基于支持向量数据描述和XGBoost的风电机组异常工况预警研究

该文提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）和XGBoost模型的风电机组异常工况预警方法。从机组监控与数据采集系统（SCADA）数据中选择与转速和发电功率密切相关的特征变量,利用SVDD算法对建模数据进行预处理,采用XGBoost建立风机正常性能预测模型。以所建预测模型为基础,构建时间滑动窗计算性能评价指标,并根据统计学的区间估计理论合理确定风机性能异常预警指标阈值。采用某风电场1.5MW风电机组SCADA系统记录的若干真实故障案例,开展异常工况预警仿真试验。结果表明：基于SVDD和XGBoost的风机异常工况预警方法,可以有效地清洗数据,及时识别风电机组异常状态,对于提高风电机组运行的安全性具有较好的工程实用意义。     

基于符号有向图节点定量化模型的故障诊断方法

基于系统衍生节点的状态不可能比要对它施加影响节点状态差这一假定,该文研究了一种将SDG定性定量模型、主元统计法(PCA)和遗传算法相结合的电站热力系统智能故障诊断方法。通过用SDG构造系统模型,并结合节点的定量信息对节点之间的因果联系进行描述,形成SDG节点定量化模型;用PCA监控不同的变量,并考虑变量间的相关关系,有效地解决了确定节点故障发生的可能性大小的问题;用遗传算法对故障传播路径进行搜索,可以有效处理SDG定性模型中不可测节点干扰、计算量大和规则组合爆炸等问题。案例研究表明,该方法具有较强的故障诊断能力。     

基于径向基概率神经网络的高压加热器故障诊断

应用径向基概率神经网络实现高压加热器的故障诊断。介绍了RBPNN网络的结构和学习算法;总结了高加的故障集、征兆集和故障特征数据。在Matlab环境下给出了高加故障诊断的具体实例,表明该方法是一种可行有效的高加故障诊断方法。     

循环流化床锅炉燃烧系统的模块化仿真模型

在STAR－90一体化仿真支撑系统下，开发了循环流化床锅炉（CFBB）燃烧系统主要过程的仿真算法，并采用工程块化建模方法建立了大型CFBB燃烧系统的仿真模型。仿真试验表明，所建立的模型运行稳定,可以正确反应实际系统的工作过程。工程模块化的CFBB燃烧系统仿真模型，通过合理的系统分解和模块结构设计，可以使得模型的修改量降到最小，模型的表现形式与实际过程的流程相似，更利于用户理解和掌握。     

生产过程轻微和早期故障智能诊断的一种新方法

为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断，提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上，利用征兆缩毛主席技术可有效降低故障知识库的复杂程度，实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断。为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性。综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆，探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法。以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例，验证了本文方法的有效性。     

联合循环中底循环系统的动态仿真模型

根据底循环系统工作机理和特性，以能量和质量守恒原理为基础，详细论述了非补燃式三压再热自然循环余热锅炉、汽轮机、凝汽器、离心式水泵的模型算法，并结合其它相关模块算法（如凝结水预热器、流体网络、容积模块算法等），以M701F级联合循环机组为仿真对象，用模块化方法建立了完整的底循环系统动态数学模型。仿真试验表明：所建立的数学模型能够正确反映对象的动态和静态特性，整体模型运算收敛快，可为联合循环机组仿真系统的开发和底循环控制系统的设计与分析提供良好的理论模型。图3表1参12     

50MW直接空冷机组防冻设计

在典型的富煤少水的矿区,建设坑口电站时采用节水特性良好的直接空冷机组已被人们广泛接受。然而北方严寒的冬季,对凝汽器的防冻要求也就更加严格。简要介绍了同煤集团大唐热电有限公司50MW直接空冷凝汽器的组成,探讨了冬季运行期间凝汽器防冻原则和措施。     

故障诊断专家系统知识库标准样本的选取

采用征兆缩放技术选取专家系统知识库的标准样本。     

基于神经网络逆模型的过热汽温补偿控制研究

为改善大型电站锅炉的过热汽温控制效果,提出一种基于人工神经网络扩展逆系统模型的过热汽温补偿控制方案.首先结合锅炉的结构和运行特性,分析影响过热汽温的主要因素,确定神经网络逆系统扩展模型的输入和输出参数.借助MATLAB神经网络工具箱建立过热汽温系统的动态逆过程模型(IDPM),运用历史运行数据完成神经网络模型的训练.以...     

基于XGBoost建模及改进灰狼优化算法的再热汽温预测优化控制

为改善燃煤机组频繁变负荷过程中再热汽温的控制效果,提出一种基于机器学习的再热汽温预测优化控制方法。首先利用机组变负荷历史运行数据和XGBoost算法进行再热汽温特性建模,并采用随机搜索算法对模型参数进行优化以提高其预测精度。以最终的模型为基础,采用改进的灰狼优化算法(IGWO)对烟气侧再热挡板开度和蒸汽侧喷水减温阀指令进行实时寻优,实现再热汽温的预测优化控制。利用仿真机进行优化控制仿真试验。试验结果表明：采用智能预测优化控制方案可有效改善再热汽温控制效果,明显减少减温喷水用量,有助于提高机组的经济性。