基于改进的神经网络循环流化床锅炉建模

提出了基于改进的BP神经网络的方法,并引入附加动量项和自适应学习率,根据所提的建模方法进行实际建模.计算结果表明,该模型能够较好地对床温进行预测,可以反映主要参数变化时循环流化床锅炉床温的动态特性,说明了该建模方法的可行性.     

几种金属材料在高炉煤气管道冷凝液中的电化学腐蚀行为

某电厂干法除尘高炉煤气管道中的316L不锈钢膨胀节发生严重腐蚀,取高炉煤气管道中3个不同部位的冷凝液,利用电化学阻抗谱和极化曲线研究了904L和254SMo超级奥氏体不锈钢、2507和2205双相不锈钢及纯钛在3种冷凝液中的耐蚀性能.结果显示:高炉煤气管道冷凝液中含有高浓度氯离子,具有较低的pH值,冷凝液中904L和2205不锈钢的电荷转移电阻Rct值最小,254SMo和2507不锈钢次之,纯钛的Rct值最大;5种材料在冷凝液中的腐蚀电流密度从大到小依次为904L＞ 2205＞ 254SMo＞ 2507＞Ti;在稀释后的冷凝液中254SMo不锈钢的Rct值显著增大,在稀释5倍的冷凝液中254SMo不锈钢的Rct值与纯钛接近.     

电站锅炉应用等速型低NO_X燃烧器的数值模拟

常规水平浓淡燃烧器的双通道速度差达6～8 m/s,该速度差会对燃烧稳定性、燃烧效率和NOX排放造成影响,通过对常规直流煤粉燃烧器、水平浓淡煤粉燃烧器和等速型低NOX燃烧器在350 MW电站锅炉上的燃烧过程数值模拟表明:浓淡燃烧技术不改变锅炉炉内的传热特性,等速型低NOX燃烧器比水平浓淡燃烧器可降低NOX排放12%.     

基于Ovation DCS的基本算法组态解决二维拟合插值问题

在对宝山钢铁股份有限公司电厂(宝钢电厂)4号机组辅机故障减负荷(RB)试验前的控制逻辑优化过程中,发现送风机出口风压计算逻辑存在设计缺陷。该风压计算是一个典型的二维曲面拟合问题,由于美国艾默生过程控制有限公司的Ovation DCS中无二维曲面拟合函数可用于送风风压计算,因此采用一维插值函数乘以修正系数的方法,其计算结果与设计值偏差较大。为此,提出了对送风机风压设计曲线的上限曲线和下限曲线分别进行分段拟合后,再在另一维度上对2条拟合曲线进行线性插值计算,以及对送风机风压设计曲线的上限曲线和下限曲线在2个维度上进行双线性插值计算2种改进逻辑组态方法。采用Ovation DCS虚拟控制器对原有算法和2种改进算法进行仿真结果表明,2种改进算法均显著提高了计算的准确性。     

基于变步长动态规划的火电机组负荷优化分配研究

提出动态规划法运用到火电厂负荷调度中的一种变步长的动态规划算法,解决了运用等微增率法要求火电厂各机组的耗量特性曲线必须要单调递增的问题。并通过实际的算例分析证明了这一算法的可行性,可实际用于解决电力系统的规划和经济性运行等问题。     

基于改进 Faster R-CNN 的电厂雨排口 污染物泄漏检测

针对监控图像中电厂雨排口出现的废弃油污泄漏问题,提出一种基于改进Faster区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的电厂雨排口污染物泄漏检测算法。改进Faster R-CNN检测算法首先使用ResNet-50作为主干网络,在此基础上构建多尺度特征图金字塔结构(FPN),实现高层语义和低层语义之间的信息融合,提高了检测精度;其次采用CIoU损失和DIoU-NMS方法,提高Faster R-CNN中边框回归的准确度;最后引入Focal Loss损失函数,解决了区域建议网络(RPN)生成的锚点冗余导致R-CNN阶段出现正负样本不均衡问题。实验结果表明,此改进算法在真实样本中表现良好,平均准确率达到90.2%,与原Faster R-CNN算法相比较,准确率提高,误报率和漏报率明显下降,可有效应用于实际生产环境中。     

基于BP神经网络的火电厂煤耗在线仿真

研究火电厂供电煤耗优化问题,火电厂供电煤耗是衡量电厂能经济运行的一项重要指标,由于热耗与锅炉平衡效率计算需要大量离线数据,很难在电厂监控系统上实时显示供电煤耗.为解决上述问题,利用可变学习速率的BP算法建立了供电煤耗仿真的三层神经网络模型,并用C语言编制了相应的计算程序.对比不同输入参数以及不同隐层节点数情况下进行仿真,结果表明仅用16个强关联参数和22个隐层节点数的BP神经网络模型就能够在线仿真出精度较高的供电煤耗,并且动态响应好,具有很强的鲁棒性.     

汽轮机危急遮断系统电源的安全与优化

对多次ETS卡件故障表象进行了深入分析,找出华能太仓电厂600 MW机组ETS保护系统中电源设计存在的问题,提出并落实了技术整改方案,保证了机组安全稳定运行,提高了发电经济效益。