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如果汽轮机阀门流量特性曲线与实际流量特性相差较大,在一次调频动作或变负荷时,容易造成负荷变化过大或不足;同时在阀门单、顺序阀切换时造成负荷波动较大,影响机组的稳定运行。DEH阀门流量特性试验就是通过试验的方式得到阀门流量特性曲线,以解决机组变负荷和一次调频时,可能出现负荷突变和调节缓慢以及单、顺序阀切换过程中出现的负荷摆动的现象,优化机组负荷控制精度,保证机组的安全运行。本文以某135MW机组为例,介绍了流量特性曲线的优化试验和计算方法。 相似文献
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负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析SOM自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于SOM神经网络的负荷分类方法,以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对负荷特性进行分类,并对分类结果进行测试,结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类。 相似文献
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对工厂熔炼机组实时监控数据的挖掘已成为提高工厂运行效率、经济安全和故障诊断必不可少的手段,本文利用熔炼机组运行时各测点数据的关联特性,基于交互式关联规则数据挖掘算法,提出了利用从监控的数据中挖掘参数间定量的关联规则,用于指导工厂熔炼机组运行和状态监测,为以后故障诊断和检修提供模型参考和决策支持。 相似文献
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对准大发电厂1号汽轮机进行的190MW、210MW、230MW负荷的定/滑压工况下的运行参数进行了经济性分析,并通过运行数据分析、总结得到了滑参数模式运行时的不同负荷值时的最佳经济运行压力值,为机组经济运行提供了参考依据。 相似文献
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供热负荷预测是实现智慧供热的关键技术之一,对降低供热能耗具有重要意义。本文以开封市J集中供热系统某换热站的2020年供暖季历史供热数据为研究对象,设计了基于门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)神经网络的短期供热负荷预测模型。将1次侧供回水温度、室外温度、风速、天气情况、流量作为输入变量,供热负荷作为输出变量,前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集。通过MALTAB进行仿真模拟,并与传统的BP神经网络、Elman神经网络进行对比分析。仿真结果显示GRU神经网络预测模型MAPE为3.94%,RMSE为76.77,预测效果最佳。 相似文献
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改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测方法研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文充分考虑神经网络与小波分析的结合建立改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测模型,系统的不同输入数据通过不同的子模块预测,最终以预测结果初始化作为出口.输出的结果可以通过判断模块后再次作为负荷预测子系统的部分输入数据重复预测.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力. 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(8)
针对运行的空气源热泵、太阳能供热和水源热泵机组(以下简称机组)作一个与环境温度相关的性能分析报告,开发设计了本项目的集中监测控制系统(以下简称测控系统)。测控系统可以对机组的动态特性、部分负荷情况下的能耗变化、热泵机组制热量、性能系数COP热泵机组制冷量进行监测,并可对相应的开关阀门进行控制。对应不同的环境温度,分析机组的启动条件,并绘制出相应运行数据曲线。 相似文献
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利用DCS系统进行在线数据采集,通过数据拟合建立机组动态煤耗微增率特性的数学模型,根据负荷分配原则求解单元机组负荷分配方案,开发了一套用于火电厂的通用负荷分配系统, 相似文献
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采用最小二乘支持向量机进行除尘效率建模,并利用遗传算法对运行工况寻优,获得优化除尘效率的调整方式。仿真计算表明遗传算法能很好地对以除尘效率为目标的除尘模型优化。以优化调整方式的相应参数作为当前负荷下的基准值,可指导运行人员进行参数优化调整。现场试验表明,按此基准值运行,可以提高除尘效率,从而使除尘系统性能达到优化。 相似文献
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混凝土碳化深度是钢筋混凝土结构耐久性评估的重要参数,影响混凝土碳化深度的因素主要有水灰比、水泥用量、混凝土抗压强度、碳化时间、水泥强度、温度与湿度。基于以上7个参数,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的混凝土碳化深度预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对混凝土碳化深度进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对混凝土碳化深度的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为混凝土碳化深度预测提供了一种科学、可靠的方法。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(2)
火电厂主设备的检修主要采用状态检修,在线监测逐步成为火电厂决定设备状态检修的主导因素,在线监测和早期故障诊断为检修项目提供数据依据和理论支撑。发电机十大故障中,七大故障表征参数都能从发电机温度上体现出来,所以预测不同工况下发电机标准温度是十分有必要的。该文对水氢氢冷却的发电机定子线棒在不同工况下的温度标准值进行了预测,以不同工况下正常运行稳定数据为依托,分别采用最小二乘法的非线性曲线拟合指纹系数判断法和BP神经网络两种方法对温度进行了预测,结果表明,采用指纹系数判断法预测的结果和实际结果相差最大0.5℃,基于Levenberg-Marquard训练算法的BP神经网络预测模预测的结果和实际结果相差最大0.49℃,从模型的复杂程度角度来看,指纹系数判断法建立的模型更容易运行在运行监控分析平台上。 相似文献
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崔璟 《内蒙古科技与经济》2007,(9)
随着电网容量的迅速增大,昼夜负荷的差值也越来越大,要求机组不仅在额定工况下有较好的经济性,还要在负荷范围内效率变化平稳.为了适应这一要求,现代大功率机组中给水泵汽轮机得到广泛的应用.本文阐述了这种驱动方式的优点、系统布置方式、机组在启动及调峰低负荷运行时较高的运行经济性. 相似文献
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修改燃气轮机负荷变化速率参数,并进行对比试验,采集在AGC投入情况下,机组运行数据,并对所得数据进行对比和理论分析,得到一个既能满足电网负荷响应要求,有最佳经济效益同时尽量减少机组寿命损耗的负荷变化速率。 相似文献