CN109299582A - 基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法 - Google Patents
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Abstract
基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，涉及火电厂汽轮机控制领域。解决了如何利用机组在实际运行中的大数据进行滑压曲线的优化问题。本发明利用机组的在N个工况下的历史数据进行多次排序以及取平均的方法对数据进行筛选，通过对比即可得到优化点，最终获得滑压曲线。本发明主要对汽轮机滑压曲线进行优化。
Description
技术领域
本发明涉及火电厂汽轮机控制领域。
背景技术
目前，滑压优化是现有典型燃煤机组采用的一种最有效的节能方式，因此，许多研究人员进行了大量的理论研究和试验探索工作。有学者提出了建立优化模型的方法，运用现代计算机技术，建立一系列函数以构造***模型，并对其进行简化和求解，确定最优压力点；也有运行调试人员开展专有优化试验，基于试验数据热耗修正计算对特定负荷点进行压力寻优，进而调整DCS中的控制逻辑参数。但是，上述大部分研究在确定最优滑压点时，给出的都是以机组负荷为自变量的滑压优化曲线。然而，实际汽轮机变负荷运行过程中，经常存在抽汽工况和高背压工况，将会导致机组在相同主蒸汽流量下的对应负荷出现不同。因此，用以负荷为自变量的滑压曲线查询得到的机组运行控制压力点，将会与汽轮机实际最优压力产生偏差，极大地影响了机组的热经济性。
所以，有人提出以主蒸汽流量为自变量的滑压优化策略，以减小背压变化和抽汽工况对滑压曲线的影响；但此种优化策略只能通过专有试验获取，实际中，许多机组会由于各种原因而无法开展上述专有试验；此种情况下，如何利用机组运行大数据来进行滑压曲线优化设计调整，尚未有相关权威公开文献进行详细阐述。同时，由于机组多数处于在深度快速变负荷运行过程中，导致实际运行大数据蕴含了大量的热惯性噪声信息；若未经有效处理而直接利用，将无法获取准确计算结果，因此，如何利用机组在实际运行中的大数据进行滑压曲线的优化亟需解决。
发明内容
本发明是为了解决如何利用机组在实际运行中的大数据进行滑压曲线的优化问题，本发明提供了一种基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法。
基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，包括如下步骤：
步骤一、采集运行机组在N个工况下的历史数据及机组设计参数，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，N为大于10的正整数；
步骤二、根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间；M为小于N的正整数；
步骤三、根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间；
步骤四、根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间；
步骤五、根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间；
步骤六、根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率；
步骤七、根据每个主蒸汽流量区间内的所有平均主蒸汽压力和平均机组热耗率绘制每个主蒸汽流量区间内的主蒸汽压力-机组热耗率关系图，并从该关系图中获得机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin，该机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin为其所在主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′；
步骤八、根据每个供热抽汽流量下的所有主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′，利用最小二乘法得到每个供热抽汽流量下的滑压优化直线L，再利用机组设计参数中的机组最小稳燃压力和机组额定压力获得每个供热抽汽流量下的滑压曲线L′。
优选的是，步骤二中，根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间的具体过程为：
将N个工况下的N个供热抽汽流量按升序排序，去除供热抽汽流量升序排序中的过度状态点，从而获得M个供热抽汽流量区间。
优选的是，步骤三中，根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间的具体过程为：
在每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量进行升序排序，去除主蒸汽流量升序排序中的过度状态点，进而获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间。
优选的是，步骤四中根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
在每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力进行升序排序，去除主蒸汽压力升序排序中的过度状态点，进而获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间。
优选的是，步骤五中，根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
对每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压进行升序排序，去除机组背压升序排序中的过度状态点，从而得到每个主蒸汽压力区间内的稳定的背压区间，在每个背压区间内所对应的各工况下的主蒸汽温度进行升序排序，去除主蒸汽温度升序排序中的过度状态点，从而得到机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间。
优选的是，步骤六中，根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率的具体过程为：
对每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率进行取平均处理，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率。
优选的是，步骤一中，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，具体采用如下公式一实现：
其中，
HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；
Fms表示主蒸汽流量；Hms表示主蒸汽焓；
Ffw表示主给水流量；Hfw表示主给水焓；
Fhrh表示再热蒸汽流量；Hhrh表示再热蒸汽焓；
Fcrh表示再热冷段蒸汽流量；Hcrh表示再热冷段蒸汽焓；
Fshsp表示过热减温水流量；Hshsp表示过热减温水焓；
Frhsp表示再热减温水流量；Hrhsp表示再热减温水焓。
优选的是，再热蒸汽流量Fhrh通过如下公式二实现的具体方式为：
Fhrh＝Fms-F1-F2 (公式二)，
其中，
F1和F2均表示中间变量；
hfo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；
hfi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；
h1表示汽轮机组的第一个高压加热器抽汽焓；
hd1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；
hfo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；
hfi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；
h2表示汽轮机组的第二个高压加热器抽汽焓；
hd2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓。
优选的是，Fcrh与F2的值相等。
本发明带来的有益效果是，本发明提出了一种基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法可以根据多次排序以及取平均的方法对数据进行筛选，通过对比即可得到优化点，本发明方法具有较强的实际应用价值：
(1)通过对机组实际运行大数据进行排序，可以有效消除机组动态效应，准确得出稳定工况区间；
(2)通过对数据进行多次排序和筛选，可以保证背压、抽气量等参数都处于稳定的区间，解决了原滑压曲线不适用于实际机组的问题，使结果更加具有科学性、准确性；
(3)相比较在时序上取平均而言，通过对排序之后的数据进行取平均操作，可以更有效地减弱***噪声和测量噪声，也可以消除机组扰动；
(4)本发明方法可以在无法进行专项试验的情况下，进行滑压优化曲线的设计，且结果科学合理，操作简便。
附图说明
图1为本实施方式所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法得流程图；
图2为对机组主蒸汽流量进行升序排序的操作的结果图；其中，横坐标表示序号，纵坐标表示流量；
图3为图2中的除过渡状态点的分布图；
图4为图3中去除过渡状态点后所形成的主蒸汽流量区间图；
图5为具体实施方式步骤八中获得的每个供热抽汽流量下的滑压曲线L′。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
参见图1至图5说明本实施方式，本实施方式所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，包括如下步骤：
步骤一、采集运行机组在N个工况下的历史数据及机组设计参数，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，N为大于10的整数；
步骤二、根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间；M为小于N的正整数；
步骤三、根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间；
步骤四、根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间；
步骤五、根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间；
步骤六、根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率；
步骤七、根据每个主蒸汽流量区间内的所有平均主蒸汽压力和平均机组热耗率绘制每个主蒸汽流量区间内的主蒸汽压力-机组热耗率关系图，并从该关系图中获得机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin，该机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin为其所在主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′；
步骤八、根据每个供热抽汽流量下的所有主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′，利用最小二乘法得到每个供热抽汽流量下的滑压优化直线L，再利用机组设计参数中的机组最小稳燃压力和机组额定压力获得每个供热抽汽流量下的滑压曲线L′。
本实施方式中，每个工况下的历史数据包括主蒸汽压力Pms(Mpa)、主蒸汽温度Tms(℃)、主汽流量Fms(t/h)、再热蒸汽压力Fhrh(Mpa)、再热蒸汽温度Thrh(℃)、主给水流量Ffw(t/h)、主给水温度Tfw(℃)、机组背压Pb(kpa)、机组供热抽汽流量Fg(t/h)、第一个高压加热器的抽汽压力P1(Mpa)；一段抽汽温度T1(℃)、第一个高压加热器入口水温Tfi1(℃)、第一个高压加热器正常疏水温度Td1(℃)、第一个高压加热器出口水温Tfo1(℃)、第二个高压加热器的抽汽压力P2(Mpa)、二段抽汽温度T2(℃)、第二个高压加热器入口水温Tfi2(℃)、第二个高压加热器正常疏水温度Td2(℃)、第二个高压加热器出口水温Tfo2、过热减温水温度Tshsp(℃)、过热减温水流量Fshsp(t/h)、再热减温水温度Trhsp(℃)和再热减温水流量Frhsp(t/h)、机组负荷P(MW)。
由于汽轮机组含有3个高压加热器，本申请使用任意两个高压加热器，历史数据中的压力和温度主要是为了求出焓值。
本实施方式提出的一种基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法可以根据多次排序以及取平均的方法对数据进行筛选，通过对比即可得到优化点，最终获得滑压曲线。本实施方式具有如下效果：
(1)通过对机组实际运行大数据进行排序，可以有效消除机组动态效应，准确得出稳定工况区间；
(2)通过对数据进行多次排序和筛选，可以保证背压、抽气量等参数都处于稳定的区间，解决了原滑压曲线不适用于实际机组的问题，使结果更加具有科学性、准确性；
(3)相比较在时序上取平均而言，通过对排序之后的数据进行取平均操作，可以更有效地减弱***噪声和测量噪声，也可以消除机组扰动；
(4)本发明方法可以在无法进行专项试验的情况下，进行滑压优化曲线的设计，且结果科学合理，操作简便。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤一中，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，具体采用如下公式一实现：
再热蒸汽流量Fhrh通过如下公式二实现的具体方式为：
Fhrh＝Fms-F1-F2 (公式二)，
其中，
HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；
Fms表示主蒸汽流量；
Hms表示主蒸汽焓；Hms的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据Pms、Tms获得；
Ffw表示主给水流量；
Hfw表示主给水焓；Hfw的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据Tfw获得；
Fhrh表示再热蒸汽流量；
Hhrh表示再热蒸汽焓；Hhrh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据Phrh、Thrh获得；
Fcrh表示再热冷段蒸汽流量；
Hcrh表示再热冷段蒸汽焓；Hcrh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P2、T2获得；
Fshsp表示过热减温水流量；
Hshsp表示过热减温水焓；Hshsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据Tshsp获得；
Frhsp表示再热减温水流量；
Hrhsp表示再热减温水焓；Hrhsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据Trhsp获得；
F1和F2均表示中间变量；
hfo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；hfo1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器出口水温Tfo1通过IAPWS-IF97软件获得；
hfi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；hfi1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器入口水温Tfi1通过IAPWS-IF97软件获得；
h1表示汽轮机组的第一个高压加热器抽汽焓；h1可根据机组运行数据中的一段抽汽温度T1通过IAPWS-IF97软件获得；
hd1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；hd1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器正常疏水温度Td1通过IAPWS-IF97软件获得；
hfo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；hfo2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器出口水温Tfo2通过查表获得；
hfi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；hfi2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器入口水温Tfi2通过IAPWS-IF97软件获得；
h2表示汽轮机组的第二个高压加热器抽汽焓；h2可根据机组运行数据中的二段抽汽温度T2通过IAPWS-IF97软件获得；
hd2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓；hd2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器正常疏水温度Td2通过IAPWS-IF97软件获得。
本优选实施方式提供了一种每个工况下的机组热耗率的获得方法，获得过程简单。
优选的实施方式为：Fcrh与F2的值相等，Tfi1与Tfo2的值相等。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤二中，根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间的具体过程为：
将N个工况下的N个供热抽汽流量按升序排序，去除供热抽汽流量升序排序中的过度状态点，从而获得M个供热抽汽流量区间。
本优选实施方式中，每个工况对应一个供热抽汽流量，对N个供热抽汽流量按升序排序，去除供热抽汽流量升序排序中的过度状态点，从而对去除过度状态点后的供热抽汽流量进行区间划分，去除一些非稳定性的供热抽汽流量，获得稳定的供热抽汽流量区间，为后续计算获得准确的数据基础。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤三中，根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间的具体过程为：
在每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量进行升序排序，去除主蒸汽流量升序排序中的过度状态点，进而获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间。
本优选实施方式中，对供热抽汽流量区间内的机组主蒸汽流量进行升序排列，去除主蒸汽流量升序排序中的过度状态点，从而对去除过度状态点后的主蒸汽流量进行区间划分，去除一些非稳定性的主蒸汽流量区间，获得供热抽汽流量和主蒸汽流量均稳定的区间，为后续计算获得准确的数据基础。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤四中根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
在每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力进行升序排序，去除主蒸汽压力升序排序中的过度状态点，进而获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间。
本优选实施方式中，对每个主蒸汽流量区间内主蒸汽压力进行升序排序，去除主蒸汽压力升序排序中的过度状态点，从而对去除过度状态点后的主蒸汽压力进行区间划分，去除一些非稳定性的主蒸汽压力，获得稳定的主蒸汽压力区间，为后续计算获得准确的数据基础。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤五中，根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
对每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压进行升序排序，去除机组背压升序排序中的过度状态点，从而得到每个主蒸汽压力区间内的稳定的背压区间，在每个背压区间内所对应的各工况下的主蒸汽温度进行升序排序，去除主蒸汽温度升序排序中的过度状态点，从而得到机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间。
本优选实施方式中，对稳定的主蒸汽压力区间内的机组背压进行升序排序，去除过度状态点，获得稳定的背压区间，再对稳定的背压区间内的主蒸汽温度升序排序，去除主蒸汽温度升序排序中的过度状态点，从而得到机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间，整个过程中，逐步剔除一些不稳定的过度状态点，从而为后续数据优化获得准确的数据基础。
参见图1至图5说明本优选实施方式，优选的实施方式为：步骤六中，根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率的具体过程为：
对每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率进行取平均处理，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率。
本优选实施方式中，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率的过程简单，简化本发明方法流程，并利用机组背压实际运行的大数据获得准确的优化曲线。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其它的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其它所述实施例。
Claims (9)
1.基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、采集运行机组在N个工况下的历史数据及机组设计参数，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，N为大于10的正整数；
步骤二、根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间；M为小于N的正整数；
步骤三、根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间；
步骤四、根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间；
步骤五、根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间；
步骤六、根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率；
步骤七、根据每个主蒸汽流量区间内的所有平均主蒸汽压力和平均机组热耗率绘制每个主蒸汽流量区间内的主蒸汽压力-机组热耗率关系图，并从该关系图中获得机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin，该机组热耗率最低时所对应的主蒸汽压力Pmin为其所在主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′；
步骤八、根据每个供热抽汽流量下的所有主蒸汽流量区间内的最优主蒸汽压力P′，利用最小二乘法得到每个供热抽汽流量下的滑压优化直线L，再利用机组设计参数中的机组最小稳燃压力和机组额定压力获得每个供热抽汽流量下的滑压曲线L′。
2.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤二中，根据N个工况下的历史数据中的N个供热抽汽流量，获得M个供热抽汽流量区间的具体过程为：
将N个工况下的N个供热抽汽流量按升序排序，去除供热抽汽流量升序排序中的过度状态点，从而获得M个供热抽汽流量区间。
3.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤三中，根据每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量，获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间的具体过程为：
在每个供热抽汽流量区间内所对应的各工况下的机组主蒸汽流量进行升序排序，去除主蒸汽流量升序排序中的过度状态点，进而获得每个供热抽汽流量区间内的稳定的主蒸汽流量区间。
4.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤四中根据每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力，获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
在每个主蒸汽流量区间内所对应的各工况下的主蒸汽压力进行升序排序，去除主蒸汽压力升序排序中的过度状态点，进而获得每个主蒸汽流量区间内的稳定的主蒸汽压力区间。
5.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤五中，根据每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压及主蒸汽温度，获得所有机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间的具体过程为：
对每个主蒸汽压力区间内所对应的各工况下的机组背压进行升序排序，去除机组背压升序排序中的过度状态点，从而得到每个主蒸汽压力区间内的稳定的背压区间，在每个背压区间内所对应的各工况下的主蒸汽温度进行升序排序，去除主蒸汽温度升序排序中的过度状态点，从而得到机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间。
6.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤六中，根据每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率的具体过程为：
对每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的主蒸汽压力和对应的机组热耗率进行取平均处理，获得每个机组背压及主蒸汽温度均稳定的主蒸汽压力区间内的平均主蒸汽压力和平均机组热耗率。
7.根据权利要求1所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，步骤一中，根据每个工况下的历史数据，获得每个工况下的机组热耗率，具体采用如下公式一实现：
其中，
HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；
Fms表示主蒸汽流量；Hms表示主蒸汽焓；
Ffw表示主给水流量；Hfw表示主给水焓；
Fhrh表示再热蒸汽流量；Hhrh表示再热蒸汽焓；
Fcrh表示再热冷段蒸汽流量；Hcrh表示再热冷段蒸汽焓；
Fshsp表示过热减温水流量；Hshsp表示过热减温水焓；
Frhsp表示再热减温水流量；Hrhsp表示再热减温水焓。
8.根据权利要求7所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，再热蒸汽流量Fhrh通过如下公式二实现的具体方式为：
Fhrh＝Fms-F1-F2 (公式二)，
其中，
F1和F2均表示中间变量；
hfo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；
hfi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；
h1表示汽轮机组的第一个高压加热器抽汽焓；
hd1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；
hfo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；
hfi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；
h2表示汽轮机组的第二个高压加热器抽汽焓；
hd2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓。
9.根据权利要求8所述的基于机组运行大数据多维排序的汽轮机滑压曲线优化方法，其特征在于，Fcrh与F2的值相等。
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