恭喜中國大唐集團科學技術研究院有限公司中南電力試驗研究院;許昌龍崗發電有限責任公司;國家電投集團河南電力有限公司技術信息中心李姍姍獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國大唐集團科學技術研究院有限公司中南電力試驗研究院;許昌龍崗發電有限責任公司;國家電投集團河南電力有限公司技術信息中心申請的專利一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114757428B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210430081.3,技術領域涉及:G06Q10/04;該發明授權一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法是由李姍姍;鄭豫生;張建華;韓金華;張曉鵬;黃衛華;栗占偉;于凱;樊東方;李雅琪;趙偉程;趙博;姚浛;劉超設計研發完成,并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法在說明書摘要公布了:本發明涉及一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法,技術方案是,包括以下步驟:發電機深度調峰歷史數據收集;數據優選;進行神經網絡計算;定子銅鐵膨脹差的預測;與手工計算相比,將神經網絡用于發電機深度調峰工況下定子銅鐵膨脹差的預測,準確性強、計算快,大大節約時間成本;可計算得到不同深度調峰工況下的發電機定子銅鐵膨脹差數據,不依賴于調峰工況是否實際發生;所得發電機定子銅鐵膨脹差數據可為后續評估發電機銅鐵膨脹差對發電機深度調峰能力的影響提供科學有效的數據支撐。
本發明授權一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法在權利要求書中公布了:1.一種汽輪發電機深度調峰工況下銅鐵脹差預測方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟一:發電機深度調峰歷史數據收集從DCS系統查詢近幾年發電機參與的深度調峰過程,并收集深度調峰相關的過程數據,建立原始數據庫;所述深度調峰相關的過程數據包括深度調峰過程的開始時間、結束時間,機組在調峰過程開始時的負荷及結束時的負荷,分別記為初始負荷和結束負荷,定子鐵芯在調峰過程開始時的溫度及結束時的溫度,分別記為定子鐵芯初始溫度和定子鐵芯結束溫度,定子線棒在調峰過程開始時的溫度及結束時的溫度,分別記為定子線棒初始溫度和定子線棒結束溫度;步驟二:數據優選對原始數據庫中的過程數據進行刪減計算,具體方法為:A、針對某一深度調峰過程:發電機鐵芯溫度的選取:發電機鐵芯溫度測點在發電機軸向中部沿發電機圓周布置,剔除壞點之后,剩余鐵芯測點采集的溫度求平均后,平均溫度作為當前功率對應的鐵芯溫度;發電機定子鐵芯初始溫度為發電機功率下降過程中,最大功率對應的鐵芯溫度;發電機定子鐵芯結束溫度為發電機功率下降過程中,最小功率對應的鐵芯溫度;發電機定子線棒溫度選取:發電機有多根線棒,每根線棒均裝有溫度測點,剔除壞點之后,剩余線棒溫度測點采集的溫度求平均后,平均溫度作為當前功率對應的線棒溫度;發電機定子線棒初始溫度為發電機功率下降過程中,最大功率對應的線棒溫度;發電機定子線棒結束溫度為發電機功率下降過程中,最小功率對應的線棒溫度;發電機鐵芯溫差ΔTFe的計算:發電機鐵芯初始溫度與結束溫度溫差的絕對值;發電機定子線棒溫差ΔTCu的計算:發電機定子線棒初始溫度與結束溫度溫差的絕對值;發電機定子銅鐵膨脹差的計算:定子鐵芯膨脹量ΔLFe按式1計算:ΔLFe=αFe×L×ΔTFe式1式中,ΔLFe為溫度變化ΔTFe下定子鐵芯長度的改變;L為定子鐵芯的初始長度;αFe為鐵元素線性熱膨脹系數,取12.2×1E-6℃;發電機定子線棒膨脹量ΔLCu按式2計算:ΔLCu=αCu×L×ΔTCu式2式中,ΔLCu為溫度變化ΔTCu下定子線棒長度的改變;L為定子線棒的初始長度;αCu為銅元素線性熱膨脹系數,取17.5×1E-6℃;發電機定子銅鐵膨脹差ΔL為|ΔLFe-ΔLCu|;發電機調峰持續時長的計算:調峰過程開始時間與結束時間之間的間隔即為調峰持續時長,不足0.5h以0.5h計;初始負荷的計算:對發電機初始負荷進行歸一化處理,即初始負荷Pgn,其中Pgn為發電機額定有功功率;結束負荷的計算:對發電機結束負荷進行歸一化處理,即結束負荷Pgn,其中Pgn為發電機額定有功功率;B、對查詢到的所有深度調峰過程均做上述數據篩選及計算,最終,將各深度調峰過程的發電機定子銅鐵膨脹差、調峰持續時長、初始負荷、結束負荷存于excel表格中,作為優選數據庫;步驟三:進行神經網絡計算采用matlab軟件進行神經網絡的計算,將優選數據庫導入;采用三層BP神經網絡,其輸入層為深度調峰持續時長、初始負荷、結束負荷;隱含層神經元接點數通過試湊法確定,輸出層為發電機定子銅鐵膨脹差,最后對預測得到的定子銅鐵膨脹差與實際值進行比較并計算誤差,通過調整閾值和隱含層數量,直至誤差最小,最終確定神經網絡;步驟四:定子銅鐵膨脹差的預測將要進行發電機定子銅鐵膨脹差預測的相關深度調峰工況數據:深度調峰持續時長、初始負荷及結束負荷填入神經網絡輸入層,即可進行該工況下的發電機定子銅鐵膨脹差預測。
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