火电机组引风机运行特性建模与优化分析

 2022-01-30 19:51:41

论文总字数:25897字

摘 要

引风机是大型火电机组的重要辅机,同样也是火电机组中耗电量较高的设备。同时,引风机的运行性能直接影响到整个机组的运行安全性与经济性,因此对引风机的运行特性进行研究具有重要的实用价值。

本文针对某燃煤机组引风机设备,重点分析了引风机特性指标、性能曲线以及管路特性曲线。在此基础上提出了引风机性能特性与管路特性的建模思路,然后利用神经网络与最小二乘支持向量机对该引风机设备进行模型拟合,并比较分析了两个模型之间的差异,同时将模型的拟合值与修正处理后的现场数据相对比,验证了模型的合理性,并对相关的误差提出原因假设。模型验证表明,基于神经网络的引风机运行特性模型基本准确,适合进行引风机建模仿真的相关研究,证明了神经网络在引风机建模仿真中的可行性。

关键词:引风机、神经网络、运行特性、建模。

Operating Characteristic Modeling and Analysis of Draft Fan for Thermal Power Unit

Abstract

Draft fan is an important auxiliary equipment of large thermal power units. And draft fan is also a device with high power consumption in thermal power units. Meanwhile, the operating performance of the draft fan directly affects the operation safety and economy of the whole unit. Therefore, it is of great practical value to study the operation characteristics of the draft fans.

The paper focuses on the analysis of the characteristic index, performance curve and pipeline characteristic curve of the draft fan model for draft fan equipment of a thermal power unit. On the basis of this, the paper puts forward the idea of modeling the performance characteristics and pipeline characteristics. Then we use the neural network and the least squares support vector machine to model the draft fan device, and compare and analyze the difference between the two models. Meanwhile the fitting value of the model is compared with the field data after the correction process to verify the rationality of the model. Model validation shows that the operating characteristic model of draft fan based on neural network is basically consistent, which is suitable for modeling and simulation of draft fan.

KEY WORDS: draft fan, neural network, operating characteristic, modeling

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 火电机组引风机简介 1

1.2.1 引风机结构 1

1.2.2 引风机工作原理 2

1.2.3 引风机常见劣化特征及防范措施 2

1.3 国内外研究现状 4

1.4 本文主要研究内容 5

第二章 引风机运行特性模型 6

2.1 引风机运行特性指标及算法 6

2.2 引风机性能曲线 7

2.3 引风机管路特性 9

2.4 本章小结 11

第三章 引风机特性模型研究 12

3.1 建模方法 12

3.2最小二乘支持向量机与神经网络建模方法 13

3.2.1 最小二乘支持向量机 13

3.2.2 神经网络法 15

3.3 建模与分析 16

3.4 本章小结 20

第四章 引风机模型的验证 21

4.1 引风机相关参数 21

4.2 测点处理修正与模型验证分析 21

4.3 本章小结 24

第五章 总结与展望 25

致谢 26

参考文献 27

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

截止2013年年末,全国发电装机容量达到124738万千瓦,居世界首位,其中,火电装机容量86238万千瓦,占发电总量的70%左右,消耗燃煤约19亿吨,占全国煤炭消耗总量的50%左右。为了进一步促进节能减排事业的深入发展,国家能源科技“十二五”规划中提出,到2015年,全国万元国内生产总值能耗下降到6.7亿吨标准煤,火电供电煤耗由2010年的333克标准煤/千瓦时降到325克标准煤/千瓦时,比国际先进水平的317克标准煤/千瓦时仍高出8克标准煤/千瓦时。同时“十二五”期间还要求火电厂厂用电率由2010年的6.33%降到6.2%,这对电厂在节省厂用电方面提出了更高的要求[1]

引风机作为火电厂烟气系统中重要的一环,它与送风机共同维持炉膛保持负压,保证整个锅炉系统运行的安全性。但是,引风机也是耗电量高的一类设备,尤其是负荷快速变化过程中,电动机造成的额外的厂用电损失很大,能源浪费较高。因此,为提高电厂的经济性,如何提高引风机效率、降低厂用电量成为当今火电厂提高经济性的一大研究热点。

1.2 火电机组引风机简介

1.2.1 引风机结构

引风机分为双速离心式风机、定速离心式风机、静叶可调轴流风机以及动叶可调轴流风机[2]。300MW以上大型机组的引风机普遍采用轴流式,同时,对于容量为600MW以上的超临界、超超临界参数的火电机组而言,一般都采用静叶可调轴流式风机作为引风机设备。

对于轴流风机,如图1-1所示,其主要部件是叶轮、导叶、集流器、扩散筒等。

(1)叶轮的组成部分是叶片与轮毂,是把原动机的机械能转变为流体的压力势能和动能的主要部件。叶轮有固定叶片、半调节叶片和全调节叶片三种,大型轴流式风机为了提高效率,一般采用全调节叶片。

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