检索结果-南通市图书馆

中国设备工程 2025年第1期 138-140页

作者：黄泽璋浙江浙能乐清发电有限责任公司

近年来，励磁变在很多电厂发生过故障，对机组的安全稳定运行造成了重大影响。现介绍某电厂5号机组励磁变故障经过，分析保护动作行为、故障原因，并提出防范措施。

关键词：励磁变故障保护防范措施

来源：博看期刊

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INFI-90 DCS PCU电源改造

燃气轮机技术 2002年第3期15卷 60-62页

作者：张纪平浙江镇海发电有限责任公司浙江镇海315208

通过 INFI- 90 DCS PCU MPS 电源系统故障的分析 ,指出该电源系统不合理之处 ,给出了具体的改造方案。

关键词： INFI-90 DCS PCU 电源系统改造 300MW燃气轮机控制系统

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STAR-90模块式建模

燃气轮机技术 2002年第4期15卷 48-51,47页

作者：陈永国浙江镇海发电有限责任公司浙江镇海315208

以浙江镇海发电有限责任公司 2 0 0 MW燃煤机组轻油系统的热力过程子系统为例 ,利用 STAR- 90模块式建模的方法 ,在 STAR- 90仿真支撑环境下调用仿真算法库中的算法 ,生成相应仿真对象的模块 ,按照设置的仿真系统的边界条件和工质的流... 详细信息

以浙江镇海发电有限责任公司 2 0 0 MW燃煤机组轻油系统的热力过程子系统为例 ,利用 STAR- 90模块式建模的方法 ,在 STAR- 90仿真支撑环境下调用仿真算法库中的算法 ,生成相应仿真对象的模块 ,按照设置的仿真系统的边界条件和工质的流动方向进行模块组态和模块参数化 ,建立起完全稳定和精确度高的电厂仿真数学模型。

关键词： STAR-90 模块式建模仿真火电机组软件燃煤机组轻油系统调试电力

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节能发电调度对发电企业的影响及对策

中国电业 2008年第3期 84-86页

作者：叶剑波浙江镇海发电有限责任公司

《节能发电调度办法（试行）》已经开始试点，取得一定经验后在全国推开。该《办法》的出台和实施，将给所有发电企业带来不同程度的影响。．发电企业应在认真分析其影响的基础上，因地制宜地选择积极发展、设备改造（包括节能改造、减... 详细信息

《节能发电调度办法（试行）》已经开始试点，取得一定经验后在全国推开。该《办法》的出台和实施，将给所有发电企业带来不同程度的影响。．发电企业应在认真分析其影响的基础上，因地制宜地选择积极发展、设备改造（包括节能改造、减排改造、供热改造）、上大压小、气／煤代油、新能源替代等策略来应对节能发电调度的实施，实现企业的可持续发展。

关键词：节能改造发电企业发电调度可持续发展设备改造供热改造能源替代煤代油

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油污水处理系统的改造

环境污染与防治 2001年第3期23卷 132-133页

作者：王民军浙江镇海发电有限责任公司镇海315208

1 概述镇海发电有限责任公司现有装机容量为105万kW,其中一期为2×125 MW燃油机组,二、三期分别为2×200 MW燃煤机组.油库设在厂区,有三座5000 m3重油罐,一座3000 m3轻油罐,两座100 m3轻油罐,油罐区占地面积约7000 m2.油罐放水、管道冲... 详细信息

1 概述镇海发电有限责任公司现有装机容量为105万kW,其中一期为2×125 MW燃油机组,二、三期分别为2×200 MW燃煤机组.油库设在厂区,有三座5000 m3重油罐,一座3000 m3轻油罐,两座100 m3轻油罐,油罐区占地面积约7000 m2.油罐放水、管道冲洗及检修产生的油污水都汇集到一座简单的容量为85 m3隔油池,利用水、油比重不同的原理实行重力分离,部分污油得到回收,废水则到窨井排放甬江.由于重油粘度大,成分复杂,简单隔油池使得一部分污油来不及分离即被排入厂区窨井排放甬江,造成环境污染.　　

关键词：油污水处理系统改造废油分离发电厂

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粒子群和强化学习结合的双馈式风机系统模型参数智能辨识方法

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电力系统及其自动化学报 2025年

作者：甄鸿越赵利刚周保荣赵傲向轩辰刁瑞盛南方电网科学研究院有限责任公司新型电力系统研究所浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院

准确辨识风力发电厂模型关键参数对确保电网的安全、稳定和经济运行具有重要意义。本文提出一种基于粒子群优化(PSO)和最大熵强化学习(SAC)的混合算法，旨在提高双馈式感应风力发电机组模型参数辨识的精度和效率。首先，使用双向摄动法... 详细信息

准确辨识风力发电厂模型关键参数对确保电网的安全、稳定和经济运行具有重要意义。本文提出一种基于粒子群优化(PSO)和最大熵强化学习(SAC)的混合算法，旨在提高双馈式感应风力发电机组模型参数辨识的精度和效率。首先，使用双向摄动法对模型参数进行有功-无功灵敏度分析，识别出高灵敏度参数集；其次，使用最大熵强化学习(SAC)算法训练智能体模型，对模型坏参数进行初步估计；最后，结合PSO算法进一步优化参数空间，以最小化模型有功-无功动态响应与录波数据的均方误差(MSE)。实验结果表明，本文所提出的SAC-PSO混合方法在参数辨识方面表现出更高的精度，MSE降低了87.84%，验证了SAC-PSO方法在提高DFIG参数辨识精度和鲁棒性方面的有效性。

关键词：深度强化学习双馈感应发电机混合算法参数辨识粒子群优化