凝汽器定区域胶球清洗系统性能优化分析

凝汽器清洁度是关系到电厂经济安全运行的重要指标,但在凝汽器运行过程中,由于水质、温度、流速等原因,不可避免地会造成冷却管内部结垢和腐蚀。定区域胶球清洗系统正是为了解决这一问题而设计出来的,在某电厂双流程凝汽器的后水室安装三排四列投球管,控制不同投球方式,实现定区域清洗。使用Fluent进行了7种投球位置工况、13种速度工况的数值模拟,优化研究方案如下:最佳投球位置是开启上排和下排投球管;最佳进水流量是9.1m~3/s～10.2m~3/s;最佳射流流量是0.016m~3/s～0.02m~3/s。此时,胶球在凝汽器内可以实现定区域投放,清洗效果最好,且节省胶球和能耗。     

基于神经网络的凝汽器污垢热阻预测模型

针对凝汽器污垢热阻难以预测的问题,采用改进粒子群算法优化的Elman神经网络建立凝汽器污垢热阻预测模型。根据粒子个体与全局的认知能力动态调整惯性权重,改进粒子群算法,提高算法收敛精度和速率,利用改进的粒子群算法优化神经网络的权值和阀值,提升模型的预测能力。以某电厂300 MW机组凝汽器清洗后的运行状况搭建模型,将预测值与实际值进行对比,验证模型准确性。结果表明,改进后的预测模型具有更好的精度和适应能力,为凝汽器污垢热阻预测和清洗时间间隔提供了理论依据。