基于扩展最小资源分配网络的热工过程辨识

针对热工过程中表现出的非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,在分析热工过程辨识实际需要的基础上,采用扩展最小资源分配网络,建立了热工过程的非线性在线网络模型.这种模型能较好地解决神经网络序列在线学习问题,其计算量小、计算精度较高.实例计算验证了这种建模方法的有效性和快速性,为热工过程非线性模型的建立提供了一种新的方法.     

计及阀门非线性的汽轮机动态响应特性

随着电力系统中新能源渗透率的不断增高,火电机组所面临的调节任务不断加重,为维持电网稳定,汽轮机组必须更为频繁地调节对外出力。通常情况下,汽轮机功率主要由通过各级叶片的蒸汽流量有关,通过调节高调阀开度可以改变蒸汽流量从而调节机组功率。本文考虑了汽轮机实际运行中综合阀位指令与实际阀门开度之间的非线性关系,通过加入阀门非线性对传统模型进行了修正,并研究了阀门非线性对模型动态响应特性的影响。     

电厂运行全能值班与设备点检定修绩效考核系统

针对当前电力企业正在积极推进机组绩效管理的实际情况,开发了新型的电厂运行全能值班与设备点检定修绩效考核系统.该系统基于SIS的实时数据库平台,从电厂MIS、运行优化系统、两票管理系统、巡点检系统、设备管理系统、缺陷管理系统中整合了大量绩效考核所必需的设备运行状态、机组性能指标、日常维护管理等信息,并分别从日常工作、实时指标等方面对全能值班人员的运行操作水平和点检定修人员的设备管理水平进行全方位考核.该系统在现场的成功实施,为员工的量化考核提供了有力的工具,极大地促进了电力企业的安全、经济生产,具有广阔的应用前景.     

四角切圆燃煤锅炉低NO_x燃烧优化研究

借助锅炉燃烧特性试验数据,建立了基于支持向量回归的四角切圆燃煤锅炉NOx排放模型.经过训练和校验,并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉热态测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉NOx排放特性进行预测.在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对NOx排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.