燃煤电站高压加热器系统故障仿真与诊断

高压加热器(高加)是汽轮机回热系统重要的组成部件,由于长时间工作在高温高压环境下,容易发生管束泄漏等故障,严重时会影响机组的安全运行。本文针对卧式高加系统,采用分段数值热力计算方法建立管束泄漏故障仿真模型,得到与故障相关的数据集,运用改进的BP神经网络完成故障诊断模型的构建。采用某600 MW机组3号高加管束泄漏故障对模型进行验证,并与多种模型对比分析表明,本文改进BP神经网络模型具有较高的准确度和可靠性。     

一种基于HMF的火电机组短期负荷预测方法

以某1 000 MW机组为研究对象,通过对机组历史日负荷数据进行聚类分析,得到机组负荷的相似性特征。然后提出了一种适用于火电机组负荷预测的历史匹配预测算法(History matching and forecasting algorithm,HMF),HMF算法将预测时间点之前几个小时的负荷序列与同时段的历史负荷数据进行相似性匹配,利用最相似日的负荷变化趋势对未来负荷做出预测。算例测试表明:HMF算法未来3 h的负荷预测平均误差为4.412%,比传统的自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,ARMA)具有更高的预测精度,且在变负荷过程中也能取得较好的预测效果。     

基于分形理论对轻质材料微孔结构与物理性能关系的研究

本文以NaCl为熔盐介质、镁橄榄石为原料制备了多孔镁橄榄石轻质材料,采用分形理论研究材料的微孔结构与材料物理性能的关系.对图像数据在预处理后用Image-Pro Plus软件进行二值化处理.利用分形理论确定线性关系式的相关系数R,以及用数学的方式来研究分形维数D.在烧成温度相同的条件下(1050℃,1100℃和1150℃),随试样中盐含量的增加,孔分形维数略有增加,当试样的烧成温度为1100℃,盐的含量为50％时,分形维数达到最大,即D=2.7.而在同一配比下,试样在1100℃时,孔分形维数较大,试样的孔结构趋于三维规则,烧成后试样的体积密度、显气孔率和常温耐压强度出现拐点.从而揭示了材料结构与性能之间的关系,即材料的分形维数越大,孔结构越趋于三维结构,材料的性能越优.     

知识图谱在电力故障诊断领域的研究与应用综述

在当前电力行业不断发展的时代趋势下，智慧电厂建设这一命题逐渐受到了学者们的广泛关注，电厂电力故障相关问题的管理成为了重要的一环。部分学者也开始研究如何通过知识图谱技术实现电力故障诊断领域知识的整合、分析、挖掘与再利用。为了解现阶段这一技术在电力故障诊断领域的应用情况，通过调研现有相关文献，有如下总结：在方法应用上，知识图谱的相关方法在电力故障诊断领域的应用主要集中在实体以及实体关系抽取上；在检索系统上，知识融合相关技术尚待优化。综合以上调研，针对知识图谱在电力故障诊断领域的应用与发展，提出对未来的展望。     

基于智能电厂的实时计算框架研究与应用

随着数字化建设的逐渐深入，发电行业对智能化需求日益增加。每天产生海量的生产数据，对智能电厂的底层模型运行机制性提出了更高的要求。为了在有限计算资源条件下，解决模型计算频率无法满足实时生产的问题，提出了一种模型实时计算框架。该框架对模型运行的整个过程进行解耦，形成分布式计算结构，并采用预加载机制优化计算过程，提升模型计算效率。经实验验证，该框架在时序数据中得到应用，具有较强的实用性。