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火电机组深度调峰工况辅机安全控制技术研究 被引量：21
1
作者 虞国平 张新胜 +2 位作者 屠海彪 李文杰 丁宁 《浙江电力》 2021年第2期85-90,共6页
随着特高压主干网架和新能源的规模化并网,火力发电机组参与深度调峰(以下简称"深调")的时长与频次越来越高,深调期间发生的非停、设备故障、控制恶化工况占比日趋提升。对于深调机组除关注负荷调节、低负荷稳燃、经济性方面... 随着特高压主干网架和新能源的规模化并网,火力发电机组参与深度调峰(以下简称"深调")的时长与频次越来越高,深调期间发生的非停、设备故障、控制恶化工况占比日趋提升。对于深调机组除关注负荷调节、低负荷稳燃、经济性方面外,机组的可靠运行与控制同样需引起重视,主要辅机跳闸后的控制策略就是其中的重要环节。针对深调机组辅机跳闸后的自动控制策略进行研究,对汽泵、一次风机等重要辅机跳闸后机组运行的风险点进行分析,对比了深调机组辅机跳闸与RB工况的区别,设计实现了各辅机跳闸后的控制策略,并以某1050 MW超超临界机组为对象,选取40%Pe~50%Pe试验区间,完成了制粉系统、一次风机以及汽泵的跳闸试验,验证了控制策略的必要性与正确性,提升了深调机组对辅机跳闸的应对能力,提高了深调的可靠运行能力,也为深调机组控制策略完善和运行人员应急响应提供了依据。 展开更多
关键词 深度调峰 辅机跳闸 可靠性 控制策略
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基于智能感知技术的电厂设备状态监测方法 被引量：8
2
作者 马春林 屠海彪 +1 位作者 李文杰 严寒夕 《化工自动化及仪表》 CAS 2021年第6期614-619,共6页
针对滚动轴承复合故障振动信号的非平稳、非线性特性且不同类型故障间相互耦合的特性,提出一种以智能传感器技术、物联网技术为基础的电厂转动设备状态监测方法。用智能振动传感器采集设备轴承的振动信号,对采集到的振动信号进行数据分... 针对滚动轴承复合故障振动信号的非平稳、非线性特性且不同类型故障间相互耦合的特性,提出一种以智能传感器技术、物联网技术为基础的电厂转动设备状态监测方法。用智能振动传感器采集设备轴承的振动信号,对采集到的振动信号进行数据分析,利用深度学习中的一维卷积神经网络(1DCNN)对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明,该故障诊断方法识别准确率高且鲁棒性强、通用性好。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 振动信号 智能传感器 5G物联网 一维卷积神经网络
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基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NO_(x)预测模型 被引量：7
3
作者 孙胡彬 杨建国 +3 位作者 金宏伟 屠海彪 周晓亮 赵虹 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期910-916,共7页
根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NOx质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型... 根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NOx质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型,以平均绝对百分比误差δMAPE和决定系数R^(2)作为评价指标,将所建立的BO-RF模型与目前常见的基于贝叶斯优化的BP神经网络(BO-BPNN)模型、最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)模型进行比较。结果表明:BO-RF模型比GSO-RF模型的预测精度更高,且BO-RF模型的δMAPE为1.478%,R2为0.916 2,均优于BO-BPNN模型和BO-LSSVM模型的预测结果,证明BO-RF模型具有更高的预测精度和更优的泛化性能。 展开更多
关键词 NO_(x) 预测模型 随机森林 贝叶斯优化
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燃煤机组静电除尘器振打优化研究 被引量：2
4
作者 屠海彪 《广东化工》 CAS 2021年第24期147-149,共3页
某燃煤机组应用了干式静电除尘技术脱除燃煤烟气中的飞灰。飞灰经过荷电、迁移、吸附等过程附着在除尘器极板上形成积灰层。积灰层达到一定厚度后,经过振打装置的振打,积灰层脱离极板下落,实现烟尘的脱除。已有研究表明,积灰层在3毫米... 某燃煤机组应用了干式静电除尘技术脱除燃煤烟气中的飞灰。飞灰经过荷电、迁移、吸附等过程附着在除尘器极板上形成积灰层。积灰层达到一定厚度后,经过振打装置的振打,积灰层脱离极板下落,实现烟尘的脱除。已有研究表明,积灰层在3毫米左右时能在振打作用下最容易结块掉落。本文通过理论计算,根据机组运行不同负荷下的特性,对静电除尘器内每一个电场阳极板振打系统的振打频率进行优化,显著提高了静电除尘器的运行效率,有效防止了因二次扬尘引起的总排口烟尘浓度超标现象。 展开更多
关键词 燃煤机组 静电除尘器 电极 振打频率 优化
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基于深度学习与声发射原理的锅炉四管泄漏技术研究 被引量：2
5
作者 解剑波 金宏伟 +2 位作者 王焕明 屠海彪 杨林豪 《机电信息》 2020年第23期95-97,共3页
锅炉四管泄漏是电厂频发的安全事故之一,目前国内主流的锅炉泄漏监测方法为空气声监测方法,该方法在空气声传感器安装位置选择、信号覆盖范围、泄漏信号与锅炉背景噪声的重叠处理等方面存在问题。为此,提出了基于深度学习和声发射原理... 锅炉四管泄漏是电厂频发的安全事故之一,目前国内主流的锅炉泄漏监测方法为空气声监测方法,该方法在空气声传感器安装位置选择、信号覆盖范围、泄漏信号与锅炉背景噪声的重叠处理等方面存在问题。为此,提出了基于深度学习和声发射原理的锅炉四管泄漏监测技术,并提出了一种新的声发射信号状态识别模型Scat-GANomaly。实验证明,该模型对声发射信号的识别率在90%以上,完全可以满足电厂对锅炉泄漏监测的实际需求。 展开更多
关键词 Scat-GANomaly 锅炉泄漏 声发射信号 深度学习
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定位技术在发电企业安全方面的应用 被引量：2
6
作者 屠海彪 朱晓瑾 +1 位作者 吴伟喷 江海军 《电子技术与软件工程》 2020年第18期11-12,共2页
本文详细介绍了目前主流的室内定位技术,以及如何结合电厂业务深度应用定位技术,为定位技术在发电企业安全方面的应用提供一些思路。
关键词 室内精准定位 人脸识别 图像识别 虚拟现实 智慧安全
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一种高效的支持向量机回归补偿算法 被引量：2
7
作者 屠海彪 颜亦磊 +3 位作者 刘凯锐 李文杰 房玉伟 侯玉亭 《信息技术与信息化》 2021年第11期36-42,共7页
支持向量机是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析,自变量之间的关联关系决定其模型的准确性高低,因此正确分析处理自变量关联关系显得非常重要。基于此,提出了基于时空关联性和最大互信息系数的支持向量机回归补... 支持向量机是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析,自变量之间的关联关系决定其模型的准确性高低,因此正确分析处理自变量关联关系显得非常重要。基于此,提出了基于时空关联性和最大互信息系数的支持向量机回归补偿算法,对支持向量机(support vector machine,SVM)的模型计算结果进行补偿优化。首先,基于时空相关性算法计算运行的经验频谱分布(emprical spectral distribution,ESD),确定SVM回归结果是否存在噪声和冗余基因;其次,进行基于最大互信息系数的SVM回归补偿优化。通过两个风机设备数据集的数据仿真实验,结果表明,文中算法搜索到的SVM优化计算数值能大幅提高支持向量机的性能,且具有较好的稳定性,是一种有效的支持向量机回归补偿算法。 展开更多
关键词 支持向量机 时空相关性 经验频谱分布 最大互信息系数 回归补偿
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300MW机组协调控制时主汽压力波动分析 被引量：1
8
作者 屠海彪 《电力技术》 2009年第9期58-61,共4页
本文针对台州发电厂#9机组协调控制时主汽压力频繁波动的现象进行了实例分析,指出了导致这种异常现象的原因并进行了验证,为解决问题指明了方向。
关键词 主汽压力 协调控制 燃烧调节
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300MW机组中压缸启动过程的分析与探讨
9
作者 屠海彪 郑肖康 《浙江电力》 2010年第6期23-26,29,共5页
简要介绍了台州发电厂五期工程N300-16.7/538/538汽轮机中压缸启动过程和特点,具体分析了启动阶段DEH的动作程序及运行操作步骤,重点对机组并网及切缸过程中相关参数的控制及需要注意的问题作了分析与探讨,并就完善相关逻辑及操作方法... 简要介绍了台州发电厂五期工程N300-16.7/538/538汽轮机中压缸启动过程和特点,具体分析了启动阶段DEH的动作程序及运行操作步骤,重点对机组并网及切缸过程中相关参数的控制及需要注意的问题作了分析与探讨,并就完善相关逻辑及操作方法提出建议。 展开更多
关键词 汽轮机 中压缸启动 切缸
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