Real-Time Information System of Power Plant Based on B/S Computing Mode

This paper introduces the system structure and work principle of the upgraded real time information system in Wangting Power Plant, and then expounds the realization way and function features of this system on B/S computing mode. The results of field application show the new system has good capability, reliability and expandability.

基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。

基于支持向量机的回归预测和异常数据检测

针对电站实时数据中普遍存在异常数据的情况,提出一种基于支持向量回归的异常数据检测方法。该方法利用支持向量回归估计模型不倾向于消除个别大的回归误差,而是从整体上考虑回归曲线的平滑程度的特点,通过比较回归估计值与实测值之间的残差来识别测量数据中的异常数据。以某300MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例和检测结果,计算结果表明该方法能有效地实现异常数据的定位与分离,为提高电站性能计算的精确性奠定基础。

一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段。

电站多目标负荷优化分配与决策指导

对传统意义下的厂级负荷优化分配模型进行修正,同时考虑全厂供电煤耗率、污染排全放和负荷调整时间3个目标,提出厂级负荷分配的多目标优化模型。将多目标优化方法和多属性决策结合使用,研究多目标优化指导的问题。针对非劣分层遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmII,NSGA-II)易于局部收敛的特点,提出了并行的NSGA-II多目标优化结构,增加了Pareto前沿的多样性,为决策提供丰富的信息。引入基于基点和熵的多属性决策方法,对Pareto解集进行排序,得出最优解。对某火电厂进行实例分析,结果表明该方法能准确快速地完成多目标负荷分配优化,并给出正确的指导,具有一定的实用性。

基于预数值计算的除雾器叶片结构优化设计

为了优化脱硫波纹板除雾器叶片的结构设计,按照正交实验方法设计的工况,使用Fluent模拟不同结构参数和运行工况下除雾器叶片内部流场.以数值模拟结果为样本,建立了基于最小二乘支持向量机除雾效率和除雾器压降特性模型,模型回归值与数值模拟计算值最大相对误差在2%以内.模型预测结果分析表明,叶片间距、转折角度、烟气流速和烟气含液量对除雾效率和压降有显著影响,与实验和理论分析结论一致.采用遗传算法对除雾器参数优化模型进行求解,结果表明在优化结构参数组合下除雾器性能有明显提高.提出的预数值计算与人工智能算法结合的方法为获取除雾器叶片最佳结构参数组合设计提供了新思路.

火电厂实时系统数据通道的设计与实现

结合某火电厂生产实时系统的改造工程项目 ,以该厂实时系统中的某机组部分和全厂远动SCADA部分为例 ,介绍了实时系统的核心部分——数据通道的设计与实现。以实时信息系统数据通道中的数据采集、传送、处理与存储、用户与数据库的交互等为主要研究对象。在管理信息系统(MIS)与生产自动化系统的网络数据通信方面采用基于 TCP/IP的 Socket网络通信方式 ;在 MIS网上的信息发布与接收架构方面采用 Web浏览器 /Web服务器 /数据库 (DB)服务器 3层结构 (即B/S结构 ) ,并采用新颖的 Active X组件应用与 ASP应用相结合的 Web应用方式加以实现。实践表明 ,该实时系统具有良好的适应性、兼容性、灵活性、可靠性和安全性 ,该实现方案是成功的和值得推荐的。

超临界直流锅炉蒸汽发生器的建模与仿真研究(一)

以某６００ＭＷ机组超临界直流锅炉为研究对象，建立了适用于大扰动全工况仿真的非线性集总参数移动边界的蒸汽发生器动态数学模型，解决了亚临界超临界以及水冷壁出口蒸汽为干态湿态的模型切换问题，对各个集总环节的代表参数的选取问题进行了研究，并提出采用最大比热点（准临界点）的工况作为超临界压力下划分汽水区域的标准，采用了合理的二次建模方法，使模型方程组右端函数中不存在导数项，提高了数值积分的稳定性。论文第二部分给出仿真实例，并从理论上分析了仿真结果的合理性。

机组在线运行优化系统及实时目标工况的确定

介绍了机组在线运行优化系统的体系结构、数据流程和功能模块,提出了机组运行目标工况的定义和实现方案。采用基于趋势提取的检测方法对机组历史运行工况数据库进行稳态判定,将运行不可控因素作为约束条件运用K-均值法将机组稳定运行工况聚类到不同的工况簇中,以机组供电煤耗作为评价基准对各工况簇中的工况进行寻优,将各工况簇中的运行最优工况组合起来作为训练样本,建立起机组运行目标工况的神经网络模型,在进行实例验证后对模型进行分析讨论。实际应用表明,模型能够及时跟踪机组的运行特性变化,实时确定机组目标工况,对于提高机组经济运行水平具有现实意义。

单元机组负荷多变量模型预测控制

提出了一种具有输入约束的多变量模型预测控制算法,并将其应用于单元机组负荷控制进行仿真研究,结果表明,该多变量约束预测控制算法是有效的,并具有算法简单,在线计算量小的优点。

汽轮机性能试验不确定度评定的研究

针对汽轮机性能试验不确定评定建立了复杂工业试验不确定度评定的模型,并给出了影响因子定义和预评价方法.通过对影响因子的分析,明确了测量设备布置和选择的主要原则.通过试验不确定度预评价,建立了控制试验不确定度的基本方法.以某电厂超超临界660 MW机组的汽轮机组热耗率试验为例,建立了试验不确定度评定的完整流程,指出了影响试验不确定度的主要测点,并给出了解决方案.

基于动态特性机理分析的锅炉过热汽温自适应模糊控制系统研究

本文在对某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性进行机理分析的基础上，研究了锅炉主要工况车数（压力P、温度T和流量D）对过热汽温过程动态特性（或模型参数）的影响，提出了一种新颖的自适应模糊汽温控制系统。仿真结果表明，用这种方法建立的汽温控制系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。

基于SVR和GA的锅炉运行氧量基准值的优化确定

借助现场运行数据,根据锅炉运行氧量的特性,建立了基于支持向量回归的锅炉运行氧量预测模型,结果表明:SVR模型具有较高的回归精度和较好的泛化能力,能够有效地对不同工况下的锅炉氧量进行预测.在此基础上进行二次建模,获得了运行氧量、供电煤耗率与各运行参数之间的关系模型,并结合全局寻优的遗传算法,以机组的供电煤耗率为优化目标对输入参数进行寻优,确定了优化后的锅炉运行氧量基准值.计算结果表明该模型具有较高的准确性,通过全局寻优得到的氧量值具有可操作性,很好地解决了锅炉变工况运行参数基准值的确定问题.

基于支持向量回归算法的汽轮机热耗率模型

利用支持向量回归算法,建立了汽轮机热耗率计算模型。介绍了支持向量回归算法的原理,对算法中的参数选择进行了探讨。对某300MW机组汽轮机热耗率计算进行了建模,并与RBF神经网络回归模型进行了比较。结果表明:基于支持向量回归算法的模型具有较强的泛化能力,适于在线应用。通过对输入参数添加随机扰动量分析表明,该模型比传统计算模型具有更好的稳定性,能更准确地计算汽轮机热耗率。

火电机组运行优化系统的现状与展望

简单回顾了国内外在火电机组运行优化领域的研究历程,列举了目前国内外市场上针对火电机组的各种主流运行优化产品的功能特点和应用情况,分析了国外引进产品和国内自主研发产品在中国当前市场环境下各自的优势和劣势。介绍了当前运行优化系统在国内电站机组的应用现状,阐述了国内外运行优化系统在实际应用中存在的问题,并提出了相应的改进意见。对机组运行优化系统的未来发展进行了展望,指出机组运行优化系统将利用先进技术设备和信息平台,与电站管理紧密结合,在日益规范的市场中不断发展完善,为提高电站经济性发挥更大的作用。

超临界直流锅炉蒸汽发生器的建模与仿真研究(二)

本文的第一部分建立了蒸汽发生器的数学模型，并对模型切换、代表参数的选取、二次建模以及超临界压力下汽水区域的划分等问题进行详细讨论，第二部分以此为基础给出仿真实例，并从理论上分析了仿真结果的合理性。

求解回转式空气预热器传热模型的解析-数值法

单一的数值迭代法只是给出了回转式空预器稳态时金属蓄热板的二维温度分布,文中提出采用解析-数值混合计算方法求解换热模型的数学方程,并以600MW三分仓回转式空气预热器为仿真对象,结果表明解析-数值混合计算法, 不仅克服了单一数值迭代法的精度不高,不易收敛的缺点, 而且还可以精确地反映空预器完整运行工况下金属板和工质的温度分布,对易发生低温腐蚀的金属最低温度和影响机组经济性的排烟温度可作实时监测。

电站锅炉受热面灰污沉积模型

根据锅炉烟道内颗粒沉积的实际状况,基于沉积体的散体力学性能和凹凸表面特征,研究了颗粒与沉积体之间的惯性碰撞沉积机制。通过分析颗粒与沉积散体间的倾斜碰撞沉积特征,分别建立了切向和法向沉积子模型,提出临界黏附角和临界反弹速度准则。以铜粒子碰撞沉积体为对象进行算例分析,模型预测与实验结果基本一致。采用该模型对某电厂省煤器换热管积灰过程进行计算流体力学(computation fluid dynamics,CFD)模拟仿真,仿真结果验证了此沉积模型的有效性,该模型能准确反映换热管的实际积灰分布特征。

燃煤机组SCR脱硝催化剂性能评价与寿命管理系统

针对发电企业烟气脱硝催化剂工程管理经验较为缺乏的现状,设计开发了燃煤机组SCR脱硝催化剂性能评价分析与寿命预测管理系统。该系统构建了催化剂性能信息数据库,可存储多个机组的自投运以来的催化剂性能检测数据、跟踪催化剂活性变化、获得并定期更新催化剂寿命曲线。系统还建立了催化剂寿命预测模型,并能根据当前SCR脱硝效率、系统投运时间、进出口NOx浓度等实时信息对催化剂进行性能评价与寿命预估,可为催化剂的换装与优化运行提供技术指导。该系统在催化剂生产企业的成功投运,加强了SCR系统运营方与催化剂厂商的数据共享和技术交流,对脱硝系统的安全、经济、可靠运行发挥了重要作用,具有广阔的应用前景。

基于支持向量回归的凝汽器清洁系数时间序列预测

分析了凝汽器水侧污垢形成的机理,得到凝汽器清洁系数随时间变化的基本规律。提出采用支持向量回归时间序列预测法来预测凝汽器清洁系数。简要介绍了支持向量回归的理论基础,建立了凝汽器清洁系数时间序列预测模型,利用某300MW机组的数据,对模型进行了校验,探讨了参数的选择。并同径向基函数神经网络预测模型进行比较,结果表明,支持向量回归模型在预测性能方面明显优于RBF神经网络方法,并且模型具有较好的预测精度和泛化能力,为凝汽器真空降低故障的诊断,奠定了一定的基础。