200MW机组高压加热器程控运行的探讨

国产２００ＭＷ机组高压加热器存在管束、管板泄漏而导致给水温升不足是个普遍问题。本文结合镇海电厂４台机组，提出回热系统的改进措施和各种工况下高加的运行方式，并采用程控手段控制高加给水温度的变化速率，以探讨从根本上解决高加的泄漏问题。     

高加运行中管束泄漏的判断方法

高压加热器(以下简称高加)是火力发电厂热力系统中的重要辅机,其运行状况的好坏对机组的经济性和安全性均有较大的影响.介绍了如何通过观察对比高加运行中水位、疏水阀开度、给水泵转速及电机电流等相关参数的变化,尽早发现高加内部管束泄漏并及时停运处理,以减少因泄漏对其余管子造成继发性损坏故障的发生,提高高加投运率.     

国产300MW汽轮机高压加热器泄漏原因分析及预防措施

高加泄漏后,由于水侧压力20MPa,远远高于汽侧压力4MPa,造成高加水位升高,传热恶化;还会造成泄漏管周围管束受高压给水冲击而泄漏的管束增多,泄漏更加严重。本文通过对电厂运行中高加泄露现象的分析、利用运规及相关知识综合判断,提出了解决高加泄漏问题的方法,对机组在正常运行时,如何预防高加泄露并及时处理高加泄漏的技术工艺要求作了进一步探讨。     

多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用

采用多维BP神经网络方法进行锅炉故障诊断建模,其中BP神经网络采用多维结构,输入层采用模糊数学方法对运行参数进行量化,通过参数之间和参数与故障类之间的关联关系,建立了多维BP神经网络模型.以锅炉管泄漏为例,进行了故障仿真试验,试验结果表明此方法能有效、快速地进行锅炉故障诊断.     

N100——90/535型汽轮机组高加系统随机滑参数运行

本文介绍浑江发电厂两台N100——90/535型汽轮机组高加采用随机滑参数运行,减少了高加管板、管束因较大的热冲击,而造成的高加停运故障。提高了高加投运率和运行的经济性。     

基于输出功率特性的风电机组状态监测

基于SCADA系统中风速、变桨角度、风向角与机舱角偏差、发电机输出有功功率等运行数据,采用改进BP神经网络建立风电机组输出有功功率模型,根据发电机输出功率特性对风电机组进行状态监测。风电机组正常运行时,改进BP神经网络模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差较小;当模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差超出残差阈值时,则认为风电机组出现了故障。本文对某风电场真实桨叶断裂故障进行了仿真验证。     

汽轮机高压加热器的故障诊断与运行

结合高压加热器运行中出现的实际情况,详细地分析了高压加热器管束泄漏,法兰密封面泄漏,疏水管系统振动,进出水阀和疏水器故障对机组安全经济运行的影响;介绍了高压加热器设备及系统的故障诊断方法和处理的具体措施;提出了N125型机组高加系统完善的途径;阐述了高压加热器运行中温度控制和水位控制对其寿命的影响。     

基于BP神经网络模型的异步电动机故障辨识

针对目前三相异步电动机故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,辨识速度快、准确度高、可靠性好.     

300MW机组高压加热器管束泄漏原因及对策

近几年来,湛江发电厂4台300MW机组的高压加热器(简称高加)管束(包括管板与管子胀接、焊接处及管子本身)多次出现泄漏,使高加投入率降低,经济损失较大。1高加管束泄漏原因分析1.1高加投退时温度变化率控制不当现场运行规程规定:高加投入运行时,温升率控制在1～2℃/min,最大不超过5℃/min;退出高加时温降率不大于2℃/min。但在高加实际投运过程中,一般在机组负荷大于90MW时才开始给高加水侧注水,使高加管束温度很快就从常温升至除氧器出口温度(158℃),高加汽侧投入运行时,经常一次全开各抽汽电动门,使得高加内部各金属部件的温度再次急剧上…     

基于GA-BP改进算法的配电网接地故障选线方法

针对采用单一故障信息的配电网接地故障选线方法存在的缺陷,提出一种基于遗传算法(GA)改进BP神经网络的融合选线算法。该算法分别采用5次谐波法、有功分量法和暂态能量法从零序电流信号中提取5次谐波分量、有功分量、暂态能量作为故障特征,并定义其故障程度,然后将这些故障程度作为模型的输入,利用故障稳态与暂态信息对接地故障不同的判别能力,并通过GA优化BP神经网络的权值和阈值,避免神经网络陷入局部极值,使得选线模型达到较高的精度。仿真结果表明,在采用真实录波数据作为样本的情况下,所提改进算法比BP神经网络算法的选线精度更高,满足配电网单相接地故障选线精度要求。     

高压加热器泄漏原因分析及改进措施

经统计,加热器尤其是高压加热器(高加)故障仅次于锅炉爆管,为发电厂设备故障的第二位。在加热器各种故障统计中,管系泄漏所占比重最大。以徐州发电厂机组为例,对高加种种泄漏现象进行分析,寻找其产生的原因,提出保证高加安全运行的预防措施。     

基于改进Elman神经网络的电缆早期故障分类识别方法

针对电缆早期故障难以检测及现有技术识别精度低的问题,提出基于改进Elman神经网络的电缆早期故障分类与识别的方法。首先采用小波变换提取过电流信号的特征向量,将其作为Elman神经网络的输入向量,构建故障分类识别模型。为防止训练过程中出现过拟合与训练时间过长问题,利用Dropout技术对Elman神经网络进行改进。最后通过PSCAD/EMTDC搭建仿真模型进行验证,结果表明所提方法能有效识别电缆早期故障,且具有较高的准确率,与BP神经网络相比,性能提升显著。     

JG—100—1高压加热器改装盘旋管

我厂JG—100—I型高压加热器八台,都为“U”形管束结构.从1968年12月陆续投运以来,水侧盖关结合面经常漏水,虽然改进,但收效不大。投运第三年开始出现管束漏水现象,从1974年开始频繁泄漏,检修人员忙于检漏、堵漏、应付不暇.漏水处一般在“U”形管弯头外侧,胀口下约200毫米一段处。由于管束及大盖漏水,使高加投用率逐年降低,到1977年,2号机投用率仅1.2％.由于高加投用率低,浪费了大量的煤。     

基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距

利用子群优化神经网络(PSO-BP)提出更适合配电网故障选线与测距算法,使配电网线路得到更好的优化。针对配电网单相接地故障特征,开展系统单相接地故障稳态分析,系统单相接地故障暂态分析,以及系统单相接地故障谐波分析,得到影响选线及测距的因素,进一步提出PSO-BP网络改进算法,通过分析BP算法的结构模型以及粒子群优化算法,结合2种算法,得出改进PSO优化BP的算法流程,明确基于改进PSO-BP网络的配电网故障选与测距的操作方法,从而更好的为配电网故障的定位选线是以测距提供准确、可靠的数据。     

基于模糊神经网络的故障类型识别

提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别。该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确。     

改进BP神经网络的SVM变压器故障诊断

油中溶解气体是变压器故障诊断的重要依据,为了融合以及扩充变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高变压器故障诊断准确率,本文提出了改进BP神经网络的SVM（Support Vector Machine）变压器故障诊断方法。首先,通过改进的BP神经网络将5维的气体特征信息进行融合并扩充到128维;然后,在改进的BP神经网络中使用每层提取的特征向量作为SVM的输入对变压器故障进行诊断,增加改进的BP神经网络中诊断准确率较高的特征向量的权重;最后,选择累积权重最大的特征向量作为输入,使用SVM进行变压器的故障诊断。该方法经过多层神经网络的映射使提取的气体特征信息融合及扩充后具有更加明显的特征区别,从而可以有效的提高SVM的诊断准确率。实验结果表明,本文所提出的算法与BP神经网络和SVM的变压器故障诊断方法相比诊断准确率有较大的提升。同时,随着训练数据样本的增加,模型的诊断准确率具有一定的提升。     

基于模糊神经网络的故障类型识别

提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别.该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确.     

配电网故障定位容错算法

非健全故障信息下故障区段的快速准确定位对于提高配电网供电可靠性具有重要作用。分析首端电压、电流量和短路回路等值电抗的关系,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的短路回路等值电抗估计方法,仿真分析表明短路回路等值电抗估计结果受故障距离、过渡电阻的影响较小。然后,以馈线终端设备(FTU)故障信息和短路回路等值电抗为故障特征,应用改进的BP神经网络构建故障区段定位模型。对大量测试样本的分析表明,改进的BP神经网络建立的故障区段定位模型比极限学习机网络算法的定位精度高、泛化能力好,短路回路等值电抗能够辅助修正FTU故障信息的畸变,提高BP神经网络故障定位的容错性。     

300MW机组高压加热器系统运行简析和技术改进

本文对上海电站辅机厂用引进技术设计制造的高压加热器,从投运初期发生的一些故障,经电厂与制造厂共同努力,采取了几个切实可行措施:对高加运行时的水位调整,使高加疏水端差降低而达设计值;增设给水进出口的手工隔绝阀,提高了高加或附属设备能随时栓修的安全可行性;改进壳侧的启动疏水阀的结构型号,和水侧安全阀的数量、型号,消除了不必要的泄漏停机事故等。整改后的高加运行性能优良,投运率高,对提高电厂经济性有极大好处。     

基于人工神经网络小电流接地选线方法研究

针对小电流接地故障选线方法进行了研究,使用人工神经网络模型实现接地故障选线。为了提高神经网络算法的性能,使用一种改进的神经网络算法,对遗传算法中的相应遗传算子以及染色体结构进行改进,通过自适应交叉变异概率的引入,从全局均衡和优化初始网络权重以及BP网络结构。使用110 k V/35 k V的配电系统作为小电流接地故障选线实例分析,对常规神经网络算法和改进神经网络算法进行对比。研究结果表明,改进神经网络算法的输出误差要低于常规神经网络算法,正确选线率要高于常规神经网络算法。