燃气-串级超临界CO2联合循环变工况策略研究

为优化燃气-串级超临界二氧化碳（GT-CSCO2）联合循环的变工况运行特性,建立以5.67 MW燃气轮机为原动机的GT-CSCO2联合循环模型。分别确定各设备的变工况运行方法,提出联合循环变工况运行策略,进而分析GT-CSCO2联合循环的变工况特性。研究表明：进口导叶达到最小全速角前后燃气轮机排气温度和流量随负荷变化的特性有较大改变,燃气轮机排气温度对底循环的影响大于排气压力;变工况中为维持压缩机入口温度与最终排气温度,底循环流量的减少幅度大于排气流量;负荷在100%~30%之间,GT-CSCO2联合循环热效率由54.80%降低到43.91%,净输出功率与效率约为燃气轮机单机的2倍;与简单回热结构相比,CSCO2循环具有更高的效率,是一种具有良好变工况性能的发电技术。     

基于神经网络的燃气–超临界CO_(2)联合循环变工况特性快速预测及优化EI北大核心CSCD

燃气–超临界CO_(2)联合循环清洁高效、结构紧凑,因系统部件中间容积较小,变负荷调节速率较高,具有良好的灵活性,通过其快速变负荷运行有利于大规模消纳可再生能源电量。该联合循环采用具有超–跨串级结构的超临界CO_(2)底循环实现燃机余热梯级利用。为解决其快速变负荷中循环特性快速预测及优化问题,该文提出基于面心立方设计和反向传播神经网络的变工况特性求解方法。采用粒子群优化算法确定该联合循环变负荷过程的最优滑压运行策略。结果表明:基于神经网络的循环变工况特性预测方法具有良好的精度,并有效缩短仿真计算时间。与流量比例调节法对比,最优滑压运行策略使循环变工况过程具有更优的循环效率及可行运行区间,可以快速准确地为燃气–超临界CO_(2)联合循环提供变工况运行参考。