融合多层感知机和多项式拟合的大数据平台风机故障诊断

为了提高火电厂送引风机运行的全程安全化、故障诊断准确化、生产收益长期化,将风险问题前置是提升机组运行安全性的关键。基于此,提出了融合多层感知机和多项式拟合的大数据平台风机故障诊断模型。采用多层感知机和多项式拟合建模技术建立风机预警模型,并将模型部署在大数据平台中,能及时发现风机运行期间人工难以发现的异常。采用数据挖掘、机理分析和特征值知识库相结合的方法,挖掘风机失速的参数边界信息,精准化配置各种工况的风机失速边界条件并绘制失速边界工况图,然后结合正常运行工况得出预警失速区间,最终建立覆盖风机全工况的故障诊断模型。利用大数据平台对风机运行数据全覆盖、全流通、全维护的优势,构建了基于大数据平台的风机智能巡盘模型体系,实现以智能巡盘模型代替运行人员对风机运行状态进行定期巡盘监视和诊断,达到风机故障的准确安全诊断、故障发生率最低化及人员复用率最大化的效果。

BEST小汽轮机带小发电机运行控制策略研究与应用

为了满足火电机组启动运行的灵活性、高效性及经济性,将抽汽背压式汽轮机(BEST)小汽轮机带小发电机系统(简称BEST系统)应用于双机回热系统机组,根据BEST系统及机组启动方式,结合调试调整试验的启动运行历史过程及数据,进行BEST系统在多方式启动及运行的特性分析试验,优化现有控制逻辑,提出BEST小汽轮机带小发电机运行控制策略。避免了在BEST系统启动顺控、变流器启停顺控、BEST小汽轮机与变流器的无扰切换、燃煤机组辅机故障减负荷(RB)及甩负荷工况中BEST系统缺乏相应控制策略的问题,实现了BEST系统全过程无断点的运行控制。优化后BEST系统运行过程中重要参数保持安全稳定,该控制方法对具备BEST系统的同类型机组具有重要参考意义。

基于ADAM-BPNN模型单汽泵故障联动控制技术研究应用

火电厂超临界机组单汽泵在实际生产运行过程中的可靠性十分重要,单汽泵在运行中发生故障时会触发锅炉主燃料跳闸,造成机组非计划停机,给发电企业带来一定的损失。因此,单汽泵故障不停机成为行业内亟需解决的一个技术难题。该文以某热电厂电泵最大出力为基准点和汽泵故障后快速减负荷为目标,分别以夏季工况和冬季工况对锅炉给水系统运行特性进行分析,结合数据分析对比多种建模方法,最终采用误差最小、准确率最高的ADAM-BPNN模型对汽泵运行特性进行分析和预测。进一步对电泵带载特性、锅炉短暂断水特性进行动态试验论证,结合汽泵故障联锁启动电泵快速减负荷的控制策略,实现超临界机组单汽泵故障不停机,从而可提高单汽泵机组的运行安全性。研究结果可为同类型超临界机组单汽泵故障快速减负荷提供一定参考。

350MW超临界机组磨煤机堵煤智能预警模型研究与应用

为提高机组运行的可靠性,减少非计划停机次数,针对某电厂超超临界机组堵磨跳机原因开展了事故分析。认为磨煤机堵煤初期调整措施不及时,严重堵煤后又进行了过度疏通,导致炉膛内实际燃料量大幅增加,燃烧显著增强,机组最终因折焰角集箱严重超温而发生跳闸。在上述分析的基础上,根据磨煤机关键运行参数,结合大数据与人工智能算法,构建了磨煤机堵煤智能预警模型,以期提前发现故障迹象,尽早采取干预措施,保证机组的安全稳定运行。上述智能预警模型应用后,机组再未出现严重堵煤故障,相关模型构建与应用经验可供后续同类机组参考。

基于现货市场下的燃气—蒸汽联合循环机组辅助调频协调控制系统优化研究与应用

为了提高燃气供热联合循环机组的AGC响应能力,本文对燃气供热联合循环机组汽机调门特性分析,提出一种基于汽机流量参与AGC的协调控制策略。通过将汽机主控切换为调峰滑压控制,使汽机调门控制主汽压力稳定并参与机组负荷响应。经过现场试验验证,针对阶跃型升和降负荷指令变化,机组的AGC调节综合指标Kp分别由1.49和2.96提高至3.33和3.70;针对“W”型负荷指令变化,机组的AGC调节综合指标Kp由2.17提升至3.68。该策略能够快速响应负荷指令变化初期负荷响应需求,加强了协调控制的变负荷稳定性,提高了机组盈利能力,对于同类型机组具有借鉴和应用价值。

基于Adam优化卷积神经网络的火电厂大数据平台预警模型测试与应用

为了提高火电厂大数据平台的生产维护安全化、监控管理精细化、经济效益持续化,提出了大数据平台内开发故障诊断预警系统,采用基于自适应力矩估计(adaptive moment estimation,Adam)算法优化二维卷积神经网络方法建模技术融入于大数据平台中,并结合大数据平台和专家故障预警诊断功能进行测试与应用。首先对故障预警模型进行数理建模及模型训练优化,直至满足模型功能要求,实施模型算法代码与大数据平台的合库部署上线、满足提前发现系统故障的功能,并结合机理分析对故障系统进行细致化分类,最终发现根本的故障原因。实现了火电厂生产过程中各系统运行特性的全周期监控,在系统或设备发生故障前进行预警并推送异常信息,规范化了模型部署在大数据平台后的测试与实施工作,进一步发现模型缺陷,提高模型准确率。

基于ADAM-BPNN优化模型的磨煤机智能启动技术研究

为改善制粉系统的启动效率,提高机组对电网负荷的响应速度,对影响设备正常启动的因素进行了分析,认为原煤仓落煤不畅及磨煤机预暖迟缓制约了中速磨制粉系统的可靠投用。基于给煤量指令与皮带转速的偏差,利用ADAM-BPNN优化模型,对原煤仓下煤不畅建立了智能预警模型,显著提高了给煤可靠性监测的时效性;采用模糊自适应算法对磨煤机预暖程序进行了针对性优化,程控暖磨时间相较手动操作大大缩短。经优化调整后,制粉系统在机组调峰过程中投用快速、运行稳定,相关经验可供后续同类型机组参考。

超超临界试运机组深度调峰控制优化

为减少机组投产后AGC考核并提高深度调峰自动控制水平,在超超临界机组试运过程中,采用设定值函数优化、汽轮机辅助压力调节、水煤复合控制、动态变负荷前馈、分磨煤机热值校正、闭锁及限制条件完善、阀门特性及汽泵再循环控制优化等一系列优化调整方法,实现了在最低稳燃负荷~50%额定负荷区间的协调控制连续稳定投入,控制指标良好。同时对深度调峰阶段控制特点、难点和注意事项进行了分析,指出超超临界机组低负荷段的控制要点,对超超临界机组深度调峰改造并提高机组安全稳定运行性能具有一定借鉴意义。

基于数据拟合的除氧器汽水系统自启动升温控制策略

火电厂除氧器汽水系统升温过程是锅炉给水处理的重要环节,在机组冷态启动过程中,除氧器汽水系统整体升温过程具有滞后、时变、非线性及控制难度大等特点。本文通过分析某机组启动过程中手动投入除氧器汽水系统的升温过程数据,分别对除氧器蒸汽加热控制阀开度、除氧器汽水系统温度进行数据拟合,结合基于时间的动态调整除氧器汽水系统升温控制策略,实现除氧器汽水系统升温全过程自动启动,解决了除氧器汽水系统升温过程中的耗时长、加热效率低、控制难度大等问题,为同类型除氧器汽水系统加热升温的自动启动提供了参考。

超超临界机组辅机故障减负荷过程重要运行参数控制优化

燃煤机组辅机故障减负荷(RB)过程中重要运行参数的控制品质直接影响机组运行安全性及稳定性,本文针对超超临界机组RB过程中给水流量、炉膛负压、一次风压及水煤比存在的控制问题进行分析,并对原采用的前馈控制、PI控制、速率控制、跳磨煤机逻辑、变参数控制等控制策略提出了相应的优化方法。优化后机组RB过程中重要运行参数变化更加平稳,该优化方法对超超临界机组RB过程控制具有较强的参考意义。

火电厂现场总线调试方法及问题处理

针对火电厂现场总线缺少规范化的调试流程、故障原因不易辨别、调试效率较低等问题,基于华能九台电厂以及华能金陵燃机电厂现场总线调试过程,对Profibus和FF现场总线调试方法及注意事项进行总结归纳,并对在现场总线控制系统调试过程中,常出现的总线链路通信故障、总线链路上某一点通信故障、相同总线链路上多个信号不稳定等现象进行分析,给出了几种导致故障的原因。建议现场总线调试流程应为:调试前先熟悉现场总线通信系统;然后检查电缆及接线,检查总线链路完好性,测试总线设备;最后进行设备参数检查及传输确认。

燃气-蒸汽联合循环机组汽轮机冷态预暖技术应用及优化

燃气-蒸汽联合循环机组(简称“联合循环机组”)在冷态启动过程中,由于汽轮机金属温度低,为了避免冲转过程中产生的热应力影响机组安全,汽轮机需要进行中速暖机,以提升汽轮机金属温度,这一过程极大地限制了机组快速响应电网调峰的能力。对此,在联合循环机组中首次应用汽轮机预暖系统,并对汽轮机预暖系统投入前、后机组的2次冷态启动过程进行对比。结果表明:预暖系统可以使汽轮机在冷态整套启动前达到温态启动要求,极大地缩短了冷态启动下机组的启动时间,提高了机组的经济性。此外,通过对机组冷态预暖过程的优化改进,有效地避免了汽源压力不足造成机组转速快速下降的现象。该经验可供相关联合循环机组参考。

基于卷积神经网络的汽轮机抗燃油泄漏智能预警技术研究

汽轮机数字电液控制系统依靠抗燃油(EH油)对汽门进行调节,抗燃油一旦发生泄漏,将危及机组的运行安全。为提高EH油泄漏故障的监测可靠性,减少电厂非计划停机次数,基于大数据挖掘与数据驱动技术,构建了多个不同结构的卷积神经网络模型,用于预测监控EH油箱油位。利用机组实际运行积累的大量数据,建立模型训练与验证数据集,从预测准确率、交叉熵损失及运算耗时等方面对模型进行了综合评价。评估结果表明,A结构的模型准确性最高,约为98.92%,交叉熵损失最低,约为0.043 1,而模型运算时长中等,综合性能最优。将A智能模型整合进电厂分散式控制系统中进行实际验证,其监测准确,预警及时,显著减少了监盘和巡检人员的工作量,提高了电力生产的自动化、智能化水平,相关应用经验可供同类型机组参考。

基于One-Class SVM的凝泵入口滤网堵塞预警模型开发与应用

电厂凝结水泵入口滤网在机组长周期运行时,由于凝结水水质变差,凝结水中杂质增多,易导致凝结泵入口滤网堵塞现象的发生。该研究采用基于单类支持向量机(One-Class SVM)算法,建立了凝结水泵入口滤网堵塞智能诊断与预警模型。通过提取与凝结水泵入口滤网堵塞具有因果联系的主要参数的历史数据,对智能预警模型进行训练优化,并完成了相关测试。研究结果表明,该模型可以有效对凝结水泵入口滤网发生堵塞现象进行识别,准确率达到99.96%,误报率低,召回率达到90.20%,准确率达到93.18%,满足工业生产需求,可有效指导机组操作人员及时采取相应措施,避免机组因非正常停机而造成经济损失。

火电厂回热系统高加故障预警方法及其应用

通过对机组运行特性的总结归纳,针对高压加热器(下称“高加”)运行过程可能出现的故障,分别建立高加阀门故障预警模型及高加泄漏故障预警模型,在机组运行阶段对高加状态进行实时监测。在机组运行过程中,高加泄漏故障预警模型可以对高加泄漏故障进行准确识别并发出预警。此外,结合对泄漏高加端差的计算分析,对泄漏位置进行辅助判断。高加故障预警方法应用结果表明,高加故障预警模型能够实时对高加运行过程进行监测及故障预警,且预警结果准确无误,对保证机组安全稳定运行提供了有力保障。此外,由于高加阀门在实际运行过程尚未出现卡涩故障,因此未触发相应的故障预警。以上技术可供相关机组进行借鉴。

面向电网调峰需求的燃煤机组快速启停控制技术及应用项目

随着新型电力系统的快速发展,不断增大的电网波动性要求常规燃煤机组不仅要提供足够深度的调峰容量,还应具有快速启停机的能力.目前,发电厂自启停控制系统(APS)功能在煤电机组已得到广泛应用,但仍存在以下3个方面的问题:一是常规APS技术未引入数据分析建模机器学习技术.

燃气-蒸汽联合循环机组汽轮机冷态预暖控制策略优化与应用

为了缩短冷态启动过程中联合循环同轴机组汽轮机的启动时间,通过启动锅炉蒸汽对汽轮机提前预暖,解决了机组无法快速响应电网调峰的问题。根据汽轮机冷态预暖系统及机组启动方式,结合机组冷态启动历史过程及数据,进行冷态预暖系统运行特性分析试验、优化后试验及温态启动顺控试验,通过对现有控制逻辑的优化,提出了一种全新的冷态预暖控制策略。结果表明:该策略避免了机组在预暖启动过程中由于预暖管道过热度低,造成热应力准则、紧急切断阀(Emergency Shutoff Valve, ESV)无法满足启动条件、高排逆止阀自动打开以及静止变频启动装置(Static Frequency Convertor, SFC)在燃气轮机与汽轮机啮合过程中自动退出等问题;优化后机组的冷态预暖启动运行过程表明,实现机组全过程无断点的预暖及自启动控制,可有效缩短同轴联合循环机组冷态启动时间约2 h,使机组具备快速灵活的启动方式和应急调峰的能力。

生物法+膜法工艺处理垃圾焚烧电厂渗滤液

某城市生活垃圾焚烧电厂采用生物法+膜法工艺(预处理/UASB/MBR/NF/RO)处理垃圾渗滤液,处理规模为360 m^(3)/d。运行结果表明,该工艺处理效果稳定、耐冲击能力强。采用生物法(UASB/MBR)能有效去除渗滤液中的COD、BOD_(5)、NH_(3)-N、TN及SS,采用膜法(NF/RO)对水中的有机物及盐分进行深度处理,能保证出水达标回用。当进水COD、BOD_(5)、氨氮、TN、SS分别为63 700、29 300、1 930、2 450、9 000 mg/L时,出水指标分别为46.0、7.0、0.7、13、0 mg/L,完全满足《城市污水再生利用工业用水水质》(GB/T 19923—2005)中敞开式循环冷却水补充水的水质要求。该系统运行成本为34.41元/m^(3)。

9F级燃机余热锅炉吹管中断原因分析及处理

甲、乙两电厂均为9F级联合循环机组,在余热锅炉吹管阶段均出现高压给水泵汽化造成余热锅炉吹管中断,影响了机组的顺利投运。对高压给水泵汽化的原因进行了分析讨论,并提出了一些解决方案,可以为同类型机组提供一定的借鉴经验。