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公开(公告)号：CN111102559A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911191886.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于双神经网络逆模型的屛式过热器汽温控制方法，包括：基于屛式过热器汽温对象特性，建立基于神经网络的第一逆模型及第二逆模型；基于第一逆模型建立外环为神经网络逆控制，内环为PID控制的第一控制策略；基于第二逆模型建立神经网络逆前馈控制器，并用PID控制器进行补偿控制的第二控制策略；在机组实际运行中，根据喷水减温后的屛过入口汽温所处状态在第一控制策略与第二控制策略之间进行自动选择：若处于过热区，选择第一控制策略进行汽温实时控制；若接近饱和区则自动切换为第二控制策略进行汽温实时控制。本发明能够应对导前温度失灵问题，提高屛式过热器汽温控制对亚临界燃煤锅炉存在严重偏烧情况及机组大幅变工况运行的适应能力。
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公开(公告)号：CN111102559B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911191886.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于双神经网络逆模型的屛式过热器汽温控制方法，包括：基于屛式过热器汽温对象特性，建立基于神经网络的第一逆模型及第二逆模型；基于第一逆模型建立外环为神经网络逆控制，内环为PID控制的第一控制策略；基于第二逆模型建立神经网络逆前馈控制器，并用PID控制器进行补偿控制的第二控制策略；在机组实际运行中，根据喷水减温后的屛过入口汽温所处状态在第一控制策略与第二控制策略之间进行自动选择：若处于过热区，选择第一控制策略进行汽温实时控制；若接近饱和区则自动切换为第二控制策略进行汽温实时控制。本发明能够应对导前温度失灵问题，提高屛式过热器汽温控制对亚临界燃煤锅炉存在严重偏烧情况及机组大幅变工况运行的适应能力。
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公开(公告)号：CN211902835U
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201922104107.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
IPC: F22G5/12
Abstract: 本实用新型公开了电厂领域的屏式过热器喷水减温系统，包括文丘里管及安装于文丘里管内部的减温喷嘴、压力变送器和温度检测元件，还包括与减温喷嘴相连接的供水管路，供水管路通过主供水管路与外部进水管道相连接，主供水管路上沿软水进入到减温喷嘴的流向依次安装有过滤器、水泵和主电磁阀，主供水管路安装有主电磁阀的一段连接有辅供水管路，辅供水管路上安装有精密电磁阀，压力变送器和温度检测元件与外部PLC控制系统输入连接，PLC控制系统输出连接安全电磁阀、水泵、主电磁阀、精密电磁阀和报警器，不会造成过热器的壁温大幅波动，减少机组启停时发生氧化皮大面积脱落事故，过实时的压力和温度监测，自动调节水泵的频率，降低了人员的操作难度。
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公开(公告)号：CN109858125A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910061924.5
申请日：2019-01-22
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于径向基神经网络的火电机组供电煤耗计算方法，包括：从发电厂分布式控制系统中获取各机组的历史运行数据，以及从发电厂厂级实时监控信息系统中获取历史供电煤耗数据；从历史运行数据中鉴别出机组的暂态运行数据将其剔除，并获取机组的稳态运行数据；基于稳态运行数据及历史供电煤耗数据构建径向基神经网络，并对径向基神经网络进行测试，直至径向基神经网络的输出满足预设的误差值；从发电厂分布式控制系统实时获取发电厂各机组的实时运行数据，并将实时运行数据作为径向基神经网络输入层的输入数据，计算得出机组供电煤耗数据。本发明实现了对火力电厂煤耗的快速准确计算。
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公开(公告)号：CN109858125B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910061924.5
申请日：2019-01-22
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于径向基神经网络的火电机组供电煤耗计算方法，包括：从发电厂分布式控制系统中获取各机组的历史运行数据，以及从发电厂厂级实时监控信息系统中获取历史供电煤耗数据；从历史运行数据中鉴别出机组的暂态运行数据将其剔除，并获取机组的稳态运行数据；基于稳态运行数据及历史供电煤耗数据构建径向基神经网络，并对径向基神经网络进行测试，直至径向基神经网络的输出满足预设的误差值；从发电厂分布式控制系统实时获取发电厂各机组的实时运行数据，并将实时运行数据作为径向基神经网络输入层的输入数据，计算得出机组供电煤耗数据。本发明实现了对火力电厂煤耗的快速准确计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112415970A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011320268.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院
IPC: G05B19/418 , H02J3/46 , F01K13/02 , F23N5/24
Abstract: 本发明涉及消除AGC指令小范围变化引起燃料量大范围波动的方法，包括：使机组负荷目标值与机组负荷设定值经过所述减法块得出本次变负荷的幅度，将得出的幅度值经所述高低限制报警功能块判断出负荷变化幅度是否大于10MW，若大于10MW，切换选择块输出结果为1，若否，切换选择块输出结果为0；将切换选择块输出结果与原始逻辑输出经第一乘法块、第二乘法块运算后，作为最终结果输出，其中，第一乘法块的输出用于升负荷过程，第二乘法块的输出用于降负荷过程。本发明增加判断负荷指令变化大小的逻辑，通过判断结果，过滤掉小幅度变化的负荷指令，对于大幅度变化的负荷指令不受任何影响，减小了运行人员的工作强度，提高了机组的效率，降低了发电成本。
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公开(公告)号：CN116092594A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211409802.9
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于聚合特性的Elman神经网络入口NOx浓度预测方法，包括：分析影响SCR系统脱硝反应器入口NOx浓度的特性因素，采用灰色关联分析法进行相关性分析并提取出主要特征因素；对提取出的主要特征因素，进行时间上的聚合处理；确定Elman神经网络结构，所述Elman神经网络结构包括输入层、承接层、隐含层和输出层；采用误差判断函数修正Elman神经网络每层权值与阈值；利用Elman神经网络进行网络自学习训练，预测下一时刻的入口NOx浓度。本发明可剔除无影响及干扰预测的外在因素，更好反映出该段时间截面的特征值，有效填补数据时效性的缺陷，消除喷氨系统NOx浓度测量存在的滞后性，提高喷氨反应动作响应速率，为喷氨控制系统提供强有力的支撑。
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公开(公告)号：CN117556685A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311292252.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习算法的燃煤机组脱硝入口NOx浓度预测方法，包括：步骤1，搭建以包括机组负荷，一次风风量，总风量，主蒸汽流量，总煤量，主给水流量，标准工况氨空混合气流量，主蒸汽压力，脱硝入口含氧量、脱硝入口烟气流量，共10个输入数据为输入层，以实测入口NOx浓度，1个输出数据为输出层的BP神经网络，并对搭建的BP神经网络进行训练；步骤2，基于遗传算法优化所述BP神经网络的权值和阈；步骤3，将优化后的权值和阈值作为BP神经网络初始条件，进行迭代计算，得到燃煤机组脱硝入口NOx浓度预测结果。本发明采用遗传算法优化的BP神经网络具备更准确的预测性，更小的预测偏差。
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公开(公告)号：CN115935837A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211407030.5
申请日：2022-11-10
Applicant: 天津大唐国际盘山发电有限责任公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及一种用于模拟锅炉尾部烟气流动过程的数值计算方法，包括如下步骤：步骤1，建立SCR装置模型，并抽取烟道的流体域；步骤2，划分不同区域的网格，使网格质量和数量贴合计算机的性能和计算精度要求；步骤3，采用基于压力的分离式SIMPLE求解器，展开迭代求解。本发明依据燃煤机组运行状态参数，借助计算机仿真工具，实现CFD数值求解计算，省略了实际测量工作所需的成本和时间，可在一定程度上再现实际烟气的流动情况，得出烟道内任意位置的流速、压强等物理参数，并且适用于多种工况下流动过程，可以为现场工作中的流场优化提供参考依据。
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公开(公告)号：CN115881240A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211420501.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 , 天津大唐国际盘山发电有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种深度调峰下基于神经网络的氮氧化物预测方法，包括：获取电厂实际运行的相关数据信息，对所述样本数据进行归一化处理；利用聚类模型对数据建模，对输入数据进行预测鉴别，筛选样本数据中不符合预设条件的样本，标记不良样本数据；根据所述样本数据确定神经网络的输入层和输出层的神经元，建立BP神经网络预测模型，利用筛选后的数据对模型进行训练；利用训练好的神经网络模型对入口氮氧化物进行预测。本发明利用神经网络对氮氧化物进行预测，具有显著的节能效益。
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