排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
某330 MW循环流化床机组进行深度调峰改造后,能长期保持30%负荷段运行,但深度调峰时机组存在热效率差、单位发电成本高、难以投入自动的问题。本文通过分析该机组深度调峰运行数据,建立深度调峰性能分析评价流程;在对机组深度调峰时的热力性能、发电成本等问题的分析过程中,研究了入炉煤粒径与流化风量对炉膛物料分布的影响,并计算了深度调峰的经济性。结果表明:循环流化床机组在深度调峰条件下具有天然优势与可行性;深度调峰改造后,该330 MW循环流化床机组每日可稳定调峰6 h以上,初步计算每年可以获得约1 700万元的效益。本文研究结果可以为今后循环流化床机组深度调峰运行的改造提供参考。 相似文献
2.
基于改进粒子群优化LS-SVM的变压器故障气体预测 总被引：1，自引：0，他引：1
最小二乘支持向量机(LS-SVM)能较好的解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于电力变压器油色谱故障气体预测,但参数c与σ2的选取对预测结果影响较大,有必要对其进行优化选择.提出一种基于改进粒子群(MPSO)的参数寻优方法,并将其应用到变压器油中故障气体预测.改进粒子群算法在每次迭代中,将粒子群进行分类,不同类... 相似文献
3.
基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网网架规划 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网灵活规划方法.将规划年的预测负荷、电价及导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,从而将电网规划中的单一不确定性问题转化为多个确定性问题.在求解不确定性问题时,提出一种基于云模型的改进蚁群算法,通过定性关联规则推理对蚁群算法中信息素参数ρ和信息素强度Q进行定性控制和动态选取,根据算法进化情况自适应更新支路信息素,有效克服了传统蚁群算法易陷入局部最优解及收敛速度慢的问题.应用改进蚁群算法,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案,实现电网的灵活规划.算例分析验证了所提方法的有效性. 相似文献
1
