在线确定凝汽式汽轮机排汽焓的热力学方法

将汽轮机及其包括凝汽器在内的回热系统视为一闭口热力系,利用在线监测获得的参数,用Flügel及其改进型公式准确求出汽轮机主蒸汽、再热蒸汽和排汽流量后,根据闭口系的能量平衡计算出汽轮机的排汽焓。热力系统的回热抽汽和门杆、轴封漏汽所携带能量为该闭口热力系统内部能量循环,故不必对汽轮机的回热系统进行计算,而且也不会因忽略门杆及轴封漏汽带来计算误差。该方法所需测点少,测点积累误差小,计算方法简单,计算量小,对某N200-12.7/535/535型汽轮机不同工况的计算结果表明:该方法具有较高的精度。图1表3参9     

汽轮机排汽焓的在线计算及末级的变工况特性

提出了一种简单的汽轮机末级变工况计算方法，该方法利用汽轮机实际在线监测数据和汽轮机结构数据，其计算精确度较高，收敛速度快，适于工程实际应用。利用此方法，对具有典型末级的某厂300MW汽轮机组末级进行了变工况计算，得出了变工况下汽轮机的排汽焓及变工况下末级一些重要参数的变化规律。为在线性能监测中末级及排汽焓的分析计算提供了理论依据。     

基于Elman神经网络的汽轮机排汽焓在线预测计算

为实现机组经济性能在线诊断,将Elman神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算。该预测方法很好地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,并以某电厂300MW汽轮机组末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算,实例表明:该方法能够准确地在线预测汽轮机排汽焓值,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。     

基于BP神经网络的汽轮机排汽焓在线计算方法

汽轮机排汽点处于湿蒸汽区,由于现场缺乏蒸汽湿度的测量手段,排汽焓值难以直接确定,其计算取值一直是火电机组热力系统热经济性在线分析诊断的难点之一。影响排汽焓的因素很多,它们与排汽焓之间属于典型的非线形关系。本文利用BP神经网络良好的非线形映射能力,以NK200-12．7／535／535型空冷机组为例,介绍了应用BP神经网络建立汽轮机排汽焓计算模型的方法,并成功应用于某电厂热经济性在线诊断系统中。     

凝汽式汽轮机排汽焓的简便算法与误差分析

提出了在线确定凝汽式汽轮机排汽焓的一种简便算法,将汽轮机及其包括凝汽器在内的回热系统视为一闭口热力系,计算出汽轮机的排汽量,根据能量平衡求出汽轮机排汽在凝汽器内的放热量,进而得到汽轮机的排汽焓。该方法的特点是,回热抽汽和门杆、轴封漏汽所携带能量为系统内部能量,不需对汽轮机的回热系统进行计算,而且也不会因忽略门杆及轴封漏汽带来计算误差。所需测点少,测量累积误差小,方法简单,计算量小,对某N330MW汽轮机不同工况的计算结果表明,该方法具有较高的精度。     

汽轮机排汽焓的在线算法

在热力系统在线性能计算中,由于汽轮机的排汽通常处于湿蒸汽状态,其焓值无法直接测定,目前排汽焓是根据机组的功率平衡通过迭代过程计算出来的,实时性差。文中提出了计算汽轮机排汽焓的在线算法,将流量分布矢量视为慢变化变量,根据前一计算周期的流量分布矢量来计算当前周期的排汽焓值,然后根据当前的实测参数计算流量分布矢量提供给下一个计算周期使用。该算法无需迭代,适合在线使用。参6     

汽轮机组排汽焓在线计算模型的对比研究

针对目前在线计算机组低压缸排汽焓的模型,对其中的两种模型进行了对比研究。结果表明利用各缸做功不足影响系数模型计算机组的排汽焓,其结果优于将低压缸、凝汽器及相应低加作为开口系的计算模型,满足在线计算的精度要求。     

汽轮机排汽焓动态在线计算模型的研究

针对现有的汽轮机低压缸排汽焓在线计算模型存在一定的局限性,提出了一种排汽焓在线计算新模型.该模型不必对低压缸湿蒸汽区进行计算,同时避开了流量测量,主要利用在线监测的温度和压力进行计算,所需测点相对较少,测点积累误差小.实例计算表明:新模型计算工作量小、精度高,完全能够满足工程计算的需要.     

利用层次径向基神经网络的汽轮机排汽焓计算

提出了利用层次径向基神经网络计算汽轮机末级抽汽和排汽焓的方法,该方法利用汽轮机结构数据和实际监测数据估算焓值。经检验,计算精确度较高,收敛速度快,适于工程应用。对具有典型末级的某热电厂200MW汽轮机组末级抽汽及排汽焓值进行了计算,得出了汽轮机的排汽焓变化规律,为在线性能监测及排汽焓的分析计算提供了一种行之有效的方法。图1表1参9     

汽轮机低压缸效率的在线计算方法

将低压缸、凝汽器以及与低压缸抽汽相对应的回热加热器视为一开口热力系,根据该开口系的能量平衡提出了一种在线计算排汽焓和低压缸效率计算方法。该方法采用改进型弗留格尔公式计算排汽量,根据高中压缸抽汽参数计算低压缸进汽量,避开了对低压缸湿蒸汽区的计算,计算精度较高。     

基于双并联人工神经网络的汽轮机排汽焓计算

提出了基于双并联人工神经网络的汽轮机排汽焓值计算模型。该方法利用汽轮机结构数据和实际监测数据估算焓值。实例表明,该方法具有表达简单、精度高等特点,是一种行之有效的计算方法。     

基于免疫原理的RBF神经网络模型在汽轮机排汽焓计算中的应用

根据汽轮机末级排汽焓与其影响因素之间的映射关系,提出了一种基于免疫原理的RBF神经网络模型来计算汽轮机的排汽焓。计算结果表明,该模型收敛速度快,运算简便,预测精度较高,具有一定的工程应用价值。     

基于对向传播神经网络的汽轮机排汽焓预测计算

为实现机组经济性能在线诊断,将对向传播神经网络方法引入汽轮机排汽焓预测计算.该预测方法很好地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,并以某电厂300MW汽轮机组末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算,实例结果表明:该方法能够准确地预测汽轮机排汽焓值,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.     

汽轮机排汽焓误差对等效热降法计算结果影响的研究

等效热降法计算中需要预先已知汽轮机的排汽焓,而对于凝汽式汽轮机,其排汽状态点常处于湿蒸汽区,排汽焓不能准确测定,从而导致等效热降法计算结果产生误差。首先建立了回热系统某因素发生变化时,由于排汽焓测量存在误差,导致利用等效热降法计算结果产生相应的误差的计算模型,然后针对某200MW机组高压阀杆漏汽增加和加热器端差增大对汽轮机热经济性影响的问题,计算排汽焓误差对其计算结果的影响。     

电站汽轮机低压缸排汽焓近似计算模型研究

凝汽式汽轮机低压缸排汽段通常处于湿蒸汽区,排汽焓值难以直接测量。提出一种汽轮机排汽焓的计算方法,以级内损失理论为基础,将各类损失划分为与容积流量相关的排汽损失、与湿度相关的湿汽损失和与理想焓降相关的其他损失。排汽损失由排汽容积流量决定;湿汽级焓降占总焓降的比例系数通过低压缸热力过程线中的相似三角形关系求出;根据速比与理想焓降的关系,将其他损失的系数简化成只与理想焓降有关的二次多项式。通过理论计算和量纲分析证明排汽流量的误差对计算结果影响较小。应用提出的方法,根据设计数据计算了不同厂家生产的不同容量级别汽轮机机组的低压缸排汽焓,并与设计值进行了对比。结果表明,该方法在设计数据条件下计算精度较高,证明了该方法的可行性,为现场的实际应用奠定了基础。     

末级排汽焓的顺序计算

提出了一种简单的末级流态的判断方法,并利用汽轮机实际在线监测数据和汽轮机结构数据进行顺序计算.其计算精确度较高,收敛速度快,适于工程实际应用.利用此方法,对某厂300MW汽轮机组典型末级进行变工况计算,得出变工况下汽轮机的排汽焓及变工况中末级一些重要参数的变化规律,为在线性能监测中末级及排汽焓的分析计算提供理论依据.     

基于PLS与MPGA-ELM的汽轮机排汽焓预测模型

针对汽轮机排汽焓参数难以直接测量的问题,提出了一种利用偏最小二乘法(PLS)和多种群遗传算法(MPGA)优化极限学习机(ELM)的汽轮机排汽焓预测模型.先将采集到的数据进行预处理,然后通过PLS将多维的输入变量降维成低维相互独立的变量,再利用MPGA对ELM的初始权值与阈值进行优化,最后使用优化后的模型进行训练.并将该...     

汽轮机性能老化对排汽压力影响的研究

从汽轮机组和凝汽器的热平衡入手,对汽轮机性能老化后低压缸排汽点变动方向进行了研究。结果表明,汽轮机性能老化后,其排汽压力略有升高,这就提醒我们,在凝汽器运行工况分析时应考虑这一因素。