt,out)、喷嘴角度(α3)以及入口温度(tt,in)等4个参数作为调节变量，并将这4个参数作为中心复合设计法的设计变量，利用该方法确定70个以上的试验方案，使各个方案的设计变量均匀分布在变量范围之中。

37、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(6)中，为提高神经网络的预测精度，利用pso优化算法确定bp神经网络的权值与阈值；pso-bp神经网络以中心复合设计中的4个设计变量为输入，以向心透平输出功率、透平效率以及工质流量为输出，建立向心透平变工况性能的pso-bp神经网络预测模型，其中神经网络中间隐含层神经元数量的层数通过下式确定：

38、

39、式中，n1为输入层节点数目，n2为输出层节点数目，a为1～10之间的常数。

40、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(7)中，通过相似理论建立工质泵的变工况数学模型：

41、

42、

43、

44、式中，n表示转速，q为体积流量，h为扬程，m为质量流量，η为效率，下标off为变工况，d为设计工况，p为泵；

45、蒸发器与冷凝器变工况运行时，先假定换热器出口温度，然后根据热源及工质参数计算换热器需要的面积，若计算面积与换热器实际面积不一致时，调整换热器出口温度继续迭代计算，直至满足要求；将可调喷嘴向心透平pso-bp神经网络预测模型与系统蒸发器、冷凝器及工质泵变工况数学集成在一起，建立系统变工况数学模型。

46、根据权利要求1所述的一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于：所述步骤(9)中，利用极差分析方法确定冷热源条件对系统性能的重要性序列，然后分析向心透平最优运行参数与关键冷热源参数的关联规律，并通过多元回归的方式确定最优运行参数与关键冷热源参数的关联式。

47、本发明的有益效果为：

48、(1)本发明将工质筛选、透平设计与有机朗肯循环发电系统设计集成在一起，通过设计优化与运行优化，增强可调喷嘴向心透平对冷热源条件变化的适应性，最大限度提升系统的变工况性能。

49、(2)利用pso算法优化bp神经网络的权值与阈值，提高神经网络的预测精度，并将pso-bp神经网络与三维cfd方法结合在一起，提高可调喷嘴向心透平变工况性能的预测精度及计算效率。

50、(3)建立冷热源参数与可调喷嘴向心透平最优参数的预测关联式，有助于波动冷热源参数波动下透平参数的快速调节。