【摘要】：目前我國面對十分嚴(yán)峻的人口、惡劣環(huán)境和一次能源消耗偏高等一系列問題,要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展,必須走節(jié)約資源的道路。以綠色低碳為主線“十三五”能源規(guī)劃首次設(shè)定這樣一個目標(biāo),我國將在2020年前把能源消耗計劃控制在50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤以內(nèi),因此各火力發(fā)電企業(yè)紛紛考慮降低能耗來增強(qiáng)市場競爭力。在電廠中采取對電站機(jī)組的可控運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行合理優(yōu)化,確保機(jī)組在不同的運(yùn)行條件下能夠達(dá)到最佳的運(yùn)行狀態(tài),是運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化的根本目的,同時也是實(shí)現(xiàn)機(jī)組節(jié)能降耗的重要手段。由于電廠大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)受到復(fù)雜非線性和噪聲污染多等因素出現(xiàn)一些不確定性問題。為保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性,本文首先對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。然后提出敏感性因子概念,進(jìn)行了敏感性分析工作,分析機(jī)組熱耗率與各邊界參數(shù)的敏感性因子大小并得出能耗敏感性因子較大的參數(shù)。采用模糊C-均值聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行工況劃分。在工況劃分之后,本文以機(jī)組的運(yùn)行初壓優(yōu)化為例,進(jìn)行歷史尋優(yōu),找出相同工況最優(yōu)初壓,作為后續(xù)建模的依據(jù)。本文分別采用改進(jìn)的BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立邊界參數(shù)與主蒸汽壓力之間模型。通過分析兩種建模方法的相對誤差大小,最終選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行建模。最后,根據(jù)機(jī)組整體模型,驗(yàn)證在邊界條件改變的情況下,該模型得到的最優(yōu)主汽壓力變化符合理論規(guī)律,證明尋優(yōu)模型的有效性。本論文的研究工作對機(jī)組運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化問題的分析,具有一定的理論意義和實(shí)用價值。
[Abstract]:At present, our country is faced with a series of problems, such as severe population, bad environment and high primary energy consumption. In order to realize the sustainable development of economy and society, we must take the road of saving resources. Taking green and low carbon as the main line, the 13th Five-Year Plan for Energy Resources has for the first time set such a target. China will limit its energy consumption plan to within 5 billion tons of standard coal by 2020. Therefore, thermal power enterprises have to consider reducing energy consumption to enhance market competitiveness. It is the basic purpose of the operation parameter optimization to adopt the reasonable optimization of the controllable operating parameters of the units in the power plant to ensure that the units can achieve the best operation state under different operating conditions. At the same time, it is also an important means to achieve energy saving and consumption reduction. There are some uncertain problems due to the complex nonlinearity and noise pollution of a large number of operation data in power plants. In order to ensure the authenticity and validity of the data, this paper preprocesses the historical data. Then the concept of sensitivity factor is put forward and sensitivity analysis is carried out. The magnitude of sensitivity factor of unit heat consumption rate and each boundary parameter is analyzed and the parameters with larger energy consumption sensitivity factor are obtained. Fuzzy C-means clustering algorithm is used to partition the data. After the working condition is divided, this paper takes the operation initial pressure optimization of the unit as an example, carries on the historical optimization, and finds out the optimal initial pressure of the same working condition, which is the basis for the subsequent modeling. In this paper, the improved BP and RBF neural networks are used to establish the model between the boundary parameters and the main steam pressure. By analyzing the relative error of the two modeling methods, the RBF neural network method is selected to model the model. Finally, according to the overall model of the unit, it is verified that the optimal main steam pressure variation obtained by the model accords with the theoretical law and proves the effectiveness of the optimization model under the condition of changing the boundary conditions. The research work of this paper has certain theoretical significance and practical value to the analysis of the optimization problem of unit operating parameters.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM621

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2381694