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《浙江电力》2019,(11)
为了在线计算汽轮发电机组的经济性,基于LSSVM(最小二乘支持向量机)建立了一种汽轮机低压缸排汽焓在线计算模型。首先分析汽轮机低压缸排汽焓影响因素,确定LSSVM模型的输入变量与输出变量,采集历史数据,数据预处理后剔除明显坏点,再对各参数进行归一化,将其转化为无量纲量,最后将归一化处理后的数据用于LSSVM模型的训练,再用性能试验的数据对模型进行验证,得到基于LSSVM的汽轮机低压缸排汽焓计算模型。结果表明:基于LSSVM的汽轮机低压缸排汽焓计算模型能够有效预测低压缸排汽焓,误差范围在1%以内,低压缸排汽焓的预测值比试验值平均小约5 kJ/kg。低压缸排汽焓的预测值与试验值保持着相同的变化规律。 相似文献
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汽轮机低压缸排汽焓的计算是火电机组性能监测的重要环节.针对现有汽轮机低压缸排汽焓计算模型存在的局限性,提出一种排汽焓的热力学近似计算模型.该模型将低压缸、凝汽器及相对应的回热加热器视为开口热力系,根据开口热力系的能量平衡方程计算出低压缸的排汽焓.该方法避开了对低压缸湿蒸汽区的计算,具有较高的计算精度. 相似文献
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针对汽轮机排汽焓的计算是火电机组热经济性在线分析的难点,提出了采用遗传算法(GA)对基于支持向量回归机(SVR)的预测模型参数进行优化,利用优化后的模型(GA-SVR)对汽轮机排汽焓进行预测研究。以某300 MW汽轮机组为例进行了排汽焓的在线计算,并与常规SVR模型和BP-ANN模型进行对比。结果表明,该方法能够较为准确地在线预测汽轮机排汽焓值,可为火电机组的在线性能监测提供有效的手段。 相似文献
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基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算 总被引:1,自引:0,他引:1
以某300 MW汽轮机为例,建立了基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算模型。首先分析了主成分分析和人工神经网络计算原理,然后采集了影响汽轮机排汽焓的各个主要参数的历史数据,并对采集到的数据进行了数据预处理,对剔除坏点后的历史数据做主成分分析,得到了累计贡献值大于99.95%的4个主要成分,并以这4个主要成分作为BP神经网络的输入变量,汽轮机排汽焓作为输出变量,建立基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算模型,通过对模型的训练和验证,得到了汽轮机排汽焓计算模型,便于在线监测中进行实时调用。研究结果表明:主成分分析能够确定合理的BP神经网络输入变量个数,提高训练精度和训练速度;主成分分析与神经网络复合模型对排汽焓的计算精度符合工程要求;排汽焓在各个负荷工况下波动不大。 相似文献
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汽轮机排汽比焓的在线计算是火电机组热力性能试验及性能在线监测中的重要环节,而现有的汽轮机排汽比焓在线计算方法均在不同程度上存在一定的局限性.采用常用的排汽比焓计算方法,即能量平衡法、曲线外推法、等效焓降法、弗留格尔公式法、相对内效率法分别对某台N220-12.7型汽轮机的排汽比焓进行了实例计算.通过对计算结果的分析比较,得出这几种计算方法各自的适用条件及其改进措施. 相似文献
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汽轮机排汽焓的在线计算是火电机组热力性能试验及机组性能在线监测中的重要环节,而现有的汽轮机排汽焓在线计算方法在不同程度上存在一定的局限性。采用几种常用排汽焓计算方法(能量平衡法、曲线外推法、等效焓降法、弗留格尔公式法、相对内效率法),对某电厂220MW汽轮机组的排汽焓进行了计算。通过对计算结果的分析比较,得出上述几种计算方法各自的适用条件及其改进措施。 相似文献
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基于双隐层径向基过程神经网络的汽轮机排汽焓在线预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现机组经济性能在线诊断,将双隐层径向基神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算,建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型。并以某300MW机组汽轮机末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算。结果表明:该方法在线预测汽轮机排汽焓值的平均相对误差小于1%,比BP神经网络的精度更高,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的预测方法。 相似文献
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一种汽轮机组排汽干度的在线软测量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着信息计算机技术的发展,对大型汽轮发电机组性能进行在线监测及分析成为可能。机组热耗率和干度是2个被监测的重要指标。通过对已往的汽轮机变工况计算的方法分析,该文提出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的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,得到新的排汽焓和排汽干度,最后算得机组热耗率和排汽焓(或排汽干度)。该方法不用测量流量,也不用测量排汽干度,就能比较准确地在线监测机组热耗率和排汽干度。 相似文献
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GONG Huanchun 《热力发电》2014,(7)
In order to diagnose the unit economic performance online,the radial basis function(RBF)process neural network with two hidden layers was introduced to online prediction of steam turbine exhaust enthalpy.Thus,the model reflecting complicated relationship between the steam turbine exhaust enthalpy and the relative operation parameters was established.Moreover,the enthalpy of final stage extraction steam and exhaust from a 300 MW unit turbine was taken as the example to perform the online calculation.The results show that,the average relative error of this method is less than 1%,so the accuracy of this algorithm is higher than that of the BP neutral network.Furthermore,this method has advantages of high convergence rate,simple structure and high accuracy. 相似文献
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等效热降法的改进计算方法 总被引:8,自引:3,他引:8
目前采用的汽轮机理想循环热效率受到相对内效率影响而不能准确反映汽轮机热力系统运行经济状态。同时,等效热降法计算中需要预先已知汽轮机排汽焓及回热抽汽状态点的焓值,而凝汽式汽轮机排汽焓及处于湿蒸汽区回热抽汽点焓值不能准确确定,从而导致等效热降法计算结果产生误差。针对上述问题,文中首先对理想循环热效率的定义方法进行了改进。然后,基于改进的理想循环热效率,提出了等效热降法的改进算法。该方法利用蒸汽等熵膨胀过程来确定等效热降,不仅避开了求解汽轮机排汽焓的难题,而且还可以分析引起热力系统经济性降低的原因和部位,从而为汽轮机热力系统经济性诊断提供了依据。通过与常规等效热降法计算结果的对比,证明了该改进方法的正确性。 相似文献