【摘 要】
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以大数据分析为基础,针对实际运行数据,研究非均匀工况划分方法,取得不同工况的典型数据;改进传统滑压曲线只是负荷的单值函数的缺点,应用卷积神经网络,建立负荷、主蒸汽温度
【机 构】
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国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,吉林长春130021
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以大数据分析为基础,针对实际运行数据,研究非均匀工况划分方法,取得不同工况的典型数据;改进传统滑压曲线只是负荷的单值函数的缺点,应用卷积神经网络,建立负荷、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、环境温度和主蒸汽压力的非线性模型,进而得到主蒸汽压力的实时优化值.经过验证,模型在精度和规律性上都取得了满意的效果.最后将主蒸汽压力优化模型应用到实际300 MW火电机组上,并进行闭环控制.结果 证明:应用实时主蒸汽压力优化能够有效降低机组能耗,并且在不同环境温度下,有更高的节能潜力.
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