摘要

为定量分析燃气-蒸汽联合循环机组性能劣化程度,提出机组在不同负荷下的性能-时间劣化研究模型。基于PG 9351FA型联合循环机组历史运行数据,利用GA-BP神经网络建立各年份燃气轮机效率及联合循环效率预测模型。在THERMOFLEX仿真软件中建立联合循环全工况物理模型,研究压气机和透平不同劣化程度对系统性能的影响。结果表明:基于数据驱动的系统效率预测模型的测试集相对误差均在3.5%以内,且相关系数R值均高于0.9,模型泛化能力较好;同一负荷下燃气轮机效率和联合循环效率逐年降低,机组A级检修对其高负荷工况下的效率有较明显恢复;透平劣化对机组性能的影响大致为压气机劣化的2倍。本文工作可为劣化机理的研究提供理论指导,具有工程应用价值。