基于支持向量机的汽轮机排汽焓计算

为了在线计算汽轮发电机组的经济性,本文建立了基于支持向量机(SVM)的汽轮机排汽焓计算模型。本文先采集影响汽轮机排汽焓主要参数的历史数据以及排汽焓的历史数据,并进行数据预处理剔除明显的坏点,剔除坏点后的数据用于对支持向量机模型的训练和验证,得到基于支持向量机的汽轮机排汽焓计算模型。结果表明:基于支持向量机的汽轮机排汽焓计算模型能够有效的预测汽轮机的排汽焓,且误差在1%范围内,汽轮机排汽焓的预测值比实测值平均小10 kJ/kg左右。汽轮机排汽焓的预测值与汽轮机排汽焓的实测值保持着相同的变化规律。基于支持向量机的汽轮机排汽焓计算模型能够用于在线实时计算汽轮机低压缸的排汽焓。     

基于Elman神经网络的汽轮机排汽焓在线预测计算

为实现机组经济性能在线诊断,将Elman神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算。该预测方法很好地建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型,并以某电厂300MW汽轮机组末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算,实例表明:该方法能够准确地在线预测汽轮机排汽焓值,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的预测方法。     

基于对向传播神经网络的汽轮机排汽焓预测计算

为实现机组经济性能在线诊断,将对向传播神经网络方法引入汽轮机排汽焓预测计算.该预测方法很好地建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型,并以某电厂300MW汽轮机组末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算,实例结果表明:该方法能够准确地预测汽轮机排汽焓值,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的预测方法.     

基于PSO-SVR的排汽比焓软测量建模研究

为更好地对汽轮机排汽比焓进行测量,将粒子群优化算法引入支持向量回归SVR模型中,构建与之相匹配的排汽比焓软测量预测模型。根据实例校验方法对该模型展开校验,采用汽轮机15种参数作为输入参数,排汽比焓作为输出参数。对某300 MW机组和200 MW机组数据进行仿真,并将该模型与标准SVR模型和双隐层RBF过程神经网络模型预测结果进行对比,对于300 MW机组,该模型的预测平均相对误差为0.101%,均方根误差为0.110%;对于200 MW机组,该模型的预测平均相对误差为0.057%,均方根误差为0.062%;与其他两种模型相比,PSO-SVR模型的预测平均相对误差和均方根误差均最小。实例证明PSO-SVR的排汽比焓软测量预测模型在精确度以及泛化能力等方面呈现出一定的优势,具有较好的预测能力。     

基于支持向量回归机的汽轮机排汽焓预测研究

针对现有汽轮机排汽焓计算方法尤其是神经网络预测方法存在的网络结构不好确定、易陷入局部极值等不足,本文提出了一种新的基于支持向量回归机的汽轮机排汽焓预测方法。在分析了汽轮机排汽焓预测主要影响因素的基础上,为了简化计算流程提高预测的有效性,输入参数中排除了也可能处于湿蒸汽区的7、8段抽汽焓,进一步构建了基于支持向量回归机的汽轮机排汽焓预测模型。应用实例的仿真结果表明,该方法具有较强的泛化能力,可以快速、准确地完成汽轮机排汽焓在线预测。     

汽轮机排汽焓误差对等效热降法计算结果影响的研究

等效热降法计算中需要预先已知汽轮机的排汽焓,而对于凝汽式汽轮机,其排汽状态点常处于湿蒸汽区,排汽焓不能准确测定,从而导致等效热降法计算结果产生误差。首先建立了回热系统某因素发生变化时,由于排汽焓测量存在误差,导致利用等效热降法计算结果产生相应的误差的计算模型,然后针对某200MW机组高压阀杆漏汽增加和加热器端差增大对汽轮机热经济性影响的问题,计算排汽焓误差对其计算结果的影响。     

基于改进烟花算法优化极限学习机的过热汽温特性建模

为建立精确的过热汽温对象模型,以实现过热汽温的智能预测优化控制。借助某600 MW亚临界机组DCS历史运行数据,采用具有外部时延的极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立了该锅炉过热汽温特性的预测模型,并采用引入自适应调整惯性权重的烟花算法(Improved Fireworks algorithm,IFWA)对模型参数进行优化,将IFWA-ELM模型与标准ELM模型的预测结果进行对比。结果表明:针对某600 MW亚临界机组,改进的烟花算法鲁棒性强、收敛结果更准确,优化后一、二级过热汽温特性预测模型的测试集平均相对误差分别为0.191 9%和0.097%,具有更好的预测精度与泛化能力。     

基于免疫原理的RBF神经网络模型在汽轮机排汽焓计算中的应用

根据汽轮机末级排汽焓与其影响因素之间的映射关系，提出了一种基于免疫原理的RBF神经网络模型来计算汽轮机的排汽焓。计算结果表明，该模型收敛速度快，运算简便，预测精度较高，具有一定的工程应用价值。     

一种基于级内损失理论的排汽焓计算方法

凝汽式汽轮机低压缸排汽段通常处于湿蒸汽区,排汽焓值难以直接测量.以级内损失理论为基础,将各类损失划分为与容积流量相关的排汽损失、与湿度相关的湿汽损失和与理想焓降相关的其它损失;推导了其它损失的系数与低压缸理想焓降的二次关系式;在此基础上,根据湿汽损失与排汽焓的关系提出一种排汽焓计算方法.利用该方法计算某660MW超临界汽轮机组的低压缸排汽焓,并与实际运行数据进行了对比.结果表明,提出的方法计算精度较高,所需测点少,对排汽流量的测量或计算精度要求较低,可应用于机组日常运行时对排汽焓的测算.     

电站汽轮机低压缸排汽焓近似计算模型研究

凝汽式汽轮机低压缸排汽段通常处于湿蒸汽区,排汽焓值难以直接测量。提出一种汽轮机排汽焓的计算方法,以级内损失理论为基础,将各类损失划分为与容积流量相关的排汽损失、与湿度相关的湿汽损失和与理想焓降相关的其他损失。排汽损失由排汽容积流量决定;湿汽级焓降占总焓降的比例系数通过低压缸热力过程线中的相似三角形关系求出;根据速比与理想焓降的关系,将其他损失的系数简化成只与理想焓降有关的二次多项式。通过理论计算和量纲分析证明排汽流量的误差对计算结果影响较小。应用提出的方法,根据设计数据计算了不同厂家生产的不同容量级别汽轮机机组的低压缸排汽焓,并与设计值进行了对比。结果表明,该方法在设计数据条件下计算精度较高,证明了该方法的可行性,为现场的实际应用奠定了基础。     

基于BP神经网络的汽轮机排汽焓在线计算方法

汽轮机排汽点处于湿蒸汽区,由于现场缺乏蒸汽湿度的测量手段,排汽焓值难以直接确定,其计算取值一直是火电机组热力系统热经济性在线分析诊断的难点之一。影响排汽焓的因素很多,它们与排汽焓之间属于典型的非线形关系。本文利用BP神经网络良好的非线形映射能力,以NK200-12．7／535／535型空冷机组为例,介绍了应用BP神经网络建立汽轮机排汽焓计算模型的方法,并成功应用于某电厂热经济性在线诊断系统中。     

基于双并联人工神经网络的汽轮机排汽焓计算

提出了基于双并联人工神经网络的汽轮机排汽焓值计算模型。该方法利用汽轮机结构数据和实际监测数据估算焓值。实例表明,该方法具有表达简单、精度高等特点,是一种行之有效的计算方法。     

凝汽式汽轮机排汽焓的简便算法与误差分析

提出了在线确定凝汽式汽轮机排汽焓的一种简便算法,将汽轮机及其包括凝汽器在内的回热系统视为一闭口热力系,计算出汽轮机的排汽量,根据能量平衡求出汽轮机排汽在凝汽器内的放热量,进而得到汽轮机的排汽焓。该方法的特点是,回热抽汽和门杆、轴封漏汽所携带能量为系统内部能量,不需对汽轮机的回热系统进行计算,而且也不会因忽略门杆及轴封漏汽带来计算误差。所需测点少,测量累积误差小,方法简单,计算量小,对某N330MW汽轮机不同工况的计算结果表明,该方法具有较高的精度。     

机组旁路系统减温减压装置热力特性的计算机分析

基于ＩＦＣ公式和一维搜索法实现水蒸气热力性质的计算机计算和水蒸气焓－－熵图的计算机查找,利用两相流理论和可压缩流体动力学原理,把水蒸气与冷却水混合流动多级多孔节流问题转化为非线性方程的迭代求根问题,实现了机组旁路系统减温减压装置热力特性的计算机分析。     

30万千瓦空冷汽轮机组低压排汽缸数值模拟

使用NUMECA的Fine／Turbo软件,数值模拟研究哈尔滨汽轮机厂有限责任公司300MW空冷机组低压排汽缸内三雏粘性流动的细节。通过使用该软件的Condensable Flow模块以及特有的给定总焓和湿度的边界条件,研究考虑湿蒸汽凝结以及边界条件的不同给定方法对排汽缸内流动以及流动参数的影响,结果表明,边界条件的给法和湿蒸汽工质对排气缸模拟结果影响显著。     

用等效热降法确定排汽压力变化对机组经济性的影响

针对排汽压力变化对机组经济性的影响,提出一种新的定量方法－排汽压力等效热解降计算法,该方法以汽轮机变工况为基础,应用等效热解的理论确定排汽压力变化对机组经济性的定量影响,实例计算表明,该方法简捷准确,实用性强,其计算误差小于工程现有的计算方法。     

用于汽轮机排汽冷却的蒸发式冷凝器模型及性能分析

蒸发式冷凝器兼具传热性能好和节水的优势,在大型动力系统冷却中具有广阔的应用前景。建立了蒸发冷凝器的理论分析模型,提出了蒸发式冷凝器用于冷却小型汽轮机排汽的设计方案;获得了喷淋水温度、空气和蒸汽的焓值在冷凝器内沿程的变化规律,并对喷淋水量、配风量和空气温度等影响冷凝器性能的影响因素进行了分析。研究结果对蒸发式冷凝器在火力发电行业的应用具有参考意义。     

汽轮机低压缸效率的在线计算方法

将低压缸、凝汽器以及与低压缸抽汽相对应的回热加热器视为一开口热力系,根据该开口系的能量平衡提出了一种在线计算排汽焓和低压缸效率计算方法。该方法采用改进型弗留格尔公式计算排汽量,根据高中压缸抽汽参数计算低压缸进汽量,避开了对低压缸湿蒸汽区的计算,计算精度较高。