基于偏差分析和人工智能方法的電廠機爐運行優(yōu)化研究.pdf

1、偏差分析法是一種有效的機組性能監(jiān)測方法，對關鍵性運行參數(shù)進行監(jiān)督分析，根據(jù)其與應達值的偏差盡量減少可控損失。但應達值確定不合理是限制偏差分析法的廣泛應用的主要因素。 本文探討了基于運行偏差分析法的火電機組能損診斷和節(jié)能分析方法中運行指標應達值的確定，采用神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的人工智能建模方法以及遺傳算法的全局尋優(yōu)功能，使偏差法建立在實際運行工況的基礎上，避免了由于現(xiàn)有變工況模型不完善或不適合所導致的誤差，具有真實反映機組性能的特點。

2、 根據(jù)華能大連電廠2005年的DCS系統(tǒng)采集的歷史數(shù)據(jù)，采用自組織特征映射網(wǎng)絡(SOFM)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立了穩(wěn)態(tài)運行工況下的鍋爐效率、發(fā)電煤耗及汽輪機熱耗率等經(jīng)濟性指標的模型。采用SOFM網(wǎng)絡的聚類功能，解決了傳統(tǒng)樣本提取方法正交性和完備性差的局限性。實現(xiàn)了對該指標的模擬預測，與實際數(shù)據(jù)的大部分誤差都不超過2﹪，有良好的預測能力。利用該模型對不同工況下的運行參數(shù)進行仿真模擬，結(jié)合遺傳算法，以各運行參數(shù)為待優(yōu)化變量，以經(jīng)濟性

3、最高作為優(yōu)化目標函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡輸出作為遺傳算法的適應值函數(shù)，并行搜索各運行參數(shù)的應達值，進而確定各參數(shù)偏離應達值造成的能損偏差。 建立汽輪機發(fā)電功率和循環(huán)水系統(tǒng)功耗神經(jīng)網(wǎng)絡模型以確定不同工況下凝汽器真空運行最優(yōu)值，實現(xiàn)對二者的模擬預測，有很高的精度和可靠性。在此基礎上，建立發(fā)電功率與凝汽器真空的優(yōu)化模型，確定熱力系統(tǒng)各主要參數(shù)對汽輪機功率的影響以及凝汽器真空的運行應達值，以機組的最優(yōu)運行為目標，優(yōu)化可控參數(shù)，達到降低能耗的目的。