Den ökade efterfrågan på energi har lett till att förnybara energikällor har utvidgats och att de har integrerats i en mer diversifierad energimix. Följaktligen har driften av värmekraftverk, som leds av gasturbintekniken, påverkats. Gasturbiner krävs nu för att fungera mer flexibelt i rutnätsbärande lägen som inkluderar delbelastning och transient drift. Därför bör tillståndsbaserat underhåll inkapsla denna senaste förändring i gasturbinens roll genom att ta hänsyn till dynamiska driftförhållanden för diagnostiska och prognostiska ändamål. I detta dokument föreslås och utvecklas ett nytt system för prestandabaserade prognoser för industriella gasturbiner som drivs under dynamiska förhållanden. Begreppet prestandaanpassning introduceras och implementeras genom en dynamisk motormodell som är utvecklad i Matlab/Simulink-miljö för diagnostisering och prognostisering av hälsan hos gasturbinkomponenter. Vårt föreslagna system testas under varierande omgivningsförhållanden som motsvarar gasturbinens dynamiska driftlägen för att uppskatta och förutsäga nedbrytning av flera komponenter. Diagnosuppgiften som utvecklats är baserad på en adaptiv metod och utförs på ett skjutbart fönsterbaserat sätt. En regressionsbaserad metod implementeras sedan för att lokalt representera den diagnostiska informationen för att därefter förutsäga motorns prestandabeteende. Noggrannheten av den föreslagna prognosen systemet utvärderas genom sannolikhet Density Function (PDF) och den återstående användbara livet (RUL) mätvärden. Resultaten visar på ett lovande perspektiv på vår föreslagna metod för att exakt och effektivt upptäcka och förutsäga gasturbinkomponenters prestanda när de bryts ned över tiden.
Ett system för prestandabaserade prognoser för industriella GT:er som arbetar under dynamiska förhållanden föreslås och utvecklas i REF, där en regressionsmetod genomförs för att lokalt representera den diagnostiska informationen för att därefter förutsäga motorns prestandabeteende.
A dynamic prognosis scheme for flexible operation of gas turbines
{'venue': None, 'journal': 'Applied Energy', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}