涡轮增压柴油机仿真模型修正方法及试验比较研究

基于AVL BOOST仿真软件,针对一台4缸涡轮增压柴油机进行建模,在原仿真模型的基础上着重考虑了涡轮增压器传热效应的影响。计算结果与发动机试验数据的比较分析表明:经过修正的发动机仿真模型在保证发动机扭矩、功率等主要性能参数不变的基础上,计算得到的涡轮及压气机进出口温差与原模型相比误差大幅度减小;同时修正后的仿真模型与原模型相比,新鲜空气的质量流量、涡轮膨胀比、压气机压比均无明显变化,表明修正后的模型并无改变涡轮增压器的工作点位置,仅修正了由于传热所导致的压气机出口和涡轮进口的温度变化,以及涡轮增压器的效率变化。     

针对汽机热力系统在线性能监测平台的设计

燃煤电站中汽轮机的性能监测主要是通过对系统热平衡分析来实现,因而测点的准确性和可靠性就显得尤为重要。然而由于在线测量数据的质量往往不能满足性能监测要求,导致分析结果不够准确。针对某新型1 000 MW汽机热力系统采用一种基于性能仿真的数据调和方法,该方法基于机组设计数据,通过搭建机组仿真模型,建立监测参数之间的相互关系,通过增加系统的解析冗余度来实现机组高精度的性能监测。通过实例验证表明:使用该方法可以发现异常测点,还可以获得更为可靠准确的系统参数和整机性能。     

米勒循环气体发动机增压器涡轮壳温度场数值模拟

为研究米勒循环气体发动机机涡轮壳内表面的温度分布,建立涡轮壳内表面温度与发动机废气温度的关系,通过数值模拟方法建立某型号涡轮增压器的涡轮机有限元模型,采用CFX软件对涡轮增压器涡轮壳进行流-固耦合温度场分析。通过仿真获得涡轮壳体温度场分布,仿真结果表明,最高温度位于放气阀门孔附近,最低温度位于出口法兰。     

反射式线性菲涅尔集热器性能的实验研究与模拟分析

采用热网络法建立菲涅尔集热系统CPC腔式接收器的数值传热模型,搭建集热器系统,实验研究集热器效率、CPC腔的集热性能。利用数值传热模型分析太阳辐照度、镜场宽度、工质入口温度和质量流量的变化对系统出口温度和效率的影响,以期为菲涅尔集热器出口参数的控制提供依据。实验数据验证了模型的有效性,模拟结果显示,质量流量对工质出口参数影响最大;镜场宽度和辐照度对集热效率的影响最为显著;菲涅尔集热器的热效率可达68%。     

退化涡轮叶片形变对气动参数偏离的影响研究

涡轮叶片在服役过程中发生的形状变化会造成涡轮气动参数偏离,研究造成涡轮性能退化的主要形变因素是实现涡轮精准维护的重要环节。本文分析了实际涡轮叶片在长时间服役后的具体形变特征,以及形变特征与气动参数偏离值的关系;通过光学扫描获得退化涡轮全周叶片的形状数据,重构得到叶片特征几何参数;以几何参数为基础生成退化的涡轮流道,通过CFD仿真得到了燃气轮机在退化前后的详细气动参数;采用神经网络模型建立涡轮几何数据与气动数据之间的映射关系,并分析了模型中影响气动参数偏离的主要几何参数。结果表明:磨损烧蚀导致弦长变短是第1级静叶气动参数变化的主要诱因,而第1级动叶的气动参数则主要受喉道宽度的影响。     

燃气轮机机理-数据混合建模方法研究

提出了机理模型和基于神经网络的数据驱动模型相结合的燃机混合模型结构,利用燃机实际运行数据,通过数据驱动方法修正由于特性线偏差导致的机理模型仿真误差。以天然气长输管道压气站的某型双轴燃气轮机为研究对象,设计了3种机理-数据混合模型结构。通过对比3种混合模型与机理模型的性能仿真结果,说明与燃机机理模型相比,混合模型精度相对更高。同时基于燃机整体并联补偿的混合模型结构对截面参数的仿真精度最高,各参数的平均相对误差基本在1. 5%以内,其中压气机出口和动力透平出口温度的相对误差小于0. 5%。由于数据驱动方法可以针对特定燃机利用运行数据训练出特定的补偿网络,对于不同的机组所设计的混合结构模型都能具有较高的准确性,为提高燃机模型精度提供了参考手段。     

基于Aspen plus的船用双燃料发动机LNG气化流程仿真研究

采用Aspen plus软件建立了LNG气化装置的仿真模型。以ME-GI型主机的实际数据为输入,通过调用相关的热力学方法和设备模块,对气化器(VAP)中水乙二醇的进口温度、出口温度,以及LNG进口压力、LNG中甲烷浓度等参数进行模拟计算,得到上述参数对LNG气化流程出口温度、VAP换热面积及换热量的影响规律。可为VAP的节能选型提供依据;为船用双燃料发动机LNG气化流程的优化设计提供理论依据。     

大功率柴油机性能仿真与增压系统优化

针对某大功率柴油机有效燃油消耗率较高的情况,改进其增压系统来提高其经济性。对改进后的4涡轮增压器柴油机进行测试,基于实测缸压开展燃烧放热规律分析,获得关键燃烧特征参数,探明燃烧参数的变化规律,并基于韦伯燃烧模型建立燃烧特征参数经验模型。使用仿真软件GT-Power建立仿真模型,利用试验数据进行模型校核,结果表明各参数的最大误差不超过4.36%。仿真计算表明,与2涡轮并联增压系统相比,4涡轮并联增压系统的燃油经济性更高,100%负荷时有效燃油消耗率降低4.96 g/(kW·h),与实测结果基本一致。     

基于数据驱动的柴油机后处理装置性能诊断

基于氧化催化器(DOC)和催化型颗粒物捕集器(CDPF)的工作原理,建立了连续再生式捕集器(CRT)的GTPower一维仿真模型,通过台架试验和实车数据验证了模型的性能.基于所建立的模型通过引入CRT故障因子对后处理装置的堵塞和破损故障进行了仿真研究.结果表明:不同故障形式和故障程度对CDPF入口温度的影响很小;当CDPF发生堵塞现象时,CRT前/后温差增大,CDPF出口温度与入口温度相关性变差;当CDPF发生破损现象时,CRT前/后温差减小,CDPF出口温度与入口温度相关性增加.根据不同故障形式和故障程度对后处理装置传感器测点温度的影响规律,提出了基于温差累计值和基于温度相关性的性能诊断方法.同时基于后处理装置远程监测系统采集的1 800余辆改造在用车后处理装置中的典型数据,以两辆典型车辆为例,通过数据驱动的方式进行了性能诊断应用.     

基于响应面模型涡轮叶片冷却性能的数值研究

为了给我国自主研发涡轮叶片提供理论基础,基于试验设计和响应面模型对某型叶片的冷却性能进行了数值研究。对某型涡轮叶片的设计参数进行了试验设计,数值研究了主流出口压力、主流进出口压比、冷气与主流温度比及流量比对叶片表面的无量纲温度分布的影响规律,并根据响应面模型拟合得到了叶片平均无量纲温度的经验公式。结果表明：根据试验设计和响应面模型拟合得到的叶片平均无量纲温度的经验公式有较高的精度;在设计参数范围内,涡轮叶片的平均无量纲温度随着主流出口压力(120～140 kPa)和冷气与主流温度比(0.6～0.7)的增大分别提高了0.57%和2.81%,随着主流进出口压比(1.3～1.5)和冷气与主流流量比(3～8)的增大分别降低了1.14%和3.68%。     

双机并车试验台高速采样系统关键技术研究

采用高速数据采集卡实现了对柴油机转速、燃油齿条位移及柴油机输出扭矩等重要参数的实时高速采集和存储;并设计了采集数据滤波、动态波形显示及分析程序;提出了转速采集及分析的新方法。实际配机使用表明:系统运行正常,参数采样信号稳定;可为研究柴油机并车过程中的参数监测及控制起到良好的辅助作用。     

Missing data estimation for 1–6 h gaps in energy use and weather data using different statistical methods

Analysing hourly energy use to determine retrofit savings or diagnose system problems frequently requires rehabilitation of short periods of missing data. This paper evaluates four methods for rehabilitating short periods of missing data. Single variable regression, polynomial models, Lagrange interpolation, and linear interpolation models are developed, demonstrated, and used to fill 1–6 h gaps in weather data, heating data and cooling data for commercial buildings. The methodology for comparing the performance of the four different methods for filling data gaps uses 11 1‐year data sets to develop different models and fill over 500 000 ‘pseudo‐gaps’ 1–6 h in length for each model. These pseudo‐gaps are created within each data set by assuming data is missing, then these gaps are filled and the ‘filled’ values compared with the measured values. Comparisons are made using four statistical parameters: mean bias error (MBE), root mean square error, sum of the absolute errors, and coefficient of variation of the sum of the absolute errors. Comparison based on frequency within specified error limits is also used. A linear interpolation model or a polynomial model with hour‐of‐day as the independent variable both fill 1–6 missing hours of cooling data, heating data or weather data, with accuracy clearly superior to the single variable linear regression model and to the Lagrange model. The linear interpolation model is the simplest and most convenient method, and generally showed superior performance to the polynomial model when evaluated using root mean square error, sum of the absolute errors, or frequency of filling within set error limits as criteria. The eighth‐order polynomial model using time as the independent variable is a relatively simple, yet powerful approach that provided somewhat superior performance for filling heating data and cooling data if MBE is the criterion as is often the case when evaluating retrofit savings. Likewise, a tenth‐order polynomial model provided the best performance when filling dew‐point temperature data when MBE is the criterion. It is possible that the results would differ somewhat for other data sets, but the strength of the linear and polynomial models relative to the other models evaluated seems quite robust. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

电网企业数据中台方案研究

随着电网企业各部门信息化的高速发展,沉淀了丰富的全域数据资源,但系统间数据未有效贯通、共享公用,企业在数据价值挖掘、数据对业务支撑、拓展新兴业务等方面有强烈需求。文章结合当前业界热烈讨论的数据中台战略,提出了电网企业数据中台的业务架构,给出了关键技术选型和技术验证步骤,并就数据中台的数据建模、数据服务两大能力,重点介绍了敏捷数据建模平台和基于SpringCloud的数据服务平台。最后以“企业客户电力大数据征信”为例,讲述如何利用数据中台构建对外变现的数据服务。文章的数据中台方案对电网企业在建设数据中台特别是分析建模、挖掘数据价值上具有一定的借鉴意义。     

智能电网调度数据标准化及应用

鉴于调度环节是智能电网建设的重要组成部分及调度数据资源标准化是实现智能电网信息化和自动化的重要基础,阐述了综合数据平台系统功能架构和逻辑层次的划分,探讨了标准规范体系、元数据管理和数据编码规范的数据规范化工作,从接口体系、交互界面、通用交换等方面综合分析了数据标准化接口,并介绍了标准化数据在数据质量综合辨识、可扩展数据综合搜索、集成式电网故障诊断等方面的应用,为电网调度控制和综合管理提供了技术支持.     

光伏系统采集数据在线清洗与修复方法研究

以湖北巴东光伏电站实采数据为基础,分析了温度、辐照度、系统出力3类原始数据特征及变化特点,以融合准确率和召回率的综合指标为评价依据,提出采集数据的在线清洗与修复方法,最后以电站实采数据为例,进行数据清洗与修复的可行性验证。结果表明：根据趋势距离对变化趋势统一的温度数据进行清洗、通过设置动态阈值区间对辐照数据进行分时刻清洗,以及对独立分析困难但适宜联合分析的出力-辐照数据进行匹配度核算和清洗,均可较好地实现离群数据的筛选识别;此外,对残缺数据,根据相应清洗指标最小化原则,进行数据修复,可较好地再现缺失点的数据原貌。     

应用数据仓库技术加快企业信息化改造

重点阐述了现代化数据仓库技术在企业信息化改革中的可行性,针对数据仓库技术的特点、体系结构以及数据挖掘技术的实现方法做了详细描述。     

面向凝汽器真空主题的多维数据分析系统

介绍了多维数据模型、数据立方体和OLAP联机分析处理的相关概念;提出了一种用于建立数据立方体的维度的数据聚类算法,利用该算法对历史数据进行聚类后得到了便于进行OLAP分析的维度。基于凝汽器系统的历史数据,以凝汽器系统的真空变化情况为主题,建立了基于多维数据模型的数据立方体,介绍了OLAP多维数据分析方法,挖掘了数据中的信息,体现了OLAP分析相对于传统数据分析方法的优越性。     

基于数据仓库的电力信息系统应用规划

数据仓库(Datawarehouse)是专门存储历史数据以实现知识发现的数据存储技术,能很好地支持数据挖掘(Datamining)及OLAP等分析技术的应用,是近年来电力信息化的研究热点,数据仓库技术的应用将使原有自动化系统升级为智能化系统。数据仓库技术自身的逐步成熟,使数据仓库在电力系统应用逐渐从单个应用研究转变成统一的信息系统建设。根据电力系统的实际需要并结合数据仓库在电力系统的应用特点,做出了电力企业新一代信息系统应用规划。     

基于LabVIEW的内燃机数据采集与分析的研究

介绍了基于LavVIEW平台上的内燃机数据采集系统的开发与研究．并介绍了对数据进行滤波处理的结果。经过滤波后．高频干扰信号基本被滤去．信号图形能清晰地表达示功图的情况。     

智能水电厂综合数据组态分析系统研究

针对水电厂各子系统间海量异构数据资源综合利用率低的问题,介绍了一套全新的综合数据组态分析系统。该系统基于智能水电厂统一平台架构进行开发,通过数据仓库封装由各子系统采集的海量异构数据,结合运维人员定制的专业主题模板,采用数据挖掘技术预处理数据仓库中的数据并生成相应的专业主题数据,通过访问客户端高自由度的组态软件,用户可快速构建数据分析、设备报警条件主题模板,最终系统以设备状态诊断、智能报警等方式将有价值的信息呈现给用户。工程实际应用结果表明,该系统提升了水电厂的信息化管理水平及预防性维护决策能力,保障了电厂安全稳定运行。