【《某型船舶热力系统热平衡分析及优化设计案例》4500字】

某型船舶热力系统热平衡分析及优化设计案例目录TOC\o"1-3"\h\u25410某型船舶热力系统热平衡分析及优化设计案例 1253111.1某型船舶热力系统组成及工作原理 159121.2基于EBSILON进行系统热平衡分析 2125261.2.1热力系统主要部件的EBSILON模型 243161.2.2热力系统的EBSILON模型搭建与热平衡分析 6138071.2.3热力系统优化分析 71.1某型船舶热力系统组成及工作原理本章以某型船舶蒸汽动力装置热力系统为研究对象，该热力系统的简化示意图如图1.1所示。该热力系统主要由蒸发器、主汽轮机、辅助凝汽式汽轮机、背压式汽轮机、冷凝器、凝结水泵、给水泵、给水加热器等设备组成。该型热力系统中，一定压力的水进入蒸发器，吸收反应堆放出的热量，水被加热变成高温高压蒸汽。高温高压蒸汽通过主蒸汽管道：一路进入主汽轮机推动汽轮机发电电能，带动推进电机为螺旋桨提供推力，推动船舶航行；一路进入凝汽式辅助汽轮机（主要为小型汽轮发电机），发出全船生活和设备用电；还有一路进入背压式辅机，带动各种类型泵。经过主汽轮机和辅助凝汽式汽轮机做功的蒸汽，进入各自冷凝器，凝结成水，然后通过凝水泵抽出，经过抽气器冷却汽气混合物后，凝水再经过给水泵加压后送往蒸发器。在蒸发器入口设置给水加热器，以预热进入蒸发器的给水，进而提升蒸发器换热效率。热力系统中各背压式辅机的排汽排入乏汽总管，乏汽总管向给水加热器供汽。图1.1某型核动力船舶热力系统1.2基于EBSILON进行系统热平衡分析1.2.1热力系统主要部件的EBSILON模型对以上船舶热力系统进行EBSILON系统建模，建模完毕后可以利用EBSILON对其进行系统分析，获取其一系列性能参数，使我们对整个系统的负荷、效率等关键参数有一个直观的感受。在此基础上，同时对其进行额定工况与变工况分析，便于掌握整个系统的变工况工作能力，了解其稳定工作区间，对更好掌握系统，发挥其全部优势有重要意义。最后，利用EbsOptimize优化模块通过优化算法实现参数的智能寻优，实现多参数、多限制条件的表达式寻优。利用优化模块算法，对整个蒸汽动力系统进行优化，获取系统效率最佳方案，对整个系统进行改进，从而实现热力分析与优化的目的。为达成以上目的，需要搭建热力系统的EBSILON模型，在此对上述系统主要装置对应的EBSILON模型做简单介绍，同时介绍其各接口的管路连接。Ⅰ.组件5SteamGenerator（蒸汽发生器）该组件适用于蒸汽发生器的水/蒸汽侧的平衡建模，对单个受热面进行详细建模时，使用这种方法。一般来说进行详细建模，则需要使用组件26或61(省煤器/蒸发器/过热器)。如果要考虑到与其他受热面的辐射交换，则必须使用EbsBoiler模块(组件88到91)中的详细蒸发器组件，该模块也映射了锅炉的几何形状。组件5可与组件21(燃烧室)配套使用，以便对烟气侧进行测绘。组件5可以模拟主蒸汽生产段，也可以模拟中间过热段，通常用来代表再热器。管路连接1给水入口2蒸汽出口3中间过热器(IH)入口4中间过热器(IH)出口5连接组件21提供的热量6高压喷射(无节流)7中间过热器喷射(无节流)8排水/排污Ⅱ.组件7Condenser(冷凝器)冷凝器模型已在上方介绍,此处不做赘述。Ⅲ.组件8Pump（泵）使用组件8，可以对泵进行建模。如果目的只是为了模拟流体中的压力增加，则使用简单模态(FCALC=0)。对于详细的建模，有必要区分固定转速的泵(FCALC=1)和可变转速的泵(FCALC=2)。然而，速度可靠性在这个组件中是以固定的方式(通过相似定律)实现的，而元件83必须考虑速度相关的特性场。FSPECP允许设置组件是计算压增或质量流量，或者不计算这些。哪些变体可用取决于负载情况(设计或非设计)和计算模式(FCALC)。通常(FSPECH=0)构件的行为是通过效率来计算的。在识别模式(FSPECH<0)中，识别泵的当前状态，即通过指定输出(FSPECH=-1)或出口温度(FSPECH=-2)来确定效率，从而能够确定泵的一个性能因素。管路连接1入口2出口3必要的轴功率4效率控制入口5可选再循环出口6轴出口Ⅳ.组件11Generator（发电机）组件11用于为发电机建模，在额定工况模式中，必须指定发电机的效率。在发电机中，发电机效率的标称值也可以指定为逻辑入口(接口3)上的焓，而不是在规格值ETAGN中，这个值也可以被控制。标志FETAGN用于定义使用哪个规范。变工况性能由特征线定义。这些特征线包括一组余弦参数化特征、一套h2-压力参数化特性、一套发电机频率参数化特性。这些特性提供了发电机效率对给定的机械轴功率的依赖。为了提高发电机的效率，可以使用EADAPT中的EbsScript函数对发电机进行优化。管路连接1动力入口2终端电源插座3逻辑线(控制线进口)频率(M)，h2压力或电压(P)，效率(H)，功率因数cos(NCV)Ⅴ.组件13Piping（管道）当两个组件在EBSILON中通过Pipe连接时，这意味着一个组件出口的质量流量、压力和焓等于入口的值，这相当于没有任何损失的理想管道。然而，在真正的管道中，会有压力和热量损失。组件“管道”(13)允许在模型中考虑这些损失。要做到这一点,两个组件之间的连接必须被切断，必须插入一个组件13。默认情况下，管道是以现象学的方式设计的，即在设计案例中输入损失的热量和压降的程度。那么损失是在变工况计算中相应地缩放，如果指定了管道的几何形状，EBSILON也可以计算压降。管路连接1入口2出口3压降控制入口Ⅵ.组件44ExtractionPump（抽汽泵）组件44是一个给水泵与喷射水的提取模型。该组件也可用于盐水、通用流体、用户自定义流体、两相流体、油流和热油流。对于该泵，必须指定最终压力。这通常是根据系统的情况来完成的，但也可以由组件33(起始值)来处理。有萃取的泵也可以在识别模式下进行计算。它是在出口焓或泵的性能指标之间的选择。管路连接1给水入口2给水出口3必要的轴功率4注入水出口1.2.2热力系统的EBSILON模型搭建与热平衡分析将各组件放至合适位置,并将管路正确连接,热力系统搭建如下图所示,其中红色线条连接表示蒸汽管路,蓝色线条连接表示水管路,由图易得蒸汽发生器产生的新蒸汽主要进入左侧汽轮机做功，带动电机为螺旋桨提供动力推动船舶前进，小部分新蒸汽进入右侧汽轮机做功，带动发电机提供日用电力。做功完毕产生的乏汽均进入冷凝器进行冷凝，产生的冷凝水经预热后重新回到蒸汽发生器，构成闭合循环。图1.2系统的EBSILON模型搭建首先进行额定工况计算，计算结果如表1.1所示，由表可知该热力系统的总耗汽量为170.8t/h，乏汽补充量为2.825t/h，说明此时背压式辅机排出的乏汽量不能满足给水加热器的需求，需要从新蒸汽补充。表1.1额定工况计算名称单位数值系统效率--17.489%系统总耗汽量t/h170.8蒸发器出口蒸汽压力MPa2.400汽轮发电机功率kW19500乏汽补充量t/h2.825给水加热器出口温度℃105.000给水加热器进口温度℃63.720冷凝器压力MPa0.02表1.2为汽轮发电机变工况时（功率下降至12.5MW），热力系统的热平衡计算结果，由表可知。随着汽轮机发电机需求功率的下降，系统效率明显下降，由17.489%下降至15.5%，热力系统的蒸汽流量随之下降至123.992t/h乏汽补充量也明显下降至0.085t/h，说明此时基本不需要补充乏汽，同时给水加热器进出口温度均有小幅度上升，而此时蒸发器出口蒸汽压力上升至3.0581MPa，这是由于蒸发器为反滑参数运行，即负载越小蒸汽参数反而越大。表1.2变工况计算名称单位数值系统效率--0.155系统总耗汽量t/h123.992蒸发器出口蒸汽压力MPa3.0581汽轮发电机功率kW12500乏汽补充量t/h0.085给水加热器出口温度℃108.211给水加热器进口温度℃65.141冷凝器压力MPa0.021.2.3热力系统优化分析在简单的情况下，可以通过更改参数或使用EbsScript手动实现优化。在更复杂的情况下，特别是有多个影响变量时，需要使用EbsOptimize模块。EbsOptimization提供了两种优化算法:遗传算法与非线性下降方法EbsOptimization通过菜单命令“计算”——>“优化”被激活。这个命令只有在相应的标志被授权时才可用。然后出现优化器对话框:图1.3优化器对话框不管选择哪种优化算法，EBSILON中的优化基本原则可以描述为:在一个EBSILON模型中选择几个规格值作为自由参数。为每个自由参数指定参数在优化计算期间可能假定的值范围。并指定一个待优化的目标量。这可以是一个简单的结果值，也可以是一个更复杂的数学表达式。遗传算法优化是基于一个保持恒定(稳态)种群规模的进化(遗传)算法。它集成在EBSILON的计算内核中。由于这种优化方法是概率性的，所以每次优化运行都会有不同的结果。然而，对于优化操作中的许多任务，这并不构成限制。关键的一点是，从精度的角度来看，差异是小规模的。一个值集(单个)由从各自的值范围到自由参数的值赋值组成。另一方面，一个总体由许多值集组成。在这一步骤中，值集相互结合(交叉);此外，可以很容易地更改值集的单个值(突变)。选择过程确保最优值集。根据遗传算法的优化顺序，可设置以下参数:人口规模(通常为15人)简单地说，种群大小决定了优化的范围。总体是任意生成的。例如，随机选择20个输出数据集，它们的后续数据集也是随机确定的。通过变异的方法，数据集略有变化。可用变量的数量越大，总体就应该越大。交叉概率(通常为0.6)交叉通常只在有多个变量的情况下才有意义，然后考虑几个变量的相互影响。突变概率(通常为0.5)以高斯分布作为个体值对变化的基础。它可以随着代数的增加而衰减。每一代更替的部分人口(通常为0.75)这个数量决定了哪种比例(以%计)的最佳结果将被接管给下一代。优化可以任意进行，直到计算出指定的代数，或者在指定的收敛范围内，直到结果与前一代相一致为止。第二类算法是非线性下降法。其过程和参数化都不同于遗传算法。由于非线性下降法的确定性，与遗传算法相比，这些方法对于相同的输入值总是产生相同的结果。在下降算法的情况下，始终需要参数范围内的起始值。从这个初始值开始，根据各自的算法逐步搜索最优值。显然，参数的起始值必须在相应的有效范围内。在寻找最优解时，在每一步中根据要变化的参数分别形成目标函数的偏导数。由于这些导数只能用数值计算，因此至少在每个参数的起始点需要增量的值(计算偏导数时需要更改参数)。可以手动指定初始增量，也可以依赖默认值。默认值是根据相应参数的指定有效范围设置的。在进一步的步骤中，优化器根据目标函数的行为自动调整/细化上述增量。如果超过最大步数或数值公差低于最大步数，则最优搜索将结束。在评估中，根据指定的数值公差检查当前和上一个优化步骤之间的目标函数的变化。对于该型船舶蒸汽动力装置热力系统，进入蒸发器给水的温度对效率和功率均由直接的影响。给水温度越高，蒸发器在同等条件下可以吸收更多热量，整个系统效率将升高，但此时需要供给给水加热器蒸汽量也会越多，甚至会消耗新蒸汽量，又导致系统效率降低。反之，若进入蒸汽器给水温度较低，又会导致蒸发器换热效率降低，进而导致热力系统效率下降。因此，选择恰当的给水温度对热力系统效率和功率的输出具有重要的意义。为此，利用EBSILON优化模块进行优化分析，优化目标设置为系统热效率最大，优化变量为给水加热器出口温度（预设范围80-150℃），遗传算法优化参数设置如下图所示。图1.4遗传算法优化设置经过EBSILON内嵌的遗传算法进行优化结果如表1.3所示，由表可以看出经过优化后效率提高的0.1%，对应的最佳给水温度为96.104℃。虽然效率提升幅度较小，但是可见系统总体耗汽量减少了约3t/h，此时乏汽补充量基本为0，说明此时背压式辅机的排汽量基本能够满足给水加热器的需求，而