中控成功签约南京汽轮电机集团DEH项目

2011年8月16日,中控技术股份公司凭借自身技术优势与南京汽轮电机（集Ⅲ）有限责任公一j（简称：南京汽轮电机集团）成功签约2套DEH控制系统配套项目,这是继杭汽、武汽、哈汽和青汽等企业之后,与中控合作的又一个汽轮机厂家。该项目的取得,标志着中控DEH技术与应用能力再次得到发电设备制造商认可,为中控进一步开拓DEH市场创造了良好条件。     

现场总线在大型火力发电厂程控系统中的应用

主要以山西漳山发电有限公司2×600MW燃煤亚临界凝汽式直接空冷汽轮发电机组锅炉补给水冗余现场总线控制系统为例,论述了Profibus现场总线和冗余技术在火力发电领域中的应用,对控制系统的硬件、软件结构及系统组态等进行了简单说明.     

PLC在汽轮发电机组停机保护设计中的应用

ＰＬＣ在汽轮发电机组停机保护设计中的应用ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰＬＣｉｎｔｈｅＤｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＴｕｒｂｏｇｅｎｅｒａｔｏｒＨａｌｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ●牛锡斋ＮｉｕＸｉｚｈａｉ１引言汽轮发电机组停机保护控制系统是保证汽轮发电机组安全运...     

基于OPC和Winsock API的远程数据采集系统设计

在现代化区域发电企业经营中,将分布在不同地理位置、不同发电机组的DCS的实时数据上传到区域发电企业的生产调度管理系统中,为企业提供发电机组的实时信息监视,及时掌握发电机组的运行状态,这对提高企业管理水平十分重要。本文简介了OPC和Winsock API技术标准,并在满足《电力二次系统安全防护规定》原则下,设计了基于OPC和Winsock API技术的通用远程数据采集系统,并在实际中得到了应用。     

基于OPC和Winsock API的远程数据采集系统设计

在现代化区域发电企业经营中,实现将分布在不地理位置、不同发电机组DCS的实时数据上传到区域发电企业生产调度管理系统中,为企业提供发电机组实时信息监视,及时掌握发电机组运行状态,对提高企业管理水平十分重要。本文简单介绍了OPC、Winsock API技术标准,并在满足《电力二次系统安全防护规定》下,设计了基于OPC、Winsock API技术的通用远程数据采集系统,并在实际中得到了应用。     

改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障.     

独立于DEH系统的三重冗余OPC功能设计

汽轮发电机的超速限制(OPC)功能对其安全运行尤为重要。针对部分汽轮机数字电液(DEH)控制系统无独立的硬回路OPC功能,以及相关国家、行业标准规范对汽轮发电机的OPC功能的规定,根据OPC保护原理,研究采用通用紧急停机装置(ESD)。从OPC系统装置的技术参数分析、功能配置、硬件选型、回路冗余等方面,进行独立于DEH系统的OPC保护装置冗余设计,并对这种"嫁接"创新设计的可靠性进行分析评估。该独立OPC系统装置的硬件回路和软件逻辑均不依赖于DEH系统的硬件和软件,也不与DEH系统集成的OPC功能冲突,弥补了DEH系统没有独立硬件OPC功能的不足。该设计既满足相关技术标准规程要求,又使汽轮发电机运行更安全可靠,为设计DEH系统的独立硬件OPC功能装置提供借鉴。     

贝叶斯网络在汽轮机故障诊断中的应用

针对在汽轮发电机组振动故障诊断中的不确定性问题，提出了应用贝叶斯网络对其进行推理和诊断。本文介绍了贝叶斯网络的建模方法与推理机制，并通过专家系统的建模过程与诊断实例，证明了应用贝叶斯网络对汽轮发电机组进行故障诊断所具有的独特优点。     

控制逻辑中功能块的处理时序对DEH控制品质的影响

以广东粤电湛江生物质发电项目工程2×50MW机组为例,对DEH仿真试验过程中出现的并网后调阀振荡问题进行分析研究,得出控制逻辑中功能块的处理时序错乱会对DEH控制品质造成严重影响的结论。并对国电智深DEH控制逻辑中的功能块进行重新排序,达到理想的控制品质。     

汽轮发电机组振动的影响因素分析

汽轮发电机组轴承振动的大小直接关系到机组能否安全运行,而对于电厂来说安全运行能带来最大的经济效益。本文简单介绍了汽轮发电机组的振动机理,从汽轮发电机组在设计制造、安装、检修和运行几个方面对可能引起轴承振动的影响因素进行了分析。     

330MW汽轮发电机组停炉不停机控制实践与分析

本文叙述了大唐鲁北发电有限责任公司两台330MW汽轮发电机组停炉不停机控制的实现,并通过几次锅炉MFT动作后实际检验,参考其他电厂逻辑进行分析,查出初始逻辑存在的问题,提出修正,使停炉不停机逻辑更加完善,在安全的基础上充分发挥作用,为减少机组非停和提高机组寿命与经济性打下基础。     

900MW超临界发电机组的全工况实时仿真

介绍了上海外高桥第二发电有限责任公司900MW超临界发电机组的硬件结构、功能规范及仿真系统的特点.整个仿真机系统采用完全图型化建模技术和先进的虚拟DPU控制技术,对机组DCS系统、DEH系统及其画面进行了1∶1的模拟,仿真结果与现场运行情况十分一致,完全可以满足仿真培训的要求.     

基于模糊PID算法的背压式发电机组控制策略研究

背压式发电机组消除了凝汽器的冷源损失,热力循环的效率相对高于其他发电机组,能够降低发电煤耗,节约能源,从而得到了广泛的应用。首先分析了背压式发电机组不同控制方式的优缺点,然后在各种控制方式中加入基于模糊PID的控制策略,最后通过仿真实验与传统PID控制策略进行对比。     

AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用

遗传算法是一种能够借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法;为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高;文章针对多征兆、多故障的汽轮发电机组的故障诊断系统,对采用改进后的自适应遗传算法(AGA)和RBF径向基函数神经网络相结合进行故障模式识别的方法进行研究;仿真结果表明,该方法对于汽轮发电机组的故障诊断具有较高的实用价值。     

大庆石化公司5#机高压调节阀故障分析及改进

汽轮发电机组通过控制汽轮机进汽阀门的开度来调节进汽流量,从而达到控制汽轮发电机组转速和功率的目的.造成汽轮机高压调节阀窜动的的主要原因是调节阀LVDT部套因接线松动、振动、瞬间接地等导致阀门位置反馈信号不稳定或失真,进而引起PID控制回路的控制输出指令与阀位负反馈信号无法平衡,使阀门出现震荡现象.采取相应措施对高压调节阀进行改造,使得机组运行安全性得到了较大的提高.     

一种智能型电气信号联络装置

介于汽轮发电机组的工作特性,提出了一种智能型电气信号联络装置,一改传统的电气原理,将单片机技术应用至该联络装置。该装置将汽轮发电机组中控室与电气主控室之间的信号联络简捷化,使其更加方便、更加安全、更加可靠。通过许多现场使用,证明了该装置在设计思路上是完全可行的。     

基于梯度的自适应更新提升小波及其应用

针对电厂汽轮发电机组振动信号的噪声抑制问题,采用提升小波变换的方法构造小波。在讨论了提升小波变换基本原理及特点的基础上,根据信号的局部梯度大小对提升格式的更新算子Ｕ（Update）进行自适应设计。用此方法对电厂汽轮发电机组的振动信号进行消噪处理,并通过实例仿真证明了该方法的可行性和有效性,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供有力依据。     

汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统

200 MW及以上容量的大型发电机组的安全稳定运行是电力系统安全运行的保证,为了保障汽轮发电机组的安全可靠运行,必须实现机组运行信息内部共享和远程监测和故障诊断。因此,提出了一种基于Internet网络和CAN总线的分布式汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统;给出了分布式在线监测和故障诊断系统的硬件结构、软件配置和功能;介绍了诊断系统的网络技术和实现框架,应用实例证明该系统具有一定的实用性和有效性。     

人工鱼群算法的汽轮发电机故障诊断仿真研究

研究汽轮发电机故障准确诊断问题,由于汽轮发电机组故障特征与故障状态间呈现较强的非线性关系,传统的数学模型很难正确识别汽轮发电机的各种故障状态,诊断精度不高。RBF神经网络具有自学习、非线性处理等优,为了提高汽轮发电机故障诊断正确率,建立了一种人工鱼群优化RBF神经网络的汽轮发电机故障模型,充分利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为,对RBF神经网络的参数进行了优化,然后采用优化RBF神经网络对故障进行诊断。仿真结果表明,RBF神经网络可提高汽轮发电机故障诊断准确率。     

基于自联想小波网络的汽轮发电机组故障诊断

针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,将小波变换和自联想神经网络结合构造了一个多层的自联想小波网络故障诊断系统。在输入层对振动信号进行二进离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量,根据这些特征向量进行自联想网络的学习,用学习过的自联想网络诊断故障。将该方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断,实验仿真结果表明,该方法优于常规的BP网络方法：某些单一故障的识别率提高了31.2%,综合故障的识别率提高了26.6%。