掺氢比例对氢混天然气燃气轮机运行特性影响的研究

采用模块化的建模方法建立燃气轮机的变工况特性预估模型,对氢气掺混比为0~100%时燃气轮机在不同负荷下的运行参数、部件运行特性及机组能耗进行了计算分析。结果表明：氢气掺混比的提升将使压气机进气量下降,喘振裕度减小;但由于压比的提升,透平有效比焓降提高,机组功率增大,且在高氢气掺混比下燃气轮机的发电效率得到提升,相比于纯天然气工况,10%,20%,40%,100%氢气掺混比下燃气轮机满负荷的发电效率可分别提高0.03%,0.06%,0.14%和0.86%。     

遗传算法对RVM短期风速预测模型的多参数同步优化

该文利用混沌理论中的相空间重构方法,对基于相关向量机的风速预测模型的训练样本进行构建,然而通过混沌理论求出的相空间参数(嵌入维数E和时间延迟τ)往往不是预测模型的最优解。针对预测模型超参数优化问题,提出一种基于遗传算法的多参数优化方法,即对E、τ以及相关向量机核参数σ进行同步优化。该方法首先基于遗传算法搜索相关向量机预测模型参数(E、τ、σ)的全局最优解,进而建立预测模型;然后对待预测风速时间序列进行预测;最后以2组实际风速数据为例进行实验研究,并与对比模型方法(只优化参数σ)进行对比。结果表明:该文模型不仅具有较低的预测误差,而且可提高预测效率,缩短预测时间。     

醇胺捕集CO_2方法及其机组热经济分析

建立了基于醇胺法碳捕集机组的热经济学模型,分析了不同抽汽方式对碳捕集机组热经济性和技术经济性的影响,给出了碳捕集系统热力学参数的分布特点。结果表明:碳捕集系统使全厂热效率下降,而碳税的变化对碳捕集机组发电成本的影响不大;且在发电成本相等时,碳税价格会随CO_2售价的增加而降低。     

基于多传感器信息融合与混合感受野残差卷积神经网络的调相机转子故障诊断

大型调相机是电网对无功调节的关键设备之一,预防调相机因转子故障而产生的安全事故极为重要。为了有效利用设备实际监测过程中多源传感器同步采集的海量数据,并考虑传统CNN模型的特征学习能力差、感受野尺度单一等缺点,提出了一种基于SDP-MRFRCNN的调相机转子故障诊断方法。首先通过对称点模式(Symmetrized dot pattern,SDP)将调相机多个传感器的振动信号进行信息融合,获取融合多源振动信息的图像,然后构建混合感受野残差卷积神经网络(Mixed receptive field residual CNN,MRFRCNN)进行学习,实现调相机转子状态识别。实验结果表明,该方法增强了不同状态特征间的辨别度,具有更高识别精度,平均准确率达到了99.33%。     

自备电厂热电解耦方案及其特性分析

目前自备电厂发电功率较大，在未来新能源并网调峰中不容忽视。根据选取的具备供电与热的自备电厂，确定低压缸零出力、高背压抽汽联合乏汽供热、吸收式热泵和压缩式热泵4种热电解耦优化方案，定量计算评估4种方案优化后电厂最大供热与电负荷率的降低情况。对案例机组采用4种方案进行优化，计算结果显示：案例机组对4种优化方案的最大供热量可分别提高174.00、136.18、168.37、38.00 MW；在原最大供热负荷下，最低电负荷率分别降低到44.29%、73.29%、73.70%和80.57%，最大热电比分别达到2.00、1.50、1.50、1.15；其中低压缸零出力解耦优化效果最明显，最大供热量提升最多，电负荷率降低也最多。经济分析显示，吸收式热泵方案与其他方案相比增加的投资成本最多。