高压加热器随炉启动方式的研究

本文结合目前大型火力发电厂的常见设计,对高压加热器的启动方式提出了一种新的启动方式—高加随炉启动。对这种随炉启动方式的优点进行了阐述,并且对这种启动方式的具体应用进行了研究探讨。

大型火力发电机组控制系统一体化技术应用与研究

火力发电厂电气综合自动化系统采用分层分布式架构,在先进的计算机控制技术和通信技术平台上,实现发电机组、厂用电和网控部分的监测、控制、调节、保护和远动功能。发电厂电气综合自动 化系统具有和发电厂DCS系统进行网络通信的功能,由此实现电气自动化系统(ECS)和机炉分散控制系统(DCS)的融合,最终使发电厂炉、机、电的控制成为统一协调的整 体,从而全面提升发电厂自动化水平,使发电厂运行的安全性和可靠性得到提高。

低速筒式磨煤机端盖裂纹焊接修复技术研究

本文主要论述了某发电厂磨煤机入口端盖在运行中发生了开裂事件,为了保证不影响正常的生产工作,电厂对该缺陷进行了原因分析,并根据该端盖实际材料特性和焊接特定制定了补焊处理措施,经实际运行证明该端盖的补焊方案切实可行。

300MW机组启停过程中全程使用汽动给水泵组的研究与应用

本文针对配备两台50%容量汽动给水泵组和一台30%容量电动给水泵的2×300MW火电机组启停机过程中给水系统优化运行和节能展开研究,通过分析、试验,并制定技术指导措施,实现了300MW机组启停全过程中仅使用汽动给水泵组运行的优化运行方式,有效节约了厂用电并增加了上网电量,提高了机组启停过程中给水系统操作的安全性。

基于修正的Havriliak-Negami模型的SiO_2纳米改性变压器油宽频介电弛豫特性

为了掌握纳米改性变压器油介电性能,探索纳米改性内在机理,对Si O2纳米改性变压器油介质损耗特性进行了试验研究。首先在室温条件下分别对纯变压器油和Si O2纳米改性变压器油的宽频介电谱进行测试,然后引入修正的Havriliak-Negami模型方程对实测结果进行拟合,并从该模型中提取了相应的介电参数用于分析纳米油介电性能的变化规律。试验结果表明,与纯变压器油介电谱相比,Si O2纳米油介电谱的低频段电导损耗降低了,而中高频段极化损耗增加了。经分析与讨论,可认为Si O2纳米颗粒添加到变压器油中,纳米颗粒与油分子形成微观双电层结构,其增加了纳米流体中载流子跃迁势垒,致使纳米油宏观介电性能发生一定程度改变。

屏式过热器T91材质爆管分析

某电厂屏式过热器T91管段发生两次爆管,对爆管进行一系列理化试验(包括宏观检查、元素分析、室温力学性能、金相检查、硬度试验等)。结果表明:1号爆破管符合短时过热特征,2号爆破管符合长时过热特征,并对两次爆管机理进行分析。

不锈钢包钢在红壤中的电偶腐蚀行为

通过失重法、电化学方法研究了不锈钢包钢在红壤中的电偶腐蚀行为,采用SEM、XRD观察分析试样的表面形貌及腐蚀产物。结果表明:不锈钢-碳钢电偶对的形成加速了阳极金属材料的腐蚀,随着电偶对阴阳极面积比的增加,电偶电流逐渐增大;不锈钢在浸泡45d后基本没有发生腐蚀,而碳钢则发生了极严重的全面腐蚀,腐蚀产物主要为铁的氧化物。

基于聚类算法和风向预测的风机偏航控制优化策略

为提高偏航对风精度,减少由于风向波动引起偏航系统频繁操作,提出了一种基于风向样本相似度和支持向量机预测模型的风机偏航系统控制策略。针对1 MW异步双馈风力发电机组,首先对风场数据进行统计分析得到风向波动周期特性并据此建立风向样本,根据相似度原理和支持向量机算法对风向样本进行聚类分析并建立风向预测模型,根据预测结果对偏航系统进行控制。仿真结果表明,该预测模型能够预测风向变化基本趋势,该策略可大幅度提高对风精度。

国产间接空冷系统控制策略及防冻措施优化

国产间接空冷系统已经在我国北方地区得到广泛应用,因而间接空冷系统的安全运行对电厂机组的安全经济运行至关重要。文中首先对间接空冷系统的控制策略进行了总结说明,为间接空冷控制系统调试运行提供了一定依据,并围绕影响间接空冷系统运行性能的因素,从运行维护和控制的角度提出相应的防冻措施,以对运行方式进行总结优化,保证了机组空冷散热器的安全,提高机组运行的安全性。

汽轮机调节汽门摆动原因分析

文章针对汽轮机组在运行期间汽轮机调节汽门出现摆动的问题,归纳总结了引起摆动的各种原因,对各种因素进行了重点分析,并提出解决方案,以消除这些因素对汽轮机调节汽门的影响。

一种预测接地网腐蚀速率的新方法

针对目前接地网腐蚀预测中的涉及因素较多,提出了基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合的预测方法应用于变电站接地网腐蚀速率预测模型中.首先将影响接地网腐蚀速率的指标视为1个特征向量并进行无量纲化处理,其次计算各个训练站点的特征向量与实测站点指标向量的相似度;再次,在预测腐蚀速率时,针对传统线性贡献度平均法(LAM)描述非线性存在较大误差的缺陷,提出了先筛选相似度较高训练集再结合支持向量回归机训练模型.经验证,基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合预测方法预测能力较好.