【摘要】：隨著全球能源危機(jī)的加劇,以及電力市場(chǎng)改革帶來(lái)的沖擊,火電機(jī)組的節(jié)能降耗以及發(fā)電集團(tuán)的負(fù)荷優(yōu)化分配是如今火電行業(yè)需要解決的問(wèn)題。發(fā)電集團(tuán)想要提高自身競(jìng)爭(zhēng)力,便需要降低自己的發(fā)電成本,對(duì)集團(tuán)內(nèi)部的發(fā)電機(jī)組負(fù)荷實(shí)現(xiàn)優(yōu)化分配。本文以火電機(jī)組的能耗特性及負(fù)荷優(yōu)化分配為課題,研究的對(duì)象為燃煤機(jī)組以及燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)機(jī)組。本論文針對(duì)多種機(jī)型、多燃料的發(fā)電機(jī)組,主要研究了機(jī)組的能耗經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響因素以及機(jī)組間的負(fù)荷優(yōu)化分配兩方面的問(wèn)題�；跓崃W(xué)原理,本文對(duì)燃煤機(jī)組和燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)機(jī)組能耗經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的計(jì)算進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,建立了機(jī)組能耗經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的計(jì)算模型。并嘗試基于計(jì)算模型對(duì)機(jī)組的能耗特性曲線進(jìn)行簡(jiǎn)單擬合,發(fā)現(xiàn)難以滿(mǎn)足工程實(shí)際需要�；跀�(shù)據(jù)回歸的方式,本文采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)對(duì)燃煤機(jī)組和燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)機(jī)組進(jìn)行建模,并通過(guò)粒子群優(yōu)化算法對(duì)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。建模之前利用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行聚類(lèi)處理。建立的LS-SVM模型測(cè)試樣本誤差均小于1%,并且預(yù)測(cè)趨勢(shì)與實(shí)際運(yùn)行相差不大。燃煤機(jī)組方面,本文利用K-means聚類(lèi)的方式,提出機(jī)組工況基準(zhǔn)值的概念,基于機(jī)組不同負(fù)荷工況基準(zhǔn)值,擬合出了機(jī)組的負(fù)荷與能耗的特性曲線。燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)方面,本文分別對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)、余熱鍋爐和蒸汽輪機(jī)進(jìn)行了建模,并通過(guò)模型的輸入、輸出參數(shù)將模型有機(jī)地結(jié)合在一起。模型測(cè)試樣本誤差均小于2%,精度與誤差均滿(mǎn)足工程要求。根據(jù)擬合出的曲線,本文采用遺傳算法,對(duì)不同目標(biāo)函數(shù)下的機(jī)組的負(fù)荷分配進(jìn)行了尋優(yōu),結(jié)果顯示,在基于機(jī)組平均供電標(biāo)煤耗最優(yōu)的目標(biāo)下,能夠使煤耗最多降低0.5g/(kW·h);在基于機(jī)組平均供電燃料成本最優(yōu)的情況下,能夠使供電成本最多降低2.3分/(kW·h);在基于機(jī)組平均上網(wǎng)利潤(rùn)最優(yōu)的情況下,能夠使上網(wǎng)利潤(rùn)最多提高0.3分/(kW·h)。負(fù)荷優(yōu)化分配取得了很好的效果,具有一定的參考價(jià)值,為機(jī)組的優(yōu)化運(yùn)行提供了一定的方向。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TM621
【圖文】：

140 597.08 334.796… … …390 579.65 339.348… … …570 499.27 340.053… … …680 398.64 338.424… … …856 351.44 337.713… … …1120 269.80 355.030為了更加直觀的看出機(jī)組的煤耗特性與負(fù)荷的關(guān)系，我們將上述數(shù)據(jù)繪成散點(diǎn)圖，如圖 2-1 所示，由圖 2-1 我們可以看出，隨著機(jī)組的負(fù)荷升高，機(jī)組的標(biāo)準(zhǔn)煤耗率大體呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，但是趨勢(shì)并不明顯，并且由于機(jī)組的穩(wěn)態(tài)負(fù)荷點(diǎn)有限，因此點(diǎn)分布呈現(xiàn)出斷層、帶狀的現(xiàn)象。另外，在同一個(gè)負(fù)荷下，機(jī)組由于其他參數(shù)例如主汽壓力、給水溫度、凝汽器真空、燃料等的影響，煤耗也出現(xiàn)了較大的差別。

50MW下機(jī)組部分參數(shù)散點(diǎn)圖

燃機(jī)機(jī)組負(fù)荷與供電熱耗率散點(diǎn)與擬合曲線圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李狀;柳亦兵;馬志勇;滕偉;;結(jié)合C-均值聚類(lèi)的自適應(yīng)共振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2015年08期

2 王偉;常浩;蘇宏業(yè);石永鋒;;考慮環(huán)境成本的火電廠負(fù)荷優(yōu)化分配[J];熱力發(fā)電;2014年11期

3 衣治安;馬莉;劉延軍;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無(wú)線傳感網(wǎng)實(shí)時(shí)定位中的研究[J];電子技術(shù)與軟件工程;2014年17期

4 國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心課題組;楊建龍;張亮;;我國(guó)礦產(chǎn)資源消費(fèi)前景展望與保障能力評(píng)價(jià)[J];中國(guó)發(fā)展觀察;2014年06期

5 紀(jì)昌明;周婷;向騰飛;黃海濤;;基于網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證的支持向量機(jī)在梯級(jí)水電系統(tǒng)隱隨機(jī)調(diào)度中的應(yīng)用[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2014年03期

6 馬瑞;康仁;羅斌;徐慧明;何進(jìn);;基于改進(jìn)主成分分析法的火電機(jī)組能耗特征識(shí)別方法[J];電網(wǎng)技術(shù);2013年05期

7 李勇;王建君;曹麗華;;基于繁殖粒子群算法的火電廠負(fù)荷優(yōu)化分配[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2012年04期

8 朱成章;;煤電關(guān)乎中國(guó)能源安全芻議[J];中外能源;2012年01期

9 李清毅;周昊;林阿平;邱坤贊;岑可法;;基于網(wǎng)格搜索和支持向量機(jī)的灰熔點(diǎn)預(yù)測(cè)[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年12期

10 司風(fēng)琪;顧慧;葉亞蘭;汪軍;徐治皋;;基于混沌粒子群算法的火電廠廠級(jí)負(fù)荷在線優(yōu)化分配[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2011年26期

本文編號(hào)：2787548