基于大数据的电力工程监理机制研究

构建基于大数据的电力工程监理机制,分别从成本、质量、进度、安全等4个方面,将原有工程监理与电力大数据进行巧妙融合,改变人工监理方式,构建同类项目数据库和本项目历史数据库。在进行工程监理过程中,实时采集本项目各项数据,同时分别抽取纵横向数据库中有用信息,与本项目进行实时对比,便于及时发现问题并采取措施补救。大数据与电力工程项目监理进行融合顺应时代发展潮流,是目前解决现存工程监理问题的最优选择。

基于PSO-SVM的快速甩负荷工况下过热蒸汽温度预测建模

结合海防电厂300MW机组100%负荷下的快速甩负荷试验,采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数进行优化,并建立PSO-SVM过热蒸汽温度预测模型。在分析试验时机组燃料量、高旁阀位开度及温度等主要参数变化过程的基础上,对过热蒸汽温度预测模型进行仿真分析。结果表明:建立的PSO-SVM过热蒸汽温度模型具有较高的预测精度,能够实现快速甩负荷工况下过热蒸汽温度的预测,维持机组安全稳定运行。

火电机组锅炉炉膛负压优化策略研究

为研究火电机组锅炉炉膛负压控制技术,利用机理方法建立锅炉烟气压力数学模型,建模过程中采用分块建模方法,对锅炉内不同区域进行建模。由于快速甩负荷(FCB)过程属于火电机组运行的极端工况,炉膛压力控制如果对此工况适应即适应所有工况,所以采用FCB工况对所建模型进行仿真。仿真结果表明:随着燃料量的骤减,炉膛压力成先降后升的趋势,水平烟道和尾部烟道压力变化趋势与之类似;切磨时间间隔大,甩负荷过程中炉膛负压下降的最低点就越小。对于机组旁路容量大、机组负荷适应性强的机组,可适当增加甩负荷过程切磨时间间隔来减小炉膛压力的下降值,对于汽水系统热惯性小的机组,可以少切一台磨而选择减小给煤量的控制策略,上述方法可以减小炉膛压力波动,有利于炉内燃烧稳定。

火电机组FCB磨煤机停运优化策略

为研究火电厂快速甩负荷(FCB)过程燃料控制技术,保证锅炉燃烧率平稳,利用机理方法建立锅炉燃烧系统数学模型,建模过程中采用物理结构分层方法,对火电厂FCB过程不同燃料控制技术进行仿真。结果表明:随着层间距离的增大,层内温度在停磨过程互相影响越小。另外,切磨时间间隔越大更有利于稳定燃烧。所以,实际控制过程中,可在上层切磨时间间隔固定的情况下减小下层切磨时间间隔。对于汽水系统热惯性小的机组可适当增加停磨时间间隔,以维持炉内燃烧的稳定。

火电机组FCB炉膛压力控制系统的优化

为研究火电机组FCB过程锅炉炉膛负压控制技术,利用机理方法建立锅炉负压数学模型,分析了常规工况炉膛压力控制方式,提出在FCB过程中,炉膛压力控制系统引入煤量作为静态补偿的控制方式;并对所提出的炉膛压力控制方式与常规的炉膛压力控制方式进行了仿真试验.仿真结果表明:在FCB过程中,炉膛压力控制系统引入煤量作为静态补偿可有效减小炉膛负压波动;对FCB过程炉膛压力控制系统所加的煤量静态补偿给予适当的增益可有效的减小FCB过程中炉膛负压下降的最低值.按照此种控制方式对炉膛压力控制系统进行优化,正常工况采用常规控制方式,FCB工况采用此控制方式,可有效减小FCB过程中炉膛压力波动,可有效减小FCB过程炉膛负压下降最低值,利于FCB过程炉内燃烧稳定.

火电机组FCB 过程燃料优选方案机理研究

为研究火电机组FCB过程煤质对锅炉烟气温度及压力的影响,利用机理方法分别建立燃烧区空气和烟气性质数学模型及炉膛烟气温度压力数学模型.选择四种不同煤质分别进行FCB过程炉膛烟气温度和压力仿真.仿真结果表明:从烟气温度方面考虑,对于FCB过程,烟气温度下降大且时间进行较快,应选择挥发分较高的煤质,这样可使炉膛温度下降减缓,并且有利炉内燃烧稳定;从炉膛烟气压力方面考虑,对于FCB过程,应选择低位发热量较高,带负荷能量强的煤质,这样可以减小FCB过程炉膛烟气压力的波动,减小炉膛烟气压力恢复的时间,有利于炉内燃烧稳定.对于FCB过程,煤质的选择应从两个方面综合考虑,既满足温度的稳定又要考虑到炉膛压力的稳定,根据机组实际情况,选择挥发分及低位发热量适中的煤质.通过建模仿真的方法揭示FCB过程燃料优选方案的机理,为燃煤发电机组FCB过程配煤优化提供模型基础.

“停课不停教、不停学”战“疫”实践

新冠疫情突发之时,较“非典”时期相比,网络技术更加发达、先进,但利用慕课资源和直播平台进行大规模的线上授课,仍存在诸多问题和挑战。为高校应对此类突发性事件的教育教学积累经验,建立应对大规模突发事件高校教学应急响应机制,通过线上教学前期准备、线上教学实践,总结相应对策。并以此为契机,利用在线课程平台或直播工具建立网上虚拟课堂,引导教师创新远程教学模式,快速提升教师教学信息化水平,着力推进“线上教学、线下研讨”的高校课堂教学改革。