基于免疫—禁忌混合算法的汽轮发电机组优化运行研究
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摘要
以汽轮发电机组为核心的火电厂优化运行，一直是我国电力工业发展现代化的重要研究方向。在国内厂级监控信息系统(SIS系统)蓬勃发展的研究背景下，重点研究SIS系统中实时数据库平台的选择和高级应用的开发，生产实时数据预测与验证、机组优化运行技术、免疫—禁忌混合算法和机组负荷优化分配问题几个重要核心内容，为火电厂开展性能监测和优化运行工作提供科学依据。
首先对SIS系统建设过程中的若干问题进行了研究探讨，如SIS系统的网络架构、SIS和MIS的连接方式，实时数据库平台的选择原则，以及高级应用软件的实现功能和开发过程的注意事项等。研究指出应根据火电厂各自的实际情况，分析原有的MIS系统和控制系统的情况，兼顾实时性和安全性要求，选择适合管理要求的实时数据库平台，采集适当点数的数据并留有扩展余量，在安全可靠的数据库平台上逐步开发和完善各项高级应用。
提出一种新的双重神经网络组合预测模型，第一重由回归神经网络和延时神经网络组成，第二重是神经网络组合器，将前两种神经网络的预测结果进行非线性组合，充分利用测点数据的历史变化趋势和相关运行参数的映射规律信息，预测得更准确。以某机组的主蒸汽流量为例进行组合预测模型训练，校核样本的平均相对误差为1.5％，而单独采用回归神经网络和延时神经网络的平均相对误差为2.7％和1.9％，表明双重神经网络组合预测模型能够提高预测精度。应用序列概率比检测方法验证数据的正确性，通过计算预测值和测量值的残差、概率比，可有效检测出实时数据的异常，为测量数据的在线自动校验提供有效手段。
接着深入研究大型火电机组运行优化模型，由于机组性能计算中低压缸排汽焓的确定是个难点问题，提出采用外推法和平衡方程法相结合的计算方法，利用某机组的热力设计数据进行检验，其变负荷下排汽焓的计算结果与设计值的最大相对误差为0.9％，可见该方法计算精度高，可以满足火电厂实时性能计算的工程要求。凝汽器真空系统优化提出以汽轮机排汽压力变化所引起的净收益最大为目标函数，综合考虑了循环水消耗所产生的额外费用和机组进入电力市场后分时电价的影响。并应用改进的BP神经网络建立了机组变工况运行成本计算模型。
Optimal operation of the steam turboset is an important research field of modernization of electricity industry in our country. With the supervisory information system developing dramatically, this paper focused on the selection principle of real-time database and the function of SIS, forecasting and validation of real-time data, the optimal operation technique, the Immune-Tabu hybrid algorithm and the optimized distribution of unit commitment. The research results will be useful for performance monitoring and optimal operation of the steam turboset.
Firstly the construction of SIS was discussed, including the network, connection mode between SIS and MIS, the selection principle of real-time database, the functions of high-level application, maters need attention and so on. The real-time database should be selected according to managerial requirement, real-time performance and security based on analysis of MIS and exiting control systems. Proper real-time data should be gathered considering the expansion requirement. The applications will be developed and improved step by step on the safe database platform.
A new forecasting model, double neural network combination model was proposed. It was based on regressive and time delay neural network, and the best combination of the regressive and time delay neural networks was combined by neural network. The forecasting model has better accuracy for it can make the best of the history trend of measuring data and other correlative parameters information. Then the model was trained with main steam flow of 660MW unit. The average absolute relative error of checking samples using this combinative forecasting model was 1.5%. While the average absolute relative errors using regressive neural network and time delay neural network were respectively 2.7% and 1.9%. The results showed the double neural network can improve the forecasting accuracy. The validity of real-time data was demonstrated by sequence probability ratio testing method based on calculation of residual error and probability ratio. This method was effective for validation of abnormal data and online validation of measuring data.
Next, the model of optimal operation of the steam turboset was analyzed. The calculation of exhaust steam enthalpy is complicated. A method based on extrapolation and power equation was proposed and tested by some thermal-design data of one unit. The most relative error between calculation results and the thermal-design data was 0.9%, which showed this method has high precision and could be used for online performance calculation. The optimal exhaust steam pressure could be obtained according to maximum net income in optimization of condenser system. Thus the extra income of recycled water and the effect of time-sharing price
首先对SIS系统建设过程中的若干问题进行了研究探讨，如SIS系统的网络架构、SIS和MIS的连接方式，实时数据库平台的选择原则，以及高级应用软件的实现功能和开发过程的注意事项等。研究指出应根据火电厂各自的实际情况，分析原有的MIS系统和控制系统的情况，兼顾实时性和安全性要求，选择适合管理要求的实时数据库平台，采集适当点数的数据并留有扩展余量，在安全可靠的数据库平台上逐步开发和完善各项高级应用。
提出一种新的双重神经网络组合预测模型，第一重由回归神经网络和延时神经网络组成，第二重是神经网络组合器，将前两种神经网络的预测结果进行非线性组合，充分利用测点数据的历史变化趋势和相关运行参数的映射规律信息，预测得更准确。以某机组的主蒸汽流量为例进行组合预测模型训练，校核样本的平均相对误差为1.5％，而单独采用回归神经网络和延时神经网络的平均相对误差为2.7％和1.9％，表明双重神经网络组合预测模型能够提高预测精度。应用序列概率比检测方法验证数据的正确性，通过计算预测值和测量值的残差、概率比，可有效检测出实时数据的异常，为测量数据的在线自动校验提供有效手段。
接着深入研究大型火电机组运行优化模型，由于机组性能计算中低压缸排汽焓的确定是个难点问题，提出采用外推法和平衡方程法相结合的计算方法，利用某机组的热力设计数据进行检验，其变负荷下排汽焓的计算结果与设计值的最大相对误差为0.9％，可见该方法计算精度高，可以满足火电厂实时性能计算的工程要求。凝汽器真空系统优化提出以汽轮机排汽压力变化所引起的净收益最大为目标函数，综合考虑了循环水消耗所产生的额外费用和机组进入电力市场后分时电价的影响。并应用改进的BP神经网络建立了机组变工况运行成本计算模型。
Optimal operation of the steam turboset is an important research field of modernization of electricity industry in our country. With the supervisory information system developing dramatically, this paper focused on the selection principle of real-time database and the function of SIS, forecasting and validation of real-time data, the optimal operation technique, the Immune-Tabu hybrid algorithm and the optimized distribution of unit commitment. The research results will be useful for performance monitoring and optimal operation of the steam turboset.
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A new forecasting model, double neural network combination model was proposed. It was based on regressive and time delay neural network, and the best combination of the regressive and time delay neural networks was combined by neural network. The forecasting model has better accuracy for it can make the best of the history trend of measuring data and other correlative parameters information. Then the model was trained with main steam flow of 660MW unit. The average absolute relative error of checking samples using this combinative forecasting model was 1.5%. While the average absolute relative errors using regressive neural network and time delay neural network were respectively 2.7% and 1.9%. The results showed the double neural network can improve the forecasting accuracy. The validity of real-time data was demonstrated by sequence probability ratio testing method based on calculation of residual error and probability ratio. This method was effective for validation of abnormal data and online validation of measuring data.
Next, the model of optimal operation of the steam turboset was analyzed. The calculation of exhaust steam enthalpy is complicated. A method based on extrapolation and power equation was proposed and tested by some thermal-design data of one unit. The most relative error between calculation results and the thermal-design data was 0.9%, which showed this method has high precision and could be used for online performance calculation. The optimal exhaust steam pressure could be obtained according to maximum net income in optimization of condenser system. Thus the extra income of recycled water and the effect of time-sharing price
引文
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