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作 者:王爱 曹国辉 WANG Ai;CAO Guohui(Salaqi Power Plant of Beijing Guodian Power Co.,Ltd.,Baotou 014100,China)
机构地区:[1]北京国电电力有限公司萨拉齐电厂,内蒙古包头014100
出 处:《电工技术》2023年第24期11-13,53,共4页Electric Engineering
摘 要:汽轮机是重要的能量转换装置,而高压调门作为其控制系统的关键组成部分,对流量特性的优化具有重要意义。传统的阀门流量特性优化方法通常依赖于经验和热力试验,效率低下且存在一定的局限性。为此,提出了一种基于历史数据挖掘技术的汽轮机阀门流量特性优化方法,以提高汽轮机的性能和效率,在数据挖掘的基础上,基于优化算法的阀门流量特性优化框架,通过遗传算法、粒子群优化等方法,对阀门控制参数进行优化,以最大限度地提高汽轮机的性能和效率。最后,通过实际案例的验证和对比分析,证明了基于数据挖掘的汽轮机阀门流量特性优化方法的有效性和可行性。该方法能够准确地预测和优化阀门流量特性,为汽轮机的运行和维护提供科学依据。Steam turbines are important energy conversion devices,and as a key component of steam turbine control system,high-pressure control valve is of great significance for optimizing the valves′flow characteristics.The traditional optimization methods for valve flow characteristics usually rely on experience and thermal testing,which is inefficient and has certain limitations.This paper proposes an optimization method for flow characteristics of steam turbine valves based on historical data mining technology to improve the performance and efficiency of steam turbines.Finally,the effectiveness and feasibility of the optimization method for steam turbine valve flow characteristics based on data mining are demonstrated through verification and comparative analysis of actual cases.This method can accurately predict and optimize valve flow characteristics,providing scientific basis for the operation and maintenance of steam turbines.
分 类 号:TM769[电气工程—电力系统及自动化]
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