基于多元状态估计及模糊综合评价分析的汽轮机故障预警

汽轮机的故障模式、故障特征具有多样性。当前的故障预警方法大多针对单一故障模式,无法用于全面评估汽轮机整体的健康状态。为此,将模糊综合评价与多元状态估计结合,构建了更加全面的汽轮机故障预警模型。首先,基于汽轮机的典型故障模式构建故障特征集;然后,通过多元状态估计算法获得估计向量,并用滑动窗口法对结果进行平滑处理,计算得到汽轮机各个故障模式的实时偏离度;最后,基于模糊综合评价综合分析多种故障的偏离程度以确定汽轮机整体的健康状态。使用某电厂汽轮机的故障数据进行模拟仿真验证,结果表明利用该方法能够提前捕捉到汽轮机的异常状态、实现故障的预警。

电站锅炉智能燃烧优化基础技术的研究与应用

结合软测量、机器学习、热力计算等机理模型和数据驱动方法,建立了入炉煤煤质软测量模型、灰、渣碳含量预测模型、基于热力计算的锅炉变工况综合建模技术,以及基于屏间热负荷偏差的高温受热面安全评估技术,为电站锅炉的智能燃烧优化奠定了基础。

基于ILSO-DELM的燃气轮机压气机故障预警方法

压气机结构复杂,运行特性为非线性的特点加大了燃气轮机压气机故障预警的难度,为了提高燃气轮机压气机故障预警能力,提出了一种基于改进的狮群优化算法(ILSO)优化深度极限学习机(DELM)的故障预警方法。通过皮尔逊相关分析得到与预警参数相关性高的测点,构建ILSO-DELM预测模型,得到正常状态下预警参数的绝对值,通过参数估计确定阈值,根据残差绝对值是否超过预警线来间接判断压气机的运行情况。以上海某燃机电厂的运行数据进行分析,通过验证表明:该方法能够对压气机故障提前预警,并且相比于DELM模型预测精度更高。

基于动态基准值的火电机组性能监测软件设计

针对传统火电机组节能管理模式存在的问题,设计基于动态基准值的火电机组性能监测软件。该软件通过建立“动态目标值”库和耗差分析模型等知识体系,对火电机组生产实时数据进行梳理、监测、统计、计算及分析,科学评价各机组能耗现状与节能潜力,找出普遍存在的共性问题,实现系统监管、科学量化、科学投入的目标。

Transformer神经网络和轴心轨迹在燃机转子故障诊断中的应用

针对目前国内燃机电厂转子故障诊断主要依靠振动分析,无自动识别轴心轨迹设备的现状,将在自然语言处理领域大放异彩的Transformer神经网络引入转子轴心轨迹监测与识别领域,通过独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)与Transformer结合提升燃机转子故障诊断准确性。使用ICA代替Transformer自身的线性变换提取图片特征信息构建输入样本,为了解决自注意力机制无法捕捉位置信息的问题,提出相对位置编码方法,区别于使用较多的绝对位置编码,通过嵌入相对位置编码子层,将相对位置信息注入自注意力机制,使得Attention模块能够学习到序列的相对位置信息,可进一步提高图像识别模型的准确性,该模型对于轴心轨迹故障类型平均识别率达到93.8%。实验结果表明ICA-Transformer模型对转子轴心轨迹的识别准确率较高,对电厂运维具有一定的指导意义。

基于数字孪生技术的火电智能应用平台研究

鉴于火电行业核心反应复杂、变量众多,导致现有智能应用建设过程中基础模型、算法更多的是面向单体设备或简化系统,难以满足企业整体运营效率提升、能源消耗与总体成本降低的多目标需求。通过建立基于数字孪生技术的火电智能应用平台,将不同的基础模型建立与应用开发工作进行解耦。在模型构建过程中,针对性地建立不同系统、设备数孪数据模型与算法模型,通过图形化方式建立不同模型协同关系,使得各应用底层数据、算法相一致,同时模型间的交互性得到提升。通过在某火电厂的实践表明,通过上述方式可加快知识经验的模型化沉淀,提升火电智能应用开发效率。

浅谈锅炉热力校核计算在火电机组经济性定量分析中的应用

锅炉热力校核计算是指在已知锅炉结构参数、给定锅炉负荷和燃料特性条件下,确定炉膛出口界面及各个受热面的参数。本文通过对基于数值模拟的325MW等级火电机组锅炉变工况热力校核计算进行研究,在此基础上对中国地区43种典型煤质数据样本在各个不同负荷下(325MW、240MW、150MW)进行热力校核计算,将输出参数与煤质特性数据进行相关性分析,得到不同负荷下煤质变化对锅炉排烟温度的定量分析研究结果,进一步得到煤质变化对机组经济性的影响结果。

基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统的开发与应用

为实现对发电设备故障及运行方式的预警和分析,探索发电集团技术中心技术服务模式优化与创新。通过融合工业互联网、大数据等技术,将各电厂设备的运行数据进行采集、清洗、存储,建立了各类数据挖掘模型、设备分析模型,开发了基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统。该系统覆盖了发电企业的主设备、重要辅机及相关工艺;建立了以国产工业实时数据库为数据存储核心的百万点大数据库;实现了8个电厂、22台机组、40多万点数据的整理、采集及存储;开发并应用了火电厂冷端设备诊断分析、锅炉燃烧热偏差监测及诊断、设备劣化趋势预警等模块,为电厂安全、环保、经济运行提供了有力支撑。

660 MW梯级供热机组耦合电锅炉运行优化

基于对660 MW梯级供热机组耦合电锅炉运行特性分析,提出一种确定机组实时运行最佳经济背压的方法。试验表明控制机组主蒸汽流量和外界热负荷工况,参考最佳经济背压运行能有效增加机组的输出功率,可提高机组运行热经济性。机组梯级供热改造后,供热能力提升约440 GJ。在保证对外供热负荷不变时,梯级供热可降低发电机功率86 MW,提高机组调峰能力。在二档调峰工况对机组的经济性进行核算,发现相同热负荷下若采用电锅炉代替部分梯级供热量,电锅炉负荷每增加1 MW,机组折算标准煤耗升高约0.32 t/h。

田集电厂冷端设备性能优化研究

文章研究的田集电厂通过开展冷端设备性能优化,采用冷却塔风水匹配强化换热技术及冷端设备监测与优化管理软件技术,提高了机组运行的经济性,降低了机组的供电煤耗,取得了良好的经济和社会效益。

基于多源数据融合的发电厂磨煤机煤种实时监测软件研究

目前,受燃煤市场供应和发电成本的影响,国内许多发电厂采用不同磨煤机分仓运行不同煤种的方式,而此类运行方式会使所燃用煤质特性发生大幅波动,对机组的正常运行会造成较大影响。目前,发电厂运行人员需要根据日常人工生成的配煤单信息来推算不同磨煤机中的煤种信息。而该方法无法精确控制过程数据,并且所得到结果也仅仅是经验数据,缺乏准确性和时效性。因此,本文基于多源数据融合设计了发电厂磨煤机煤种实时监测软件。该软件在电子化配煤单生成的条件下,结合发电厂实时数据中磨煤机煤仓的料位、煤量等信息,通过基于多源数据融合的方式来根据上煤时间和磨煤机煤量消耗度来计算出各台磨煤机不同煤种实时的高度和耗尽时间,并通过开发相应的监测页面进行展示,将掺配方案中制定的上煤方案以虚拟上煤的方式展现,并实现了磨煤机煤种的实时监测功能,对发电厂运行人员运行控制起到了指导作用。

辅助配煤决策系统在白城发电厂的探索与应用

为解决火电机组煤炭资源的供应形势复杂、煤炭价格多变、设计煤种难以保质保量等诸多问题,吉电股份白城电厂通过掺烧煤的方式实现降低发电成本的目标。但在实际生产过程中,也经常会遇到不同煤种掺烧比例下的混煤参数变化对机组正常运行和环保排放影响不确定性增加、无法定量分析等问题,采取人工手段进行配煤管理有很大的局限性。通过开发一套辅助配煤决策系统,依托计算机工具,同时以智能算法为核心,结合厂里当前的配煤情况,设计相关功能,最终优化电厂配煤方式。

基于数据特征量挖掘技术的锅炉吹灰优化系统研究

随着国内大型火电厂越来越重视"节能减排"工作,各厂不仅对锅炉吹灰优化运行优化的认识与重视程度不断提高,还开发出了部分应用于生产现场的吹灰优化系统,但由于锅炉实际运行情况的复杂多变、运行参数多具有相互耦合特性使其真正的实际应用效果比较有限,因此此类系统并未被大规模广泛地使用。文章研究的阚山发电厂通过和上海明华公司共同开发基于数据特征量挖掘技术的燃煤锅炉受热面实时灰污监测与吹灰优化系统,研究了计算基础数据的预处理方法、燃煤特性对锅炉受热面灰污程度的影响因子、运行参数变化特征量的软测量方法、最终开发了以最小运行成本为目标的吹灰优化系统,该系统目前运行稳定,取得了不错的指导效果。

基于SIS数据的变煤种运行指导软件在漕泾电厂的研究与应用

本文介绍了基于SIS数据的变煤种运行指导软件在燃煤电厂1000 MW机组中的研究与应用情况。通过对1000 MW超超临界机组煤质评价系统和相关超超临界机组的性能计算及预测模型的研究,建立了适应煤种、负荷、运行方式等变化的1000 MW超超临界机组稳态热力计算模型,并在此基础上开发了变煤种运行指导专家系统。该系统通过对运行变量进行实时、定量的分析,计算得到机组运行在最佳状态(煤耗最低)情况下的相关参数,指导运行人员进行调整,从而实现火电厂节能减排。