本文選題：水電 + 振動區(qū)　； 參考：《華北電力大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著電力行業(yè)的大力發(fā)展,水電資源也不斷被利用開發(fā),人們越來越重視水電機組的安全穩(wěn)定運行。振動是影響水電機組穩(wěn)定的首要因素,由于水電機組在某段負荷區(qū)域出力時,機組振動變得尤為劇烈,所以機組需要避開振動區(qū)運行,然而當(dāng)前水電機組的振動區(qū)范圍偏大,且不隨水頭發(fā)生變化,本文針對此問題展開深入研究,提出一種建立振動區(qū)的新方法,采用連續(xù)小波變換對水電機組的振動信號進行分析,對變換得到的灰度圖進行處理,計算其“灰度矩”值,用來定量表征振動信號的強弱,并結(jié)合云南瀾滄江下游某電站的大量穩(wěn)定性試驗數(shù)據(jù),建立不同水頭下的動態(tài)振動區(qū),并給出全廠聯(lián)合振動區(qū)的計算方法和步驟。此外,在關(guān)注安全性問題同時,也要兼?zhèn)淇紤]經(jīng)濟性問題,水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行一直也是一個熱門的研究課題,本文在基本粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出一種改進的粒子群算法對廠內(nèi)負荷進行經(jīng)濟分配,對傳統(tǒng)的粒子群算法,加入“交叉”操作,這樣不僅維持了種群的多樣性,而且克服了傳統(tǒng)粒子群算法的過早收斂,避免粒子過早地陷入局部最優(yōu),另外采用基于動態(tài)慣性權(quán)重策略的改進技術(shù)使得粒子能夠跳出局部最優(yōu)解。最后結(jié)合本文第三章內(nèi)容,在建立的動態(tài)振動區(qū)基礎(chǔ)上,對水電站的機組實現(xiàn)廠內(nèi)負荷的最優(yōu)分配,并與基本粒子群算法進行比較,分析了算法的有效性。
[Abstract]:In recent years, with the vigorous development of the electric power industry has been the development and utilization of hydropower resources, people pay more and more attention to the safe and stable operation of hydropower generating unit. The vibration is the main factor influencing the stability of hydropower units, the hydropower unit in a regional power load, unit vibration becomes more and more intense, so the unit to avoid vibration operation however, the current hydropower unit vibration range is too large, and not with the water hair change, in-depth research in this paper, a new method is proposed to establish the vibration area, were analyzed using the continuous wavelet transform of vibration signals of hydroelectric generating units for processing grayscale transformation, calculation of the "gray moment value, used to quantitatively characterize the vibration signal strength and stability, combined with a large number of test data of Lancang River downstream of Yunnan hydropower station, the establishment of dynamic vibration zone under different head, The calculation method and steps are given the combined vibration area. In addition, at the same time in the safety of the attention, both must consider the economic issues, the operation of hydropower has become a hot research topic in this paper based on the basic particle swarm algorithm, this paper proposes an improved particle swarm optimization algorithm for economic dispatch the plant load, the traditional particle swarm algorithm, adding "cross" operation, not only to maintain the population diversity, and to overcome the premature convergence of the traditional particle swarm algorithm, avoid particle prematurely into local optimum, the improved technology of dynamic inertia weight strategy makes the particle can jump out of local optimal solution based on. Finally, in the third chapter, on the basis of establishment of dynamic vibration area, hydropower plant to achieve the optimal allocation of unit load, and with the basic particle swarm algorithm Comparison is made to analyze the effectiveness of the algorithm.

【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】：TV734;TP18

【參考文獻】

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本文編號：1733792