多变边界条件下火电机组能耗基准状态诊断

运行于多变边界条件下给火电机组深度节能理论研究带来新的挑战。针对这一问题,提出了多变条件下火电机组能耗基准状态概念,利用机组的海量实际运行数据,基于模糊粗糙集(fuzzy rough set,FRS)约简和模糊均值聚类(fuzzy C mean,FCM)等数据挖掘方法构建机组性能优化知识库,在可比历史边界条件下动态寻优确定机组能耗基准状态。以某600MW亚临界机组为案例开展了实例研究,结果表明该方法具有快速、自适应性、高度复现性和可动态调整优化等特点,适用于机组在不同工况和边界条件下的能耗分析与节能诊断。

多变边界火电机组能耗基准状态表征方法

运行于多变边界条件下给火电机组深度节能研究带来新的挑战。本文基于单耗分析理论,突破传统单一基准值概念,综合考虑机组运行边界条件、运行操作水平和设备性能状况等因素,探索机组能耗基准状态的科学表征方法。将机组能耗与描述机组特性的参数空间相对应,从参数、设备、子系统和机组等层面确定能耗作用规律,构建以机组单耗为优化目标的能耗基准状态表征模型,并应用于某600 MW超临界机组中。研究表明,火电机组的能耗基准状态与设备特性、边界条件、运行工况和操作水平密切相关,能耗基准状态的确定对机组全工况节能诊断与运行优化具有重要意义。

大数据分析方法在厂级负荷分配中的应用

传统厂级负荷优化分配以火电机组煤耗曲线为依据,以供电煤耗率最低为目标。考虑到火电机组结构日益复杂,多变的边界条件和运行工况加剧了机组能耗特性的不确定性,给厂级负荷优化分配带来新问题。该文基于火电机组的海量运行数据,引入大数据分析方法,通过模糊粗糙集计算方法提高数据处理的效率,利用决策相关函数评价能耗决策的置信度,获得机组不同边界和运行工况下的能耗特性。将得到的机组供电煤耗率作为厂级负荷动态规划的依据,进而预测负荷优化分配的节煤潜力。结果表明,基于大数据分析方法的厂级负荷分配可有效降低火电厂的供电煤耗率,对火电机组的节能发电调度具有参考意义。

基于改进单耗理论的火电机组能耗基准状态精细表征

研究了大型火电机组的能耗基准状态表征方法,在传统单一参数或局部系统基准值的基础上,递进式研究从参数、设备、子系统到机组等多个层面下的能耗作用规律,探索"能耗基准状态"的精细表征方法。以机组单耗为优化目标构建能耗基准状态表征模型,并应用于某1 000 MW超超临界机组中。结果表明,机组设备的设备因素附加单耗占主要部分,相比于实际状态,能耗基准状态下设备系统因素附加单耗会降低,且降低量与机组能耗随着负荷的降低而增加,火电机组的能耗基准状态与设备特性、边界条件、运行工况和操作水平密切相关。

Dynamic responses of a multilayer piezoelectric hollow cylinder under electric potential excitation

The dynamic responses of a multilayer piezoelectric infinite hollow cylinder under electric potential excitation were obtained. The method of superposition was used to divide the solution into two parts, the part satisfying the mechanical boundary conditions and continuity conditions was first obtained by solving a system of linear equations; the other part was obtained by the separation of variables method. The present method is suitable for a multilayer piezoelectric infinite hollow cylinder consisting of arbitrary layers and subjected to arbitrary axisymmetric electric excitation. Dynamic responses of stress and electric potential are finally presented and analyzed.