现代火电站发电机组的集控运行模式讨论

在当前阶段,国家正在积极推进节能降耗工作,其目标就是要引导不同产业持续地进行技术提升与革新,尽早地改进能源构造,降低非再生能源的使用量。现代火力发电厂是以燃煤为主的工业部门,其能耗巨大,是节能改造的关键目标。对此,采用集中控制技术对发电站机组进行控制,能够有效地加强能源使用效率,达到最大限度地利用能源,满足节能减排的发展要求。本文主要通过对发电机组集中控制运作技术的使用效果、系统构成等方面的研究,着重对该技术在运用过程中出现的一些问题进行了归纳,同时给出了相应的改善办法,从而加强集中控制运作技术的实际水平,推动火力发电领域的稳定发展。

核电站向火电站设备管理对标与浅析

随着社会经济发展和电力企业市场化发展与结构性改革,科学设备管理工作逐渐发挥出重要作用。核电站作为新型、清洁型的电力能源企业,在国家能源保障中起到突出作用,对全周期的设备管理工作提出更高要求。以此对标火电站的设备管理工作,浅析、借鉴先进措施,促进核电站设备安全与生产效率的科学、高效、合理性提升。

火电站智能化现状及展望

采用人工智能技术来提高火电站的安全性、经济性和环保性已成为行业研究和应用热点。本文在总结人工智能技术在火电站设备层、控制层及管理层研究应用及智能电站建设现状基础上,对应用过程中遇到的主要问题进行了说明,如系统架构缺陷、感知设备缺失、数据共享困难以及认知差异和标准规范缺失等。提出了火电站在向智能化发展过程中,在平台的开发完善、燃料管理、主动安全、设备故障预警、锅炉燃烧控制、网源互动灵活性控制、机器人巡检、设备检测、竞价决策支持、信息和功能安全、集团级数据平台等方面的应加强研究和应用。

基于PID型模糊神经网络的火电站单元机组协调控制

针对火电站机炉协调控制对象的非线性、时变和纯迟延的特性 ,采用了一种 PID型模糊控制器[1 ] 。为了使此控制器具有自学习功能 ,提出了一种包含一个自回归神经元的 5层模糊神经网络 ,并根据梯度下降算法 ,给出了它各层权值的修正算法。通过对参考文献 [2 ]的模型进行仿真研究 ,证明使用这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服协调控制对象的时变性和随机性干扰 ,大大改善了控制品质。图6表 1参

基于出力不均匀性的火电站电力电量平衡方法

电力电量平衡计算对电力系统中设计电站的今后运行和在线运行电站的负荷分配、备用容量配置具有重要意义,同时能为合理利用水能资源以及化石能源、减少资源浪费、环保减排起到指导作用。针对电力系统年、月、日内的负荷变化以及在线运行电站对应的出力运行情况,分析系统负荷与电站出力的不均匀性之间的相关关系,通过水电站弃水或火电站增加出力的方法将电力系统月调节系数控制在一定范围内,从而使电力系统在年、月、日内达到电力电量平衡。改进火电站群电力电量平衡计算方法,根据逐次切负荷法的计算原理,通过对单一火电站工作容量以及其调峰容量的嵌套式迭代计算,得到每座火电站年、月、日的出力过程。算例结果验证了所提方法的正确性、可行性和有效性。

一种火电站运行指标考核系统

针对电站运行指标考核中存在的实际困难 ,提出了一种按班值、分区间的指标考核方法。在计算机数据采集系统的基础上 ,制定了系统的实施方案 。

紧凑型火电站仿真培训器

介绍了为四川电力局开发的一种ＳＴＳ－Ｉ型紧凑型火电站仿真培训器的系统结构及特点。它采用两台微机实现了仿真装置的模型计算、教练员台、辅助培训系统和过程控制的全部功能，其仿真模型的范围和精度与全仿真机接近。并在国内首次将工程分析型一体化仿真软件ＳＷＳ和用于工业控制的ｉＲＭＸｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ用于电站仿真培训装置。其紧凑的盘台和较强的ＣＲＴ显操功能模拟了控制室８０％以上的设备。整台仿真机的造价为同类型全范围仿真机的１／３～１／４。

火电站多目标负荷调度及其算法的研究

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性.

基于耗差分析的火电站运行指标考核系统

针对电站运行指标考核中存在的实际困难,提出了一种按班值、分区间的经济性指标考核方法。在基于电厂耗差分析系统的基础上,制定了系统的实施方案,讨论了系统设计中的一些关键技术问题。

火电站负荷调度混沌变步长混合遗传算法

结合混沌运动的遍历性和遗传算法的群体搜索性，提出一种基于混沌变尺度梯度下降的混合遗传算法，应用于电厂负荷优化调度。算法采用梯度下降法对遗传变异获得的优良个体进行局部搜索，引导种群的进化。结合混沌优化策略产生自适应步长，在搜索初期加快寻优速度，随着搜索逐渐接近最优点，混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索。对电站负荷优化调度的应用发现，相比传统的遗传算法和值长分配法，该混合遗传算法对机组负荷调度优化具有更高的效率。通过该混合遗传算法进行机组负荷分配寻优后，全厂发电煤耗率相比于实际的值长制降低了0.29～1.07-（kW·h），为电厂带来可观的经济效益。

基于PID型模糊神经网络的火电站汽包压力控制

为克服火电站燃料-汽包压力调节对象的非线性、时变和纯迟延特性,采用含自回归神经元的PID型模糊神经网络作为汽包压力控制器,进行协调控制系统的设计。仿真研究表明,这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服该对象的时变性和随机性干扰。

基于虚拟现实的火电站设备管理系统设计研究

科学的电站设备管理与维护技术是提高能源利用效率、保证设备安全经济运行的有效途径。目前火电站设备信息统计量大、分析处理复杂程度高,传统的以卷宗、图纸、电子文档为载体的基础数据管理模式存在效率低、表现方式不直观等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于虚拟现实的火电站设备管理系统。对设备零部件进行精确建模并建立数据库,以三维模型为核心将设备的基础数据进行整合,建立与MIS系统的数据接口,基于运行数据实现设备的状态检修,并以三维仿真的形式表现设备的检修维护方案。研究成果已应用于华能集团某电厂,改革了传统的设备管理及维护模式,在提高管理效率和技术人员培训等方面发挥了重要作用。

智能控制在火电站锅炉燃烧系统中的应用

火电站燃烧系统是一个具有非线性、大滞后、参数时变性和不确定性特点的系统,利用常规控制难以达到理想控制效果。该文介绍几种智能控制方法在电站锅炉燃烧控制系统中的应用,并对其发展前景提出见解。

火电站锅炉运行可控性能量损失分析

在用反平衡方法对电站锅炉运行进行热效率计算的基础上，从火电站锅炉实际运行的可操作性出发，对电站锅炉进行热经济性分析，并对一些可控性强的影响因素作了能损分析与计算，有利于提高机组的经济运行水平。

300MW火电站热力系统性能在线监测与诊断系统

针对大型火电站的复杂热力系统 ,以电厂现有的数据采集系统 (DAS)为基础 ,利用热力系统汽水分布矩阵方程建立火电站热力系统模型 ,并通过矩阵比较的办法统一分析加热器侧各项因素对能损的影响 ,给出诊断结果 ,最终实现实时监测诊断各热力设备的运行状态。本系统采用先进的可视化开发平台BorlandDelphi 3.0实现 ,结合现场进行了试验和验证 ,结果表明该系统具有较高的准确性和可靠性。

节能减排环境下水火电站群多目标优化调度模型研究

在落实国家节能减排政策过程中,积极研究节能发电调度优化模式一直受到电力部门的广泛关注。含有梯级水电厂的水火电力系统优化调度必须考虑各水电厂之间的水力耦合、上下游水电厂之间水流到达时间的延迟和可能弃水等因素。在考虑环境保护和节约能源以及水电厂运行特点的基础上,提出了一种以火电厂总运行费用、污染气体排放量、水电厂弃水量为优化目标的水火电站群多目标优化调度模型。应用基于Agent的启发式计算方法求解。计算表明,该模型有利于节能减排和环境保护,提高了水力资源的利用程度,提升了电力系统的综合运行效益,为水火电力系统短期优化调度提供了新的研究思路。

大型火电站锅炉送引风机的可靠性增长模型及预测

提出了大型火电站锅炉送、引风机可靠性增长模型 ,详细讨论了该模型的参数估计和拟合检验。根据电力可靠性管理中心统计数据 ,说明了该模型完全符合该类型风机的可靠性增长变化趋势。分析结果也说明了通过改正产品设计和制造中的缺陷以及运行人员素质的提高、操作水平的熟练、生产设施及其运行状况的改善 ,产品的可靠性特征量得到逐步提高 ,同时为送。

大型火电站高压加热器可靠性增长模型验证及预测

文中提出了大型火电站高压加热器可靠性增长模型 ,详细讨论了该模型的参数估计和拟合检验。根据电力可靠性管理中心统计数据 ,说明了该模型完全符合被统计的高压加热器可靠性增长变化趋势。分析结果也说明了通过改正 ,产品设计和制造中的缺陷 ,提高运行人员的素质和操作水平 ,改善设施及运行状况 。

火电站脱硫新模式——燃前煤粉在线脱硫

1999年全国二氧化硫排放总量1857万t,而火电厂SO2排放810万t,占全国SO2排放的43.6%。火电站脱硫已成为研究的热点。对火电站脱硫新模式 -燃前煤粉的摩擦电选在线脱硫进行了研究论述 :(1)应用摩擦电选技术与电站制粉系统集成进行火电站燃前煤粉在线脱硫降灰的原理 ;(2)该技术的合理性及可选性 ;(3)实现燃前煤粉在线脱硫降灰对锅炉燃烧特性的影响 ;(4)该技术的应用前景。

火电站海勒系统及其空冷器的热力计算

叙述了海勒间接空冷系统的构成和特征,并以200MW空冷机组为例,对其空冷热交换器组件及干冷塔进行了热力计算.