一种汽机冷端优化控制方法、系统、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及汽机冷端优化，更具体地，涉及一种汽机冷端优化控制方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、汽机冷端优化控制主要是指针对直接空冷风机的高效制冷控制，通过优化控制将空冷风机的凝气冷却效率达到最优的状态，实现节能增效的效果。

2、目前，在国内外的汽机冷端优化控制领域中，已经存在多种技术实现方式，但是在这些技术实现方案中，依旧存在不同的缺陷问题，直接空冷机组的冷端优化的效率仍然达不到最优的效果。以下是目前国内外在冷端优化领域中的技术描述以及存在的缺陷：

3、空气动力学优化：通过对空冷机组的外形和内部流动进行优化，改善冷却效果和降低风阻。例如，利用计算流体力学模拟和优化方法，设计出更加流线型的散热器和风扇，减少能量损失和气流阻力。

4、但是，空气动力学优化技术目前仍然存在缺陷问题，一是该技术的效果会受到限制，由于空冷机组冷端的结构和尺寸限制，空气动力学优化的效果可能受到限制。因此，该优化技术无法实现理想的空气流动和换热效果。二是该技术设计的复杂性，空气动力学优化需要对空冷机组冷端的结构进行重新设计和优化。这涉及到复杂的流体力学计算、模拟和优化过程。设计和实施空气动力学优化技术需要专业的工程师和复杂的计算工具，增加了设计和制造的复杂性和成本。三是维护困难，空气动力学优化技术在实际运行中可能会引入新的结构和元件，增加了空冷机组冷端的维护难度，例如：增加了清洁和检修的难度，可能需要更频繁地进行维护和保养。四是环境适应性差，空气动力学优化技术在设计时通常基于特定的工况和环境条件进行优化。但是，实际运行中的工况和环境条件可能会随时发生变化，如季节的变化以及当地天气的变化等因素，导致空气动力学优化技术的效果不稳定或不适应新的条件。

5、相变材料应用：相变材料可以在温度变化时吸收或释放大量的潜热，用于调节冷却系统的温度。研究者在空冷机组的散热器中应用相变材料，可以提高热量吸收和传递效率，实现更高效的冷却。但是，在空冷风机冷端优化中使用相变材料也存在一些缺陷问题，如受到温度范围限制：相变材料通常在特定的温度范围内发生相变，释放或吸收潜热。这意味着相变材料的应用受到温度范围的限制。如果温度超出了相变材料的相变温度范围，其性能将受到影响，无法实现预期的优化效果。热传导性能：相变材料在相变过程中会发生热量的吸收或释放，这会影响材料的热传导性能。相变材料的热传导性能通常较低，可能导致冷端换热效率的下降。此外，相变材料的热传导性能可能会随着使用时间的增加而降低，影响其长期稳定性。相变材料的选择和设计：选择合适的相变材料并设计其应用方式是一个复杂的任务。不同的相变材料具有不同的相变温度、热容量和热导率等特性，需要根据具体的应用需求进行选择。同时，相变材料的设计也需要考虑其尺寸、形状和安装方式等因素，以确保其在空冷机组冷端的应用效果。维护和耐久性：相变材料在使用过程中可能会受到磨损、老化和腐蚀等因素的影响，从而降低其性能和寿命。维护和更换相变材料可能会增加空冷机组冷端的维护成本和工作量。以上为相变材料应用所存在的缺陷问题。

6、换热器优化：换热器是空冷机组中关键的组件，用于将热量从发动机传递到空气中。研究者通过改进换热器的设计和材料选择，提高热传导效率和换热面积，从而增加冷却效果。目前，换热器优化存在多种缺陷问题，如会收到效率限制：换热器的优化往往受到热传导和热阻的限制。尽管可以通过增加换热器的表面积、改进流体通道设计等方式来提高换热效率，但仍然存在一定的限制。材料选择：换热器需要能够承受高温、高压和腐蚀等极端条件，因此对材料的选择要求较高。然而，目前可用的高性能材料有限，可能导致换热器在长期使用中出现耐久性和可靠性问题。清洁和维护困难：由于空冷机组的换热器通常位于较为封闭的环境中，清洁和维护变得相对困难。如果换热器受到污染或堵塞，将会影响其换热效率，甚至导致整个系统的故障。外部环境影响：空冷机组的换热器通常暴露在外部环境中，如气候变化、灰尘、颗粒物等。这些外部因素可能会对换热器的性能产生负面影响，需要采取相应的保护措施。

7、控制策略优化：通过优化冷却系统的控制策略，可以实现更加精确和高效的温度控制。例如，采用智能控制算法和传感器网络，实时监测和调节冷却系统的工作状态，使其在不同工况下能够自适应地提供最佳的冷却效果。目前控制策略优化所存在缺陷问题如：复杂性：空冷机组的控制策略涉及到多个参数和变量的调节和协调，涉及到多个子系统的控制。由于系统的复杂性，控制策略的设计和实施可能会变得复杂困难。参数调优：控制策略的优化通常需要对系统的参数进行调优，以达到最佳的性能。然而，参数调优是一个复杂的过程，需要大量的试验的支持。此外，参数调优也需要考虑到系统的稳定性和可靠性。鲁棒性：控制策略的鲁棒性是指在面对不确定性和变化的工况条件时，系统能够保持稳定的性能。然而，空冷机组的控制策略可能对外界环境变化、负载变化等因素较为敏感，缺乏鲁棒性。能耗和成本：控制策略的优化通常需要考虑到能耗和成本的因素。然而，在实际应用中，能耗和成本优化可能会受到限制，例如设备的能源供应限制、设备的成本限制等。

8、因此，急需研发一种汽机冷端优化控制方法、系统、电子设备及存储介质以解决上述存在的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的是提供一种汽机冷端优化控制方法、系统、电子设备及存储介质的新技术方案。

2、根据本发明的第一方面，提供了一种汽机冷端优化控制方法，所述方法包括：

3、步骤s1：获取空冷风机在运行过程中所产生的历史运行参数数据；

4、步骤s2：利用机器学习算法对历史运行参数数据进行分析并建模，以得到优化控制模型；

5、步骤s3：所述优化控制模型基于历史运行参数数据和实时运行参数数据预测得到未来运行参数数据；

6、步骤s4：所述优化控制模型使用优化算法从未来运行参数数据中确定最佳运行参数范围，进而控制所述空冷风机在最佳运行参数范围内运行。

7、根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s1中，直接获取的所述空冷风机的运行参数包括：温度、湿度和风速；

8、计算获得的所述空冷风机的运行参数包括：管道阻力、散热器阻力、功率及总背压。

9、根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s1中，通过安装在空冷风机冷端的不同测量传感器获取温度、湿度和风速。

10、根据本发明第一方面的方法，所述步骤s2具体包括：

11、步骤s21：对历史运行参数数据进行数据预处理，以得到训练数据集；

12、步骤s22：利用所述训练数据集进行模型的初始化构建，以得到初始模型；

13、步骤s23：利用所述训练数据集不断的训练所述初始模型直到模型训练达到预设优化结果，以得到训练模型；

14、步骤s24：对得到的所述训练模型进行性能评估，并输出模型评估结果；

15、步骤s25：如果所述模型评估结果满足预设要求，则将所述训练模型作为最终的所述优化控制模型；如果所述模型评估结果不满足预设要求，则返回至所述步骤s23，继续进行模型的优化训练。

16、根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s3中，所述优化控制模型使用时间序列分析方法和回归分析方法进行未来运行参数数据的预测。

17、根据本发明第一方面的方法，所述步骤s3还包括：将预测得到的未来运行参数数据进行可视化展示。

18、根据本发明第一方面的方法，所述步骤s4之后还包括：

19、步骤s5：当检测到所述空冷风机的运行异常信号时，所述优化控制模型根据所述运行异常信号对应的运行参数数据进一步分析得到优化控制策略。

20、根据本发明的第二方面，提供了一种汽机冷端优化控制系统，所述系统包括：

21、第一处理模块，被配置为获取空冷风机在运行过程中所产生的历史运行参数数据；

22、第二处理模块，被配置为利用机器学习算法对历史运行参数数据进行分析并建模，以得到优化控制模型；

23、第三处理模块，被配置为所述优化控制模型基于历史运行参数数据和实时运行参数数据预测得到未来运行参数数据；

24、第四处理模块，被配置为所述优化控制模型使用优化算法从未来运行参数数据中确定最佳运行参数范围，进而控制所述空冷风机在最佳运行参数范围内运行。

25、根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述本发明第一方面所述的一种汽机冷端优化控制方法中的步骤。

26、根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述本发明第一方面所述的一种汽机冷端优化控制方法中的步骤。

27、根据本发明公开的一个实施例，具有如下有益效果：

28、本发明的汽机冷端优化控制方法，不针对汽轮机末端的冷凝系统的物理结构进行技术优化，其保护了汽机整体的一体性和稳定性，从根本上与国内外的优化技术进行隔离，通过读取的空冷机组的运行数据训练并建立优化控制模型，由于冷端优化的效率与不同的运行参数存在密切的关联关系，优化控制模型通过分析不同参数在变化过程中对了冷端效率的影响进行分析，得出优化效率最高时的运行参数数值，根据分析出的最佳运行参数对汽轮机组进行调节，进而提升冷端优化的效率。

29、通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。