【摘 要】
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冷端系统的优化运行是机组节能运行的重要环节.基于历史运行数据,结合数据挖掘方法与深度学习算法,提出了汽轮机组冷端优化的研究框架.首先,结合工况划分与高斯混合模型对真
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,山西省太原市 030024;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司,北京市昌平区 102209;山西漳电大唐塔山发电有限公司,山西省大同市 037001
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冷端系统的优化运行是机组节能运行的重要环节.基于历史运行数据,结合数据挖掘方法与深度学习算法,提出了汽轮机组冷端优化的研究框架.首先,结合工况划分与高斯混合模型对真空进行聚类,确定多工况下真空的基准值区间;接着,结合最大互信息系数与长短时记忆神经网络构建真空预测模型,通过比较真空预测值与基准值,实现真空的异常检测;最后,以某在役1000MW超超临界湿冷凝汽式机组为研究对象进行分析验证,分析结果表明,论文提出的机组冷端优化方法可提供有效的真空异常预警及优化信息,有助于机组进一步挖掘其自身的节能潜力.
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