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。

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。

660MW超临界直接空冷机组锅炉末级过热器爆管原因分析

为分析660MW超临界锅炉末级过热器爆管原因,对管样进行了宏观形貌、化学成分、显微组织和力学性能分析。结果表明,末级过热器管材各元素含量达标,拉伸及屈服强度合格。爆管的爆口宽大,组织劣化,具有典型的短时严重超温爆管特征。在此基础上,提出了控制启动烟温、加强壁温监控、提高给水品质以及控制温度变化速率等措施,有力保证了锅炉的安全稳定运行。

B类石英砂在充气料仓中的落料特性

在自行设计的有机玻璃充气料仓系统上对B类石英砂颗粒(真实密度2610kg/m3、平均粒径229μm)进行实验,研究了在不同半锥角料仓中单层和组合充气对落料特性的影响。结果表明:单层充气时,充气位置不宜过高或者过低,一般在锥段高度1/8附近为最佳。当气量较大时会出现喷射流、气压平衡拱等不同的落料现象。组合充气从落料速率和稳定性上都优于单层充气,通过优化组合充气可实现相同充气量下落料速率最大且稳定的落料过程。落料速率随半锥角增大而减小,但随着流化气量增大变化趋势减缓。充气位置越高气量越大,料位高度对落料速率的影响作用越明显。

660MW直接空冷机组钢结构小机间冷塔流动阻力特性研究

为研究钢结构小机间冷塔的阻力特性,以某电厂660 MW直接空冷机组小机间冷塔为研究对象,运用流体力学方程建立计算模型,借助ICEM-CFD及Meshing软件完成网格划分,利用Fluent软件计算了模型各处的流场特性,使用ANSYS软件计算了小机间冷塔各部位的阻力系数。结果表明,钢制空冷塔喉部区域负压最大,空气流速最大;X柱处局部阻力系数小于筒身处,折弯处的局部阻力系数最大;塔身各处局部阻力系数随雷诺数增大变化较小。