基于GA-BP和PSO-BP神经网络的间冷塔扇区出水温度预测研究

基于某电厂330 MW机组分布式控制系统(DCS)采集的实测运行数据,通过灰色关联度分析扇区出水温度与其影响因素之间的关联关系,分别利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO),对BP神经网络间冷塔出水温度预测模型进行优化;优化结果表明,遗传算法和粒子群优化算法对BP神经网络的预测结果优化作用明显,并且PSO-BP神经网络模型的优化效果优于GA-BP神经网络模型.

间接空冷系统真空优化应用

本文针对间接空冷塔夏季散热能力低,冬季出于防冻考虑盲目提高扇区出水温度等相关问题,进行多角度分析研究,根据机组不同状态多管齐下进行机组真空优化改造。从换热系数、换热面积、温度监控等方面切入,分别进行空冷扇区外冲洗加装、空冷扇区互联、空冷温度场监视加强改造,得到显著效果。