電站鍋爐漏風(fēng)狀況在線監(jiān)測(cè)與診斷.pdf

1、隨著火力發(fā)電機(jī)組逐漸向大容量、高參數(shù)、集成化方向發(fā)展，運(yùn)行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的不斷完善，建立一個(gè)集在線監(jiān)測(cè)、能損診斷、運(yùn)行指導(dǎo)等功能于一體的節(jié)能潛力診斷系統(tǒng)，在線找到機(jī)組在運(yùn)行管理和設(shè)備缺陷方面的主要經(jīng)濟(jì)性損失根源，從而指導(dǎo)機(jī)組的運(yùn)行調(diào)整和設(shè)備的改造，提高機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，將是一個(gè)具有重要工程實(shí)用意義的課題。漏風(fēng)的存在和漏風(fēng)量的大小對(duì)電站鍋爐熱效率的影響十分明顯，在線確定鍋爐系統(tǒng)各區(qū)域的漏風(fēng)狀況是火力發(fā)電機(jī)組節(jié)能潛力診斷的一項(xiàng)重要內(nèi)容，但對(duì)此目

2、前國(guó)內(nèi)外尚無有效的方法，相關(guān)的研究亦十分少見。 本文作為“基于人工智能理論的火力發(fā)電機(jī)組節(jié)能潛力診斷”課題中的一部分，針對(duì)影響電站鍋爐運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性損失的重要因素——鍋爐漏風(fēng)，進(jìn)行了初步的研究。作者根據(jù)電站鍋爐漏風(fēng)的實(shí)際情況，提出了兩種確定系統(tǒng)漏風(fēng)狀況診斷特征向量的可行方法，即基于系統(tǒng)能量分配原則的提取漏風(fēng)診斷特征向量的方法和基于系統(tǒng)能量平衡關(guān)系的提取漏風(fēng)診斷特征向量的方法。在此研究基礎(chǔ)上，本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能診斷實(shí)現(xiàn)工具，

3、提出了基于系統(tǒng)能量分配原則和基于系統(tǒng)能量平衡關(guān)系的漏風(fēng)診斷方案，分別構(gòu)建了不同的漏風(fēng)診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)電站鍋爐漏風(fēng)狀況的在線監(jiān)測(cè)與診斷。 仿真測(cè)試結(jié)果表明，利用電站鍋爐現(xiàn)有的常規(guī)測(cè)點(diǎn)和系統(tǒng)易于直接測(cè)量的運(yùn)行參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)漏風(fēng)狀況的在線監(jiān)測(cè)與診斷；由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所固有的泛化和推理功能，即使在測(cè)量信息不完備或存在明顯的測(cè)量誤差和含有噪聲形變等情況下，診斷系統(tǒng)仍然可以提供較為有意義的診斷結(jié)果；上述研究結(jié)果對(duì)于提高電站鍋爐運(yùn)