熱力系統(tǒng)動態(tài)過程故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法研究.pdf

1、火電機組熱力系統(tǒng)故障診斷對提高機組運行的安全經(jīng)濟性具有重要的意義。目前電站熱力系統(tǒng)故障診斷的研究多針對穩(wěn)態(tài)工況開展,但火電機組常需按照電網(wǎng)需求改變機組負荷而處于變工況動態(tài)過渡工況運行,現(xiàn)有方法不能很好地適應(yīng)這一現(xiàn)狀。加上熱力系統(tǒng)本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜、故障多樣,使得故障診斷系統(tǒng)在實際應(yīng)用中受到很大限制。
　　 為此,本文提出了一種基于二級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱力系統(tǒng)動態(tài)過程故障預(yù)測診斷方法。其中,第一級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用具有時延輸入的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對

2、故障特征參數(shù)應(yīng)達值進行實時預(yù)測,第二級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則采用BP網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷。文中同時采用征兆縮放優(yōu)化技術(shù)提高變負荷下不同程度故障的識別效果。
　　 以某600Mw超臨界機組高壓給水加熱器系統(tǒng)故障診斷為例,借助電站全范圍仿真系統(tǒng)開展研究,運用大量包含不同穩(wěn)態(tài)工況和動態(tài)變負荷工況的仿真數(shù)據(jù),建立了具有較高精度的故障特征參數(shù)應(yīng)達值預(yù)測模型;通過對高加系統(tǒng)典型故障規(guī)律的仿真研究,采用征兆模糊處理方法構(gòu)建了故障模糊知識庫,進而完成故障診斷B