电力企业中的实时数据库技术

建立统一的数据平台是电力企业信息化建设的关键环节。应用实时数据库技术能有效地集成电力生产过程中的大量实时数据，建立起连接控制网络和管理网络的桥梁，实现企业范围内的数据共享。本文从实时数据库的功能特征出发，综合相关文献，从多方面介绍实时数据库的系统结构和关键技术，并结合电力生产的特点给出电力企业在进行实时数据信息集成时需要遵循的几条基本准则。     

单元机组协调系统的非线性内模控制

协调系统的性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性。为了克服非线性环节以及能量供需之间关联耦合作用对协调系统控制品质的影响，本文将反馈线性化方法与多变量内模控制结构结合，针对一个通用的非线性协调系统模型，设计出非线性内模协调控制器。文中分析了多变量非线性内模控制结构的鲁棒稳定性及动态性能。在不同负荷下的仿真试验表明，所设计的控制系统具有良好的解耦效果和抗干扰能力。     

一种用于电站燃烧经济性预测的灰箱建模研究

介绍了一种灰箱建模方法及其在电站锅炉经济性能预测中的应用。首先,根据相关文献综合一组实际锅炉效率的简化计算公式;然后分别构造锅炉效率的灰箱模型及人工神经网络模型;最后,以机理模型为标准,比较灰箱模型和神经网络模型的学习精度和预测能力。实例计算证明,灰箱模型在预测精度上有着明显的优势,且灰箱模型具有清晰的物理意义。该灰箱方法计算,过程简单,易于收敛,具有较好的实际应用前景。     

基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断研究

针对海上风电场和高海拔地区风机机组的叶片覆冰故障模型精度低、建模速度慢等问题,提出一种基于 LeNet5like 的 迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法。 首先,整合监控和数据采集系统的记录数据与风机覆冰情况进行预处理,建立训练 数据集;其次,基于改进后的 LeNet5like 网络构建覆冰故障诊断模型,提取数据集中多变量间的相关性特征信息;然后,经网络 参数微调迁移学习对模型进行训练,实现对其他风机覆冰故障诊断模型的快速建立;最后,经实验验证,该模型覆冰故障诊断准 确率为 98. 90% ,较无迁移模块网络训练时间缩短 28 s,提升约 15. 91% ,验证了基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰 故障诊断方法的精确性和快速性。     

基于自适应遗传算法的协调控制系统优化

针对火电单元机组的协调控制系统,提出了一种基于自适应遗传算法的多变量鲁棒PID控制器参数寻优方法.以控制器设定点跟踪性能为优化目标,鲁棒性能为动态约束,采用具有自适应交叉概率和变异概率的遗传算法寻优PID控制器参数.仿真结果表明,与传统遗传算法寻优所得PID控制器相比,基于自适应遗传算法的鲁棒PID控制器具有良好的负荷...     

基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用

针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题,提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量,同时消除变量间的相关性,然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系,并引入基于误差最小化的权值更新策略,来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能,并与其他建模方法比较,结果表明该方法预测精度较高,而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中,取得了较好的预测效果。     

火电厂6种分散控制系统技术性能介绍（之一）—INFI—90系统

火电厂６种分散控制系统技术性能介绍（之一）──ＩＮＦＩ—９０系统１系统总体结构ＩＮＦＩ－９０系统称为过程决策管理系统，由贝利（Ｂａｉｌｅｙ）控制公司１９８７年推出，是１９８０年推出的网络－９０（Ｎ－９０）系统的发展，并具有兼容性。１．１主要设备１．１...     

汽轮发电机组振动监测系统的分析比较

指出了大型汽轮发电机组振动监测的必要性，分析比较了国内外汽轮发电机组振动监测系统的组成及性能，并提出了一种有利于提高国内机组振动监测水平的方案。     

基于VC6.0的大型数据库管理应用程序的设计与开发

数据库的可视化操作对用户来说是不可缺少的。近年来，对数据库操作应用程序的研究与开发很多，但很少有人在工程生成后对数据库中数据表极其类型的自由添加和归类给予解决。本针对这种情况，提出了一种新的管理方法，并对各个功能模块进行了设计与开发。实际应用证明：该方法在数据库操作中简洁高效，方便管理并易于维护。     

现代电站自动化技术进展

分析了电站自动化技术的发展现状与最新进展: 随着计算机和信息技术的发展, 电站生产过程的自动化程度达到了前所未有的高度; 电站自动化技术已从传统的过程控制领域逐步渗透到了电站运行和管理的各个方面。指出了电站自动化发展面临的三个方面的挑战: 社会日益增长的用电需求与一次能源短缺之间的矛盾; 提高机组可用率与保证电力生产安全稳定之间的矛盾; 加快电站建设与节约能源、保护环境之间的矛盾。结合当前大多数电站的实际应用, 提出了现代电站自动化的理想发展模式———以统一数据平台为依托的层次化结构。在此基础上, 阐明了现代电站自动化技术的两个重点发展领域: 先进控制理论方法的应用研究和基于高度信息集成的管控一体化。