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浙江台州发电厂330MW机组锅炉空气预热器密封系统改造

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浙江台州发电厂330MW机组锅炉空气预热器密封系统改造

全国火电大机组（300MW级）竞赛第36届年会

作者：杨朝辉台州发电厂

针对台电330MW机组空预器存在LCS控制系统故障、扇形板变形、漏风率偏大等问题,根据空预器热态变形和多道密封减小漏风机理,采用双密封结构,将转子24仓改成48分仓,三向密封改造,扇形板和弧形板固定,换热元件更换,减少中心筒和围带销同... 详细信息

针对台电330MW机组空预器存在LCS控制系统故障、扇形板变形、漏风率偏大等问题,根据空预器热态变形和多道密封减小漏风机理,采用双密封结构,将转子24仓改成48分仓,三向密封改造,扇形板和弧形板固定,换热元件更换,减少中心筒和围带销同相关部件的漏风量等的改造方案。经过改造,漏风率从原16%—19%降到5.5%—6.6%,改造取得预期效果。

关键词：火电厂空气预热器漏风密封系统改造

来源： cnki会议评论

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APS在萧燃电厂机组中的应用

工业控制计算机 2024年第10期37卷 4-6,9页

作者：张文勇黄忠平吴森南汪忠德王国清金晶浙江萧山发电厂浙江杭州311251

燃气-蒸汽联合循环机组作为电网调峰机组,具有启动快、燃烧效率高等特点,在我国电力生产行业中的地位日益提高。然而机组启停频繁,给安全运行带来一定的挑战。以萧燃电厂9F联合循环机组自动启停控制系统(APS)为例,对APS设计思想、结构... 详细信息

燃气-蒸汽联合循环机组作为电网调峰机组,具有启动快、燃烧效率高等特点,在我国电力生产行业中的地位日益提高。然而机组启停频繁,给安全运行带来一定的挑战。以萧燃电厂9F联合循环机组自动启停控制系统(APS)为例,对APS设计思想、结构和断点以及实现进行分析。研究表明APS能够实现机组从启动准备工作到燃气轮机、汽轮机启动到发电机并网带满负荷的一键功能,使得机组在启停过程中实现重要控制回路全程化、启动条件自优化、启停标准化、切换操作自动化和参数控制智能化,有效提高了机组启停的安全性、经济性。

关键词：燃气-蒸汽联合循环电网调峰 APS 断点

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加强国有企业资金管理，降低企业财务费用

大众投资指南 2024年第17期 37-39页

作者：蒋金汝浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂

近年来，随着国有企业的规模扩张，资金需求量不断增加，为满足国有企业的生产资金和运营资金需求，科学合理开展资金管理工作，降低企业财务费用，提升资金的利用效率，成为目前首要的工作。基于此，本文分析了加强国企资金管理降低企... 详细信息

近年来，随着国有企业的规模扩张，资金需求量不断增加，为满足国有企业的生产资金和运营资金需求，科学合理开展资金管理工作，降低企业财务费用，提升资金的利用效率，成为目前首要的工作。基于此，本文分析了加强国企资金管理降低企业财务费用的重要意义，并提出几点工作建议和措施，旨在为增强国企资金管控效果、财务费用控制的有效性提供助力。

关键词：国企资金管理企业财务费用

变负荷下压气机水洗的多模式建模与数知融合决策方法

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控制工程 2024年

作者：郏振崴李宝学陆定涛赵春晖沈晓兵吕力行浙江大学控制科学与工程学院浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂

压气机叶片积垢会导致压气机的性能退化，有效设置水洗周期对压气机的安全可靠运行至关重要。然而，燃气轮机由于调峰运行经常处于变负荷过程，多变量耦合下理想压比也难以确定，这使得准确评估压气机性能退化情况具有挑战性。针对上述... 详细信息

压气机叶片积垢会导致压气机的性能退化，有效设置水洗周期对压气机的安全可靠运行至关重要。然而，燃气轮机由于调峰运行经常处于变负荷过程，多变量耦合下理想压比也难以确定，这使得准确评估压气机性能退化情况具有挑战性。针对上述问题，提出了一种数据知识融合决策的水洗预测方法。首先，为考虑多过程变量与压气机性能的耦合作用，使用宽度网络建立预测压比的数据驱动模型，建立不同变量耦合关系下的理想压比基准，通过预测误差的大小评估模型失配程度，进而反映性能退化情况。其次，为考虑变负荷对压气机性能的影响，本文引入等熵效率模型与条件驱动策略作为先验知识，根据运行功率将样本划分到不同的条件段中计算阈值，更精细地判断压气机性能退化情况。最后，在在线检测阶段利用数据驱动模型与机理知识共同判断是否需要对压气机进行离线水洗。本文使用真实压气机运行数据对方法有效性进行了验证，与单一驱动的方法相比本方法相对误差降低10.42%以上。

关键词：压气机水洗数据驱动知识驱动宽度学习等熵效率

面向燃机发电过程监控的自挑战扩散模型与联邦终身学习

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控制工程 2024年

作者：沈晓兵叶建君徐雷孙健冯安金李宝学赵春晖浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂浙江大学控制科学与工程学院

随着电力物联网和大数据监测分析技术的兴起，联邦过程监控方法成为研究热点，其融合多工厂的知识从而具备优异的监控性能，保证了电力系统的安全高效运行。然而，在燃机发电过程中，操作条件的频繁变化会导致运行工况随时间发生变化。... 详细信息

随着电力物联网和大数据监测分析技术的兴起，联邦过程监控方法成为研究热点，其融合多工厂的知识从而具备优异的监控性能，保证了电力系统的安全高效运行。然而，在燃机发电过程中，操作条件的频繁变化会导致运行工况随时间发生变化。这要求联邦监控算法具备增量更新和终身学习的能力，以适应变化的工况。尽管有联邦终身学习算法被提出，现有算法忽略了历史知识与集体知识的干涉，面临本地建模有偏和全局模型漂移的问题。针对上述问题，提出了一种通用的联邦终身学习方法，引入厂内回放、厂间聚合的新机制。为克服本地建模有偏问题，提出自挑战扩散模型，通过掩码复原任务提高模型的分布捕捉能力。为克服全局模型漂移问题，设计云端梯度平衡策略，通过对累计梯度上施加正则项，提高联邦聚合的稳定性。所提方法具备通用性，可以应用于典型的燃机发电过程监控任务，包括异常检测、软测量和故障诊断等。最后，在浙江某电厂的故障案例上验证了所提算法的有效性。

关键词：联邦监控方法终身学习扩散模型梯度平衡

面向储能电池集群的记忆特征融合与SOC估计方法

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控制工程 2024年

作者：郏振崴陈旭赵春晖沈晓兵浙江大学控制科学与工程学院浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂

电化学储能电池的电荷状态(State of charge，SOC)表示当前电池剩余可用电量占总容量的百分比，是保障储能电站安全运维的必要估计量。储能系统通常由多个电池单体组成，不同电池单体间存在一定差异，面向单电池的方法难以准确估计储能... 详细信息

电化学储能电池的电荷状态(State of charge，SOC)表示当前电池剩余可用电量占总容量的百分比，是保障储能电站安全运维的必要估计量。储能系统通常由多个电池单体组成，不同电池单体间存在一定差异，面向单电池的方法难以准确估计储能电池组下所有单体的SOC，并且同一电池组下所有单体共同充放电，整体电池组信息不可忽视。针对上述问题，本文提出了一种单体记忆与集群特征融合的网络(Cell memory and cluster feature fusion network，CMCF)，通过集群单体双视角输入与单体特征记忆，实现了对集群下多电池SOC的准确估计。一方面，引入记忆模块，可以记忆不同电池单体运行过程的典型特征形成单体记忆特征；另一方面，引入集群专家知识给整个模型提供整个电池组全局运行状况。并且对集群、单体、记忆三个特征进行融合，实现对储能集群下各个电池单体的细粒度SOC估计。最终在真实储能数据集上进行实验验证，相比与没有考虑集群特征的方法，整体均方误差降低71.37%。

关键词：电化学储能电池电荷状态深度网络多单体估计

面向燃机发电过程的多尺度自监督表征与多速率建模方法

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控制工程 2024年

作者：沈晓兵黄路遥滕昊真朱君吴宇伦陈佳威赵春晖浙江大学控制科学与工程学院浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂

针对燃机发电机组运行过程中的关键参数进行估计和预测能够为燃机稳定运行提供重要指导。现有方法忽略了实际时序数据采集中普遍存在多种采样速率问题，并且尚未考虑监督学习下模型训练存在缺少充足样本标签的限制。针对上述问题，提出... 详细信息

针对燃机发电机组运行过程中的关键参数进行估计和预测能够为燃机稳定运行提供重要指导。现有方法忽略了实际时序数据采集中普遍存在多种采样速率问题，并且尚未考虑监督学习下模型训练存在缺少充足样本标签的限制。针对上述问题，提出了一种面向燃机发电过程的多尺度自监督表征与多速率建模方法。首先，提出了基于概率掩码的自监督表征学习方法，其中设计了分段掩码方案和速率感知位置编码方法，从而精细刻画多速率系统的多尺度动态特性。在自监督预训练过程中，编码器网络能够生成多速率数据的丰富表示，从而缓解后续监督微调的标签稀缺问题。此外，设计了一种时间对齐机制，通过特征块划分和块级卷积来细化动态预测建模中的特征表示，可以在保留原始时序信息的前提下综合全局特征。在实际的工业燃气轮机的参数估计案例中，所提方法相较于现有方法拥有更高的预测精度，具有较强的工程实践意义。

关键词：燃气轮机多速率系统自监督学习时序对齐

面向燃机发电过程变工况建模的部分知识迁移和蒸馏方法

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控制工程 2024年

作者：沈建明叶建君黄忠平来鸣任嘉毅赵春晖浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂浙江大学控制科学与工程学院

针对发电过程数据的建模与分析在机组运行状态监控与安全性维护中起着关键作用。然而，燃机发电机组往往处于深度调峰运行状态，不同工况间的频繁切换可能使训练数据（源域）和测试数据（目标域）之间存在分布差异和维度不一致，从而导... 详细信息

针对发电过程数据的建模与分析在机组运行状态监控与安全性维护中起着关键作用。然而，燃机发电机组往往处于深度调峰运行状态，不同工况间的频繁切换可能使训练数据（源域）和测试数据（目标域）之间存在分布差异和维度不一致，从而导致模型失配问题。针对上述问题，提出了一种针对不同工况条件下的质量预测任务的部分知识迁移与蒸馏网络(PKD-Net)。首先，方法中的教师-助手-学生网络能够针对数据分布不同和维数不一致的情况，将助手网络作为过渡网络，先完成不同工况下燃机运行数据分布间的适应，再实现维数的对齐，减小迁移学习任务的难度。然后，通过特征解耦思想设计目标域私有特征提取模块，实现对目标工况数据特有特征的捕获来扩充目标域特征空间，使得所建立的模型能适应目标域数据和标签间的映射关系。最后，使用真实燃机发电过程中的数据对方法有效性进行了验证，和先进的迁移学习方法对比预测误差有明显下降。

关键词：部分迁移变工况维数不一致知识蒸馏领域私有特征燃机发电过程

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控制设备的安全加固与漏洞防护技术

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