汽轮机排汽比焓在线计算方法的选择

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.     

基于SVR和GA的汽轮机排汽焓在线预测计算

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。     

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

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。     

火电机组排汽焓在线计算方法的研究

根据火电机组热经济性在线监测的特点 ,利用熵增原理 ,结合温熵图、热力单元矩阵分析法和等效热降理论对汽轮机排汽焓的计算方法进行探讨 ,实现了火电机组在线监测系统中汽轮机排汽焓的在线计算 ,为机组实时热经济性分析提供了依据。图 3表 2参 9。     

汽轮机排汽焓计算模型的研究与应用

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.     

热电联产机组在线热力性能试验研究

在火电深度调峰、竞价上网大背景下,热电联产汽轮机组热力性能的实时监测尤为重要。提出"在线热力性能试验"的概念,采用热平衡法计算供热机组热力性能,重点对低压缸排汽焓的在线计算进行探讨,并对某供热机组实例进行计算分析,结果表明采用的计算方法误差较小,在线热力性能试验可以为提高机组的经济性提供更及时准确的信息。     

一种汽轮机组排汽干度的在线软测量方法

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。     

汽轮机低压缸排汽焓在线计算新模型的研究及应用

针对现有汽轮机低压缸排汽焓在线计算模型的缺点,提出一种排汽焓在线计算新模型.通过对不同容量汽轮机组的额度工况点和特定机组的不同工况点进行实例计算,结果表明:该计算模型不必对汽轮机回热系统和低压缸湿蒸汽区进行计算,计算模型简单,计算量小;所需测点少,测点积累误差小,计算精度高.     

大型汽轮机在线性能监测诊断系统关键技术及应用

分析大型汽轮机在线性能监测诊断系统研发中数据预处理、汽轮机排汽焓计算、能耗诊断模块化设计等关键技术的难点,提出相应的解决措施,介绍应用这些技术研发的大型汽轮机在线性能监测诊断系统在某机组上进行性能计算和能耗诊断的情况,结果与机组运行实际状况相符.     

数据–机理融合的汽轮机末级排汽焓在线测量EI北大核心CSCD

汽轮机末级排汽焓值的在线准确测量是机组智能监测与冷端系统节能优化的前提与关键。以机组历史运行数据为驱动,采用数据与机理融合的建模方法,结合深度学习算法,构建汽轮机末级排汽焓的在线测量模型。基于闭口能量平衡方程构建汽轮机排汽焓的机理模型;采用灰色关联分析选取影响排汽焓的关键特征变量,构建基于极端梯度提升算法的汽轮机排汽焓软测量模型;搜索可比历史条件下的排汽焓值,引入偏差系数修正软测量模型结果,通过实时数据与模型的数据交互,实现模型的动态演化。以某在役600MW亚临界直接空冷机组为研究对象进行分析,结果表明,构建的汽轮机末级排汽焓在线测量模型的相对误差在(-0.15%,0.15%)之间,可满足工程分析需要,且在机组深度调峰时,相比机理模型,提出的在线测量模型具有很好的泛化能力。