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基于变量筛选和OS-KELM的出口SO_(2)浓度预测
1
作者 金秀章 陈佳政 张瑾 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期149-158,共10页
针对火力发电厂频繁调峰导致锅炉燃烧不稳定、出口SO_(2)浓度波动范围大难以准确、及时测量的问题,提出了一种基于变量筛选和在线核极限学习机的出口SO_(2)浓度预测模型。首先通过机理分析选择与出口SO_(2)浓度有关的影响变量;再利用基... 针对火力发电厂频繁调峰导致锅炉燃烧不稳定、出口SO_(2)浓度波动范围大难以准确、及时测量的问题,提出了一种基于变量筛选和在线核极限学习机的出口SO_(2)浓度预测模型。首先通过机理分析选择与出口SO_(2)浓度有关的影响变量;再利用基于FCBF改进的mRMR算法去除冗余变量,并对筛选后的变量使用K近邻互信息算法进行时延补偿;然后对补偿后的变量利用变分模态分解(VMD)进行分解,选择相关性最大的变量子集作为最终模型输入;最后利用天牛群算法(Beetle swarm optimization,BSO)优化在线核极限学习机(Online sequential-kernel based extreme learning machine,OS-KELM)参数建立出口SO_(2)浓度预测模型。利用电厂真实运行数据进行实验,结果表明,基于OS-KELM的预测模型其预测效果优于ELM、KELM、OS-ELM模型,具有较高的模型预测精度。 展开更多
关键词 变量筛选 VMD分解 时延补偿 K近邻互信息 天牛群算法 在线核极限学习机
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S-CO_(2)布雷顿循环发电系统启停控制策略及动态特性研究 被引量：1
2
作者 王超 张宝瑞 +5 位作者 郭亚龙 刘斌 全向 白文刚 王利民 车得福 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期999-1009,I0016,共12页
为使超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))发电系统启停兼具安全性与快速性,该文针对600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统,提出一种两段式的热态启停控制策略。两阶段分别利用阀门联合库存控制负荷策略和改变透平入口... 为使超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))发电系统启停兼具安全性与快速性,该文针对600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统,提出一种两段式的热态启停控制策略。两阶段分别利用阀门联合库存控制负荷策略和改变透平入口温度控制负荷策略来实现。并提出系统各设备依次冷态启停的实施方案。利用该文提出的启停控制策略,实现600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统的启停过程。对系统启停过程的安全指标:压缩机喘振裕度、加热器最低流量、管壁温变化速率、工质高低压进行检验,所有安全指标均可得到满足。停机过程所花时间为1.11 h;启动过程所花时间为1.09 h,与文献相比,启动时长缩短0.57 h,停机时长缩短0.83 h,证明该文所设计启停控制策略的合理性和有效性。 展开更多
关键词 超临界二氧化碳 发电系统 启停过程 动态特性 库存控制
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基于MIC-PCA-LSTM模型的垃圾焚烧炉NO_(x)排放浓度预测 被引量：2
3
作者 姚顺春 李龙千 +5 位作者 刘文 李峥辉 周安鹂 李文静 陈姜宏 卢志民 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期1-10,共10页
垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题... 垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题,该文将最大信息系数(MIC)、主成分分析(PCA)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合,提出了一种SCR脱硝系统出口NO_(x)排放浓度预测模型。首先,采用MIC方法计算各变量间的最大归一化互信息值,选择和NO_(x)排放浓度相关性较大的特征变量,再结合最大冗余原则剔除冗余变量。随后,基于PCA方法获得各主成分方差的累计贡献率,提取主成分特征,得到最优输入特征变量集。最后,利用LSTM神经网络建立SCR出口NO_(x)排放浓度预测模型。结果表明,相比反向传播神经网络模型和支持向量机模型,该文提出的模型具有最优的预测精度和泛化能力,其测试集平均绝对百分比误差为6.33%,均方根误差为4.71 mg/m^(3),决定系数为0.90。研究结果为实现垃圾焚烧过程SCR脱硝系统的喷氨智能控制提供了理论基础。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 选择性催化还原 排放浓度预测 最大信息系数 主成分分析 长短期记忆神经网络
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基于VMD-Bayes-Lasso算法带误差补偿的火电厂NO_(x)浓度软测量
4
作者 金秀章 乔鹏 史德金 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期117-124,142,共9页
针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量... 针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量,利用变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将入口NO_(x)浓度分解为不同中心频率的子序列信号,建模充分拟合目标变量的数据特征。采用二级建模方法,第一级,将分解后得到的入口NO_(x)浓度子序列信号分别利用贝叶斯回归算法(Bayesian Regression,Bayes)进行训练并预测,叠加得到完整的预测结果,第二级,对训练中产生的验证集误差值利用Lasso算法建立误差预测模型,得到测试集预测误差的预测值,并与第一级模型得到完整预测结果叠加,实现误差补偿,提升模型预测精度。其中,Bayes及Lasso网络超参数利用天牛群算法进行自动寻优;仿真结果显示,VMD分解并带误差补偿模型对比未经VMD分解带误差补偿模型,Bayes及Lasso单一模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小,能够实现对入口NO_(x)浓度的准确软测量。 展开更多
关键词 入口NO_(x)浓度建模 变模态分解 误差修正 软测量 天牛群优化算法
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基于平衡优化算法-径向基神经网络的燃煤机组SO_(2)浓度动态软测量模型
5
作者 金秀章 史德金 乔鹏 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期123-132,共10页
针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进... 针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进行变量筛选和时序调整;再结合控制理论知识,利用EO算法进行辅助变量的阶次选择;最后,使用包含延迟与阶次信息的输入变量作为模型输入,利用EO算法优化径向基神经网络参数,建立出口SO_(2)质量浓度预测模型(EO-RBFNN动态软测量模型)。然后将其与未加入迟延的RBFNN静态模型、加入迟延的RBFNN静态模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化RBFNN网络参数的PSO-RBFNN动态软测量模型进行比较。结果显示,EO-RBFNN动态软测量模型的预测效果最好,相对误差最小。即使是在出口SO_(2)浓度剧烈波动时,模型也可以较准确地进行预测,具有较好的动态特性。 展开更多
关键词 SO_(2)浓度 平衡优化算法 灰色关联分析 径向基神经网络 软测量模型
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一种通用的基于火焰高光谱的燃烧特性预测模型 被引量：1
6
作者 汪明 贺红娟 +2 位作者 王宝瑞 艾育华 王岳 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期532-541,共10页
燃烧特性的准确预测可以为燃烧技术的优化提供重要依据。利用甲烷火焰高光谱数据同时预测多种燃烧特性,以解决工程中监测燃烧特性需要多种采集设备及现场取样的难题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3-dimensional Convolutional Neural... 燃烧特性的准确预测可以为燃烧技术的优化提供重要依据。利用甲烷火焰高光谱数据同时预测多种燃烧特性,以解决工程中监测燃烧特性需要多种采集设备及现场取样的难题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3-dimensional Convolutional Neural Network)方法的火焰特性预测模型。首先在层流火焰高光谱数据上验证了该方法并进一步将模型应用于湍流火焰高光谱数据,接着建立了一种通用模型和训练方法,最后使用Gradient-weighted Class Activation Mapping(Grad-CAM)方法对模型进行可解释性研究。在层流模型中研究了不同参数对火焰特性预测模型准确性的影响;在湍流模型中探究了使用迁移学习的可行性以及添加小波去噪处理方法和改变卷积层数对模型结果的影响;在通用模型中解决数据不一致的问题,使得层流和湍流火焰作为训练数据对模型进行混合训练成为可能,实现了从实验室小火焰到实际工程火焰的燃烧特性参数预测模型的建立;在模型的可解释性研究中使用Grad-CAM方法对神经网络模型的工作原理和决策过程进行研究。结果显示层流预测模型中针对不同预测参数平均准确率均能达到96%以上,使用Mish+Mae的参数组合平均准确率最高为98%且拥有较高的模型稳定性;湍流预测模型的平均准确率均能达到95%以上,迁移学习、小波去噪处理和改变卷积层数均能在一定程度上提升模型性能,但需要进行合适的调整;通用模型在层流和湍流不同参数预测的平均准确率分别达到了97%和94%,在两种不同火焰的工况下均达到较高的准确率,说明模型的适用性较强;可解释性研究中Grad-CAM热力图上的信息表明该方法能够通过定位火焰敏感区域,并从光谱中提取到关键组分信息,从而完成对火焰特性的预测。该研究可以为燃烧学实验测试技术的智能化发展提供支持,对燃烧特性的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 高光谱技术 燃烧特性 神经网络
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耦合过热汽温调节的直流炉燃煤机组抗干扰机炉协调控制系统 被引量：3
7
作者 范赫 苏志刚 +1 位作者 彭献永 周怀春 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期1010-1021,I0017,共13页
为帮助电网消纳间歇性可再生能源发电量,直流炉燃煤机组需要大范围变负荷运行,同时维持过热汽温稳定,然而机组变负荷运行中的多种扰动和系统非线性会降低机组负荷跟踪速率和过热汽温控制品质。因此,该文结合含过热汽温的机炉协调系统动... 为帮助电网消纳间歇性可再生能源发电量,直流炉燃煤机组需要大范围变负荷运行,同时维持过热汽温稳定,然而机组变负荷运行中的多种扰动和系统非线性会降低机组负荷跟踪速率和过热汽温控制品质。因此,该文结合含过热汽温的机炉协调系统动态模型,构建非线性控制方法,并利用高阶滑模观测器估计系统中的多种扰动,提出一种耦合过热汽温调节的机炉协调系统抗干扰控制方法。结果表明:与传统比例积分控制、二自由度比例积分及线性自抗扰控制方法相比,所设计控制系统最大绝对误差降低超过90%。该文方法能使机组快速跟踪负荷指令,有效抵制多种扰动,同时维持过热汽温稳定,保证机组安全经济运行。 展开更多
关键词 直流炉燃煤机组 机炉协调系统 过热汽温 抗干扰控制
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基于多源数据及机器学习的电厂CO_(2)排放计量与预测
8
作者 孙尊强 田一淳 +4 位作者 苏楠 郑成航 张振 杨宏旻 高翔 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期52-61,共10页
准确的CO_(2)排放计量与动态预测对于推动我国“双碳”目标(碳达峰与碳中和)的实现至关重要。该文结合排放因子法、CO_(2)-CEMS法和机器学习技术,提出了一种基于多源数据融合的CO_(2)排放计量与预测方法,旨在为燃煤电厂提供一个高效且... 准确的CO_(2)排放计量与动态预测对于推动我国“双碳”目标(碳达峰与碳中和)的实现至关重要。该文结合排放因子法、CO_(2)-CEMS法和机器学习技术,提出了一种基于多源数据融合的CO_(2)排放计量与预测方法,旨在为燃煤电厂提供一个高效且精确的碳排放监测工具。研究中通过对比不同方法的碳排放量计算结果,评估了不同机器学习算法的性能,并基于多源数据开发了一个动态预测模型。在国能集团有限公司河北某电厂1#和3#机组上的实验结果表明,排放因子法和CO_(2)-CEMS法的CO_(2)排放量计算相对偏差分别为1.63%和−1.27%,两种方法具有较好的互证性。对多种机器学习模型(如XGBoost、LightGBM、AdaBoost)的性能进行了对比,在决定系数(R^(2))和平均绝对百分比误差(MAPE)这两个常规评价指标之外,提出一个新的筛选标准——将已训练模型应用至其他机组得到的与实测值的均值偏差xc,将其用于机器学习算法的泛化能力评估及进一步筛选,发现AdaBoost算法在预测精度和稳定性方面表现最佳,并具有更好的泛化能力与鲁棒性。采用优选的AdaBoost算法进行CO_(2)排放的动态预测,在训练集和测试集上的决定系数均大于0.99,MAPE低于2%,表明该算法具有很高的预测准确性和稳定性,并且具有极强的泛化能力和鲁棒性。该文提出的多源数据融合方法不仅有效克服了传统方法在动态变化中的局限性,还能根据实时数据进行小时级的CO_(2)排放量精准预测。 展开更多
关键词 二氧化碳 碳计量 碳预测 排放因子法 机器学习
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液雾旋流燃烧火焰参数化学发光测量与表征实验研究
9
作者 张炜 柳伟杰 +2 位作者 周毅 苏贺 许传龙 《工程热物理学报》 北大核心 2025年第6期2055-2063,共9页
采用紫外相机和增强型光谱仪对乙醇燃料液雾旋流火焰的自由基化学发光特性开展了实验研究,针对化学发光峰值强度位于310 nm、431 nm、516 nm波段的OH^(*)、CH^(*)、C^(*)_(2)三种自由基,基于自由基发光强度建立了液雾旋流火焰参数表征模... 采用紫外相机和增强型光谱仪对乙醇燃料液雾旋流火焰的自由基化学发光特性开展了实验研究,针对化学发光峰值强度位于310 nm、431 nm、516 nm波段的OH^(*)、CH^(*)、C^(*)_(2)三种自由基,基于自由基发光强度建立了液雾旋流火焰参数表征模型,同时研究了不同自由基组合(OH^(*)/CH^(*)、OH^(*)/C^(*)_(2)、CH^(*)/C^(*)_(2))的化学发光强度比值与火焰当量比、释热率的对应关系。研究发现,在不同气流出口速度下,OH^(*)、CH^(*)、C^(*)_(2)三种自由基化学发光强度与当量比、释热率具有较好的线性关系,其中自由基组合中OH^(*)/C^(*)_(2)化学发光强度比值与火焰参数相关性最高,可以用于液雾旋流火焰的当量比、释热率等参数测量与表征。 展开更多
关键词 火焰参数 燃烧释热率 液雾旋流火焰 化学发光
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基于改进LSTM与注意力机制的SCR入口NO_(x)生成浓度预测
10
作者 赵旭东 李军 +6 位作者 王林 高林 弓林娟 高艺轩 梁永吉 杨大锚 王文毓 《动力工程学报》 北大核心 2025年第12期2044-2055,共12页
为解决火电厂燃煤锅炉NO_(x)生成机理复杂,选择性催化还原(SCR)系统喷氨导致的难以及时、精准调控的问题,提出了一种基于改进的长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制的SCR入口NO_(x)生成浓度预测方法。首先,通过锅炉燃烧NO_(x)生成机理分... 为解决火电厂燃煤锅炉NO_(x)生成机理复杂,选择性催化还原(SCR)系统喷氨导致的难以及时、精准调控的问题,提出了一种基于改进的长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制的SCR入口NO_(x)生成浓度预测方法。首先,通过锅炉燃烧NO_(x)生成机理分析确定初始特征变量集,在原始运行数据经过预处理后,利用最大信息系数确定各变量的延迟时间,并构建时滞补偿数据集;其次,基于灰色关联度分析(GRA)对影响NO_(x)生成的关键变量进行排序,从而实现特征选择。最后,提出了一种融合改进LSTM与注意力机制的新型时间序列预测模型ADS-Forecaster,采用双路径特征编码及自注意力融合解码,实现NO_(x)生成浓度实时预测。基于某600MW亚临界燃煤机组运行数据的实验结果表明:与基准模型RNN、LSTM及xLSTM相比,ADS-Forecaster模型在泛化能力和预测精度方面具有优势。 展开更多
关键词 NO_(x)浓度预测 神经网络 LSTM 注意力机制
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基于改进自适应最小二乘支持向量机的飞灰含碳量软测量方法
11
作者 郭文康 莫正阳 李益国 《动力工程学报》 北大核心 2025年第7期1082-1090,共9页
飞灰含碳量是实现锅炉效率在线测量的重要参数之一,然而目前的飞灰含碳量测量装置存在测量周期长和故障率高等缺点。为此,通过改进模型更新方法提出一种新的改进自适应最小二乘支持向量机(IALSSVM)算法,并且将其用于建立某660 MW燃煤锅... 飞灰含碳量是实现锅炉效率在线测量的重要参数之一,然而目前的飞灰含碳量测量装置存在测量周期长和故障率高等缺点。为此,通过改进模型更新方法提出一种新的改进自适应最小二乘支持向量机(IALSSVM)算法,并且将其用于建立某660 MW燃煤锅炉飞灰含碳量的动态软测量模型,其中采用皮尔逊相关性分析筛选出重要变量,利用核主成分分析(KPCA)法融合重要变量信息。仿真测试结果表明:该软测量模型在测试集上的平均绝对预测误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.171%和19.814%,拟合优度(R~2)为0.843,具有较高的精度和稳定性。另外,新的模型更新方法在计算速度上相比于传统方法提升30%左右,对促进该模型的在线应用和实现锅炉闭环燃烧优化具有重要作用。 展开更多
关键词 飞灰含碳量 软测量模型 支持向量机 特征降维 在线更新
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一种热工监测参数的模态双分解降噪方法
12
作者 卓越 倪何 +1 位作者 肖鹏飞 何超 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第4期162-170,共9页
针对热工监测参数普遍存在异常值、噪声和不规则扰动的问题,从提高监控系统调节控制的精确性和系统运行管理水平的目的出发,提出了一种基于中值模态分解(MREMD)和变分模态分解(VMD)的热工监测参数降噪方法,旨在尽可能保留原始数据有效... 针对热工监测参数普遍存在异常值、噪声和不规则扰动的问题,从提高监控系统调节控制的精确性和系统运行管理水平的目的出发,提出了一种基于中值模态分解(MREMD)和变分模态分解(VMD)的热工监测参数降噪方法,旨在尽可能保留原始数据有效信息的基础上,降低监控参数的噪声和扰动。首先,对监控参数进行MREMD分解,得到若干本征模态函数(IMF)。其次,通过引入混沌时间序列分析的排列熵筛选出包含噪声的IMF分量重构为原始数据的噪声部分,然后对噪声部分进行VMD分解,以分解所得本征模态函数的最优包络熵为适应度函数,使用北方苍鹰算法(NGO)对VMD分解参数进行寻优,在寻优范围内得到的最低包络熵本征模态函数即噪声部分所含的有效信息。最后,将此部分与MREMD分解所得包含趋势信息的低频IMF分量和残余分量求和重构,得到降噪后的监测信号。结果表明,通过算例验证,本研究提出的模态双分解降噪方法,与主流的各类型小波阈值降噪方法和移动均值滤波法相比,具有更高的信噪比和更低的信息熵及功率谱熵。 展开更多
关键词 数据降噪 中值模态分解(MREMD) C-C算法 信息熵 变分模态分解(VMD)
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基于LSTM动态修正一维机理模型的CFB机组NO_(x)排放浓度预测方法
13
作者 王芳 马素霞 +1 位作者 田营 刘众元 《化工学报》 北大核心 2025年第7期3416-3425,共10页
CFB机组NO_(x)排放浓度实时监测方法的不足主要表现在:基于机理模型的NO_(x)排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下,预测误差较大;基于机器学习模型的方法预测精度高,但缺乏物理意义,可解释性差。为此,提出一种CFB机组NO_(x)... CFB机组NO_(x)排放浓度实时监测方法的不足主要表现在:基于机理模型的NO_(x)排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下,预测误差较大;基于机器学习模型的方法预测精度高,但缺乏物理意义,可解释性差。为此,提出一种CFB机组NO_(x)排放浓度预测融合模型,首先构建一维循环流化床整体半经验模型模拟炉内燃烧给出NO_(x)排放浓度初始预测值,其次基于长短期记忆人工神经网络构建误差校正模型,对初始预测值进行动态修正。以两台CFB机组为研究对象,结果表明,提出的模型优于单一的一维半经验模型以及长短期记忆网络、BP神经网络等模型。机理与机器学习方法的结合使得融合模型既具备高的预测精度,又具有良好的可解释性。 展开更多
关键词 循环流化床 动态建模 测量 NO_(x)排放浓度 LSTM神经网络
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基于LabVIEW的高通量工程试验堆热功率测量系统设计
14
作者 王雷 陆星 +3 位作者 江易蔚 胡瑶函 王宏业 张城 《核科学与工程》 北大核心 2025年第2期195-201,共7页
高通量工程试验堆(High Flux Engineering Test Reactor,HFETR)在停堆余热导出阶段热功率测量的准确性将直接影响运行人员关闭余排泵的时间,运行期间热功率测量的准确性对反应堆运行安全及测算停堆时间同样具有重要作用。基于LabVIEW开... 高通量工程试验堆(High Flux Engineering Test Reactor,HFETR)在停堆余热导出阶段热功率测量的准确性将直接影响运行人员关闭余排泵的时间,运行期间热功率测量的准确性对反应堆运行安全及测算停堆时间同样具有重要作用。基于LabVIEW开发的HFETR热功率在线测量系统通过温度补偿、积分等算法,不仅提高测量准确度,同时能够代替人工完成积分功率的计算,提高了HFETR仪控系统数字化水平。经对比,该系统测算的反应堆积分功率与人工计算偏差在0.24%,能够很好地实现HFETR运行及停堆冷却期间热功率在线监测的功能需求。 展开更多
关键词 高通量工程试验堆 LABVIEW 温度修正 热功率 积分功率
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基于数据协调的超临界二氧化碳再压缩循环㶲分析方法
15
作者 尤佳睿 吴佳华 +2 位作者 许亮 刘一康 谢永慧 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第23期9280-9291,I0017,共13页
随着超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))在热力系统设计中的应用越发广泛,有必要探索系统在实际运行环境下测量误差处理与热经济性评估的方法。文以超临界二氧化碳再压缩循环热力系统为研究对象,提出一种可求解未... 随着超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))在热力系统设计中的应用越发广泛,有必要探索系统在实际运行环境下测量误差处理与热经济性评估的方法。文以超临界二氧化碳再压缩循环热力系统为研究对象,提出一种可求解未知变量及其不确定度的数据协调迭代算法,并将其计算结果应用于热力系统的㶲分析。针对10组随机误差工况与5组仪表故障工况的分析结果表明:所提出的方法可有效降低系统约束方程残差与测点测量值偏差,减少部件㶲损的计算误差,并由此提升系统热经济性指标的分析精度。经数据协调修正,可将系统循环热效率与㶲效率的误差从最高的14.65%降低到1.04%,为采用数据协调方法提高热力系统实际运行状态的评估精度提供了新的方法。 展开更多
关键词 数据协调 超临界二氧化碳 再压缩循环 冗余测量 㶲分析
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基于聚焦辐射相机的温度场层析测量
16
作者 姚鹏搏 刘兆宇 沈国清 《动力工程学报》 北大核心 2025年第11期1914-1922,共9页
提出了一种基于光学层析算法的聚焦辐射相机光学测温方法,该方法通过建立聚焦辐射相机的双锥采样模型,利用光学层析系数矩阵确定了不同位置处辐射强度与温度间的关系。分别使用十字标定板标定物距u;使用卤素标准光源标定物距u对应的最... 提出了一种基于光学层析算法的聚焦辐射相机光学测温方法,该方法通过建立聚焦辐射相机的双锥采样模型,利用光学层析系数矩阵确定了不同位置处辐射强度与温度间的关系。分别使用十字标定板标定物距u;使用卤素标准光源标定物距u对应的最大电压;最终得到了不同距离对应的电压值拟合曲线,并进行了燃烧试验。结果表明:该方法能够有效测量燃烧火焰不同深度位置的温度分布,相机直接测量范围内相对误差不超过4.5%,外推测温相对误差不超过19.8%,具有较高的准确性。 展开更多
关键词 双锥采样模型 光学层析系数矩阵 聚焦辐射相机 温度测量
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智能变电站继电保护在线监测系统的应用研究 被引量：5
17
作者 张海鸥 《电站系统工程》 2025年第2期63-65,共3页
智能变电站继电保护在线监测系统功能的有效发挥决定了无人值守变电站运营的稳定和安全,针对在线监测系统的具体应用进行全面分析,是变电站运营管理的必要环节。从实际情况来看,智能变电站继电保护在线监测系统的应用主要有三个方面:一... 智能变电站继电保护在线监测系统功能的有效发挥决定了无人值守变电站运营的稳定和安全,针对在线监测系统的具体应用进行全面分析,是变电站运营管理的必要环节。从实际情况来看,智能变电站继电保护在线监测系统的应用主要有三个方面:一是在线信息监测,二是在线故障诊断,三是在线监测保护动作诊断。通过这三项功能的有效施行,使得智能变电站的运营安全和管理质量达到预期目标。 展开更多
关键词 智能变电站 继电保护 在线监测系统
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火电厂综合监控技术研究 被引量：3
18
作者 任国俊 杨琛琛 《电站系统工程》 2025年第1期58-60,共3页
火电厂综合监控系统融合热工分散控制系统DCS、厂用电气监控管理系统ECMS和升压站网络监控系统NCS,集成智能监测和热工优化控制,贯通热工和电气专业。将DCS、ECMS和NCS统一组网,实现完整机炉电的生产工艺全过程监控,解决传统火电厂热工... 火电厂综合监控系统融合热工分散控制系统DCS、厂用电气监控管理系统ECMS和升压站网络监控系统NCS,集成智能监测和热工优化控制,贯通热工和电气专业。将DCS、ECMS和NCS统一组网,实现完整机炉电的生产工艺全过程监控,解决传统火电厂热工和电气专业在实际应用中相互独立、信息无法共享的弊端。研究以DCS监控为主体,基于统一通信网络技术、统一平台监控软件技术和规约转换技术,将ECMS和NCS纳入DCS监控,实现火电厂的横向专业融合和纵向数据打通,建立全流程生产数据统一管理平台,为数字化电厂的研究和建设提供参考。 展开更多
关键词 DCS ECMS NCS 综合监控
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基于物联网、大数据、人工智能技术的智能电厂平台建设应用 被引量：2
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作者 庄茗贺 《节能技术》 2025年第3期256-264,共9页
随着发电上网电价持续下降及电力现货市场对机组调峰性能要求的提升,通过智能化技术增强燃气电厂运营安全性与经济性,为行业应对市场压力提供解决方案。本研究基于物联网、大数据与人工智能技术构建智能电厂综合运营平台:部署四足/轨道... 随着发电上网电价持续下降及电力现货市场对机组调峰性能要求的提升,通过智能化技术增强燃气电厂运营安全性与经济性,为行业应对市场压力提供解决方案。本研究基于物联网、大数据与人工智能技术构建智能电厂综合运营平台:部署四足/轨道机器人多模态巡检系统,实现跑冒滴漏检测与高风险区域无人监控;开发主辅机动态预警带状态监测模型。应用后,智能系统使泄漏检测准确率达99.2%,年节约人工成本429万元、维修费用120万元,高风险区域无人化监控。研究表明,智能化改造显著提升燃气电厂安全运维水平和经营效益,验证了技术赋能传统能源企业应对电价下行、增强市场竞争力的可行性路径,具备行业推广价值。 展开更多
关键词 燃气电厂 智能化技术 大数据 智能巡检 智能电厂 状态监测
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提高变电站电力系统自动化技术途径分析 被引量：2
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作者 杨庆波 《电站系统工程》 2025年第3期48-49,53,共3页
自动控制是变电站电力系统建设的一个重要方向和发展趋势,通过高度自动化控制,实现变电站的无人值守,不但可以大量节省人力财力物力,还可以大幅提升变电站运营管理水平。我国变电站电力系统自动化技术应用建设已经取得较大发展,但也存... 自动控制是变电站电力系统建设的一个重要方向和发展趋势,通过高度自动化控制,实现变电站的无人值守,不但可以大量节省人力财力物力,还可以大幅提升变电站运营管理水平。我国变电站电力系统自动化技术应用建设已经取得较大发展,但也存在一些需要优化和完善之处,相关技术进步以及其应用水平的提升,对整个变电站电力系统的自动运营和管理有非常大的促进作用。 展开更多
关键词 变电站 自动化系统 技术 途径
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