贫煤锅炉灵活性调峰优化调整研究

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针对贫煤锅炉低负荷稳燃困难、灵活性差的问题,以350 MW超临界贫煤锅炉为对象,进行烟花动力场试验和灵活性调峰优化调整.优化后,锅炉在不投油情况下的最低负荷可降至35%最大连续蒸发量(BMCR),炉内燃烧良好,燃烧器火检无闪烁,炉膛压力稳定;水动力稳定安全,垂直水冷壁相邻测点壁温差小于10℃;脱硝入口烟温351℃,炉膛出口烟温608℃,环保参数优良,调峰经济性良好,优化效果显著.
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为研究进口总压畸变条件下涡流发生器对压气机流场的影响,建立单级轴流压气机模型,计算和分析了不同工况下的压气机内部流场.计算结果显示:在进口畸变条件下,压气机流场恶化,性能降低;使用涡流发生器后,可以有效改善静叶叶根附近的流场,控制叶片尾缘分离,降低沿叶高方向的压力波动,从而削弱进口畸变对效率的负面影响,改善出口压力场,提高压气机性能;相比于均匀的进口条件,在进口畸变条件下,涡流发生器改善压气机性能的作用更加显著.
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在掺气减蚀研究中,气体的迁移扩散对减蚀效果有重要影响.为研究水平向涡流水流中的气体迁移扩散特性,建立了水平向涡流模型,通过物理模型试验及数值模拟对水平向涡流掺气水流进行分析.结果表明:数值模拟计算能较为全面地提供三维流动的流场分布情况;水流结构可划分为附壁流动区、水平向涡流区、壅水回流区以及表面旋滚区;气体卷吸的部位是水面各水流结构区交汇处,水平向涡流区、壅水回流区、表面旋滚区掺气浓度随来流量及堰上水头升高而增加,附壁流动区掺气浓度随来流量及堰上水头升高而减小;附壁流动区、表面旋滚区、水平向涡流区掺气浓度
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为了研究人工神经网络在压气机性能曲线拟合中的应用,分别利用BP神经网络、RBF神经网络、极限学习机以及BP-GA神经网络对某微型燃气轮机压气机的性能映射关系进行模拟,分析了不同网络模型在压气机特性曲线拟合上的优劣,以及样本容量对不同神经网络模型性能的影响.结果表明:BP-GA神经网络模型不仅收敛速度快,而且精度高;相比传统BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差可控制在0.189%以内,训练时间可缩短至19.07 s;当样本容量较少时,传统BP神经网络模型不再适用,而基于遗传算法的BP-GA模型仍然保持较高
为了在具有不同负荷的压气机叶栅的初始设计过程中选取最大厚度位置,采用数值方法对在不同折转角的高亚音来流条件下对扩压叶栅进行了大量的系统性研究,分析了最大厚度位置、折转角以及稠度3个叶栅几何参数对叶栅变冲角特性以及对最小损失冲角下的叶栅气动性能的影响规律.基于大量叶栅样本建立数学模型,用来定量描述最小损失冲角,以及最小损失冲角下的总压损失系数和扩压因子等气动性能参数与叶栅几何参数之间的依变规律;基于该数学模型,绘制了性能参数依变关系图谱,并分析改变最大厚度位置带来的损失收益;给出不同设计条件下最大厚度位置的
针对火电厂超临界机组多变量锅炉-汽机协调系统在大工况范围内运行具有强非线性的特点,提出了一种基于模糊增益调度的预测控制方法.通过现场试验获取多个工况点处的协调系统传递函数模型,结合增益调度和模糊逻辑推理方法建立全局自适应模糊模型,利用预测控制技术确保控制系统全局优化品质.基于模糊增益调度的预测控制方法设计火电厂超临界机组协调控制系统,并在大工况范围内进行变负荷仿真试验.结果表明:相较于常规预测控制算法和PID控制方法,基于模糊增益调度的预测控制方法能够在大工况范围内快速跟踪负荷变化,且协调控制系统各输出被
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