【摘 要】
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为提高某电厂2×600MW超临界直接空冷燃煤机组的节能效果,采用大数据分析方法,对机组历史运行数据进行筛选得到最佳数据库,同时建立BP神经网络预测模型,预测实时机组净发电功率。最终从机组实时运行背压偏置范围中找出实时机组运行数据对应负荷及相应边界条件下的最佳背压,以指导其运行优化水平,计算节电量。结果表明:利用最佳背压思路进行寻优,最后通过仿真得到的优化效果较稳定,且当环境温度较低或机组处于中段负荷运行时,节能效果更明显。
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0602104),国家自然科学基金资助项目(51806062)。
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为提高某电厂2×600MW超临界直接空冷燃煤机组的节能效果,采用大数据分析方法,对机组历史运行数据进行筛选得到最佳数据库,同时建立BP神经网络预测模型,预测实时机组净发电功率。最终从机组实时运行背压偏置范围中找出实时机组运行数据对应负荷及相应边界条件下的最佳背压,以指导其运行优化水平,计算节电量。结果表明:利用最佳背压思路进行寻优,最后通过仿真得到的优化效果较稳定,且当环境温度较低或机组处于中段负荷运行时,节能效果更明显。
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