燃气轮机联合循环发电系统性能提升与故障诊断技术研究

一、引言

燃气轮机联合循环发电系统（GTCC）凭借高效、清洁、启动迅速等优势，在电力供应领域占据重要地位。该系统通过燃气轮机将燃料化学能转化为机械能和电能，其排出的高温烟气驱动余热锅炉产生蒸汽，带动蒸汽轮机发电，实现能源的梯级利用 。然而，随着能源需求增长与环保要求提高，现有 GTCC 系统面临性能提升瓶颈，发电效率难以满足日益增长的能源需求。同时，系统结构复杂，核心部件长期在高温、高压、高转速工况下运行，容易出现故障，传统故障诊断方法存在准确性低、实时性差等问题，严重影响系统的安全稳定运行。因此，开展燃气轮机联合循环发电系统性能提升与故障诊断技术研究，对提高能源利用效率、保障电力可靠供应具有重要意义。

二、燃气轮机联合循环发电系统性能提升研究

2.1 核心部件性能优化

2.1.1 压气机性能优化

压气机作为燃气轮机的重要组成部分，其性能直接影响整个系统的效率 。通过优化压气机叶片的气动设计，采用三维气动造型技术，减少气流在叶片表面的流动损失，提高压气机的压比和效率。同时，改进压气机的密封结构，降低泄漏损失。例如，采用先进的蜂窝密封、刷式密封等技术，减少压气机级间和轴端的气体泄漏，提升压气机的整体性能。

2.1.2 燃烧室性能优化

燃烧室的燃烧效率和稳定性对燃气轮机性能至关重要。研发新型低氮燃烧技术，如预混燃烧、贫油预混预蒸发燃烧等，在提高燃烧效率的同时，降低氮氧化物排放 。优化燃烧室的结构设计，合理布置燃烧器，改善燃料与空气的混合效果，使燃烧更加充分。此外，采用耐高温、耐腐蚀的新型材料制造燃烧室部件，提高燃烧室的可靠性和使用寿命。

2.1.3 透平性能优化

透平在高温、高压环境下工作，其性能对燃气轮机的功率输出和效率影响显著。通过采用先进的冷却技术，如气膜冷却、冲击冷却等，降低透平叶片的工作温度，提高叶片的耐高温性能和机械强度 。优化透平叶片的型线设计，提高透平的膨胀效率，增加燃气轮机的输出功率。同时，加强透平部件的涂层保护，防止高温腐蚀和氧化，延长部件使用寿命。

2.2 系统集成优化

研究燃气轮机与余热锅炉、蒸汽轮机之间的匹配关系，优化系统整体参数 。通过调整燃气轮机的排气温度、流量与余热锅炉的蒸汽参数，提高余热回收效率。例如，合理设计余热锅炉的受热面布置，优化蒸汽轮机的进汽参数，使系统在不同工况下都能实现高效运行。同时，考虑系统的变工况运行特性，建立系统动态模型，分析不同工况下各部件的性能变化规律，为系统优化运行提供指导。

2.3 运行调控优化

建立燃气轮机联合循环发电系统的智能运行调控系统，实时监测系统运行参数，根据负荷变化和能源价格波动，优化系统运行策略 。采用先进的控制算法，如模型预测控制（MPC），对燃气轮机的燃料供给、压气机的进气量、蒸汽轮机的功率输出等进行协同控制，实现系统的最优运行。同时，制定合理的维护计划，根据设备运行状态和性能衰退情况，及时进行维护和检修，保证设备始终处于良好的运行状态。

三、燃气轮机联合循环发电系统故障诊断技术研究

3.1 多源信息采集与处理

在燃气轮机联合循环发电系统的关键部位安装振动传感器、温度传感器、压力传感器、流量传感器等，采集设备运行过程中的振动信号、热力学参数、电气参数等多源信息 。对采集到的原始数据进行预处理，包括数据滤波、去噪、归一化等操作，去除数据中的干扰和异常值，提高数据质量。同时，建立数据存储与管理系统，对历史数据进行长期保存，为故障诊断和性能分析提供数据支持。

3.2 基于振动分析的故障诊断

振动信号能够反映设备内部部件的运行状态，通过对振动信号的分析可以诊断出许多常见故障 。采用时域分析、频域分析、时频分析等方法，提取振动信号的特征参数，如振动幅值、频率成分、相位等。建立振动特征与故障类型之间的对应关系，例如，当燃气轮机转子不平衡时，振动信号在转子旋转频率处会出现较大的幅值；当轴承磨损时，振动信号中会出现高频成分。通过对比实时振动特征与标准特征，判断设备是否存在故障及故障类型。

3.3 基于热力学参数监测的故障诊断

监测燃气轮机联合循环发电系统的热力学参数，如压气机出口压力、燃烧室温度、透平进口温度、蒸汽轮机进汽参数等 。根据热力学原理和设备设计参数，建立热力学模型，计算各部件在正常运行状态下的性能指标。当实际监测参数与计算值出现偏差时，分析偏差产生的原因，判断可能存在的故障。例如，若压气机出口压力下降，可能是压气机叶片结垢、进气滤清器堵塞或密封失效等原因导致；若燃烧室温度异常升高，可能是燃料供应过多、空气量不足或燃烧器故障引起。

3.4 基于人工智能的故障诊断

引入人工智能算法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，构建智能故障诊断模型 。利用预处理后的多源信息作为输入，以故障类型作为输出，对模型进行训练。通过大量的历史数据学习，使模型能够自动提取故障特征，识别故障类型。例如，采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）对振动信号图像进行处理，自动提取故障特征，实现对燃气轮机轴承故障、转子故障等的准确诊断。同时，结合强化学习算法，根据故障诊断结果和系统运行状态，优化故障诊断策略，提高诊断准确率和效率。

3.5 多源信息融合故障诊断

将振动分析、热力学参数监测和人工智能诊断结果进行融合，采用数据层融合、特征层融合或决策层融合等方法，提高故障诊断的准确性和可靠性 。例如，在决策层融合中，将振动诊断结果、热力学诊断结果和人工智能诊断结果进行投票表决，综合判断故障类型。通过多源信息融合，能够充分发挥不同诊断方法的优势，弥补单一方法的不足，有效提高故障诊断的准确率和可靠性。

四、结论

本论文通过对燃气轮机联合循环发电系统性能提升与故障诊断技术的研究，提出了从核心部件优化、系统集成优化到运行调控优化的性能提升策略，以及基于多源信息采集与融合的故障诊断技术。经实际案例验证，这些技术能够有效提高发电系统的效率，降低故障发生率，提高故障诊断的准确性和可靠性。研究成果为燃气轮机联合循环发电系统的高效稳定运行提供了重要的技术支持。未来，应进一步加强相关技术的研发和创新，探索新材料、新工艺在燃气轮机联合循环发电系统中的应用，不断提升系统性能；同时，完善故障诊断技术，结合大数据、物联网等新兴技术，实现故障的早期预警和预测性维护，推动燃气轮机联合循环发电技术的持续发展。

参考文献

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