机组性能计算模块化建模及实用化问题分析

论文摘要

为了实现在线监测机组运行状况、合理调整运行参数和提高机组运行经济性,本论文以大型火电机组为研究对象,结合电厂的实际需求,全面分析了机组的主要运行参数和技术经济指标。在系统的实现上,构建准确的数学模型,运用工程模块化建模的方法建立热力系统性能计算模块,开发了一套热力系统在线性能分析系统。同时对性能计算面临的实用化问题进行了简要分析和解决方案的初步探讨,详细介绍了基于BP神经网络模型的数据预测和验证,简单的分析了性能计算的不确定性和可验证性。最后利用火电厂数据采集系统采集的机组实时运行数据对某电厂的全厂性能指标进行计算并给出结果展示,实现了性能指标的在线计算,对保证机组的安全经济运行起到了重要作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.2 热力系统分析方法的研究现状
• 1.3 国内外性能监测系统的研究现状
• 1.4 文章内容安排
• 第二章 火电机组在线性能监测模型
• 2.1 引言
• 2.2 锅炉性能计算模型
• 2.2.1 输入—输出热量法（正平衡法）锅炉效率计算
• 2.2.2 热损失法（反平衡法）锅炉效率计算
• 2.3 汽轮机性能计算模型
• 2.3.1 回热系统热平衡计算
• 2.3.1.1 抽汽流量的计算
• 2.3.1.2 排汽焓在线计算的确定
• 2.3.2 加热器和凝汽器性能计算
• 2.3.3 汽轮机相对内效率及缸效率
• 2.3.4 汽耗率、热耗率和热效率计算
• 2.4 机组/全厂性能计算模型
• 2.5 本章小结
• 第三章 热力系统模块化建模
• 3.1 热力系统模块化建模方法
• 3.2 热力系统的分解、模块划分
• 3.3 热力系统性能指标模块化模型的建立
• 3.3.1 疏水放流式加热器模块化设计
• 3.3.2 锅炉性能模块化设计
• 3.3.3 性能模块内部搭接的实现
• 3.3.4 热力系统图形组态
• 3.4 本章小结
• 第四章 在线性能计算实用化问题分析
• 4.1 实时数据预测验证研究
• 4.1.1 生产实时数据预测验证意义
• 4.1.2 BP神经网络基本原理
• 4.1.3 BP神经网络模型应用于实时数据预测验证
• 4.1.3.1 数据处理
• 4.1.3.2 误差评价指标
• 4.1.3.3 BP网络结构设计
• 4.1.4 神经网络的预测结果及误差分析
• 4.2 机组在线性能计算的不确定性分析
• 4.2.1 机组热力过程与研究范畴
• 4.2.2 状态参数与边界参数的关联方法分析
• 4.2.3 基于数据模型的机组运行状态重构
• 4.3 SIS中性能计算的验证机制
• 4.4 本章小结
• 第五章 在线性能分析系统在电厂中的应用
• 5.1 计算平台概述
• 5.2 系统应用实例
• 5.2.1 计算原始资料
• 5.2.2 计算结果发布
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表论文和参加科研情况