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基于参数关联性的电站参数异常点清洗方法

电力系统自动化 2020年第20期44卷 142-147页

作者：徐搏超中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院安徽省合肥市230031

针对电站参数虚假数据和异常状态点的区分问题,提出了一种将关联规则、基于密度模式的空间数据聚类(DBSCAN)算法和改进高斯核相关向量机(RVM)相结合的清洗方法。首先,引入关联规则分析参数间的关联性,找出强关联参数组合;然后,利用DBSCA... 详细信息

针对电站参数虚假数据和异常状态点的区分问题,提出了一种将关联规则、基于密度模式的空间数据聚类(DBSCAN)算法和改进高斯核相关向量机(RVM)相结合的清洗方法。首先,引入关联规则分析参数间的关联性,找出强关联参数组合;然后,利用DBSCAN算法初步检测异常点,给出了结合关联参数的清洗流程,区分了虚假数据和系统异常状态点;最后,使用RVM清洗虚假数据,并通过改进高斯核空间样本点形式降低时间成本。案例结果表明,基于参数关联性的清洗方法能有效提高清洗的准确性和时效性。

关键词：数据清洗参数关联性高斯核空间异常检测

发电机机端电压互感器匝间短路引起的过励磁保护动作分析

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中国电力 2019年第9期52卷 79-85页

作者：汪兴中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院

针对发电机机端电压互感器(TV)一次绕组匝间短路过程产生的电流引起熔丝缓慢熔化的情况,推导了TV一次绕组匝间短路和熔丝熔断过程TV二次绕组电压计算公式,得出故障后二次绕组电压降低的结论。在此基础上分析了ABB Unitrol F型励磁调节器... 详细信息

针对发电机机端电压互感器(TV)一次绕组匝间短路过程产生的电流引起熔丝缓慢熔化的情况,推导了TV一次绕组匝间短路和熔丝熔断过程TV二次绕组电压计算公式,得出故障后二次绕组电压降低的结论。在此基础上分析了ABB Unitrol F型励磁调节器内TV断线逻辑存在的缺陷,同时研究了熔丝缓慢熔化引起该类型励磁调节器强励和过激磁保护的机理,并结合一起现场事故案例对理论进行验证。最后,通过搭建Matlab/Simulink仿真对理论进行验证,仿真结果证明了理论的正确性。

关键词：电压互感器匝间短路熔丝慢熔 TV断线励磁调节器

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基于混合自适应选择模型的燃气轮机建模

中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2737-2747,I0019页

作者：张宝凯中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院安徽省合肥市230031

单轴燃气轮机联合循环机组作为参与电网调峰谷、调频的重要装备,其运行性能直接关系到电网安全。为提高电网可靠性,该文提出一种基于混合形式自适应选择算法模型(hybrid-form adaptive selection algorithm model,HASAM)。首先,结合厂... 详细信息

单轴燃气轮机联合循环机组作为参与电网调峰谷、调频的重要装备,其运行性能直接关系到电网安全。为提高电网可靠性,该文提出一种基于混合形式自适应选择算法模型(hybrid-form adaptive selection algorithm model,HASAM)。首先,结合厂家控制策略组态逻辑与偏互信息确定与燃机计算功率相关的变量作为建模对象;然后,利用量子粒子群QPSO辨识模型、深度置信网络DBN算法以及ELMAN算法构建子模型;最后,针对不同工况,结合QPSO优化的DBN分类模型自适应选择子模型进行燃机计算功率预测。基于9E燃气轮机工况数据验证结果表明,提出的算法能够准确的预测燃气轮机计算功率。

关键词：数据驱动燃气轮机自适应选择预测

高维空间可分性指标在转子诊断系统优化中的应用

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中国机械工程 2019年第10期30卷 1239-1243页

作者：徐搏超中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力实验研究院合肥230031

二叉树相关向量机系统中正负类样本的选取往往通过方差进行可分性度量。常用的高斯核函数是在高维空间中完成分类,由于高维空间中数据点存在度量集中现象,欧氏距离往往并不能较好地度量样本点的可分性。分数范数计算出的高维空间距离差... 详细信息

二叉树相关向量机系统中正负类样本的选取往往通过方差进行可分性度量。常用的高斯核函数是在高维空间中完成分类,由于高维空间中数据点存在度量集中现象,欧氏距离往往并不能较好地度量样本点的可分性。分数范数计算出的高维空间距离差异性更大,故构造了一种基于分数范数的样本点距离度量指标。基于该指标优化各层分类器样本选取,通过实验1验证了基于高维可分性指标优化后的系统相较于欧氏距离优化后的系统在分类精度上有了较为显著的提高;实验2表明优化后的系统与智能诊断算法相比,在分类精度和耗时方面也具有优势。

关键词：高斯核空间度量集中分数范数系统优化

基于逆向分段解耦的单顺阀切换过程流量特性建模及优化

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中国电力 2020年第12期53卷 293-300页

作者：曲晓荷庄义飞张兴武海澄张剑李达中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院安徽合肥230000

发电机组经过长周期运行,高压调节门流量特性会逐渐发生变化,预设的DEH阀门管理参数与实际的流量特性不匹配,导致机组在单阀、顺序阀切换过程中出现负荷波动大的情况,影响机组的安全稳定运行。提出单阀和顺序阀序下流量特性简化建模方... 详细信息

发电机组经过长周期运行,高压调节门流量特性会逐渐发生变化,预设的DEH阀门管理参数与实际的流量特性不匹配,导致机组在单阀、顺序阀切换过程中出现负荷波动大的情况,影响机组的安全稳定运行。提出单阀和顺序阀序下流量特性简化建模方法及模型参数求解方法,在模型基础上提出基于逆向分段解耦的流量特性优化算法,并以某320 MW循环流化床机组为实例,验证该优化方案。试验结果证明:优化后的阀门管理参数提高了单阀和顺序阀方式下流量特性的匹配度,单顺阀切换过程中负荷波动得到明显改善。

关键词：汽轮机流量特性单顺阀切换逆向分段解耦建模优化

基于改进灰色-多元回归组合预测模型的燃煤电厂智慧水务研究

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化工进展 2020年第S02期39卷 393-400页

作者：熊远南中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中电力试验研究院河南郑州450000

以某燃煤电厂水务系统为研究对象,对机组运行参数和水量历史数据进行筛选和关联性分析,根据前期水平衡测试结果,结合响应面分析验证,发现机组负荷、蒸发损失系数、浓缩倍率和循环水温升这四个因素能够对全厂供水量产生关键性影响。基于... 详细信息

以某燃煤电厂水务系统为研究对象,对机组运行参数和水量历史数据进行筛选和关联性分析,根据前期水平衡测试结果,结合响应面分析验证,发现机组负荷、蒸发损失系数、浓缩倍率和循环水温升这四个因素能够对全厂供水量产生关键性影响。基于灰色理论和多元非线性回归分析,分别建立各因素的灰色预测模型GM(1, 1),再将灰色模型预测值作为自变量输入到多元非线性回归方程中,得到了改进灰色-多元非线性回归组合的供水量预测模型,其模型拟合度R2为0.913且与真实值的平均相对误差为6.9%左右,实现了灰色模型和回归模型优势互补,有效地预测该电厂供水量未来变化;而供水量预测是智慧水务建设的关键所在,是水务管理和智能调度的主要依据,也是实现供水管网漏损和仪表故障报警的重要途径。

关键词：灰色模型多元非线性回归供水量预测管网漏损智慧水务

不同背景气体对SF_6分解产物检测结果影响的研究

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高压电器 2019年第5期55卷 226-229页

作者：韩慧慧中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院合肥230022

为了探索混合气体中SF_6分解产物的检测技术,了解不同背景气体对SF_6分解产物检测结果的影响,文中对比研究了CF_4/SF_6、N_2/SF_6等不同混合气体与纯SF_6为背景气体条件下,SO_2、H_2S、CO等SF_6分解产物检测结果的差异,研究表明,不同背... 详细信息

为了探索混合气体中SF_6分解产物的检测技术,了解不同背景气体对SF_6分解产物检测结果的影响,文中对比研究了CF_4/SF_6、N_2/SF_6等不同混合气体与纯SF_6为背景气体条件下,SO_2、H_2S、CO等SF_6分解产物检测结果的差异,研究表明,不同背景气体对SF_6分解产物的检测结果影响不同,文中通过分析拟合得出了CF_4/SF_6、N_2/SF_6混合气体对SF_6分解产物的检测结果的影响系数,并建立了几种CF_4/SF_6、N_2/SF_6混合气体为背景气体与纯SF_6为背景气体条件下SF_6分解产物转换的数学模型。

关键词： SF6混合气体 CF4/SF6 N2/SF6 分解产物检测

基于神经网络的燃气轮机燃烧稳定性预测及分析

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动力工程学报 2023年第7期43卷 842-849页

作者：王文阳中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院合肥230000

针对燃烧调整过程中易发生燃烧失稳且难以及时干预的问题,根据某型燃气轮机燃烧调整过程特征,利用改进的粒子群算法(PSO)优化Elman神经网络,将影响机组运行状态的参数作为输入变量,表征燃烧稳定性的参数作为输出变量,进而建立改进PSO-El... 详细信息

针对燃烧调整过程中易发生燃烧失稳且难以及时干预的问题,根据某型燃气轮机燃烧调整过程特征,利用改进的粒子群算法(PSO)优化Elman神经网络,将影响机组运行状态的参数作为输入变量,表征燃烧稳定性的参数作为输出变量,进而建立改进PSO-Elman神经网络模型。结果表明:值班气质量流量、压气机进口导叶及压气机第1级可调静叶的开度对燃烧稳定性影响较大;与Elman神经网络相比,改进PSO-Elman神经网络模型可靠性更好;所提出的神经网络模型可以很好地跟踪燃烧调整过程的参数变化特性,可先行预测燃烧调整过程中可能出现的燃烧失稳情况,解决试验过程中限制因素多、灵活性差的技术问题。

关键词：粒子群算法 Elman神经网络燃烧调整燃烧稳定性污染物排放

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面向磨煤机组故障诊断的聚类粗化图模型

复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 152-158页

作者：邓中乙中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院合肥230011

磨煤机组是火力发电厂的重要设备之一,为了保证生产过程的安全性和稳定性,提出一种基于聚类粗化图卷积神经网络(CC-GCN)的故障诊断方法。首先通过KNN算法在原始故障样本之间建立图结构并转换成图样本,然后利用谱聚类将图样本压缩成多级... 详细信息

磨煤机组是火力发电厂的重要设备之一,为了保证生产过程的安全性和稳定性,提出一种基于聚类粗化图卷积神经网络(CC-GCN)的故障诊断方法。首先通过KNN算法在原始故障样本之间建立图结构并转换成图样本,然后利用谱聚类将图样本压缩成多级粗化图,并分别对每一级别的粗化图进行卷积操作以及特征的融合,最后基于图分类方法对故障样本进行故障诊断。在磨煤机组的两组不同运行状态的数据集上进行仿真实验,结果表明该方法不仅能有效提高故障诊断的精度,还能显著降低模型的运行时间。

关键词：图卷积神经网络(GCN) 谱聚类故障诊断图分类磨煤机组