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国内某660MW电厂的凝汽器真空度预测模型分析

发布时间:2017-05-18 16:30

  本文关键词:国内某660MW电厂的凝汽器真空度预测模型分析,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:凝汽器运行状态的优劣对电站机组的经济性和安全性有着重大的影响。真空度是表征凝汽器工作特性的主要指标,凝汽器真空过低不仅会引机组热效率的下降,还会导致相关设备和管道的腐蚀以及汽轮机组振动等一系列故障。所以在电厂的实际运行中,工作人员希望能提前掌握凝汽器真空度的变化趋势,尽早发现真空度的恶化现象,以便及时的处理故障。因此,建立凝汽器真空度的预测模型对于保证机组安全可靠有着重要的理论意义和实际工程价值。 本文深入探讨了凝汽器的运行特性,从理论和实际分析了影响凝汽器真空度的因素,发现凝汽器真空度的高低与循环水泵故障、抽气器故障、真空系统、凝汽器铜管、凝结水泵等设备影响有关,并根据计算公式定量分析了国内某660MW电厂的一次凝汽器真空度变化案例。本文基于国内某660MW电厂2#凝汽器的历史真空度参数,采用了新陈代谢灰色预测模型GM(1,1)、 BP神经网络预测模型、灰色-神经网络组合预测模型3种预测模型对其真空度参数值进行预测和验证。 通过上述模型对凝汽器真空度的预测可以发现,三种模型的预测结果均能正确反映凝汽器真空度的变化趋势。对比3种模型,灰色神经网络组合模型预测结果的关联度和精度均高于其余2种单独模型,因此灰色-神经网络的组合模型更有利于准确的预测凝汽器真空度的变化趋势和数值。该组合模型运用在实际系统中,可以对该电厂机组运行人员起到指导性作用。
【关键词】:凝汽器 真空度 灰色理论 神经网络 预测
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM621
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-6
  • 目录6-8
  • 1 绪论8-14
  • 1.1 本课题的研究背景和意义8-10
  • 1.2 国内外参数预测以及故障诊断研究现状10-12
  • 1.3 本文主要研究工作12-14
  • 2 凝汽器真空故障分析14-23
  • 2.1 凝汽器简介14-15
  • 2.2 凝汽器真空度分析15-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 3 基于灰色理论的真空度预测模型23-37
  • 3.1 灰色系统理论23-24
  • 3.2 GM(1,1)模型介绍24-27
  • 3.3 新陈代谢 GM(1,1)预测模型27-36
  • 3.4 本章小结36-37
  • 4 基于 BP 神经网络的运行状态参数模型37-52
  • 4.1 神经网络理论37-38
  • 4.2 BP 神经网络算法及设计38-41
  • 4.3 BP 神经网络预测模型41-51
  • 4.4 本章小结51-52
  • 5 基于灰色-神经网络的参数预测52-59
  • 5.1 灰色预测模型与 BP 神经网络预测模型融合方法53-54
  • 5.2 基于灰色神经网络组合模型的趋势预测54-58
  • 5.3 本章小结58-59
  • 6 全文总结与展望59-61
  • 6.1 全文总结59-60
  • 6.2 全文展望60-61
  • 7 参考文献61-66
  • 致谢66

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本文编号:376571

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