本文關(guān)鍵詞：國內(nèi)某660MW電廠的凝汽器真空度預(yù)測模型分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：凝汽器運行狀態(tài)的優(yōu)劣對電站機組的經(jīng)濟性和安全性有著重大的影響。真空度是表征凝汽器工作特性的主要指標(biāo)，凝汽器真空過低不僅會引機組熱效率的下降，還會導(dǎo)致相關(guān)設(shè)備和管道的腐蝕以及汽輪機組振動等一系列故障。所以在電廠的實際運行中，工作人員希望能提前掌握凝汽器真空度的變化趨勢，盡早發(fā)現(xiàn)真空度的惡化現(xiàn)象，以便及時的處理故障。因此，建立凝汽器真空度的預(yù)測模型對于保證機組安全可靠有著重要的理論意義和實際工程價值。 本文深入探討了凝汽器的運行特性，從理論和實際分析了影響凝汽器真空度的因素，發(fā)現(xiàn)凝汽器真空度的高低與循環(huán)水泵故障、抽氣器故障、真空系統(tǒng)、凝汽器銅管、凝結(jié)水泵等設(shè)備影響有關(guān)，并根據(jù)計算公式定量分析了國內(nèi)某660MW電廠的一次凝汽器真空度變化案例。本文基于國內(nèi)某660MW電廠2#凝汽器的歷史真空度參數(shù)，采用了新陳代謝灰色預(yù)測模型GM(1,1)、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型3種預(yù)測模型對其真空度參數(shù)值進行預(yù)測和驗證。 通過上述模型對凝汽器真空度的預(yù)測可以發(fā)現(xiàn)，三種模型的預(yù)測結(jié)果均能正確反映凝汽器真空度的變化趨勢。對比3種模型，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測結(jié)果的關(guān)聯(lián)度和精度均高于其余2種單獨模型，因此灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型更有利于準(zhǔn)確的預(yù)測凝汽器真空度的變化趨勢和數(shù)值。該組合模型運用在實際系統(tǒng)中，可以對該電廠機組運行人員起到指導(dǎo)性作用。
【關(guān)鍵詞】：凝汽器 真空度 灰色理論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM621
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 本課題的研究背景和意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外參數(shù)預(yù)測以及故障診斷研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要研究工作12-14
• 2 凝汽器真空故障分析14-23
• 2.1 凝汽器簡介14-15
• 2.2 凝汽器真空度分析15-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 基于灰色理論的真空度預(yù)測模型23-37
• 3.1 灰色系統(tǒng)理論23-24
• 3.2 GM（1,1）模型介紹24-27
• 3.3 新陳代謝 GM(1,1)預(yù)測模型27-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 4 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)參數(shù)模型37-52
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論37-38
• 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及設(shè)計38-41
• 4.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型41-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 5 基于灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)預(yù)測52-59
• 5.1 灰色預(yù)測模型與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型融合方法53-54
• 5.2 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的趨勢預(yù)測54-58
• 5.3 本章小結(jié)58-59
• 6 全文總結(jié)與展望59-61
• 6.1 全文總結(jié)59-60
• 6.2 全文展望60-61
• 7 參考文獻61-66
• 致謝66

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本文編號：376571