汽轮机的热力性能试验

介绍了与汽轮机热力性能试验有关的基本知识，诸如〈性能试验的任务，种类；国内外常用的汽轮机性能试验规程及适用性；性能试验中的注意事项；试验结果的不确定度及对仪器，仪表的要求等。对试验结果与保证值如何进行比较也作了说明。最后对两个专门问题进行了讨论。     

模糊自组织神经网络在汽轮机转子故障诊断中的应用

针对汽轮机转子故障分类问题,采用模糊数学和自组织特征映射神经网络方法诊断汽轮机转子的故障。该方法具有结构算法简单,无监督自学习和侧向联想等功能。     

上海汽轮机有限公司引进型300MW汽轮机组热力性能试验汇总及分析

叙述了上海汽轮机厂应用国际公认的具有高精度等绵试验方法共计为８台引进型３００ＭＷ汽轮机进行了热力性能试验。     

神经网络在汽轮机转子热应力实时计算中的应用探讨

首次提出了把神经网络应用于转子热应力的实时测量中。从神经网络在实时计算中的计算时间，计算精度及容量分析等几个方面进行了可行性分析。     

汽轮机热力系统运行节能分析

利用抽汽效率和抽汽热量转换系数，构造了再热机组等效焓降的应用法则，结合ABB机组热力系统的特点，对机组运行中疏水热量利用不足、加热器端差增大、高加旁路泄漏、再热器减温喷水等因素，进行了局部定量分析。结论对电厂节能工作具有指导意义。     

吴泾600MW汽轮机热力性能试验分析

吴泾600MW机组是上海汽轮机有限公司运用合资以后建立的现代化汽轮机设计体系,采用合作设计、合作制造方式,推出的新一代600MW机组.该机组通流效率、试验热耗、连续运行时间等多项指标,创国内大功率机组新记录.整个机组的总体性能达到和/或超过从国外进口机组的水平.本文论述了采用ASME PTC 6.0试验标准对该机组进行严格的热力性能试验的情况,从试验过程的严格性、试验结果的重复性、规律性均表明该机组的性能优秀.     

汽轮机热力试验中参数测量误差对性能指标影响的算法研究

为评估汽轮机热力性能试验中参数测量误差对性能指标影响,基于误差传递理论,利用泰勒级数和数值微分等数值分析方法,建立了无需参数修正曲线和性能指标计算函数的计算式。以某电厂600 MW机组为例,利用该算法计算了参数测量误差对性能指标的影响,并和传统计算方法的结果进行了比较。结果表明:本研究提出的数值误差分析算法和传统方法计算的机组热耗率不确定度的误差为0.023%。该算法是传统误差分析方法使用条件难以满足情况下,用以计算测量参数误差对机组性能指标影响的一种有效方法。     

电站汽轮机热力参数在线监视与仿真系统

重点介绍了热力参数的在线监测及仿真系统，在该系统中，把仿真技术和人工智能引入到电厂汽轮机系统的经济性管理和相关故障诊断，该技术的应用将有力地提高我国电厂的运行管理水平。     

上海优化引进型300MW汽轮机热力性能分析及评价

根据一系列热力性能试验数据，分析了上海汽轮机厂生产的引进型３００ＭＷ汽轮机优化报的性能状况，指出在有些试验中存在的问题，并对评价机组性能的主要指标进行了讨论和分析，认为在目前机组出力余量偏大的情况下，习惯上延用的性能考核及价方法不尽合理。     

基于反馈快速学习网的热力系统混合预测模型

针对汽轮机机组功率难以精确计算的问题,提出一种热力系统混合预测模型以改善机组功率的计算精度。混合预测模型以热平衡方程为基本模型,以反馈快速学习网(feedback FLN,B-FLN)为补偿模型,将B-FLN的功率预测值作为热平衡方程功率计算值的补偿值。以某300 MW机组为研究对象,采用提出的混合预测模型对机组的功率进行预测,将其结果与热平衡方程计算值进行比较。仿真结果表明:混合模型输出功率误差小于±2 MW,降低了热平衡方程计算误差,为机组功率的可靠计算提供了一种新的解决思路。     

基于神经网络的锅炉低NOx排放系统辨识

影响NOx排放的因素有很多 ,它们与NOx排放量之间属于非线性关系。根据某电厂的现场NOx排放数据 ,建立基于BP算法的神经网络模型 ,对NOx排放的系统进行仿真计算 ,从而确定一个与所测系统等价的模型。并利用BP神经网络建立的仿真模型分析各输入参数与NOx排放量的确切关系     

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。     

人工神经网络在火电厂煤耗在线计算中若干问题探讨

针对人工神经网络技术应用于火电厂煤耗在线计算中所涉及的样本空间构成、网络调试及网络信息使用等核心问题进行了探讨,指出该方法在技术上是可行的,为在火电厂现有的运行监控条件下机组煤耗的实时计算分析提供了一条新的途径.     

用于制冷机组性能分析的神经网络模型

本文建立了制冷机组性能神经网络模型，并用测试数据进行了训练。结果表明，人工神经网络方法是分析制冷机组性能的一种有效途径。     

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。     

核电厂汽轮机热力系统分析与评审

在核电项目汽轮机评标过程中,发现供货商因忙中出错或因商业利益,提供的热力系统方案会存在参数选择不合理、计算方法不正确等问题.通过推导有疏水或纯疏水级段蒸汽焓值计算方法,采用比焓降更精确、更真实反映机组性能的功率作为效率计算基准,提出理想功率、当量流量和理想焓降三个性能指标,对供货商提供的热力系统方案进行分析与评审,及时发现和纠正了各种错误,合理维护了业主利益.并对在运行核电机组热力系统作计算与分析,提出了机组存在的问题和改进方案.     

汽轮机热力性能试验能耗的定量分析模型

引入加热单元和虚拟热力系统的概念，首次构建了适宜于汽轮机热力性能试验能耗定量分析使用的计算模型，只需利用试验所安装的测点，就能精确计算高压加热器系统内局部扰动对热经济性指标的影响。模型具有通用、精确和适应计算机程序化的特点，适宜于汽轮机热力性能试验定量分析使用。实例验证了方法的有效性。     

应用小波-人工神经网络组合模型研究电力负荷预报

针对负荷时间序列的非线性和多时间尺度特性．提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行负荷预报的方法——小波-人工神经网络组合模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以月、日平均负荷预报为例对模型进行验证．结果表明：该模型的拟合、检验精度较高。     

凝汽式汽轮机热力系统同一性计算模型的研究

根据常规热平衡方法和等效热降的基本理论,推导出了用于凝汽式汽轮机热力系统热经济性分析和计算的同一性计算模型,实例计算结果与常规热平衡方法完全相同。它既能用于计算单位新蒸汽做功和循环吸热量,也能用于汽水流量分配的计算。它为凝汽式汽轮机热力系统进行局部定量计算和应用热力学第二定律进行定量分析奠定了基础,是一种对凝汽式汽轮机热力系统简捷快速进行整体分析的新的计算模型。