摘要：本论文旨在分析火电厂热工保护控制系统的可靠性提升要点,以提高火电厂运行的安全性和稳定性。第一部分对火电厂热工保护控制系统进行了概述,包括基本原理、功能和组成。第二部分对火电厂热工保护控制系统的常见故障进行了分析,探讨了故障类型、原因以及诊断和排除方法。第三部分介绍了火电厂热工保护控制系统的可靠性评估方法,包括其定义、分类和适用的评估方法。第四部分从硬件方面分析了如何提升火电厂热工保护控制系统的可靠性,包括采用先进的传感器和测量设备、设计合理的控制逻辑和使用可靠的执行元件和设备等。第五部分则从软件方面探讨了可靠性提升的要点,包括开发可靠的控制算法和逻辑、引入故障检测与容错机制以及进行全面的测试和验证等。第六部分讨论了火电厂热工保护控制系统的可靠性维护和管理,包括建立维护计划和流程、定期设备检修和保养以及建立故障记录和分析体系等。本论文的研究结果表明,通过在硬件和软件方面采取相应措施,加强可靠性维护和管理,可以显著提升火电厂热工保护控制系统的可靠性,进而提高火电厂的运行效率和安全性。

摘要：阐述通过总煤量、负荷相互关系计算出渣煤比以及出排渣量,以排渣量为基础设计捞渣机自动控制回路,以实现捞渣机转速自动控制。

摘要：本论文基于大数据分析的 220KV 故障诊断方法进行了研究。电力系统的故障诊断对于保障电网安全运行具有重要意义。然而,传统的故障诊断方法受限于数据量和信息处理能力,难以应对复杂的故障模式和多样化的故障类型。因此,本研究利用大数据分析技术,通过构建适用于 220KV 线路的故障诊断模型,提高故障检测与分类的准确率和效率。首先,描述了大数据分析的故障诊断方法在电力系统中的相关工作,然后获取了包含各种故障情况的220KV 线路故障数据集,并进行了数据清洗和预处理。其次,通过特征工程方法对数据进行处理和选取,从中提取出关键特征,以提高故障诊断模型的性能。接着,设计和训练了基于大数据分析的故障诊断模型,采用深度学习算法进行模型构建,并使用标注数据集进行模型的训练和验证。经过实验评估,故障诊断模型在 220KV线路故障的检测和分类任务中表现出较高的准确率和召回率。模型能够有效地识别出各种故障类型,并对故障进行准确的定位和诊断。此外,还对模型性能进行了优化和改进,提高了模型的鲁棒性和实时性能。

摘要：全球经济一体化发展,导致能源需求量持续增加,而在多种能源类别中,电力能源属于重要能源之一。通过优化电力设计方案,可以提升电力能源工作效率。因此,火力发电厂电气一次设计技术成为社会关注热点话题,可以提升发电厂工作效率,维护电力能源质量与安全。为此,文章主要分析了火力发电厂电气一次设计的技术要点。

摘要：本论文研究了基于深度学习的 220KV 线路保护方法。随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加,对电力系统的安全运行提出了更高的要求。线路保护作为电力系统中重要的保护措施之一,其准确性和可靠性对电力系统的稳定运行至关重要。然而,传统的线路保护方法存在一些局限性。深度学习作为一种强大的机器学习技术,具有良好的特征学习和分类能力,被广泛应用于各个领域。本论文首先介绍了深度学习的基础知识,包括人工神经网络、深度学习模型以及监督学习和无监督学习等方法。其次,对 220KV 线路保护进行了概述,分析了传统线路保护方法的局限性,并探讨了深度学习在线路保护领域的应用前景。然后,针对 220KV 线路保护研究的需要,设计和实现了数据采集系统,并研究了数据特征提取的方法和优化策略。接着,本论文提出了基于深度学习的 220KV 线路保护模型的设计与训练策略,包括模型选择和架构设计、数据集划分和训练集准备、深度学习模型训练策略以及超参数调优和模型评估指标等方面。通过实验设置和数据集描述,对提出的方法进行了验证,并将其与传统方法进行了比较,分析了实验结果。最后,在讨论与展望部分,本论文总结了研究工作并提出了进一步改进的建议。同时,探讨了深度学习在其他电力系统领域的应用前景,以及 220KV 线路保护技术发展的未来趋势。

摘要：650 MW超临界燃煤发电机组湿法脱硫系统的成本偏高,增加了发电成本,需要对该系统运行模式进行优化。该文使用烟气分析仪测量湿法脱硫系统进出口位置的SO2与O2浓度,获得650 MW超临界燃煤发电机组脱硫效率数据,根据市场价格计算脱硫成本实际支出。浆液pH值控制在5.5~5.6,选择BC浆液循环泵组合,吸收塔液位调整到8 m~9 m,在现有脱硫需求不变的情况下,脱硫成本可以降低9.64%。

摘要：汽轮发电机组运行中的振动状态直接反映设备设计制造、安装检修和运行维护水平,超过限值的振动一般预示机组可能出现某种故障。该文以国家能源费县发电有限公司汽轮机运行中轴承异常振动状态为例,通过振动数据采集、频谱分析得出异常产生的原因,通过轴承安装调整、现场动平衡试验,有效消除了其异常状态,从根本上解决了用汽和发电两难的矛盾。

摘要：针对《电站锅炉性能试验规程》(GB/T 10184-2015)中排烟温度修正计算模型,在非典型进风温度和空气预热器性能状态下对其适用性进行研究,给出修正计算改进模型,并依托某300 MW机组试验结果进行校核计算。结果表明:空气预热器烟气侧漏风率偏离设计值1%以上,进风温度偏离设计值20℃以上时(非典型进风温度条件),GB/T 10184-2015中排烟温度修正计算结果存在较大误差,应将空气预热器漏风率和烟气侧效率引入修正计算;不同电负荷下,试验机组空气预热器烟气侧漏风率较设计值偏大2%~3%,依据GB/T 10184-2015修正计算结果tG15dA1会偏低1.7~2.6℃,该误差值与烟气侧漏风率(AL)呈正比关系;在非典型进风温度边界条件下,空气预热器烟气侧效率目η较基准工况降低1.2%~3.3%,依据GB/T 10184-2015计算结果tG15δA1偏高0~7.2℃,误差值与系统进风温度呈正相关关系。该改进模型不仅消除了修正计算误差,也为诸多电站锅炉热效率精准计算提供了科学指导。

摘要：针对现有信号处理方法无法有效解决电力系统低频振荡信号中的非线性及混叠问题的现状,将一种变分模态分解(VMD)方法引入到低频振荡的模式辨识中,并利用样本熵与快速傅里叶变换(FFT)对VMD无法自适应分解的情况进行了改进。原始信号由改进变分模态分解(IVMD)方法分解为若干模态分量,然后利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)对各分量分别拟合即可获得幅值、频率和阻尼等参数。在构造的测试信号下,令提出方法与VMD、经验模态分解(EMD)、总体最小二乘旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)和Prony等方法进行模式参数辨识性能对比,结果表明,IVMD方法有效克服了EMD、TLS-ESPRIT和Prony在处理模态混叠、含噪声序列和非平稳信号等方面的不足。最后,通过对IEEE 4机2区域系统和新英格兰39节点系统仿真信号的辨识,验证了该方法在提取电力系统低频振荡模式参数中的有效性。