CN110033024A - 用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，属于火力发电机组技术领域。计算热耗率，做出主汽压力‑机组负荷关系图，通过“直方图均衡化”方法，分析主汽压力‑机组负荷关系数据密度，经计算后统计密度指数大于0.005的区域个数；进一步对步骤2中的数据进行模糊C均值聚类方法处理，并在每个聚类区间内，将隶属度大于0.99的数据进行保留；进行主汽压力‑机组热耗率关系分析，通过判断使热耗率最低的主汽压力，得到最优压力点；分析并绘制滑压曲线。优点是：大大提高了热耗率计算的计算精度，达到了高精度滑压调度曲线的制定要求，快速、准确、实用，从根本上提高汽轮机热效率，产生良好的经济、环境和社会效益。

Description

用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法

技术领域

本发明涉及火力发电机组技术领域，具体涉及一种改进型聚类的汽轮机滑压优化方法。

背景技术

随着我国经济的发展，尤其是电力行业的每年增长，电力供需关系已有所缓和，由于火电机组利用小时数逐年降低，低负荷运行时间增加，导致汽轮机需要长期处于偏离设计工况下运行，故继续沿用原滑压曲线，势必会造成机组效率降低，热耗率增加，严重影响热经济性。

而对于滑压的优化方式，目前现有方法是基于滑压试验，然后经计算对比制定一条滑压曲线，现已被大多数电厂所使用，但需要大量人工参与，无法实现在线优化。也有相关技术人员根据机组运行大数据，研究从数据处理的角度实现滑压优化，但始终没有从实时在线的角度找到一个有效的解决方案，用于实时在线自动滑压优化。

聚类算法分为传统聚类和模糊聚类两大类，传统的聚类分析是一种硬划分，把待识别的对象严格划分为某一类，具有非此即彼的性质，但是在实际情况下，很多对象并不具有严格的属性，它们在形态和类属方面存在着中介性，需要进行软划分。尽管如此，进行聚类分析时，由于需要人工确定聚类区间的个数，故无法实现完全自动化。

发明内容

本发明提供一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，以解决进行聚类分析时，由于需要人工确定聚类区间的个数，故无法实现完全自动化的问题。

本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：

步骤1：获取机组相关设计参数，获取机组运行数据、并计算热耗率；

步骤2：根据步骤1获取到的历史运行数据进行背压筛选，相同背压的数据点归为一类，在这个类中筛选出主蒸汽压力P_ms和机组负荷P数据，做出主汽压力-机组负荷关系图，即横轴为机组负荷，纵轴为主蒸汽压力；

步骤3：利用步骤2中的主汽压力-机组负荷关系图，通过“直方图均衡化”方法，分析主汽压力-机组负荷关系数据密度，经计算后统计密度指数大于0.005的区域个数；

步骤4：利用步骤3分析的区域个数，进一步对步骤2中的数据进行模糊C均值聚类方法处理，并在每个聚类区间内，将隶属度大于0.99的数据进行保留；

步骤5：利用步骤4得到的各个聚类区间内，进行主汽压力-机组热耗率关系分析，通过判断使热耗率最低的主汽压力，得到最优压力点；

步骤6：根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，分析并绘制滑压曲线。

本发明所述步骤1中，获取机组相关设计参数内容为：机组最低稳燃压力、机组额定压力；

其中历史运行数据内容包括主蒸汽压力P_ms(Mpa)、主蒸汽温度T_ms(℃)、主汽流量F_ms(t/h)、再热蒸汽压力F_hrh(Mpa)、再热蒸汽温度T_hrh(℃)、主给水流量F_fw(t/h)、主给水温度T_fw(℃)、机组背压P_b(kpa)、机组供热抽汽流量F_g(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T_fi1(℃)、第一个高压加热器正常疏水温度T_d1(℃)、第一个高压加热器出口水温T_fo1(℃)、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T_fi2(℃)、第二个高压加热器正常疏水温度T_d2(℃)、第二个高压加热器出口水温T_fo2、过热减温水温度T_shsp(℃)、过热减温水流量F_shsp(t/h)、再热减温水温度T_rhsp(℃)和再热减温水流量F_rhsp(t/h)、机组负荷P(MW)；

本发明所述步骤1中，根据历史运行数据，计算机组热耗率，具体方法如下公式1实现：

再热蒸汽流量F_hrh通过如下公式2实现的具体方式为：

F_hrh＝F_ms-F₁-F₂ (2)

其中，

HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；

F_ms表示主蒸汽流量；

H_ms表示主蒸汽焓；H_ms的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_ms、T_ms获得；

F_fw表示主给水流量；

H_fw表示主给水焓；H_fw的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_fw获得；

F_hrh表示再热蒸汽流量；

H_hrh表示再热蒸汽焓；H_hrh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_hrh、T_hrh获得；

F_crh表示再热冷段蒸汽流量；

H_crh表示再热冷段蒸汽焓；H_crh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P₂、T₂获得；

F_shsp表示过热减温水流量；

H_shsp表示过热减温水焓；H_shsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_shsp获得；

F_rhsp表示再热减温水流量；

H_rhsp表示再热减温水焓；H_rhsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_rhsp获得；

F₁和F₂均表示中间变量；

h_fo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；h_fo1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器出口水温T_fo1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；h_fi1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器入口水温T_fi1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；

h_d1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；h_d1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T_d1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；h_fo2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器出口水温T_fo2通过查表获得；

h_fi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；h_fi2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器入口水温T_fi2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；

h_d2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓；h_d2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T_d2通过IAPWS-IF97软件获得；

F_crh与F₂的值相等，T_fi1与T_fo2的值相等；

本发明所述步骤3的具体步骤如下：

将步骤2中的主汽压力与机组负荷数据进行归一化处理，然后进行分割后生成为一组b*b的矩阵，其中b一般取大于100的整数，并将这个矩阵放在图像中；

设变量r代表图像中像素灰度级，对灰度级进行归一化处理,则0≤r≤1,其中r＝0表示黑,r＝1表示白。用概率密度函数P_r(r)来表示图像灰度级的分布，则在离散形式下,用r^k代表离散灰度级的矩阵，k代表矩阵中各个元素的编号，则可用P_r(r^k)代表P_r(r)所在的矩阵，并且下式成立：

其中,0≤r^k≤1,k＝0,1,2,…,z-1。式中z^k为图像中出现r^k这种灰度的像素数,z是图像中的像素总数。故图像进行直方图均衡化的函数表达式为：

利用上述关系，计算在b*b矩阵中每个数据点的概率密度，即可得到对样本密度分析的结果，并统计密度指数大于0.005的区域个数c；

本发明所述步骤4的具体步骤如下：

定义一个FCM目标函数式(5)及其约束条件式(6)如下所示：

其中，x为数据集合，c步骤3统计出的区域个数，j为样本数据，u_ij为隶属度；

首先采用拉格朗日乘数法将约束条件拿到目标函数中去，前面加上系数并把式(5)的所有j展开，那么公式(5)变成下列所示：

进一步地，分别对u_ij、c_i求导。对第一部分的两级求和的u_ij求导，其求和展开如下所示：

对矩阵(8)求导，可以看到只有u_ij对应的保留，其他的所有项中因为不含有u_ij，所以求导都为0，那么对u_ij求导后就为再将后项对求导，把求和展开，除去导数为0项，则求导结果就是λ_j；

进一步地，J对u_ij求导的结果并让其等于0：

解出u_ij结果为：

进一步地：

这里重新使用公式(8)的约束条件，并把计算出的u_ij代入式(8)中，再将结果重新代入至公式(13)，则得出u_ij的最终迭代公式：

同理，可得出J对c_i的导数，即为聚类中心的迭代公式：

进一步地，进行迭代计算直至收敛，即得到以聚类中心为c_i的各个聚类区间，通过保留属度大于0.99的数据后，将各个聚类区间于原数据归一化结果进行对比，做出横轴为机组负荷归一化结果，纵轴为主蒸汽压力归一化结果图；

本发明所述步骤5的具体步骤如下：

在每个聚类区间内，做出以横轴为主汽压力，纵轴为机组热耗率的关系图，通过比较各个压力点的热耗率，找到热耗率最低的点，即为最优压力点；

本发明所述步骤6的具体步骤如下：

根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，利用最小二乘法获得一条拟合直线，再利用机组最低稳燃压力与机组额定压力，得到一条优化后的滑压优化曲线。

本发明的优点是：1)对热力***的状态进行了有效的检测，提供了可靠的数据支持，通过对机组运行大数据的有效利用，大大提高了热耗率计算的计算精度，提供了更大的优化点选择区间，达到了高精度滑压调度曲线的制定要求。

2)利用模糊C均值聚类进行汽轮机组滑压运行特性的模型建立，表现出优良的的非线性映射能力，能够较为准确地对汽轮机组滑压运行热力试验数据进行归类，利用此模型求取汽轮机组滑运行的最优滑压点，与传统方法相比，具有快速、准和实用的优点。

3)有效解决各种负荷工况的滑压优化点的自动化问题，不仅能够实现减少人工干预，还可以高度自动化完成在线滑压优化过程，从根本上提高汽轮机热效率，产生良好的经济、环境和社会效益。

附图说明

图1是本发明步骤流程图；

图2是实例中600MW机组运行数据关系图；

图3是实例中分析数据密度进行直方图均衡化处理结果；

图4是实例中进行FCM聚类后的结果；

图5分析区域1的压力与热耗率关系结果；

图6分析区域2的压力与热耗率关系结果；

图7分析区域3的压力与热耗率关系结果；

图8分析区域4的压力与热耗率关系结果；

图9滑压优化结果。

具体实施方式

步骤1：获取机组相关设计参数，获取机组历史运行数据、并计算热耗率；

获取机组相关设计参数内容为：机组最低稳燃压力、机组额定压力；

其中历史运行数据内容包括主蒸汽压力P_ms(Mpa)、主蒸汽温度T_ms(℃)、主汽流量F_ms(t/h)、再热蒸汽压力F_hrh(Mpa)、再热蒸汽温度T_hrh(℃)、主给水流量F_fw(t/h)、主给水温度T_fw(℃)、机组背压P_b(kpa)、机组供热抽汽流量F_g(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T_fi1(℃)、第一个高压加热器正常疏水温度T_d1(℃)、第一个高压加热器出口水温T_fo1(℃)、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T_fi2(℃)、第二个高压加热器正常疏水温度T_d2(℃)、第二个高压加热器出口水温T_fo2、过热减温水温度T_shsp(℃)、过热减温水流量F_shsp(t/h)、再热减温水温度T_rhsp(℃)和再热减温水流量F_rhsp(t/h)、机组负荷P(MW)；

根据历史运行数据，计算机组热耗率，具体方法如下公式1实现：

再热蒸汽流量F_hrh通过如下公式2实现的具体方式为：

F_hrh＝F_ms-F₁-F₂ (2)

其中，

HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；

F_ms表示主蒸汽流量；

H_ms表示主蒸汽焓；H_ms的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_ms、T_ms获得；

F_fw表示主给水流量；

H_fw表示主给水焓；H_fw的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_fw获得；

F_hrh表示再热蒸汽流量；

H_hrh表示再热蒸汽焓；H_hrh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_hrh、T_hrh获得；

F_crh表示再热冷段蒸汽流量；

H_crh表示再热冷段蒸汽焓；H_crh的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P₂、T₂获得；

F_shsp表示过热减温水流量；

H_shsp表示过热减温水焓；H_shsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_shsp获得；

F_rhsp表示再热减温水流量；

H_rhsp表示再热减温水焓；H_rhsp的值可根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_rhsp获得；

F₁和F₂均表示中间变量；

h_fo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；h_fo1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器出口水温T_fo1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；h_fi1可根据机组运行数据中的第一个高压加热器入口水温T_fi1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；

h_d1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；h_d1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T_d1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；h_fo2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器出口水温T_fo2通过查表获得；

h_fi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；h_fi2可根据机组运行数据中的第二个高压加热器入口水温T_fi2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；

h_d2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓；h_d2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T_d2通过IAPWS-IF97软件获得；

优选的实施方式为：F_crh与F₂的值相等，T_fi1与T_fo2的值相等；

根据上述过程，即可得到热耗率计算结果；

步骤2：根据步骤1获取到的历史运行数据进行背压筛选，相同背压的数据点归为一类，在这个类中筛选出主蒸汽压力P_ms和机组负荷P数据，做出主汽压力-机组负荷关系图，即横轴为机组负荷，纵轴为主蒸汽压力，如图2所示；

步骤3：利用步骤2中的主汽压力-机组负荷关系图，通过“直方图均衡化”方法，分析主汽压力-机组负荷关系数据密度，经计算后统计密度指数大于0.005的区域个数；具体步骤如下：

将步骤2中的主汽压力与机组负荷数据进行归一化处理，然后进行分割后生成为一组b*b的矩阵，其中b一般取大于100的整数，并将这个矩阵放在图像中；

设变量r代表图像中像素灰度级，对灰度级进行归一化处理,则0≤r≤1,其中r＝0表示黑,r＝1表示白。用概率密度函数P_r(r)来表示图像灰度级的分布，则在离散形式下,用r^k代表离散灰度级的矩阵，k代表矩阵中各个元素的编号，则可用P_r(r^k)代表P_r(r)所在的矩阵，并且下式成立：

其中,0≤r^k≤1,k＝0,1,2,…,z-1。式中z^k为图像中出现r^k这种灰度的像素数,z是图像中的像素总数。故图像进行直方图均衡化的函数表达式为：

利用上述关系，计算在b*b矩阵中每个数据点的概率密度，即可得到对样本密度分析的结果，并统计密度指数大于0.005的区域个数c，如图3所示；

步骤4：利用步骤3统计出的区域个数c，进一步对步骤2中的数据进行模糊C均值聚类方法(FCM)处理，并在每个聚类区间内，将隶属度大于0.99的数据进行保留，具体操作步骤为：

定义一个FCM目标函数式(5)及其约束条件式(6)如下所示：

其中，x为数据集合，c步骤3统计出的区域个数，j为样本数据，u_ij为隶属度；

首先采用拉格朗日乘数法将约束条件拿到目标函数中去，前面加上系数并把式(5)的所有j展开，那么公式(5)变成下列所示：

进一步地，分别对u_ij、c_i求导。对第一部分的两级求和的u_ij求导，其求和展开如下所示：

对矩阵(8)求导，可以看到只有u_ij对应的保留，其他的所有项中因为不含有u_ij，所以求导都为0，那么对u_ij求导后就为再将后项对求导，把求和展开，除去导数为0项，则求导结果就是λ_j；

进一步地，J对u_ij求导的结果并让其等于0：

解出u_ij结果为：

进一步地：

这里重新使用公式(8)的约束条件，并把计算出的u_ij代入式(8)中，再将结果重新代入至公式(13)，则得出u_ij的最终迭代公式：

同理，可得出J对c_i的导数，即为聚类中心的迭代公式：

进一步地，进行迭代计算直至收敛，即得到以聚类中心为c_i的各个聚类区间，通过保留属度大于0.99的数据后，将各个聚类区间于原数据归一化结果进行对比，做出横轴为机组负荷归一化结果，纵轴为主蒸汽压力归一化结果图，如图4所示；

步骤5：利用步骤4得到的各个聚类区间内，进行主汽压力-机组热耗率关系分析，通过判断使热耗率最低的主汽压力，得到最优压力点，具体步骤如下：

在每个聚类区间内，做出以横轴为主汽压力，纵轴为机组热耗率的关系图，通过比较各个压力点的热耗率，找到热耗率最低的点，即为最优压力点；如图5-图8所示。

步骤6：根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，分析并绘制滑压曲线，具体步骤如下：

根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，利用最小二乘法获得一条拟合直线，再利用机组最低稳燃压力与机组额定压力，得到一条优化后的滑压优化曲线。如图9所示。

Claims (7)

1.一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1：获取机组相关设计参数，获取机组运行数据、并计算热耗率；

步骤2：根据步骤1获取到的历史运行数据进行背压筛选，相同背压的数据点归为一类，在这个类中筛选出主蒸汽压力P_ms和机组负荷P数据，做出主汽压力-机组负荷关系图，即横轴为机组负荷，纵轴为主蒸汽压力；

步骤3：利用步骤2中的主汽压力-机组负荷关系图，通过“直方图均衡化”方法，分析主汽压力-机组负荷关系数据密度，经计算后统计密度指数大于0.005的区域个数；

步骤4：利用步骤3分析的区域个数，进一步对步骤2中的数据进行模糊C均值聚类方法处理，并在每个聚类区间内，将隶属度大于0.99的数据进行保留；

步骤5：利用步骤4得到的各个聚类区间内，进行主汽压力-机组热耗率关系分析，通过判断使热耗率最低的主汽压力，得到最优压力点；

步骤6：根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，分析并绘制滑压曲线。

2.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤1中，获取机组相关设计参数内容为：机组最低稳燃压力、机组额定压力；

其中历史运行数据内容包括主蒸汽压力P_ms(Mpa)、主蒸汽温度T_ms(℃)、主汽流量F_ms(t/h)、再热蒸汽压力F_hrh(Mpa)、再热蒸汽温度T_hrh(℃)、主给水流量F_fw(t/h)、主给水温度T_fw(℃)、机组背压P_b(kpa)、机组供热抽汽流量F_g(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T_fi1(℃)、第一个高压加热器正常疏水温度T_d1(℃)、第一个高压加热器出口水温T_fo1(℃)、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T_fi2(℃)、第二个高压加热器正常疏水温度T_d2(℃)、第二个高压加热器出口水温T_fo2、过热减温水温度T_shsp(℃)、过热减温水流量F_shsp(t/h)、再热减温水温度T_rhsp(℃)和再热减温水流量F_rhsp(t/h)、机组负荷P(MW)。

3.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤1中，根据历史运行数据，计算机组热耗率，具体方法如下公式1实现：

再热蒸汽流量F_hrh通过如下公式2实现的具体方式为：

F_hrh＝F_ms-F₁-F₂ (2)

其中，

HR表示机组热耗率；P表示机组负荷；

F_ms表示主蒸汽流量；

H_ms表示主蒸汽焓；H_ms的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_ms、T_ms获得；

F_fw表示主给水流量；

H_fw表示主给水焓；H_fw的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_fw获得；

F_hrh表示再热蒸汽流量；

H_hrh表示再热蒸汽焓；H_hrh的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P_hrh、T_hrh获得；

F_crh表示再热冷段蒸汽流量；

H_crh表示再热冷段蒸汽焓；H_crh的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据P₂、T₂获得；

F_shsp表示过热减温水流量；

H_shsp表示过热减温水焓；H_shsp的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_shsp获得；

F_rhsp表示再热减温水流量；

H_rhsp表示再热减温水焓；H_rhsp的值根据IAPWS-IF97软件利用机组运行数据T_rhsp获得；

F₁和F₂均表示中间变量；

h_fo1表示汽轮机组的第一个高压加热器出口水焓；h_fo1根据机组运行数据中的第一个高压加热器出口水温T_fo1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fi1表示汽轮机组的第一个高压加热器入口水焓；h_fi1根据机组运行数据中的第一个高压加热器入口水温T_fi1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；

h_d1表示汽轮机组的第一个高压加热器正常疏水焓；h_d1根据机组运行数据中的第一个高压加热器正常疏水温度T_d1通过IAPWS-IF97软件获得；

h_fo2表示汽轮机组的第二个高压加热器出口水焓；h_fo2根据机组运行数据中的第二个高压加热器出口水温T_fo2通过查表获得；

h_fi2表示汽轮机组的第二个高压加热器入口水焓；h_fi2根据机组运行数据中的第二个高压加热器入口水温T_fi2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；

h_d2表示汽轮机组的第二个高压加热器正常疏水焓；h_d2根据机组运行数据中的第二个高压加热器正常疏水温度T_d2通过IAPWS-IF97软件获得；

F_crh与F₂的值相等，T_fi1与T_fo2的值相等。

4.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤如下：

将步骤2中的主汽压力与机组负荷数据进行归一化处理，然后进行分割后生成为一组b*b的矩阵，其中b一般取大于100的整数，并将这个矩阵放在图像中；

设变量r代表图像中像素灰度级，对灰度级进行归一化处理,则0≤r≤1,其中r＝0表示黑,r＝1表示白，用概率密度函数P_r(r)来表示图像灰度级的分布，则在离散形式下,用r^k代表离散灰度级的矩阵，k代表矩阵中各个元素的编号，则可用P_r(r^k)代表P_r(r)所在的矩阵，并且下式成立：

其中,0≤r^k≤1,k＝0,1,2,…,z-1，式中z^k为图像中出现r^k这种灰度的像素数,z是图像中的像素总数，故图像进行直方图均衡化的函数表达式为：

利用上述关系，计算在b*b矩阵中每个数据点的概率密度，即可得到对样本密度分析的结果，并统计密度指数大于0.005的区域个数c。

5.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤如下：

定义一个FCM目标函数式(5)及其约束条件式(6)如下所示：

其中，x为数据集合，c步骤3统计出的区域个数，j为样本数据，u_ij为隶属度；

首先采用拉格朗日乘数法将约束条件拿到目标函数中去，前面加上系数并把式(5)的所有j展开，那么公式(5)变成下列所示：

进一步地，分别对u_ij、c_i求导，对第一部分的两级求和的u_ij求导，其求和展开如下所示：

对矩阵(8)求导，可以看到只有u_ij对应的保留，其他的所有项中因为不含有u_ij，所以求导都为0，那么对u_ij求导后就为再将后项对求导，把求和展开，除去导数为0项，则求导结果就是λ_j；

进一步地，J对u_ij求导的结果并让其等于0：

解出u_ij结果为：

进一步地：

这里重新使用公式(8)的约束条件，并把计算出的u_ij代入式(8)中，再将结果重新代入至公式(13)，则得出u_ij的最终迭代公式：

同理，可得出J对c_i的导数，即为聚类中心的迭代公式：

进一步地，进行迭代计算直至收敛，即得到以聚类中心为c_i的各个聚类区间，通过保留属度大于0.99的数据后，将各个聚类区间于原数据归一化结果进行对比，做出横轴为机组负荷归一化结果，纵轴为主蒸汽压力归一化结果图。

6.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤6的具体步骤如下：

在每个聚类区间内，做出以横轴为主汽压力，纵轴为机组热耗率的关系图，通过比较各个压力点的热耗率，找到热耗率最低的点，即为最优压力点。

7.根据权利要求1所述的一种用于空冷供热机组变工况的汽轮机最优滑压曲线获取方法，其特征在于，所述步骤6的具体步骤如下：

根据步骤5得到的各个区域中最优压力点，利用最小二乘法获得一条拟合直线，再利用机组最低稳燃压力与机组额定压力，得到一条优化后的滑压优化曲线。