电厂锅炉管道位移应力模拟与试验研究

“双碳”目标对电厂深度调峰提出了新的要求，频繁的功率调节会引起发电机组承受交变载荷。锅炉管道因为其受直接冲击、输送距离长、高温高压工作环境，对其实现位移及载荷实时监测是保证电厂锅炉安全稳定运行的必要手段。本研究基于立体视觉测量技术，以自编码网络建立空间立体位移与相机图像映射关系，获取管道的实时三维位移；同时用CAESAR Ⅱ软件建立四大管道模型，以实测的温度压力为边界条件来计算管道的应力与热位移。通过对电厂锅炉管道升温、降温以及正常运行工况下为位移、应力特性进行研究，总结了不同工况下的管道位移、应力随温度与压力变化趋势，确定了变载荷下管道易发生应力集中的区域。发现 CAESAR Ⅱ软件的计算结果与实测值相对误差低于10%，有很好的可参考性。     

基于CNN-GAN数据增强网络的电厂锅炉管道温度压力及健康状态预测

电厂锅炉管道系统随着机组参与深度调峰而承受的交变载荷不断增加,对管道温度、压力预测和健康状态评估提出了新的要求。基于电厂真实管道温度、压力数据,提出了多阶管道健康评价算法,搭建了CNN-GAN数据增强网络。通过CNN-GAN数据增强网络与管道真实运行数据,生成带管道健康评价函数的合成数据集。预测模型采用双层LSTM结构,对管道未来30步的温度、压力和健康状态进行预测。所提出的多阶管道健康评价算法能够准确判定温度、压力超额定和短期波动较大等非正常工况,对指导运维人员检修以及提前预警具有一定的价值。CNN-GAN算法比原始GAN能够生成更加真实的管道温度压力仿真数据集。未来30步的预测步长中,不同工况条件下,建立的预测网络最大绝对误差控制在6%以内。