一种汽轮机组排汽焓和最优初压在线计算方法

通过对已往的汽轮机变工况计算方法的分析,提出了以汽轮机末级抽汽或次末级抽汽(过热蒸汽状态)为计算起点的汽轮机顺序变工况核算方法。根据初始假定的末级流量和现场实际的末级前热力状态和背压,用汽轮机变工况流型判别准则,判别级的流型,然后从末级前参数开始顺序进行一次级的变工况核算,得到新的排汽焓,最后算得机组热耗率和排汽焓。以此方法为变工况计算的基础,并利用系统分析方法,建立了在线确定单元机组最优运行初压的数学模型。为火电机组的优化运行提出了一种新思路。     

基于VC＋＋的汽轮机经济性指标计算系统

为提高汽轮机运行的热经济性．研制汽轮机经济性指标计算系统．采用功率平衡方程式反推与曲线拟合相结合的方法计算汽轮机的末级排汽焓，解决了排汽湿度难以测量的问题．利用VC＋＋编制计算汽轮机经济性指标的可视化程序，并将程序应用于300MW中间再热冷凝式汽轮机。所得结果与厂家提供的设计值吻合较好．     

基于信息熵加权的Elman神经网络状态趋势预测

为克服预测神经网络输入值对网络输出预测值贡献程度基本等同的缺陷,提出一种信息熵加权的神经网络智能预测方法。提出信息熵权值的计算方法和延时重构的加权前处理方法,并以Elman神经网络为基础,构建基于信息熵加权Elman神经网络的预测模型。烟气轮机状态趋势预测实例表明,基于信息熵加权Elman神经网络预测方法的预测效果较好,为状态趋势预测提供了一种新方法。     

基于Elman神经网络的PM_(2.5)质量浓度区间预测

针对PM_(2. 5)质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM_(2. 5)质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM_(2. 5)质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM_(2. 5)质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM_(2. 5)质量浓度预测提供了一种方法.     

基于Elman的CO_2离心式压缩机透平转速预测

针对目前CO2离心式压缩机透平转速预测难以实现,并且采用常规的预测方法很难达到良好的效果,提出一种基于Elman神经网络的离心式压缩机透平转速预测方法,利用MATLAB实现了Elman神经网络转速预测模型.仿真结果表明,Elman神经网络预测模型能够实现较高精度的预测.     

基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神经网络应用于变压器的常见故障诊断中,并将试验结果与其他故障诊断方法的诊断结果进行对比.结果表明,所提方法诊断准确率超过90%,与支持向量机和BP神经网络诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高.     

湿蒸汽区排汽焓动态在线计算模型的研究

针对常规能量平衡法的不足,结合低压缸相对内效率、汽水分布通用矩阵方程和功率方程,提出湿蒸汽区排汽焓的动态在线计算新模型。对典型汽轮机组的计算结果表明:该模型计算过程简单、所需测点少、计算精度高、收敛速度快、适于工程实际应用。     

基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测

为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络的权值和阈值,并将优化后的最优个体赋给Elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练,从而建立基于PSO-Elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证,并与传统的BP、Elman网络模型预测方法进行对比,结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时,具备更高的负荷预测精度和稳定性。     

一种高压开关柜温度预测的改进方法

对一种Elman神经网络进行高压开关柜温度预测的方法进行改进,融合小波包分析的方法对温度样本进行硬阈值平滑优化,与Elman神经网络松耦合组成松散型小波神经网络进行超短期温度预测。仿真结果表明,改进方法相比单一的Elman神经网络有效预测比率提高,均方根误差下降,其结果与实测温度值更加吻合,提高了预测的准确率和精确程度。     

基于WOA优化Elman神经网络的露天矿边坡位移预测

露天矿边坡变形、失稳严重威胁矿山安全生产。为提高露天矿边坡变形预测精度及可靠性,采用鲸鱼算法(WOA)优化Elman神经网络的预测模型,对露天矿边坡位移进行预测。根据Elman神经网络的特点,通过优选输入层节点数、隐含层节点数、传递函数参数,构建最优的Elman神经网络拓扑结构,并通过WOA优化Elman神经网络的权重和阈值,增强Elman神经网络的训练速度及全局寻优能力。以抚顺西露天矿边坡监测数据为例,利用该预测模型进行动态预测,并与经典的BP、Elman神经网络进行比较。结果表明：WOA-Elman模型预测结果的最大相对误差和平均绝对误差分别为0.018%和0.146 mm,模型收敛速度快,稳定性强,为矿区边坡变形预测提供了一种有效途径。     

蒸汽-有机工质联合循环发电热经济性分析

为了减少火电厂中汽轮机乏汽热量的排放,降低余热热污染,应对余热回收并加以利用.以NZK660- 24.2/566/566机组为例,通过利用水蒸汽和有机工质联合循环,以达到减少机组乏热排放的目的;新循环分为两个单元:水蒸汽循环单元和有机工质循环单元.该模型通过余热换热器将两个循环相结合,将具有一定热力参数的水蒸汽的热量传...     

630MW超临界机组低压缸排汽通道的优化

对国产引进型630 MW汽轮机低压缸排汽通道进行优化,以降低排汽压力、提高机组运行的经济性.在凝汽器喉部加装导流装置,使其排汽流场趋于合理,凝汽器换热管的热负荷更均匀.实际运行和试验证明,排汽压力降低0.3 k Pa以上,功率相应增加了0.18%,排汽通道优化取得显著效益.     

燃蒸引注蒸汽耦合循环热力学分析

本文提出一种新的燃蒸复合动力装置，旨在增加出力，提高效率，改善燃气轮机的循环性能．即燃气轮机自蒸汽轮机引注蒸汽，而其排气来为抽汽回热式蒸汽轮机的给水加热，从而实现两种热机的有机结合．本文对其特性进行了热力学分析，得出指导性结论，并在两个举例中加以验证．结果表明，这种复合装置是有效的，可行的．     

用于故障预测的BP网络模型及改进

针对常规ＢＰ网络在用于对汽轮机故障这类有确定性趋势随机时间序列预测中存在的问题，首先对现有对ＢＰ网络的改进进行分析，然后提出一种适用于汽轮机故障预测的递推合成ＢＰ网络模型，并将其与其它的各种改进ＢＰ网络模型的预测性能进行了比较。     

基于热电联产的汽轮机组油膜振荡故障诊断系统设计

常规振荡故障诊断系统,采集振荡信号噪声较大,导致诊断的故障类别信任度较低.针对这一问题,提出基于热电联产的汽轮机组油膜振荡故障诊断系统.耦合热电联产生产方式,循环汽轮机组多余排汽,通过排汽热量增加系统发电量完成硬件设计;采用小波包降噪算法,消除采集振荡信号噪声,分解信号各个时刻和频带,排序频带内时域子信号能量值,构成故...     

等效焓降法理论剖析与扩展

根据汽轮机组回热系统的热平衡计算,分析了等效焓降法理论,说明了等效焓降法是以蒸汽初、终参数和蒸汽流量不变,回热系统特征量为常数,且满足小扰动理论为前提条件的回热系统的局部足量求解方法.论述了该方法的使用条件、使用范围和使用价值.将等效焓降法和热偏差法有机结合,推导出扩展的能损分析理论,通过在火电厂实际应用证明,该方法是有效的.     

汽轮机低真空供热时最末级的运行特性分析

首先对现有的汽轮机变工况热力计算方法进行了改造,使其适用于汽轮机低真空供热工况。然后,利用改进的变工况热力计算方法对CC12汽轮机低真空供热后最末级的理想焓降、前后压差、反动度及轴向推力进行了计算。计算结果表明,汽轮机低真空供热后,无论采用哪种方法来确定变工况后最末级的反动度,相对于原设计背压0.00502MPa,最末级的轴向推力都是减小的。     

小汽轮机排汽管支撑结构杆技术改造

针对小汽轮机排气管道支撑结构杆运行中严重弯曲变形现象,分析所用材料并核算屈服极限,提出材料的选用调整,并针对运行中可能产生的附加力等因素,提出改造为可调芯铰支结构等技术措施。     

汽轮机回热系统加热器给水焓升优化分配方法对比分析

以火电机组热力系统为研究对象,通过分析现有各种典型焓升分配方法,得出了各种方法存在的问题。并结合国内某汽轮机回热系统,对给水焓升分配进行了计算对比,为今后进一步研究加热器焓升最优分配问题奠定了基础。