基于数据驱动的燃气轮机性能监测方法

来源：动力工程学报杂志2024年第12期北京时间：

作者：李永华, 陈伟华, 谢英柏,

摘要：为分析机组负荷指令和环境参数等对燃气轮机运行特性的影响,研究了基于某电厂历史运行数据的性能监测方法。采用多层感知机(MLP)神经网络、极致梯度提升(XGBoost)算法和分类梯度提升(CatBoost)算法构建压气机效率、燃烧效率和透平效率的预测模型。结果表明:机组负荷指令每增加1 MW,基准燃料质量流量增加0.03 kg/s,基准压比增加0.028 9,基准温比增加0.013;大气温度每增加1 K,基准压气机排气温度提升1.34 K;相比于MLP神经网络、CatBoost算法,XGBoost算法收敛速度更快,测试集的均方根误差分别降低0.019和0.001,平均绝对误差分别降低0.028与0.004,R2分别增加0.041和0.002。

关键词：性能监测,数据驱动,机器学习,燃气轮机,工程应用,