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基于数据建模的直接空冷机组最佳背压研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.1.1 空冷机组的发展

1.1.2 直接空冷机组特点

1.2 本文研究的意义及主要内容

1.2.1 本文的研究意义

1.2.2 论文主要研究内容

第2章 直接空冷系统介绍

2.1 直接空冷系统概括

2.2 直接空冷系统组成及运行特性

2.3 本章小结

第3章 直接空冷机组冷端热力特性及风机群功耗模型研究

3.1 直接空冷冷端热力特性

3.2 直接空冷机组的部分冷端参数

3.3 直接空冷冷端系统数学模型建立

3.4 空冷风机群功耗计算

3.4.1 风机选型的注意事项

3.4.2 相似定律

3.5 背压变化对汽轮机功率的影响

3.6 直接空冷机组最佳背压确定方法

3.7 本章小结

第4章 基于数据的汽轮机末端建模

4.1 数据预处理

4.2 数据的稳态检测及处理

4.3 数据模型的建立

4.3.1 建模方法的分类

4.3.2 人工神经网络

4.3.3 最小二乘支持向量机

4.4 本章小结

第5章 直接空冷机组最佳背压计算实例

5.1 变迎面风速下最佳背压的计算

5.2 多个工况点下的最佳背压值

5.3 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

作者简历

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摘要

在富煤缺水地带,直接空冷机组应用广泛,直接空冷机组的节能降耗对提高机组运行经济性具有重要意义。
  通过分析直接空冷机组的发展、组成及特点,以及直接空冷系统在整个机组热力系统中所起的作用。应用热力学相关知识,对机组冷端变工况模型进行了机理上的分析,得到了影响机组背压的主导因素,包括汽轮机排汽量、风机上方迎面风速和环境温度。应用相似定律计算了风机上方不同迎面风速下风机群功耗。
  应用滑动窗的方法从某空冷机组的历史数据中提取出稳态数据,分别采用BP神经网络和最小二乘支持向量机方法建立了空冷机组的背压模型。仿真试验结果表明,最小二乘支持向量机所建立的机组背压模型在学习能力、泛化能力及模型稳定性上均要优于BP神经网络。最后分析了空冷机组按最佳背压运行的节能效果,结果表明其具有提高机组运行经济性的潜力。

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