检索结果-南通市图书馆

电力设备管理 2023年第2期 78-80页

作者：杨依霖中电华创电力技术研究有限公司

据某660MW超超临界机组在不同工况下对自动控制的要求改进了原有控制策略,解决了该机组在运行中出现的一次调频精度差、汽温大幅波动、主汽压力偏差大、负荷响应慢等系列问题,提高了机组的安全稳定性,以及对快速调峰、调频的响应能力。

关键词：深度调峰协调控制一次调频负荷响应主汽压力

基于LSTM-ARIMA算法的发电机定子线棒出水温差预测

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大电机技术 2023年第5期 43-48页

作者：陈聪王晓剑徐俊元胡磊何天磊梁辰中电华创电力技术研究有限公司上海200086 中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏苏州215123

对定子线棒出水温度的最大温差进行预测,对于保障汽轮发电机的安全运行具有重要意义。但由于发电机运行过程中工况多变,温差时间序列变化模式复杂,因此趋势预测相对困难。本文使用长短时记忆(LSTM)神经网络对复杂的变化模式进行学习,并... 详细信息

对定子线棒出水温度的最大温差进行预测,对于保障汽轮发电机的安全运行具有重要意义。但由于发电机运行过程中工况多变,温差时间序列变化模式复杂,因此趋势预测相对困难。本文使用长短时记忆(LSTM)神经网络对复杂的变化模式进行学习,并进一步融合了差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,用以弥补工况多变导致的训练不足的问题,从而对LSTM神经网络的预测结果进行修正。然后,在型号为QFSN-660-2-22的汽轮发电机运行数据上开展了实验,结果表明该方法预测效果优于单独的LSTM神经网络和ARIMA模型算法,并且可用于短期预警,准确率高于95%。

关键词：定子线棒出水温差温度预测长短时记忆神经网络差分整合移动平均自回归模型时间序列分析

基于PCC-SVM的发电机转子匝间短路在线监测法

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大电机技术 2023年第6期 35-41页

作者：徐俊元胡磊王晓剑季新叶中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏苏州215123 中电华创电力技术研究有限公司上海200086

本文针对发电机转子绕组匝间短路故障在线监测的问题,提出一种皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的方法。该方法首先通过PCC计算一段时间内发电机励磁电压、励磁电... 详细信息

本文针对发电机转子绕组匝间短路故障在线监测的问题,提出一种皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的方法。该方法首先通过PCC计算一段时间内发电机励磁电压、励磁电流与前后轴承间振动之间的相关性,得到一组特征参数。然后将正常机组与故障机组的特征参数分别加上标签,形成样本集。最后使用SVM对样本集进行分类,从而得到故障诊断模型。后采用具体案例对所提方法进行验证,结果证明,此方法可以较为准确地识别出发电机转子绕组的匝间短路故障。

关键词：发电机转子绕组匝间短路皮尔逊相关系数支持向量机

基于LSTM光伏发电功率超短期预测模型研究

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电源技术 2023年第6期47卷 785-789页

作者：周浩杰杨建卫王尊胡磊曹晟磊上海电力大学数理学院上海201306 中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏苏州215123 中电华创电力技术研究有限公司上海200080

精准地预测光伏发电功率有利于保证电网的稳定运行。采集了江苏常熟某75 MW光伏电站和山西大同某100 MW电站数据,利用相关系数法对影响光伏电站输出功率的因素进行分析。搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)功率预测模型,对两个电站的输出... 详细信息

精准地预测光伏发电功率有利于保证电网的稳定运行。采集了江苏常熟某75 MW光伏电站和山西大同某100 MW电站数据,利用相关系数法对影响光伏电站输出功率的因素进行分析。搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)功率预测模型,对两个电站的输出功率进行预测。为验证LSTM模型和同一算法下不同电站的功率预测精度,使用循环神经网络(RNN)算法和前馈神经网络(BP)算法搭建预测模型,并与LSTM算法进行对比分析,通过模型评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及决定系数R2,对三种模型之间的误差值进行比较,结果表明采用LSTM算法预测模型精度更高,且不同电站采用同一网络模型时,电站输出功率和气象数据的相关系数值越大,模型的功率预测值更加贴近实际值。

关键词：功率预测降维 LSTM神经网络

基于LSTM的汽轮发电机线圈的早期异常检测

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大电机技术 2022年第4期 6-11页

作者：陈聪徐俊元王尊中电华创电力技术研究有限公司上海200086 中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏苏州215123

汽轮发电机线圈的异常检测通常以定子线棒出水温度作为重要指标。目前广泛使用的温度阈值检测法为了降低温度波动的影响而采取较高的阈值,检出异常相对滞后。为了更早发现异常,本文提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)的预测性检测模... 详细信息

汽轮发电机线圈的异常检测通常以定子线棒出水温度作为重要指标。目前广泛使用的温度阈值检测法为了降低温度波动的影响而采取较高的阈值,检出异常相对滞后。为了更早发现异常,本文提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)的预测性检测模型,利用定子线棒出水温度和定子电流时间序列对短期出水温度最大温差进行预测,以预测值与真实值的均方根误差(RMSE)作为异常检测的判断依据。最后,在型号为QFSN-660-2-22的汽轮发电机上进行了实验,结果表明该方法能够在异常程度不足以达到现有检测阈值时,提前检出异常,并且优于传统预测方法。因此,本文所提方法能够应用于汽轮发电机线圈的早期异常检测。

关键词：早期异常检测定子线棒出水温度 LSTM

超临界机组闭式循环冷却泵轴断裂分析及处置建议

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机械设计 2020年第S2期37卷 148-151页

作者：邹宝诚曾勇初希陶康宁中电华创电力技术研究有限公司上海200086

某电厂600 MW超临界火电机组的闭式循环冷却泵轴从叶轮位置断裂,自由端滚动轴承损坏。通过对断轴的宏观形貌、微观、化学成分和力学性能等多方面进行分析,发现此轴的断裂可能与疲劳失效和不当的热处理工艺有关,同时提出有针对性的预防... 详细信息

某电厂600 MW超临界火电机组的闭式循环冷却泵轴从叶轮位置断裂,自由端滚动轴承损坏。通过对断轴的宏观形貌、微观、化学成分和力学性能等多方面进行分析,发现此轴的断裂可能与疲劳失效和不当的热处理工艺有关,同时提出有针对性的预防措施。

关键词：闭式循环冷却泵轴马氏体不锈钢网状碳化物热处理工艺疲劳失效

基于大数据的发电设备可视化状态监测检修系统研究

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电力设备管理 2022年第19期 103-105页

作者：吴成年徐威戴轶王亚顺中电华创(苏州)电力技术研究有限公司江苏常熟发电有限公司中电华创电力技术研究有限公司

传统检修模式在保障设备可靠性方面面临着较大挑战。文章探索建立了一套基于大数据的发电设备可视化状态监测检修系统,为设备检修工作提供了新思路。

关键词：设备检修大数据可视化监测

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CuCl2改性催化剂汞氧化能力的实验研究

环境科学与技术 2019年第12期42卷 118-122页

作者：王靓中电华创电力技术研究有限公司上海200086

该文用CuCl2改性SCR催化剂,使用固定床开展了改性催化剂的汞氧化活性实验,分析了烟气温度和成分对其汞氧化能力的影响。实验结果表明:模拟烟气环境下,改性催化剂的汞氧化率高于未改性催化剂;改性催化剂的汞氧化率随温度上升而下降,300... 详细信息

该文用CuCl2改性SCR催化剂,使用固定床开展了改性催化剂的汞氧化活性实验,分析了烟气温度和成分对其汞氧化能力的影响。实验结果表明:模拟烟气环境下,改性催化剂的汞氧化率高于未改性催化剂;改性催化剂的汞氧化率随温度上升而下降,300℃时降到80%以下;改性催化剂汞氧化率随CuCl2负载量增加先上升后下降,5%CuCl2负载量的改性催化剂汞氧化率最高,200℃时汞氧化率达94%;烟气中HCl能增强催化剂的汞氧化能力,SO2起抑制作用。

关键词：催化剂汞温度烟气成分

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叉型叶根超声相控阵检测综合应用研究

汽轮机技术 2019年第5期61卷 343-346,382页

作者：欧阳权初希中电华创(苏州)电力技术研究有限公司

叉型叶根结构作为常用的叶根型式之一,在役检测时,因其结构复杂及检测空间受限,常规方法往往很难达到预期的检测效果。采用超声相控阵技术对叉型叶根进行检测,并设计制作相应的调试和对比试块。通过在不同位置对叉型叶根内外弧不同深度... 详细信息

叉型叶根结构作为常用的叶根型式之一,在役检测时,因其结构复杂及检测空间受限,常规方法往往很难达到预期的检测效果。采用超声相控阵技术对叉型叶根进行检测,并设计制作相应的调试和对比试块。通过在不同位置对叉型叶根内外弧不同深度模拟缺陷进行检测,并用软件与结构图纸进行1:1拟合对比分析,全面地测试和分析了其检测效果,得出叶根的弧形面和端角产生的结构波会与缺陷波产生复杂的干涉,在对叶根进行检测时,探头应适当往中间侧移动并适当提高检测灵敏度,以保证最佳的检测效果。

关键词：无损检测超声相控阵叉型叶根对比试块数据处理

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风电机组功率异常数据剔除方法研究

电测与仪表 2022年

作者：杨心月荆博梅志刚钱政中电华创电力技术研究有限公司北京航空航天大学

风速-功率曲线广泛应用于风电机组的功率预测、状态监测和故障诊断，其主要构建方法是使用风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据进行拟合。然而由于弃风限电、仪表故障等因素，SCADA数据中存在部分功率异常数据...

风速-功率曲线广泛应用于风电机组的功率预测、状态监测和故障诊断，其主要构建方法是使用风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据进行拟合。然而由于弃风限电、仪表故障等因素，SCADA数据中存在部分功率异常数据。为保证拟合结果的准确可靠，应首先剔除这些异常数据。文中提出了一种风电机组功率异常数据剔除方法：首先使用分位数方法剔除距离正常数据较远的离散点，而后结合K-means聚类方法和改进时序方法剔除中部堆积点，最后使用分位数方法和DBSCAN聚类方法的组合方法剔除距离正常数据较近的离散点。文中分别使用仿真数据集和实测数据集对分位数方法、基本时序方法及文中方法进行对比测试，结果表明，文中方法最优，对中部堆积点和离散点均有良好剔除效果。

关键词：