具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

如图1所示，一种间接空冷系统包括DCS控制平台(图中未示出)、汽轮机1、凝汽器2、循环水泵3及阀门、空冷塔4、散热器系统以及设置在本地的边缘服务器(图中未示出)，汽轮机1乏汽进入凝汽器2，凝汽器2经循环水进水管路51通过循环水泵3连接空冷塔4，空冷塔4经循环水出水管路52连接凝汽器2形成循环回路。

散热器系统完成循环水温度控制，保证合理的出塔循环水温度，包括设置在空冷塔4外围的百叶窗6和冷却三角以及控制百叶窗开度的执行器(图中未示出)，百叶窗安装在冷却三角的进气侧，冷却三角包括两个立式布置的散热片，每两个冷却三角共用一个百叶窗，冷却三角划分成多个扇区，所有扇区搭配一台机组。

在每个扇区冷水母管的进出水口、循环水出水口设置温度传感器，在每个扇区冷却三角的测温点上设置光栅阵列传感器；边缘服务器中存储有预测下一周期每个执行器的开度变化量的模型(也即多项式模型和XGBoost模型)。

DCS控制平台分别连接执行器、温度传感器、光栅阵列传感器和边缘服务器，用于采集电厂DSC数据和散热器系统的温度数据。

如图2所示，一种用于间接空冷系统的智能水温控制方法，包括如下步骤：

步骤1：采集一个周期内的电厂DSC数据和散热器系统的温度数据并进行规整化处理。

电厂DSC数据包括每个扇区的冷水母管进水温度、实际冷水母管温度(也即扇区冷却水实际出水温度)、发电负荷、背压、环境温度、风速、循环水出塔温度、上周期开度信息、机组使用的扇区数目、模型投切扇区数量、同一扇区内其他执行器的开度信息。

散热器系统的温度数据包括扇区均温(也即扇区内所有冷却三角的均温)、冷却三角均温、扇区温度标准差、冷却三角温度标准差。

可选的，一个周期一般设为30s。

步骤2：根据冬季工况设置百叶窗的最大开度限制以及每个扇区的目标冷水母管温度，并记录步骤1中的实际冷水母管温度。

步骤3：根据电厂DSC数据和散热器系统的温度数据以及每个扇区的目标冷水母管温度预测下一周期每个执行器的开度变化量。

如图3所示，该步骤具体包括如下分步骤：

步骤31：根据散热器系统的温度数据判断每个扇区是否存在冻结风险，若是，则将相应百叶窗6的开度关小，并重新判断冻结风险，否则进入步骤32。

步骤32：将电厂DSC数据和散热器系统的温度数据输入至多项式模型中计算下一周期每个扇区的冷水母管温度。

多项式模型的表达式为：

其中，a₀-a_m为各个入参的权重分配系数，x_i(i＝1，2，…，n)分别代表电厂DSC数据和散热器系统的温度数据，n表示入参的个数，ε_i表示偏置常数，在模型训练过程中，由于训练的样本集不同，因此偏置常数也不同。

步骤33：将下一周期每个扇区的冷水母管温度、电厂DSC数据和散热器系统的温度数据输入至XGBoost模型中计算下一周期每个扇区中各个执行器的开度变化量。

XGBoost模型的表达式为：

其中，Obj表示预测开度变化量，G表示模型的预测值和实际值平方误差的一阶导数，H为泰勒公式展开项，T代表模型的树节点，γ代表学习每棵树分裂的最小限值，λ为阻塞系数，用来限制导数误差间隔步距。

步骤4：获取最近连续设定周期内每个扇区的冷水母管温度变化趋势、实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值、温度分布，确定是否需要更新执行器的开度。

当实际冷水母管温度未达到目标冷水母管温度时，呈现上升或者下降的状态，则执行器保持不动，直到水温保持稳定、散热能力达到极限值时再更新执行器的开度，防止由于惯性导致开度过度调节，然后进入步骤5按照温度保护逻辑执行更新执行器开度的步骤。

可选的，最近连续设定周期可以设置为最近的三个连续周期。

步骤5：以最大开度限制为超控条件，记录预测开度(通过预测开度变化量得到)与本周期实际开度的差值，通过超控条件排除异常预测开度，异常预测开度包括开度过小、开度抖动过大的开度，防止水温过控。

步骤6：根据每个扇区的实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值、冷却三角的温度分布与排序分别计算下一周期每个扇区需要更新开度的执行器个数和控制顺序，具体包括如下分步骤：

步骤61：收集客户端数据并划分为样本集和测试集，客户端数据包括冷却三角与扇区的温度标准差、实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值。

步骤62：将实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值作为水温差，将冷却三角与扇区的温度标准差作为均匀性差值。

步骤63：如图4所示，在同一坐标系下，以水温差的绝对值为x轴、均匀性差值为y轴，根据样本集拟合两条第一安全曲线71，表达式为：

x＝-0.22*(T_{sq_std}-T_{each_sq_std})²+1.1*|T_{sq_std}-T_{each_sq_std}|+1.428

以均匀性差值为x轴、水温差为y轴，根据样本集拟合一条第二安全曲线72，表达式为：y＝1.11*(T_error)²-|T_error|-4.452

其中，T_{sq_std}表示扇区的温度标准差，T_{each_sq_std}表示冷却三角的温度标准差，T_error表示实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值。

以水温差为x轴，取x＝0.5作为第三安全直线73。

步骤64：联立第一安全曲线71、第二安全曲线72和第三安全直线73，求解相交区域作为安全区域(也即图中阴影部分)。

步骤65：确定测试集中同一扇区落入安全区域中的个数作为安全个数，则扇区内需要更新开度的执行器个数为总数减去安全个数，并作为推导值。

步骤66：根据人工经验拟合出以水温差为x轴、执行器个数为y轴的第四曲线74，表达式为：y＝5.678*|log _eT_error|+3.8868，其中，T_error表示实际冷水母管温度与目标冷水母管温度的差值。

步骤67：将测试集数据代入第四曲线74得到的需要更新开度的执行器个数作为参考值，将参考值与推导值进行比较，取数值较小的值作为最终的需要更新开度的执行器个数。

步骤68：对需要更新开度的执行器按照冷却三角均温高、方差小进行排序，依次开大执行器的开度；反之，对需要更新开度的执行器按照冷却三角均温低、方差大进行排序，依次关小执行器的开度。

步骤7：DCS控制平台向间接空冷系统下发控制指令，控制指令包括每个扇区中需要更新开度的执行器个数和控制顺序、每个执行器的最终开度(也即预测开度变化量与本周期开度之和)。

步骤8：将每个扇区中需要更新开度的执行器个数和控制顺序、每个执行器的最终开度变化量上传至边缘服务器中并记录整理成日志形式，将历史电厂DSC数据和散热器系统的温度数据存储在数据库中。

进行一定周期控制后提取试运行后的优质数据作为训练样本，用于更新模型，并将更新后的模型下载至本地。

当实际冷水母管温度达到目标冷水母管温度允许的误差水温范围内(也即目标冷水母管温度±0.5℃)，将不再预测开度变化量，执行器仍保持上一周期的开度变化，否则重新执行步骤1。

上述方法做到了扇区执行器开度的单独调控，打破了传统的同一扇区执行器同开同关的控制方法，达到了微调并稳定水温在目标值±0.5℃的误差范围内，成功学习出最经济的输出增量值开度变化量，在试运行期间实时对模型进行训练获得参数最佳模型，达到降低背压以及增大能源型发电利用率的目的。

以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。