基于神经网络的汽轮机运行初压优化研究

摘要：

针对传统滑压曲线在实际应用中不符合现场背压变化的实际情况的问题,以某630 MW超临界汽轮机为研究对象,提出了全负荷工况、多边界条件下的滑压曲线优化方案.以汽轮机初压寻优试验数据为基础,通过对试验数据进行背压修正,获得了全背压工况下全负荷段的优化初压与热耗率关系的曲线簇.基于试验修正数据,以负荷、背压、主再热蒸汽参数等作为边界条件进行现场运行数据筛选,使用筛选后的运行数据进行初压优化模型训练,并通过对比初压和热耗率的预测值与真实值验证了模型的准确性.分析表明:该模型可以根据机组实际运行的边界条件求得当前工况下优化后的初压与优化后的热耗率;在相同边界条件工况下,初压优化后热耗率相比于实际运行热耗率处于较低水平,这表明该模型具有一定的优化效果.基于所建模型开发了 一套汽轮机初压优化系统,为现场运行人员提供运行指导.

关键词：初压优化、全背压工况、热耗率、神经网络、滑压曲线

所属期刊栏目：52

分类号：TK262(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：194-198,236