基于PCA-SVR的燃煤锅炉NO_x排放预测

以某超超临界700 MW机组锅炉为对象,建立了基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)的氮氧化物(NOx)排放预测模型(PCA-SVR模型)。运用PCA方法对包含有2 000条锅炉运行记录的数据集进行分析,降低数据集维数,提取有效信息(主成分);以得到的主成分为输入变量,锅炉NOx排放值为输出变量,利用SVR建立NOx预测模型。与传统SVR模型相比,PCA-SVR模型的计算时间更短,并且能获得较高的NOx排放预测精度,其预测NOx排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1%以内。     

基于PCA-PSO-LSSVM的电站锅炉效率预测模型研究

为避免锅炉燃烧系统智能算法建模中特征变量维度过大造成的模型复杂以及过拟合问题,基于PCA提取主成分,利用PSO算法优化模型参数,建立了PCA-PSO-LSSVM锅炉效率预测模型。研究结果表明:PCA-PSO-LSSVM模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的锅炉效率模型测试集数据的平均相对误差仅0.002 49%,均方误差为0.004 51;未经过PCA提取主成分的PSO-LSSVM模型测试集的平均相对误差为–0.034 90%,均方误差为0.019 27;LSSVM模型测试集的平均相对误差为0.28%,均方误差为0.459 39。可见,PCA-PSO-LSSVM模型能够精准地预测锅炉热效率,适应能力更强,同时模型复杂度更低,训练速度略有提高,将为电站锅炉多方面数据预测提供一种重要手段。     

基于粒子群优化的双向门控循环神经网络燃煤电厂NOx排放预测

针对燃煤电厂NOx排放的预测问题,提出了基于粒子群优化算法和双向门控循环（PSO-Bi- GRU）神经网络的NOx排放预测模型。通过主成分分析对影响NOx排放的运行参数进行降维,消除变量间的耦合;基于双向门控循环神经网络学习NOx排放的非线性特性和前后时序信息,提高特征提取能力;采用粒子群算法对Bi-GRU神经网络模型进行超参数寻优,使网络结构最大程度匹配影响NOx排放的变量特征,克服依靠经验选取或手动调节参数而导致预测精度低的问题。最后基于某电厂660 MW机组燃煤锅炉运行参数,建立NOx排放预测模型,并与单向门控循环神经网络、传统Bi-GRU神经网络预测模型进行对比。仿真结果表明,PSO-Bi-GRU神经网络模型预测效果最好,其平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均最小,验证了本文所提PSO-Bi-GRU神经网络NOx排放预测模型的有效性。     

一种基于卷积特征的NOx排放浓度深度预测模型

为提高燃煤锅炉出口NO_x排放浓度的预测精度,该文提出一种基于卷积特征提取的NO_x排放浓度深度学习预测模型。首先,分析锅炉燃烧产生NO_x的机理,确定模型初选变量;然后,计算不同初选变量与NO_x排放浓度之间的最大相关系数,确定变量延迟时间;其次,为挖掘输入变量深层交互信息,设计二维卷积网络进行特征提取,获得高维预测模型输入候选集合;同时,通过偏最小二乘法计算候选集变量与NO_x排放浓度之间相关性,降低输入变量维数,确定最终模型的输入变量;最后,设计深度神经网络建立NO_x排放预测模型,预测NO_x排放浓度。基于1000MW锅炉实际运行数据的实验结果表明,所提出卷积深度神经网络预测算法的平均相对百分比误差小于4%,预测精度能够满足实际生产的需求。     

基于长短期记忆神经网络的火电厂NO_x排放预测模型

火电厂燃煤锅炉产生的NO_x是大气污染物的重要来源之一,建立有效的NO_x排放预测模型是降低NO_x排放的基础。针对火电厂控制系统数据的海量化和高维化及燃煤锅炉多参数多变量相互耦合的特点,首先利用主成分分析法对火电厂分布式控制系统(DCS)数据进行特征提取,消除各特征变量间的耦合性;然后将提取的特征作为长短期记忆(LSTM)神经网络的输入,得到火电厂NO_x排放预测模型。将该模型与传统循环神经网络(RNN)模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型应用于某超超临界660 MW机组燃煤锅炉对NO_x排放质量浓度进行预测。结果表明:LSTM神经网络和RNN模型预测效果均优于LSSVM模型;本文提出的LSTM神经网络模型预测准确率达到79%,均方根误差为0.398,优于其他2种模型;LSTM神经网络模型数据跟踪效果明显优于RNN模型,预测结果波动较小,模型稳定性和准确率较高。     

大型燃煤锅炉氮氧化物排放预测模型

随着环保要求的不断提高,大型燃煤电厂锅炉的NOx排放特性日益受到关注。借助某600MW锅炉燃烧调整试验数据,采用BP-adaboost算法建立了NOx排放特性的预测模型。研究结构表明,与BP神经网络建立的NOx特性排放模型相比,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数更加准确预测锅炉在不同工况下NOx排放特性。     

基于CEEMDAN-PCA-BiGRU 的NOx 排放量预测

NOx 排放量预测是优化NOx 减排的重要手段.设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMＧ DAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NOx 排放量预测模型.针对NOx 排放急剧变 化和波动大的特点,采用CEEMDAN将出口NOx 含量分解为若干本征模态分量,再通过PCA 方法对这些分量与其 他电厂运行历史数据进行数据降维,最后将降维后的数据输入BiGRU 进行训练,得到NOx 排放量的预测值.以国内 某火电厂的真实数据进行的仿真实验表明,所提出的方法具有较高的预测性能.     

基于变量选择的深度置信神经网络锅炉烟气NOx排放预测

准确预测NOx排放量有利于降低选择性催化还原（SCR）烟气脱硝成本,优化锅炉燃烧过程。本文利用偏最小二乘法（PLS）对燃煤锅炉实际数据进行变量重要性投影分析,得到变量重要性投影指标Vip,以Vip为依据对原始变量进行排序,将20项最优变量子集作为深度置信神经网络（DBN）的输入,得到NOx排放预测的PLS-DBN模型,并将PLS-DBN模型与最小二乘支持向量机（LSSVM）、DBN、误差反向传播神经网络（BPNN）模型用于某660 MW机组锅炉的3 000组训练集及500组预测集进行测试对比。结果表明:PLS-DBN模型训练集和测试集的预测误差均较小,且在训练集和测试集上均方根误差不大于2%的预测准确率分别为0.940和0.714,预测准确率最高;表明PLS-DBN模型比其他3种NOx预测模型具有更高的预测精度和模型泛化能力。     

基于PCA-SSA-LSTM的余热锅炉状态监测模型

为了实现对余热锅炉的状态监测,保证余热锅炉的健康运行,使用余热锅炉健康运行时的数据并结合主成分分析（PCA）、麻雀搜索算法（SSA）、长短期记忆网络（LSTM）3种方法建立余热锅炉三压力级主蒸汽温度和压力预测模型。使用PCA将模型输入参数从22维降到9维,并以再热蒸汽温度预测模型为例进行分析,发现经PCA降维的模型与未经PCA降维的模型相比缩减了11.3%的超参数寻优时间。使用SSA对LSTM超参数寻优之后分别建立6个主蒸汽温度、压力预测模型,与未使用SSA的模型相比,这些模型的决定系数有了显著的提升,平均绝对误差与均方根误差有了显著的下降。因此基于PCA-SSALSTM的余热锅炉状态监测模型训练时间短,预测精度高,同时该模型给燃气轮机联合循环电厂余热锅炉的故障监测与诊断提供了理论依据和技术支持。     

基于PCA-WNN的短期风电预测

为了提高风机输出功率的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)、结合小波神经网络(WNN)的短期风电预测方法,通过利用主成分分析(PCA)对初始数据进行降维处理,然后结合小波神经网络进行训练,得到了PCA-WNN预测模型。该方法设计出的模型具有优秀的预测效果,且根据实际数据测试的结果表明,相比于传统BP模型和WNN模型,PCA-WNN模型的预测精度更高。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。