電站鍋爐漏風(fēng)狀況在線監(jiān)測與診斷.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，運行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的不斷完善，建立一個集在線監(jiān)測、能損診斷、運行指導(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)組的運行調(diào)整和設(shè)備的改造，提高機(jī)組運行經(jīng)濟(jì)性，將是一個具有重要工程實用意義的課題。漏風(fēng)的存在和漏風(fēng)量的大小對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)能潛力診斷的一項重要內(nèi)容，但對此目

2、前國內(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，針對影響電站鍋爐運行經(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，以實現(xiàn)電站鍋爐漏風(fēng)狀況的在線監(jiān)測與診斷。 仿真測試結(jié)果表明，利用電站鍋爐現(xiàn)有的常規(guī)測點和系統(tǒng)易于直接測量的運行參數(shù)，可以實現(xiàn)系統(tǒng)漏風(fēng)狀況的在線監(jiān)測與診斷；由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所固有的泛化和推理功能，即使在測量信息不完備或存在明顯的測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)果對于提高電站鍋爐運