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基于燃气轮机的燃气蒸汽联合循环系统分析与建模

发布时间:2017-10-05 10:40

  本文关键词:基于燃气轮机的燃气蒸汽联合循环系统分析与建模


  更多相关文章: 燃气-蒸汽联合循环 系统分析 燃气轮机 BP神经网络建模


【摘要】:近年来,我国环境和资源问题日益严重。在电力行业中,我国主要以煤炭作为一次能源进行发电,资源消耗量大、污染严重。随着燃气轮机的发展和天然气资源的进一步开发,建设循环高效率、对环境污染小、调峰能力强、相对投资较低的燃气-蒸汽联合循环机组是非常必要的。而燃气轮机在燃气-蒸汽联合循环机组中占据着关键性的位置,是影响机组性能的关键性部件。本文首先对燃气-蒸汽联合循环机组进行了分析。最基础的联合循环机组有非补燃余热锅炉型、补燃余热锅炉型和增压锅炉型联合循环,目前应用最广泛的是非补燃余热锅炉型的联合循环。以深圳广前电厂M701F3型单轴重型燃气轮机联合循环机组为例,详细分析了联合循环机组的主要部件的工作原理和机组的工作流程。可以看出联合循环机组与燃煤机组最大不同在于燃气轮机的部分,本文将主要对燃气轮机进行分析与建模。燃气轮机有着很强的非线性,内部结构复杂,使用传统的建模方法很难建立精确的模型。本文采用非线性映射能力和容错性很强的BP前向神经网络对燃气轮机进行建模。在对燃气轮机的动态特性进行分析的基础上,以大量的现场数据为依据,通过理论和试验相结合的方法确定了燃气轮机的模型。传统的BP神经网络的算法学习效率慢、容易出现局部极值现象,通过验证最终选取了学习效果较好的L-M算法对网络进行训练,并对所建立的模型进行了测试,通过对模型的测试,可以看到模型可以很好地反映燃气轮机的动态特性,并且有很高的精度,为进一步的研究与应用奠定了良好的基础。
【关键词】:燃气-蒸汽联合循环 系统分析 燃气轮机 BP神经网络建模
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM611.32
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-13
  • 1.1 课题研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外燃气轮机及其联合循环系统的发展概况10-11
  • 1.2.1 国外燃气轮机及其联合循环系统发展现状10
  • 1.2.2 国内燃气轮机及其联合循环系统发展现状10-11
  • 1.3 燃气轮机建模的研究现状11-12
  • 1.4 本文研究的主要内容12-13
  • 第2章 燃气-蒸汽联合循环系统分析13-23
  • 2.1 引言13
  • 2.2 联合循环系统类型13-16
  • 2.2.1 非补燃余热锅炉型联合循环14
  • 2.2.2 补燃余热锅炉型联合循环14-15
  • 2.2.3 增压锅炉型联合循环15-16
  • 2.3 联合循环系统构成及工作原理16-21
  • 2.3.1 燃气轮机17
  • 2.3.2 余热锅炉17-20
  • 2.3.3 蒸汽轮机20-21
  • 2.4 本章小结21-23
  • 第3章 燃气轮机的模型及特性研究23-32
  • 3.1 引言23
  • 3.2 燃气轮机模型机理分析23-30
  • 3.2.1 燃气轮机热力循环分析24-25
  • 3.2.2 压气机25-27
  • 3.2.3 燃烧室27-28
  • 3.2.4 透平28-29
  • 3.2.5 转子29-30
  • 3.3 燃气轮机模型结构的确定30-31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 第4章 燃气轮机的BP神经网络模型建立与测试32-48
  • 4.1 引言32-33
  • 4.2 BP网络模型数据处理33-35
  • 4.2.1 数据来源33
  • 4.2.2 样本数据处理33-35
  • 4.3 BP网络模型结构的确定35-37
  • 4.3.1 BP网络模型层数及节点数的选取35-37
  • 4.3.2 BP网络模型响应函数的选取37
  • 4.4 BP网络模型训练算法的选择37-40
  • 4.4.1 基本BP算法37-39
  • 4.4.2 改进的BP算法39-40
  • 4.5 BP网络模型的训练40-43
  • 4.6 BP网络模型的测试43-47
  • 4.6.1 模型冷启动状态下的测试43-44
  • 4.6.2 模型热加速状态下的测试44
  • 4.6.3 模型扰动状态下的测试44-45
  • 4.6.4 模型停机状态下的测试45-46
  • 4.6.5 模型测试分析46-47
  • 4.7 本章小结47-48
  • 第5章 结论与展望48-50
  • 5.1 文本的主要研究成果48-49
  • 5.2 后续的工作和展望49-50
  • 参考文献50-53
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果53-54
  • 致谢54

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6 章嵛,

本文编号:976350


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