超超临界二次再热机组再热汽温调节方案应用分析

二次再热机组相对一次再热机组的热力系统具有更加复杂的结构,且国内二次再热技术的应用刚刚起步,缺乏建设与运行经验,从而导致新建二次再热机组难以确定调节方案。对国内新投产华能安源660 MW、国电泰州1 000 MW超超临界二次再热机组再热汽温的调温原理、控制方案以及投运效果进行了详细的总结分析。分别给出了这2种典型调节方案的优势与缺陷,并基于此给出了改进建议,为二次再热机组再热汽温调节方案的选取与改进提供参考。     

湿法烟气脱硫系统脱硫效率的建模与仿真

石灰石／石膏湿法烟气脱硫在我国火电站脱硫中占有重要地位。在脱硫工艺原理的基础上，建立了湿法烟气脱硫效率模型，探讨了模型中参数的确定方法；基于Matlab程序编程仿真，研究了液气比、pH、入口SO2浓度和入口烟气温度对湿法脱硫效率的影响。模型的建立对于优化脱硫工艺及电厂脱硫人员培训具有一定的指导意义。     

基于现场数据的电站过热器神经网络建模

为克服机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温模型进行了研究。通过对过热器运行机理的分析,确定了影响过热汽温变化的主要因素,及其对过热汽温影响的延迟时间。在论述了神经网络建模原理的基础上,建立神经网络模型。通过大量现场数据的训练,使所建模的输出与实际系统的输出基本吻合。最后,用部分现场数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性。基于神经网络建模计算速度快及模型精度高,模型输出基本上反映了过热汽温的实际运行情况。     

基于状态变量-多模型的主汽温控制系统

在现代火力发电厂控制中,锅炉出口过热蒸汽温度(主汽温)是锅炉的主要参数之一,对电厂的安全经济运行有着重大的影响。针对主汽温系统大惯性、非线性的特点,提出了基于状态变量-多模型的控制方案,即先采用状态反馈补偿主汽温的惯性,以PID作为控制器对补偿后的广义被控对象进行控制;再针对不同工况下对象特性的变化,对各工况控制子系统进行模态综合,实现大范围的控制。对主汽温系统的仿真结果表明,该方案可以较好地解决系统的大惯性和非线性问题。     

Runge-Kutta方法的离散再现过程及其与三角保持器的关系

本文从离散的角度讨论了Runge-Kutta方法,提出了该方法离散再现时所用的保持器及补偿器。在线性定常系统中讨论了该方法与三角保持器的关系。从而揭示了Runge-Kutta方法在数字仿真模型中的实质。     

加强矿山设备管理的体会

本文论述了设备管理工作对提高企业经济效益的作用,介绍了该矿加强矿山设备管理的措施和体会。     

基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏，而不仅在于诊断方法本身。支持向量机方法是专门针对小样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。该文分析了多类支持向量机的DAGSVM算法，时于σ的取值，提出了基于错分样本数的变增量迭代算法，在小样本情况下时汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究，结果表明了该方法的有效性。     

汽轮机振动信号的最优小波包基消噪与检测

在利用小波包进行汽轮机振动信号的消噪和检测时,最优小波包基和消噪阈值的选取是必须解决的两个关键问题。通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨,提出了基于最优小波包基的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法;对于消噪阈值的选取,提出一种以小波包能量为基础,以原始信号与降噪后信号之间的均方误差(MSE)极小化为目标的基于小波包的降噪算法,并与传统的Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。结果表明:在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高汽轮机振动检测的准确性。图5参9     

基于K-L变换的支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用

支持向量机应用于故障诊断是近年来研究的热点,在支持向量机算法的基础上,以汽轮机故障为例,引入了K-L变换对故障特征进行提取。结果表明,经K-L变换后的支持向量机算法能够保证故障信息的完整性,有效识别临界故障状态,提高了故障的分类精度,扩展了支持向量机的应用范畴。     

基于信号流图的流化床锅炉风烟系统建模研究

在机理建模的过程中,引入信号流图的概念来描述被分析的系统,将系统中的各种设备和连接关系简化成节点和支路,建立节点和支路的算法描述.选取某130 t/h的流化床锅炉为仿真对象,根据上述方法建立燃烧系统机理模型,并进行在线仿真.结果表明:一次风量的扰动对各个参数的影响趋势与流化床锅炉特性保持一致,该模型能够正确反映流化床锅炉风烟系统参数的变化趋势.