基于大数据技术的电厂智感安防立体防控网络构建研究

文章旨在构建一个基于大数据技术的电厂智感安防立体防控网络,并探讨其在提升电厂安全管理和运营效率方面的潜力。通过对海量数据进行深度挖掘和分析,该网络可以实现对电厂各个环节的实时监测和预警。然而,要实现这一目标,仍然面临数据采集、处理、融合与分析等挑战。因此,文章还研究了流式计算技术、整合大数据技术以及构建整合和共享机制等方面的解决方案。

基于虚拟现实技术的协同式3D多人应急演练平台设计

针对现有火灾救援应急演练场景渲染速率较低的问题,提出基于虚拟现实技术的协同式3D多人应急演练平台设计。地形模块用于在协同式3D多人应急演练平台中进行地理信息展示。演练导播模块的交互界面为仿真度极高的三维实景。该模型主要通过虚拟现实技术来构建协同应急演练的虚拟场景模型。数据库模块支持服务器模块中的数据操作包括数据入库、数据查询。并将其应用于应急演练中,对平台是否满足设计预期进行测试。实验结果表明,该平台的可视化映射速度平均可达12.54 ms;场景渲染速率平均达到了33帧/s,验证该平台的良好性能和良好的应用前景。

基于人工智能的电厂智能安防监控及报警系统

文中研究了基于人工智能的电厂智能安防监控及报警系统,并探讨了其在实际应用中的潜力和挑战。首先,介绍了电厂安防监控及报警系统的基础原理以及人工智能在安防监控领域中的应用。然后,分析了电厂安防监控及报警系统存在的问题,如监控范围有限、反应速度较慢、数据分析存储性能不足等。接着,提出了人工智能在电厂安防监控及报警系统中的解决方案,包括应用视频分析与智能识别技术、智能决策与实时预警、自动报警系统以及高效数据处理与存储方法等。最后,对研究成果进行了总结,并展望了未来电厂智能安防监控及报警系统的发展方向。

基于粒子群优化算法优化BP神经网络模型的间接空冷散热器性能监测

为监测间接空冷散热器的换热性能,提出了监测间接空冷塔出水温度的方法。根据间接空冷系统散热器传热量计算和热平衡方程,分析了间接空冷塔出水温度的影响因素,建立了以环境温度、环境风速、大气压力、间接空冷塔循环水进水温度、循环水进水压力、出水压力和百叶窗开度7个主要参数为输入,出水温度为输出的BP神经网络模型。为避免该模型陷入局部最优,采用非线性动态惯性权重的粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行了优化,构建了PSO-BP神经网络预测模型,并根据某660MW间接空冷机组的运行数据对该模型进行了训练和验证。结果表明:采用PSO算法优化的BP神经网络模型具有较强泛化能力,预测精度高于单纯的BP神经网络模型,预测平均绝对百分比误差为0.55%。

660MW超临界电站煤粉锅炉大比例掺烧兰炭试验研究

针对660 MW超临界烟煤锅炉大比例掺烧兰炭煤种适应性试验的研究,从兰炭燃料特性分析,提出锅炉掺烧面临的问题,通过数值模拟试验结果确定兰炭掺烧位置,对磨煤机兰炭适应性调整试验,确定兰炭的煤粉细度R90控制在10%,以及烟煤锅炉采用中间磨组掺烧兰炭的方式。通过掺烧试验验证了电站锅炉燃用兰炭具有炉内结渣轻的特点;锅炉排放的NOx质量浓度略有增加,增加幅度为18.42%;锅炉烟气SO2质量浓度大幅下降,下降幅度达40.65%,对掺烧高硫高热值煤种的电站锅炉具有较好的替代优势;锅炉效率下降0.82%,但锅炉煤粉燃烧效率达99.09%。通过试验研究了兰炭燃料与所配中速磨直吹式制粉系统烟煤锅炉的适应性,掌握了烟煤锅炉掺烧兰炭燃料的关键技术,提出了兰炭掺烧适宜的燃烧方式、锅炉调整方式及原则,超临界电站烟煤锅炉掺烧质量分数为50%的兰炭能够稳定安全经济运行。

汽轮机变工况下调节级压力预测模型及应用

为监视汽轮机通流部分的健康状况和进行故障早期诊断,以汽轮机变工况计算为理论基础,基于弗留格尔公式和Weierstrass逼近定理,建立了调节级压力的多元回归模型。根据某660MW间接空冷机组大修后的运行数据对模型进行回归分析和验证,结果表明:模型具有很高的拟合度,自变量对因变量影响显著;稳态工况时,预测结果与实测值趋势一致,相对误差约为1.2%,实现了变工况下调节级压力软测量。将模型应用于电厂分布式控制系统中,建立了汽轮机通流部分故障的预警系统。

捷制500MW汽轮机组高压调汽门门杆断裂的原因分析及改进

针对神头第二发电厂捷制 5 0 0 MW汽轮机组高压调汽门门杆频繁发生断裂的问题 ,对门杆的材质、结构和传动装置进行分析 ,提出相应的改进措施。

基于不同输入参数的煤灰熔点预测模型及改进方法

为提高煤灰熔点预测精度,采用支持向量机算法,分别建立了以8种煤灰主要成分为输入量的8输入参数模型以及以8种灰成分加5种煤灰熔融性参数为输入的13输入参数模型,用于预测煤灰软化温度,并利用误差补偿方法对13输入参数模型进行了改进。结果显示,13输入参数模型相比8输入参数模型可以缩小灰熔点预测误差区间,尤其使负误差减小;相比于改进前,改进后的13输入参数模型使均方差降低了59.5%。