10MW级深冷液化空气储能发电系统自动启动控制方法研究

以10 MW级深冷液化空气储能发电系统为研究对象,简要介绍了技术原理、系统构成、主要设备及工艺流程,并从自动控制视角,分别设计了储、释能阶段的启动方法。基于该自动启动方法,可完成储能阶段空气净化及压缩、空气液化、储热和蓄冷子系统的联合运行以及释能阶段储热、蓄冷和膨胀发电子系统的联合运行,实现了储能阶段自动达到额定出液量及释能阶段自动满足额定发电量的需求,提高了能量型机械储能系统对电网负荷变化的响应速度。     

实测雷电流波形反演雷电特征参数的研究

安装在500kV运行线路上的雷电流全波形在线监测装置,获得了一次击于输电线路上的有效雷电流波形。对比于雷电定位系统的查询结果,该有效波形在时间、空间、幅值上与之基本一致。通过MATLAB软件处理采集到的有效波形,并与雷电定位系统数据对比。借助电磁暂态仿真程序PSCAD,对雷击位置、雷电流幅值及波形特征进行反演,得到了有关雷电流的特征参数,如雷电流峰值、波前时间、半波时间等,从而实现了雷击位置的定位与雷电流的复现,并为雷电流仿真模型的修正提供了基础数据。     

三菱F4级燃气-蒸汽联合循环机组供热模式切换

介绍三菱F4级燃气-蒸汽联合循环供热机组汽轮机抽凝供热和背压供热模式的切换过程,指出模式切换前需要完成的准备工作,并给出具体切换操作步骤和注意事项。     

电能表接线错误造成的短路故障及防范措施

随着电力系统的快速发展,电能表运行数量急剧增加。在电能表接线现场作业中,由于人为疏忽,有时会造成电能表接线错误,电能表接线错误可能会引起短路故障,影响到用户的用电安全、电力设备和安装人员的安全以及电力公司的服务质量。在单相两线、三相四线、三相三线有功电能表接线原理的基础上,对各电能表接线错误引起的接地短路、两相短路及三相短路故障进行了分析,阐述其对电能表及其元器件、电压互感器、变压器、接地线造成的危害,同时,从管理、技术角度提出了因电能表接线错误造成短路故障的防范措施。     

智能变电站光纤回路描述方案研究

阐述了现在智能变电站光纤回路在运维和管理中存在的问题。针对智能变电站特点,从智能变电站建设、运维和管理角度提出了一套适用于智能变电站的光纤回路描述和管理方案。方案从智能变电站虚回路描述、过程层光纤路径描述、交换机配置描述、光纤回路标签命名等几个方面分别进行了阐述。该方案可直接应用于现有智能变电站的建设和管理,提高智能变电站的工程质量和光纤回路的管理水平。     

奥氏体不锈钢尖峰加热器管泄漏原因分析

通过对某电厂奥氏体不锈钢尖峰加热器泄漏管进行宏观检查、化学成分、力学性能、金相检验、扫描电镜及能谱分析等试验,结合尖峰加热器管在运行中的特殊工况,对其泄漏原因进行了分析和研究。发现该管泄漏部位的微观裂纹走向呈穿晶形貌,断口表面形态主要为解理断裂,断口处的腐蚀残留产物中有较高含量的Cl元素,认为泄漏是由于尖峰加热器管在使用环境下介质中携带有害的Cl-,导致钢管在拉应力作用下产生应力腐蚀开裂,并就如何防止类似事故的发生提出了建议。     

焊接电流对异种钢焊接接头组织和力学性能的影响

分别采用3种不同的焊接电流焊接隔板静叶和隔板体(含铬量均为11%,但不同材质)的异种钢。测试焊接接头的拉伸、冲击和弯曲性能。结果表明,3种焊接工艺下的组织均为回火马氏体,焊接电流为270 A时的板条马氏体组织更粗大;EDS分析表明焊缝和热影响区的析出相主要为M_(23)C_6相。当焊接电流为240 A时,接头具有较优异的综合力学性能。     

P91钢高温蒸汽管道低硬度对其理化性能的影响

采用现场全面检验以及实验室解剖分析等方法,对P91钢高温蒸汽管道取样进行化学成分分析、硬度检验、微观组织观察、短时力学性能以及高温持久强度检测等试验和研究。试验结果表明,低硬度部位其金相组织异常,短时机械性能不佳,对应的高温持久强度也较低。     

Q235钢在冀北地区的大气腐蚀行为

对Q235钢在冀北地区(唐山市、秦皇岛市、廊坊市、承德市和张家口市)进行暴露1 a的大气腐蚀试验,对比了Q235钢在不同城市的腐蚀速率,研究了5个城市中心位置(安各庄、天马、霸州、隆城、万全)大气环境中的Cl-沉积率、SO2含量及湿度对Q235钢腐蚀速率的影响,并观察了腐蚀产物形貌.结果表明:Q235钢的腐蚀速率从东南方向至西北方向逐渐降低;Cl-沉积率较低,对腐蚀速率的影响较小,SO2含量对腐蚀速率的影响大于Cl-的,空气相对湿度的影响最大;Q235钢在安各庄站的腐蚀速率较快,表面腐蚀产物主要为对基体保护作用较小的片状γ-FeOOH,在霸州和天马站的腐蚀速率次之,腐蚀产物主要为团簇状α-FeOOH,在万全和隆城站的腐蚀速率较慢,表面腐蚀产物主要为棉絮状的α-FeOOH,对基体的保护作用较大.     

基于RBF神经网络的智能负载控制策略研究

本文在电力弹簧的数学模型和控制电路的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的智能负载控制方法,利用RBF神经网络算法可以有效弥补传统PI控制器参数固定,无法更改的缺点。通过对控制器参数实时在线调整,可以有效地减少智能负载失稳情况,从而确保系统母线电压稳定。最后,在MATLAB/Simulink的仿真环境中进行仿真验证,结果表明：与传统PI控制下的智能负载相比,本文所提的控制方法具有更强的调节性能。