提高直接空冷机组夏季出力的探讨

对直接空冷机组夏季出力受阻问题进行分析和探讨,并结合某电厂600 MW直接空冷机组运行经验和试验数据,对各项技术经济指标以及运行工况进行分析。通过解决机组真空的严密性、对散热器进行加药弱酸清洗和高压水冲洗、解决环境风对空冷凝汽器的影响、安装辅助喷雾系统,从而解决了因非设计原因造成的夏季出力受阻问题,对直接空冷机组的安全、经济运行具有参考价值。     

基于稳态测量的电力网络谐波阻抗的确定

提出了一种电力系统谐波阻抗的测量方法 ,该方法通过对电力系统 (自然或人为 )扰动前后的稳态量的测量确定系统谐波阻抗 ,并进行了仿真验证 ,展示了该方法的实际应用前景     

多轴应力状态下P91钢蠕变寿命损耗的研究

根据单轴及多轴实验数据,运用ANSYS有限元方法,对高温P91钢蠕变进行研究。基于用户可编程特性,将含有损伤-硬化蠕变模型的程序写入ANSYS,该模型对含有第三区蠕变的模拟取得较好的效果。研究了在高温下金属材料多轴蠕变的骨点应力(Skeletal Point Stress)以及断裂时间与单轴蠕变的关系。对高温高压状态下弯头发生蠕变效应进行分析,指出蠕变效应对弯头部位应力变化的影响,通过对骨点应力的分析,得出弯头部件蠕变损耗的变化情况。研究结果为正确预测高温高压弯头部件的剩余寿命提供了理论依据。     

电网中强迫共振型低频振荡源的自动确定方法

针对广域测量系统采集的有效值数据难以准确反映电网动态特征的缺陷,提出了一种新型采集数据方式。根据低频振荡扰动行波在电网中传播的特点,利用多点测量数据波形相关函数来确定低频振荡扰动源位置,具体作法是:位于电网中不同地点的测量单元将测得的每周期内电压最大值及其对应时刻的数据发送到电网监控中心;在监控中心利用Hermite函数提取各测点的低频振荡扰动变量,利用定义的顺序相关函数提取低频振荡扰动行波通过各相邻测点间的时差和先后次序;利用各测点间已知的线路长度计算扰动行波波速并确定低频振荡扰动源的位置。通过一个7机无穷大系统模型的仿真分析,验证了该方法的正确性。理论分析和仿真结果表明:该方法能够快速确定电网中低频扰动源的位置;而且所需的采样测量单元数量少,能够节省投资。     

电网规划研究平台建设经验和未来发展方向

电网规划研究平台是我国首个面向输电网规划的一体化平台系统,完成了大量的设计研究和技术储备工作,是建设国家电网公司大规划体系应用的基础。在回顾平台建设历程的基础上,总结了规划平台系统建设经验,提出了总设计的原则问题,分析了建设的关键点,对规划平台系统的未来发展方向进行了展望,并针对下一步工作提出了建议。     

基于鱼群算法与有导师神经网络的轴心轨迹智能识别

利用图像领域Canny算子和Hu不变矩代替人眼识别轴心轨迹,运用人工鱼群精简冗余数据,采用PNN进行故障分类,实现计算机智能识别分类机组故障。本文证实了此种识别方法比传统神经网络识别有更高的识别精度和效率。     

直接空冷排汽管道系统的优化设计

依托实际工程,利用计算流体力学(CFD)软件对某台135 MW机组直接空冷排汽管道内的水蒸气流场进行了三维数值模拟,经分析和研究,实现了空冷排汽管道系统的优化设计.     

基于等电位原理的±100 Mvar高压STATCOM的弱电网电流闭环测试方法

在±100 Mvar高压静止无功补偿器STATCOM(static synchronous compensator)的设计中,三角形接线能够耐受短路工况而被采用。大容量STATCOM的波动容易在试验中引起电网过压或过流从而出现故障,因此必须进行专门的测试,以验证整机的绝缘耐压和电流特性。将充电过程和放电过程进行分离,基于等电位原理提出了一种适用于弱电网的高压STATCOM装置电流闭环的测试方案。该方案能够等效产生测试电流,较方便地验证了控制策略中电流采样及电流控制能力,以及整机的绝缘耐压水平。通过Simulink仿真及现场试验,验证了该方案的有效性,为解决高压大容量STATCOM的测试提供了一种新的方法。     

激光照射光斑检测方法

在激光照射性能监测系统的外场试验中,大气湍流等环境因素降低了光斑检测的准确性;同时传统的光斑检测方法在处理高分辨率CCD图像时速度较慢,难以满足实时处理的要求。为解决以上问题,提出一种激光照射光斑检测方法。首先采用自适应阈值法和投影法相结合的方法,将图像分割出一个或多个待检测区域;再根据靶板与成像系统的空间关系,预测当前光斑形态,并制作检测模型,对待检测区域进行相似度检测确定最优目标区域;最后对最优目标区域采用连通域分析提取光斑。实验结果表明：对于分辨率为1392×1040的图像,不仅能准确检测出光斑,还提高了检测速度,实现准确、稳定、快速的检测光斑,为激光照射器性能的评估提供可靠、有效的依据。     

一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法

针对传统的疲劳驾驶检测准确率低和实时性差的问题,提出了一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法.利用CCD相机实时获取驾驶员的脸部图像,采用直方图均衡化增强图像的对比度;通过改进的cascade(Hear分类器)的人脸检测算法检测出脸部区域;利用OTSU阈值分割和形态学运算提取人眼区域,根据人眼的宽高比判定眼睛的闭合程度;依据PERCLOS-P80原理和眨眼频率判断驾驶员的疲劳状态.实验结果表明:改进的人脸检测算法对每帧图像的检测时间约为45ms,在人脸检测速度上提高了2.3倍,为整个疲劳驾驶检测节省了大量的时间.研究疲劳驾驶检测方法检测一帧图像的时间约为65ms,而且在不同的光照强度下的检测均有较高的准确率,满足疲劳驾驶检测对准确性和实时性的要求.