基于人工鱼群-径向基神经网络的NOx预测模型

针对燃煤电厂脱硝系统入口NOx质量浓度迟延较大、难以测量的问题,提出了人工鱼群算法(AFSA)优化径向基神经网络(RBFNN)预测模型.利用互信息确定模型输入变量,运用K-近邻互信息算法预估迟延时间;采用具有强泛化能力的RBFNN建立相空间重构的辅助变量和主导变量的预测模型,并运用AFSA确定RBFNN的最优参数组合,克服输入规律不明和参数随机性的影响.最后将AFSA-RBFNN预测模型与RBFNN、PSO-RBFNN预测模型进行对比验证.结果表明:AFSA-RBFNN预测模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,运行时间最短,表明该模型的泛化能力、预测精度明显优于其他模型,并能够解决粒子群算法的局部收敛和运行时间长的问题.     

燃煤机组NO_x生成量动态软测量模型

针对在动态过程中NO_x生成量静态软测量模型预测精度降低和时间异步的问题,提出采用LSSVM动态软测量模型,应用k-近邻互信息法进行辅助变量迟延时间的确定,并利用遗传算法和k-近邻互信息法进行辅助变量阶次的选择,采用涵盖自变量迟延和阶次信息的新输入变量集构造最小二乘支持向量机(LSSVM)动态软测量模型,分别提出了基于k-近邻互信息法和遗传算法的LSSVM动态软测量模型,最后将2种LSSVM动态软测量模型与静态软测量模型对NO_x生成量的预测效果进行对比。结果表明:与静态软测量模型相比,LSSVM动态软测量模型预测精度更高,并具有一定的超前预测功能。     

“十二五”期间农村居民家庭摩托车拥有量的预测

为了预知未来的摩托车市场状况,对农村居民家庭平均每百户摩托车拥有量进行预测很有必要.将我国历年来的摩托车拥有量统计数据看作数据序列,采用改进后的BP神经网络算法建立序列的预测模型.在建模时,首先对原始统计数据进行归一化处理,将处理后的1990年至2008年间的数据作为训练样本,2009和2010年的数据作为检验样本.所建立的预测模型在所有训练样本点及检验样本点的相对误差绝对平均值分别为0.99％和0.75％,能够满足预测的需要.利用该模型对“十二五”期间中国农村居民家庭平均每百户摩托车拥有量进行了预测,并指出了其变化趋势.     

基于互信息的自动聚类算法在故障诊断过程中的应用

随着热工建模过程中参数的增多,根据参数之间的相关性进行分块建模成为降低模型复杂度、提高模型监测效果的有效手段之一。因此提出了一种基于互信息的自动聚类、分块建模方法。首先,获取参数之间的互信息矩阵,在此基础之上以训练数据的平均平方预测误差最小为标准,使用谱聚类算法对参数进行自动聚类。然后,分别建立每个子块对应的主成分分析(Principle component analysis, PCA)模型,并将所有子块的建模结果通过贝叶斯理论进行融合来对多个子块模型进行统一监测。最后,采用基于最小角度回归(Least angle regressions, LARS)的故障诊断方法定位故障发生的方向和幅值。通过数学案例的验证和电厂高温再热器的实际应用,表明了所提方法在故障监测和诊断方面的有效性。     

基于波动特性挖掘的短期光伏功率预测

综合考虑光伏功率受气象因素影响所呈现出的规律性和波动性,对光伏功率波动类型进行划分与聚类识别提出一种基于波动特性挖掘的短期光伏功率预测方法,。在此基础上,利用数值天气预报和基于互信息熵的相关性分析法提取各类功率波动对应的天气波动特征及其强相关气象因子,建立基于波动特性挖掘的长短期记忆网络组合预测模型,挖掘天气波动与光伏功率波动之间的潜在映射规律。最后,识别出待测日天气波动类型与预测模型之间的匹配关系,利用组合预测模型实现光伏功率预测。通过对中国西北地区某光伏电站的预测分析,验证了所提预测方法的有效性。     

基于主成分分析法与贝叶斯网络的汽轮机故障诊断方法

在利用贝叶斯网络进行汽轮机故障诊断时,汽轮机故障诊断模型的建立直接影响着诊断过程的复杂程度,因此建立贝叶斯网络模型是首先要解决的问题,反映故障状态的特征参数提取是建立模型的重要环节.通过对主成分分析方法提取故障特征的讨论,提出了基于主成分分析方法和贝叶斯网络的汽轮机故障诊断模型建立方法,并与传统的频率特征建模方法进行了比较.结果表明,应用主成分分析法和贝叶斯网络建立的汽轮机故障诊断模型简洁,易于椎理,提高了汽轮机故障诊断的效率.     

相似规则建模方法在火电机组设备状态监测中的应用研究

以火电机组的主要设备为研究对象,研究按相似性规则建模的方法在设备状态监测中的应用。针对火电机组存储数据的高维、体量大等特征,引入K均值聚类方法提取设备运行的典型工况,结合设备的具体参数模型构建出其相似性规则模型中的动态矩阵,进而可以对设备参数值进行实时估计。利用国内某600 MW机组的实际运行数据,选取给水泵和高压加热器两种典型的主要设备对相似性规则的建模过程进行阐述,实际运行数据的计算结果表明,方法能够对设备参数值进行实时的准确估计,仿真结果还进一步表明,在测点故障和异常工况下,该方法能够及时发现并给出预警。     

基于偏最小二乘回归的灰熔点预测

利用煤灰成分作为输入变量,煤灰变形温度作为输出变量,采用偏最小二乘回归法(PLS)对灰熔点问题进行建模.然后用60个样本对该模型进行训练,利用得到的PLS回归方程对20个混煤样本的灰熔点进行预测,并对不同灰成分个数作为输入变量时得到的预测结果进行了比较.结果表明:所建立的灰熔点PLS回归模型能较好地预测灰熔点;采用10个煤灰成分作为输入变量时,灰熔点的平均相对预测误差和最大相对预测误差分别为1.05%和1.19%,比采用7个煤灰成分作为输入变量时的预测结果精确.     

基于张量分解的智能电表电压数据缺失填补算法

为了降低配电台区智能电表采集的电压监测数据缺失给电力监测、供电质量分析精确度所带来的负面影响,针对传统算法利用二维数据分布特征填补数据缺失的不足,提出了一种基于张量分解的填补算法来估计智能电表电压数据的部分缺失。首先随机抽取一条线路相邻台区智能电表连续7天的电压数据样本,构建三阶张量模型,分析张量数据各维度间的相关性;然后基于电压数据各维度间的相关性,通过CANDECOMP-PARAFAC分解（CP分解）过程,将张量分解成3个一维的因子矩阵,利用交替最小二乘法进行因子矩阵的迭代更新,达到预设的最大迭代次数时,即可得到缺失电压的估计值。实验结果表明,基于张量分解的电压缺失数据填补算法能够充分利用电压数据在各维度间的相关性,填补衡量电力系统电能质量时有价值的缺失参数。在65%至80%缺失率下,缺失值填补误差显著低于传统的K近邻（K-nearest neighbor,KNN）缺失值填补算法,有效解决了高缺失率下的电压数据缺失问题。三阶张量建模为处理智能电表电压数据缺失问题提供了新的角度。     

基于改进偏互信息的火电厂SCR脱硝系统建模

由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证方法的有效性.将IPMI法应用于火电厂SCR脱硝系统,选取出最优变量集作为支持向量机(SVM)模型的输入,并利用现场历史数据建立了IPMI-SVM模型,将其与传统SVM方法进行了对比.结果表明:IPMI-SVM模型具有较高的预测精度,IPMI法可有效提高模型的泛化能力和鲁棒性,降低了模型复杂度.     

省煤器防磨初探

主要叙述了省煤器的磨损处理,对省煤器的设计,安装与运行提出了防磨建议与要求。     

爆燃燃烧对火焰辐射光变化的影响

应用火花塞光纤传感测量系统对BJ492Q汽油机爆燃燃烧进行测量和研究，分析了爆燃燃烧时火焰光辐射的变化情况。正常燃烧时，CH（431．5nm),C2(516.5nm),H2O(588nm)自由基的光强曲线出现双峰值，着火延迟期内自由基光辐射。爆燃较强工况时，只出现一个峰值，主要是碳粒子热辐射，峰值处出现剧烈波动，相位提前，无自由基的光辐射。试验表明，火花塞光纤传感器完全可用于爆燃测量。     

Research on non-flammable criteria on refrigerants

The two targets including the ratio of maximal composition RXM and the minimum for operating area SMI have been proposed for judging the flammability of the alternative to CFCs and HCFCs in air conditioner and refrigeration system. Analytical results in this paper illustrate that for different flammable refrigerants, the RXM and SMI are different and the relationship between different refrigerants are also different, which depends on the flammability of the refrigerant.     

天然气成分对发动机性能及排放影响的试验研究

在同一台发动机上通过燃用属于同类别的两地天然气的对比试验，研究了天然气（CNG）成分对发动机性能及排放的影响。试验结果表明：天然气成分的差异导致发动机的空燃比发生变化，是造成发动机性能与排放产生较大变化的主要原因，而控制发动机空燃比在较小范围变化，可以减少天然气成分对发动机性能及排放的影响。     

基于GT-POWER的配气相位对柴油机性能影响的研究

采用GT-POWER软件,分析1款老产品4112柴油机的配气相位对其性能的影响,并对配气相位进行优化。首先,建立发动机模型,计算发动机外特性曲线,并与发动机试验参数比较,验证模型的可靠性;然后,用发动机模型,对进排气门配气相位气进行分组优化模拟计算,得到每个转速下的最优配气相位;最后,模拟计算标定点转速下最优配气相位所对应的发动机充气效率、燃烧效率、功率和扭矩,结果表明,4项性能均得到提高。     

锅炉钢管压扁试验研究

压扁试验是重要的工艺试验，以日常试验获得的大量数据为基础，针对常用锅炉管材进行了压扁不合格极限高度试验，为减免压扁试验提供了依据。     

供热系统节能探讨

针对集中供热采暖系统定压（补水）方式和循环方式的电耗情况及水力平衡调节技术对供热系统节能的作用进行分析和总结,寻求供热采暖系统中可实施节能措施的环节和节能工作的切入点,配合实现既有建筑进行节能改造的阶段性目标,合理降低供热采暖系统的能耗,从而达到供热采暖系统节约能源的目标,为供热采暖系统的节能改造提供科学依据。     

基于投入产出方法的居民消费全流程能耗分析

本文在合理界定居民消费内容及活动水平的基础上,利用投入产出方法和生命周期能耗分析思想,对居民衣、食、用、服务、行、住等消费的全流程能耗进行了分析和计算,给出了2005年居民各项消费的全流程能耗现状,并对2010年、2020年、2030年的居民消费全能耗状况进行了预测,得到了居民消费全能耗占全国能源消费总量的比重在40%以上等一系列重要结论,并提出了相关政策建议。     

基于GT-Power的LPG燃气组分对发动机排放影响的研究

通过建立单缸点火式LPG发动机在GT-Power中仿真,来研究LPG组分及其比例对发动机排放的影响.仿真实验表明,LPG组分对污染物的排放有重要的影响.随着丁烷比例的增加,CO和HC的排放增加,而NO_x减少;其中,CO、HC排放最少的是Fuel 1#,NO_x的排放最低的是Fuel 3#;考虑到综合排放性能和动力性的同时,丙烷与丁烷比例为7:3时最佳.