基于蒙特卡罗法的燃气轮机总体性能不确定性分析

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24032

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (1): 126-134.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24032

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基于蒙特卡罗法的燃气轮机总体性能不确定性分析

卢文强¹^,², 陈岩³, 付经伦²^,⁴^,⁵, 刘海松³, 孔祥玲⁵

^1.江苏大学流体机械工程技术研究中心，江苏省　镇江市　212013
^2.中国科学院;工程热物理研究所先进燃气轮机实验室，北京市　海淀区　100190
^3.江苏盐海化工有限公司，江苏省　盐城市 224500
^4.中国科学院大学，北京市　海淀区 100190
^5.中科南京未来;能源系统研究院，江苏省　南京市　211135

收稿日期:2024-02-24 修回日期:2024-05-18 出版日期:2025-02-28 发布日期:2025-02-27
作者简介:卢文强(1996)，男，硕士研究生，研究方向为基于数据驱动的燃气轮机健康评估方法研究，jsdxlwq@163.com；
付经伦(1979)，女，博士，研究员，研究方向为叶轮机械内透平与关联部件间复杂流动机理及高负荷冷却透平设计方法，本文通信作者，fujl@iet.cn。
基金资助:
江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金(重大科技示范)(BE2022614)

Uncertainty Analysis of Gas Turbine Overall Performance Based on Monte Carlo Method

Wenqiang LU¹^,², Yan CHEN³, Jinglun FU²^,⁴^,⁵, Haisong LIU³, Xiangling KONG⁵

^1.Research Center of Fluid Machinery Engineering and Technology, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu Province, China
^2.Advanced Gas Turbine Laboratory, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences, Haidian District, Beijing 100190, China
^3.Jiangsu Yanhai Chemical Co. , Ltd. , Yancheng 224500, Jiangsu Province, China
^4.University of Chinese Academy of Sciences, Haidian District, Beijing 100190, China
^5.Nanjing Institute of Future Energy System, IET, CAS, Nanjing 211135, Jiangsu Province, China

Received:2024-02-24 Revised:2024-05-18 Published:2025-02-28 Online:2025-02-27
Supported by:
Special Funds for Science and Technology Innovation of Carbon Peaking and Carbon Neutrality of Jiangsu Province (Major S&T Demonstration)(BE2022614)

摘要/Abstract

摘要：

目的燃气轮机设计加工过程中，部件几何结构和运行条件存在着许多不确定性，从而引起燃机热力性能的显著波动。为了准确辨识燃机运行状态，需要定量评估这种不确定性对关联部件及整机总体性能的影响。方法基于蒙特卡罗方法和燃气轮机热力过程机理方程组，建立燃气轮机总体性能不确定性分析模型，研究部件效率、流量不确定性的定量传播特性。针对航改燃机结构，引入压气机效率、压气机进口流量、透平效率和冷却空气流量4个独立参数的不确定分布，获得各影响参数不确定性相互耦合及独立情况下，燃机总体性能及部件运行参数概率分布。结果相比于其他3个参数，透平效率的不确定性对燃机输出功率分布、效率和排温的影响更明显；压气机效率虽然对其他部件工作状态的影响范围更大，但当叠加其他不确定因素后，影响程度降低；整机各处的温度和输出功率更易受部件不确定性的影响。结论设计及运行中透平应是重点关注部件。在燃机使用中，监测温度及输出功率更能捕捉到部件性能的波动。

关键词: 燃气轮机, 发电机组, 蒙特卡罗方法, 不确定性, 总体性能, 热力性能, 运行状态

Abstract:

Objectives In the design and manufacturing process of gas turbines, there are many uncertainties in the geometric structure and operating conditions of the components, leading to significant fluctuations in the thermal performance of the gas turbine. In order to accurately identify the operating state of the gas turbine, it is necessary to quantitatively evaluate the impact of these uncertainties on the overall performance of related components and the entire system. Methods Based on the Monte Carlo method and the thermal process mechanism equations of the gas turbine, an uncertainty analysis model for the overall turbine system is developed to study the quantitative propagation characteristics of component efficiency and flow uncertainty. For the structure of aero-derivative gas turbine, the uncertainty distribution of four independent parameters — compressor efficiency, compressor inlet flow, turbine efficiency, and cooling air flow are introduced. The probability distribution of the overall performance and component operation parameters of the gas turbine are obtained under the conditions of both coupled and independent uncertainties of each parameter. Results Compared with the other three parameters, the uncertainty of turbine efficiency has a more significant impact on the output power distribution, efficiency, and exhaust temperature of gas turbine. While compressor efficiency has a greater impact on the operating state of other components, its impact is reduced when combined with other uncertainties. The temperatures and output power at each point of the entire system are more susceptible to the uncertainty of the components. Conclusions The turbine should be a key focus in both design and operation. During gas turbine operation, monitoring temperature and output power is more effective in capturing fluctuations in component performance.

Key words: gas turbine, generator set, Monte Carlo method, uncertainty, overall performance, thermal performance, operating status

中图分类号:

TK 14

卢文强, 陈岩, 付经伦, 刘海松, 孔祥玲. 基于蒙特卡罗法的燃气轮机总体性能不确定性分析[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 126-134.

Wenqiang LU, Yan CHEN, Jinglun FU, Haisong LIU, Xiangling KONG. Uncertainty Analysis of Gas Turbine Overall Performance Based on Monte Carlo Method[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(1): 126-134.

图/表 18

参考文献 17

1	金云峰，刘超，邓高峰，等．燃气轮机进气过滤系统维修周期经济性分析[J]．发电技术，2022，43(1)：119-125．
	JIN Y F， LIU C， DENG G F，et al ．Cost benefit analysis for maintenance strategy of gas turbine inlet filtration system[J]．Power Generation Technology，2022，43(1)：119-125．
2	邱彬，付经伦．燃气轮机排气扩压器研究现状[J]．发电技术，2021，42(4)：437-446．
	QIU B， FU J L ．Research status of gas turbine exhaust diffuser[J]．Power Generation Technology，2021，42(4)：437-446．
3	MONTOMOLI F， CARNEVALE M， D’AMMARO A，et al ．Uncertainty quantification in computational fluid dynamics and aircraft engines[M]．Berlin：Springer International Publishing，2015． doi:10.1007/978-3-319-14681-2_4
4	BUNKER R S ．The effects of manufacturing tolerances on gas turbine cooling[J]．Journal of Turbomachinery，2009，131(4)：041018． doi:10.1115/1.3072494
5	SIDWELL V， DARMOFAL D ．Probabilistic analysis of a turbine cooling air supply system：the effect on oxidation life[C]// ASME Turbo Expo 2003，Collocated with the 2003 International Joint Power Generation Conference．Atlanta，Georgia，USA：ASME，2003：1189-1198． doi:10.1115/gt2003-38119
6	BATURIN O， POPOV G， NICOLALDE P ．Identification of the mathematical model of a gas turbine engine taking into account the uncertainty of the intial data[C]//Proceeding of ASME Turbo Expo 2021．Newyork，USA：ASME，2021：76018． doi:10.1115/gtindia2021-76018
7	ZHANG C Y， LU C， FEI C W，et al ．Dynamic probabilistic design technique for multi-component system with multi-failure modes[J]．Journal of Central South University，2018，25(11)：2688-2700． doi:10.1007/s11771-018-3946-x
8	CLOUD D， STEARNS E ．Probabilistic analysis of a turbofan secondary flow system[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2004．Vienna，Austria：ASME，2004：53197． doi:10.1115/gt2004-53197
9	STEARNS E，CLOUD，D， FILBURN T ．Probabilistic thermal analysis of gas turbine internal hardware[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2006．Barcelona，Spain：ASME，2006：90881． doi:10.1115/gt2006-90881
10	COOKE A， CHILDS P， LONG C ．Investigation into the effect of uncertainty in thermal properties on turbomachinery disc heat transfer using both a monte carlo simulation technique and a taylor series uncertainty propagation method[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2007．Montreal，Canada：ASME，2007：27573． doi:10.1115/gt2007-27573
11	BISCHOFF T， VOIGT M， CHEHAB E，et al ．Probabilistic analysis of stationary gas turbine secondary air systems[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2006．Barcelona，Spain：ASME，2006：90261． doi:10.1115/gt2006-90261
12	CUNEO A， TRAVERSO A， SHAHPAR S ．Comparative analysis of methodologies for uncertainty propagation and quantification[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2017．Charlotte，North Carolina，USA：ASME，2017：63238． doi:10.1115/gt2017-63238
13	YOUNGHANS J L， JOHNSON J E， CSONKA S J ．A methodology to assess design uncertainty in selecting affordable gas turbine technology[C]//ASME 1994 International Gas Turbine and Aeroengine Congress and Exposition．Hague，Netherlands：ASME，1994：GT-419． doi:10.1115/94-gt-419
14	KURZKE J ．Some applications of the Monte Carlo method to gas turbine performance simulations[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 1997．Singapore：ASME，1997：97-GT-48． doi:10.1115/97-gt-048
15	CHAO M A， LILLEY D S， MATHE P，et al ．Calibration and uncertainty quantification of gas turbine performance models[C]//Proceeding of ASME Turbo Expro 2015．Montreal，Quebec，Canada：ASME，2015：42392． doi:10.1115/gt2015-42392
16	吴仲华．气体热力学性质[M]．北京：科学出版社，1957．
	WU Z H ．Thermodynamic Properties of Gas[M]．Beijing：Science Press，1957．
17	JOACHIM K ．Some applications of the Monte Carlo method to gas turbine performance simulations[C]//Proceeding of ASME 1997．Singapore：ASME，1997：004T16A003． doi:10.1115/97-gt-048

参数	厂家公开数据	Gatecycle软件		GTPC软件
参数	厂家公开数据	计算结果	误差	计算结果	误差
进气损失/MPa	0	0	0	0	0
出气损失/MPa	0	0	0	0	0
P₀/MPa	0.101 3	0.101 3	0	0.101 3	0
T₀/℃	15	15	0	15	0
G₀/(kg/s)	83.150	83.15	0	83.159	0.011
G₁/(kg/s)	83.150	83.15	0	83.159	0.011
P₁/MPa	1.013	1.013	0	1.013	0.000
T₁/℃	15	15	0	15	0.000
G₂/(kg/s)	—	67.220	—	81.902	—
P₂/MPa	2.200 2	2.340 6	0.638 1	2.200 3	0.004
T₂/℃	476.480	486.720	2.149	476.490	0.002
η_comp/%	—	85	—	84.559	—
G_f /(kg/s)	1.730	1.670	-3.468	1.730	0
T_f /℃	—	15	—	15	—
G₃/(kg/s)	—	68.890	—	68.258	—
P₃/MPa	—	2.211 9	—	2.199 5	—
T₃ /℃	—	1 365.000	—	1 360.53	—
η_turb /%	—	90.000	—	85.664	—
G₄/(kg/s)	84.330	83.570	-0.901	84.889	0.663
P₄/MPa	0.047 31	0.049 65	0.049 46	0.047 31	0
T₄/℃	835.560	837.110	0.185	835.630	0.008
G_bleed3/(kg/s)	—	1.250	—	1.247	—
P_bleed3/MPa	0.584 7	0.6420	0.980 0	0.584 7	0
T_bleed3 /℃	280.630	241.800	13.837	280.630	0
n /(r/min)	9 687	9 586	1.043	9 687	0
效率/%	31.372	31.880	1.619	31.370	-0.006
功率/MW	41.120	40.170	-2.310	41.067	-0.129

参数	厂家公开数据	Gatecycle软件		GTPC软件
参数	厂家公开数据	计算结果	误差	计算结果	误差
进气损失/MPa	0	0	0	0	0
出气损失/MPa	0	0	0	0	0
P₀/MPa	0.101 3	0.101 3	0	0.101 3	0
T₀/℃	15	15	0	15	0
G₀/(kg/s)	83.150	83.15	0	83.159	0.011
G₁/(kg/s)	83.150	83.15	0	83.159	0.011
P₁/MPa	1.013	1.013	0	1.013	0.000
T₁/℃	15	15	0	15	0.000
G₂/(kg/s)	—	67.220	—	81.902	—
P₂/MPa	2.200 2	2.340 6	0.638 1	2.200 3	0.004
T₂/℃	476.480	486.720	2.149	476.490	0.002
η_comp/%	—	85	—	84.559	—
G_f /(kg/s)	1.730	1.670	-3.468	1.730	0
T_f /℃	—	15	—	15	—
G₃/(kg/s)	—	68.890	—	68.258	—
P₃/MPa	—	2.211 9	—	2.199 5	—
T₃ /℃	—	1 365.000	—	1 360.53	—
η_turb /%	—	90.000	—	85.664	—
G₄/(kg/s)	84.330	83.570	-0.901	84.889	0.663
P₄/MPa	0.047 31	0.049 65	0.049 46	0.047 31	0
T₄/℃	835.560	837.110	0.185	835.630	0.008
G_bleed3/(kg/s)	—	1.250	—	1.247	—
P_bleed3/MPa	0.584 7	0.6420	0.980 0	0.584 7	0
T_bleed3 /℃	280.630	241.800	13.837	280.630	0
n /(r/min)	9 687	9 586	1.043	9 687	0
效率/%	31.372	31.880	1.619	31.370	-0.006
功率/MW	41.120	40.170	-2.310	41.067	-0.129

变量参数	概率分布函数		样本点分布
变量参数	M	S	M	S
压气机入口空气质量/(kg/s)	105.00	5.25	104.84	5.26
压气机效率/%	86.41	0.50	86.41	0.50
高压透平效率/%	90.00	0.52	90.00	0.52
冷气相对流量/%	19.15	0.25	19.15	0.25

变量参数	概率分布函数		样本点分布
变量参数	M	S	M	S
压气机入口空气质量/(kg/s)	105.00	5.25	104.84	5.26
压气机效率/%	86.41	0.50	86.41	0.50
高压透平效率/%	90.00	0.52	90.00	0.52
冷气相对流量/%	19.15	0.25	19.15	0.25

变量参数	Case 1		Case 2		Case 3		Case 4
变量参数	M	S	M	S	M	S	M	S
压气机入口空气质量/(kg/s)	104.84	0	104.84	0	104.84	5.26	104.84	5.26
压气机效率/%	86.41	0.1、0.5、1.0、2.1	86.41	0	86.41	0.1、0.5、1.0、2.1	86.41	0.50
高压透平效率/%	90.00	0	90.00	0.1、0.5、1.0、2.1	90.00	0.52	90.00	0.1、0.5、1.0、2.1
冷气相对流量/%	19.15	0	19.15	0	19.15	0.25	19.15	0.25

基于蒙特卡罗法的燃气轮机总体性能不确定性分析

Uncertainty Analysis of Gas Turbine Overall Performance Based on Monte Carlo Method

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图/表 18

参考文献 17

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对比方案	不确定参数	分析内容
Case 1	压气机效率	单参数及多因素耦合情况下，压气机效率不同概率分布程度的影响
Case 3	压气机入口空气质量、压气机效率、透平效率、冷气相对流量	单参数及多因素耦合情况下，压气机效率不同概率分布程度的影响

参数	数据类型	数值
参数	数据类型	无偏差	S=0.1	S=0.5	S=1.0	S=2.0
压气机效率	S/S_0.1	1.000	5.141	10.137	15.555	19.427
燃油质量流量	M/(kg/s)	2.043	2.043	2.043	2.043	2.043
燃油质量流量	S/S_0.1	1.000	4.909	9.636	14.818	18.455
排气温度	M/℃	520.990	521.050	521.050	521.050	521.070
排气温度	S/S_0.1	1.000	5.108	10.062	15.480	19.714
压气机出口压力	M/MPa	2.237 1	2.237 1	2.237 1	2.237 1	2.237 1
压气机出口压力	S/S_0.1	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
压气机出口温度	M/℃	472.500	472.500	472.500	472.500	472.500
压气机出口温度	S/S_0.1	1.000	5.143	10.138	15.593	19.502
高压透平出口压力	M/MPa	0.555 2	0.555 2	0.555 2	0.555 1	0.555 0
高压透平出口压力	S/S_0.1	1.000	5.157	10.176	15.627	19.520
高压透平出口温度	M/℃	849.830	849.810	849.850	849.730	849.660
高压透平出口温度	S/S_0.1	1.000	5.142	10.136	15.595	19.510

对比方案	不确定参数	分析内容
Case 2	透平效率	单参数及多因素耦合情况下，透平效率不同概率分布程度的影响
Case 4	压气机入口空气质量、压气机效率、透平效率、冷气相对流量	单参数及多因素耦合情况下，透平效率不同概率分布程度的影响

参数	原始设计值	不确定性概率计算
参数	原始设计值	M	S
终端功率/MW	41.876	41.847	2.201
燃机终端效率/%	40.937	40.932	0.548
燃油质量流量/(kg/s)	2.043	2.042	0.103
压气机出口压力/MPa	2.237 1	2.237 1	0.000 0
压气机出口温度/℃	472.500	472.540	2.508
高压透平出口压力/MPa	0.555 2	0.555 1	0.007 6
高压透平出口温度/℃	849.860	849.820	2.152
排气温度/℃	521.050	521.070	4.504

[1]	管超骏, 雷正玲, 霍海波, 王芳, 姚国全, 刘涛. 基于强化学习的固体氧化物燃料电池输出电压自抗扰控制研究[J]. 发电技术, 2024, 45(6): 1163-1172.
[2]	张超, 张海川, 付经伦, 童志庭, 朱俊强. 燃气轮机透平动叶横流带肋通道中气膜冷却研究进展[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 781-792.
[3]	任静, 李雪英. 燃气轮机透平叶片旋转内部冷却通道研究现状与发展趋势[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 793-801.
[4]	左秋儒, 栾勇, 熊逸辉, 饶宇. 燃气轮机透平叶片旋流冷却技术研究综述[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 802-813.
[5]	成明, 项阳阳, 杨光伟, 周强, 李军. H级燃气轮机掺氢发电技术应用现状及关键问题分析[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 814-825.
[6]	余文昶, 丁阳, 王旭阳, 陈永刚, 毕克, 刘志刚, 上官新刚, 黄道火, 肖峰, 李光, 王广, 柯汉章, 孙亚松, 王鑫. 重型燃气轮机透平一级动叶冷却结构优化与评估[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 838-846.
[7]	史玉恒, 刘润泽, 李士龙, 蒋东翔. SGT5-4000F燃气轮机改进升级措施分析[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 847-855.
[8]	赵明阳, 殷林林, 韦文涛, 陈云, 刘日晨, 李军. 高压涡轮动叶叶尖掉块对气动性能及振动的影响[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 856-867.
[9]	王铀, 张晓东, 郝佩, 韩旭, 邓路炜, 李国强, 魏福双, 吉祥. 适用于掺氢燃气轮机的新型环境/热障涂层[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 868-877.
[10]	冯福媛, 李童宇, 李博, 陈衡, 潘佩媛, 徐钢, 刘彤. 基于气化和热解的医疗垃圾-废旧轮胎联合资源化利用系统性能分析[J]. 发电技术, 2024, 45(4): 611-621.
[11]	叶健强, 孙敦虎. 碳交易条件下基于鲁棒优化的电源规划研究[J]. 发电技术, 2024, 45(3): 566-574.
[12]	付小标, 侯嘉琪, 李宝聚, 温亚坤, 赖晓文, 郭雷, 王志伟, 王尧, 张海锋, 李德鑫. 一种二模态天气分型方法及其在光伏功率概率预测的应用[J]. 发电技术, 2024, 45(2): 299-311.
[13]	崔则阳, 孔祥玲, 付经伦, 施佳君. 一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法[J]. 发电技术, 2024, 45(1): 106-112.
[14]	贾晓强, 杨永标, 杜姣, 甘海庆, 杨楠. 气候变化条件下基于智能预测模型的虚拟电厂不确定性运行优化研究[J]. 发电技术, 2023, 44(6): 790-799.
[15]	杨旸, 李耀强, 张金琦. 基于数值方法的燃气轮机贫预混旋流燃烧室单头部结构设计[J]. 发电技术, 2023, 44(5): 712-721.