超超临界机组热量信号构造研究

提出一种从汽水系统吸热过程中提取热量信号的方法.对国内超超临界1 000 MW机组水冷壁的吸热特性进行了分析,发现水冷壁吸热量与煤燃烧发热量之间存在近似线性关系,由此推导出利用水冷壁的吸热量计算热量的方法并构造热量信号.试验结果表明,该信号能够更快更准确地对系统进行反馈.同时,仿真表明,采用该信号的协调控制系统可以改善其控制品质,且便于实际应用.     

一种新的燃煤量测量的方法

介绍利用能量守恒原理,从汽水系统中提取燃料产生的热量,从而确定燃料量。并在燃烧系统的控制中验证这种测量方法的可靠性。     

基于智能电厂大数据的关键参数目标值挖掘技术

为响应能源结构调整、推进能源供给侧改革,火力发电行业迫切需要进行深刻的技术转型。关键参数目标值的计算是火电厂运行优化的重要环节,常规的计算和挖掘方法精度低、实时性差、难以投入闭环应用。本文探讨了基于智能电厂大数据的关键参数目标值挖掘技术的内涵和具体实现,涉及整体架构、专用数据挖掘技术等;并以国内某超超临界机组为例,介绍了针对超超临界机组的关键参数目标值挖掘系统,该系统利用在线迭代更新和离线挖掘修正相结合的策略,解决了数据体量大与时效性要求高的矛盾,有助于实现关键参数目标值的高效挖掘。     

组织协同进化的数据挖掘方法在确定凝汽器最佳压力中的应用

凝汽器压力对于汽轮机运行经济性和安全性均有重大影响。针对影响凝汽器压力的因素较多,并且相互之间具有较大的耦合性,使得确定凝汽器压力最佳值有一定困难,因而提出采用数据挖掘来确定凝汽器压力最佳值的方法。利用某300MW机组凝汽器实际运行的数据,分析了影响凝汽器压力的因素,简化了计算方法,并对该方法进行了检验。结果表明:采用数据挖掘方法确定的凝汽器压力最佳值能够提高机组的效率,同时为凝汽器压力升高故障的诊断打下基础。     

基于汽水系统吸热的热量信号研究

为了使超临界机组锅炉能安全运行,提出一种从汽水系统吸热过程中提取热量信号的方法。对国内超临界机组水冷壁的吸热特性进行分析后发现,水冷壁的吸热量与煤燃烧后的发热量之间存在近似线性的关系,由此可以推导出利用水冷壁的吸热量计算热量信号的方法。该方法在600Mw机组上进行试验的结果表明,该信号能够更快、更准确地反映出机组的热负荷;而由仿真实验证明,采用此信号可以大幅改善系统的控制品质,并较易于工程实现。     

基于状态曲线的风电机组运行工况异常检测

为了提高风电机组的利用率和发电量,减少风电机组维修和更换费用,需要对其运行工况进行监测。本文首先对机组的风速-功率、风速-转速、风速-桨距角、转速-功率、转速-桨距角5种状态曲线进行理论介绍,然后结合实际运行数据对其进行了分析。结果表明:由于风速的随机性和风电机组的惯性,前3种曲线不能很好地区分机组的正常运行状态和故障状态,而转速-功率、转速-桨距角能够对机组的异常情况进行准确的监测;以转速-功率、转速-桨距角状态曲线为基础,分析了机组不同运行工况在状态曲线上的分布,对各个不同工况分别建立相应的评价体系,通过故障实例分析,表明本文方法能提前感知异常情况,有效提高系统的状态监测精度。     

数据挖掘技术在锅炉中的运用

随着我国电力工业的迅猛发展,电站信息的集成度将越来越高。海量的传感器数据和专家经验提供了大量反映机组运行状态的信息,利用数据挖掘方法对这些宝贵的信息资源进行加工与应用,必将对运行优化和提高机组的经济性、安全性、可靠性等都具有重要的现实意义。将数据挖掘理论与应用同电站运行优化相结合,将数据挖掘技术引入电站锅炉运行优化过程,提出了基于数据挖掘的电站锅炉运行优化新方法。利用电厂锅炉的实时数据找出当前工况运行参数的最优值,此最优值可以使锅炉的效率显著提高。同时把最优值反馈给机组运行人员,指导运行人员的操作。     

关联规则挖掘在电站运行优化中的运用

大型火力发电厂的实时控制过程中,许多数据之间呈现复杂的非线性关系,而数据挖掘技术能从数据中发现知识或规则,及时分析、调整参数。该文利用数据挖掘方法确定监控参数的目标值,为火电机组耗差分析提供重要依据。介绍了数据挖掘方法的相关理论,研究并应用组织进化算法确定锅炉监控参数的目标值模型。通过分析实时运行数据,挖掘出锅炉运行主要监控参数的目标值,为目标值模型的确定提供了一个新的思路和有效方法。