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火电机组变工况运行使数据呈现多模态特征,导致基于浅层网络结构的回归软测量模型的预测精度下降。研究一种改进的BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)软测量方法：首先利用堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE)强大的深度学习能力提取原始数据特征,然后再利用BPNN对提取特征进行回归分析。经实验验证,SSAE+BPNN软测量方法的均方误差为0.135 8×10–3,平方相关系数为0.983 2,其预测精度和泛化能力显著优于BPNN。将其应用于某台灵活调峰的超超临界660 MW发电机组飞灰含碳量软测量中,预测结果的平均相对误差为0.91%,总体相对误差控制在±5%以内,具有良好的工程应用价值。 相似文献
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针对火电机组主汽温被控对象所具有的大惯性、大迟延以及其随机组负荷变化而发生的参数时变性,为解决传统串级控制方案在机组深度调峰情况下控制品质恶化的问题,提出了一种基于间隙度量的多模型过热汽温预测控制策略。引入间隙度量理论来确定各模型输出的权值。首先选取若干个典型工况设计局部预测控制器;再运用间隙度量理论,计算各个局部预测控制器的输出权值,进而加权求出控制器的输出值。仿真研究表明,该方法可以很好地应对机组负荷变化时被控对象参数变化的问题;与使用常规的串级控制以及单模型预测控制方案相比,主汽温的动态和稳态性能得到了改善。 相似文献
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固定源废气监测是我国环境监测工作中非常重要的一部分,关系到社会大气环境安全与公民健康。本文结合笔者监测经验,就固定污染源废气监测方法及实际监测中产生的问题进行分析。 相似文献
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核能供热的研究对我国城市集中供暖的发展具有重要意义。小型堆与生物质机组耦合的综合能源系统与单一核供热堆相比,在供热方面提升了负荷调节的灵活性以及堆的经济性,但随之带来多能耦合导致系统组合复杂、运行模式繁多等问题。为了让系统的运行模式在满足热负荷需求的同时兼顾经济性,针对生物质机组的抽凝和背压2种运行方式、低压缸的启停个数和小型堆的运行个数进行研究分析,得到该系统的6种典型运行模式及与之对应的热电负荷特性,并根据电负荷范围计算每种模式的调峰容量比。以热负荷调节范围和调峰容量比为依据,对这6种模式分别进行2次筛选,得到最佳运行模式。结果显示:在最佳模式下运行时,该综合能源系统既能为热网连续且稳定地供暖,还具备发电能力来为电网灵活发电,具有一定的经济效益。该系统运行模式的分配为多能耦合下的核能供热提供了理论依据。 相似文献
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锅炉燃烧状态是电厂各项状态评估的重要组成部分,对其进行诊断具有重要的现实意义。通过对现场历史运行数据进行相关性分析,搜寻了与锅炉燃烧状态相关性强的状态参数,如火检强度、炉膛压力、总风量等,并从中提取特征量。利用状态参数和各自的特征信息建立了基于状态参数的多级模糊综合评判模型以诊断燃烧状态,在模型建立的过程中,为了减少主观因素对评判结果的影响,使评判结果更加客观有效,引入CRITIC法计算权重。以某660MW燃煤机组为例,进行了基于状态参数的锅炉燃烧状态模糊综合评判的研究。结果表明：该方法能够对锅炉燃烧状态进行客观有效的判别。 相似文献
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煤质复杂多变导致煤可磨性变化成为影响机组控制品质的主要因素之一。通过机理分析和现场调试发现,煤可磨性变化会显著影响磨煤机出力,使得制粉系统被控对象特性发生变化,进而影响协调控制系统锅炉主控回路的闭环控制特性。对给煤量与机前压力信号进行特性识别,确定制粉系统动态特性属于惯性、惯性加纯迟延以及非最小相位环节的隶属度,据此依托智能DCS中专家数据库柔性调整控制器参数实现智能发电控制。仿真及现场调试结果表明,优化策略能够显著改善煤可磨性变化时机组主要参数的控制品质,为提高火电机组煤质适应性提供技术支持。 相似文献
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针对大型火电机组频繁参与电网调峰以及煤质不稳定导致机组燃烧扰动增多,使得协调控制系统控制品质下降的问题,提出了利用风量、氧量构造热量信号,并将此信号经过微分后引入炉侧调节器,构成导前微分协调控制系统的改进方案,同时给出补偿法整定微分增益的方法,采用机组通用简化非线性动态模型利用相对增益矩阵法在系统耦合特性和等效对象特性之间进行衡量和比较,选取适合的等效对象,计算得到微分增益.结果表明：导前微分协调控制系统能够改善系统的控制品质,减小负荷变化对机前压力的扰动,有效克服制粉系统和燃料发热量变化扰动. 相似文献