以IEA 15 MW漂浮式海上风电机组和UMaine VolturnUS-S半潜式平台为研究对象,提出一种风电机组浮式平台结构的尺寸设计流程,基于Ansys Aqwa水动力分析软件和OpenFAST仿真分析软件对浮式平台的各部件尺寸参数进行稳定性分析,研究了不同立柱间距、侧柱高度、侧柱直径、浮箱高度、浮箱宽度和垂荡板直径对风电机组整体动态响应和系泊缆张力的影响,探究了各尺寸变化对风电机组稳定性的影响规律。结果表明:增大立柱间距和侧柱直径可以显著提升漂浮式风电机组在工作运行时的整体稳定性,侧柱高度在水面线以上时进行尺寸变化对风电机组稳定性几乎无影响,浮箱宽度和浮箱高度主要影响垂荡方向的运动响应,增大垂荡板直径明显提升了浮式平台纵摇和垂荡方向的稳定性。

考虑电力市场多因素耦合对电力价格预测的影响,建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力市场价格预测模型。设置历史新能源出力、外送电量、电力负荷等影响电力供需关系的边界因素作为LSTM学习参数,并进行数据预处理;优化LSTM神经网络的层数、迭代次数、学习率等模型参数,生成电价预测模型,得到交易日的电价预测曲线。通过算例仿真验证方法的正确性,构建某现货省份电力交易的预测场景,引入电价预测准确率评估指标。结果表明:该方法为日前出清电价预测研究提供参考,可为电力市场交易主体提供有效的竞价策略,并获取可观的电力营销收入。

为解决ANSYS-Fluent软件无法兼具高精度和高效率的辐射光谱模型问题,将基于查值表法和机器学习法的全光谱相关k分布(FSCK)模型进行二次开发并嵌入Fluent中,将其与内置的辐射传输方程(RTE)求解器耦合,用于常见燃烧气体和碳黑混合物的辐射换热计算。通过对一维平板以及2组不同火焰的辐射换热进行计算,并以逐线(LBL)模型为基准,与Fluent中自带的灰体气体加权和(WSGG)模型结果进行比较。结果表明:无论是否含碳黑,FSCK模型的计算结果均比自带的WSGG模型更加准确。

为了解决选择性催化还原(SCR)脱硝系统中NO_<i>x排放控制遇到的时效滞后和负荷波动引发的响应问题,采用强化学习来调控比例积分微分(PID)参数,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,重新设计了Critic网络的损失函数,并引入了一个延迟队列来模拟系统的延迟性,并将所提控制策略应用到国内某660 MW超超临界火电机组中。结果表明:强化学习控制方法在调节时间、超调量、稳定性方面均优于传统的PID控制方法;所提控制策略克服了传统PID控制方法无法解决的时效滞后和负荷波动问题,具有重要的理论与实际应用价值。

相变材料(PCM)是一种有效的热能存储材料,具有广泛的应用前景,然而其固有的低导热性和低导电性极大地阻碍了其在热能存储领域的实际应用。通过将PCM与不同的能量转换材料复合,实现了多种能源与热能之间的高效相互转换,复合PCM在太阳能光热转换和电热转换与存储中发挥了关键作用。在光热转换领域,将高导热性的光热转换材料与PCM复合,优化了导热性能并且有效提升了储热容量、光热转换效率和太阳能利用效率。在电热转换领域,通过引入高导电性支撑材料制备电热复合相变材料,不仅提高了电热转换效率,还丰富了电能的利用方式。详细综述了光热和电热转换材料的最新研究进展,对其进行分类并分析了各类材料的优缺点,同时揭示了热能转换效率的提升机制,展望了未来发展方向和挑战,旨在为储能技术的进步提供新思路。

针对传统深度神经网络在风电机组滚动轴承变工况运行条件下特征学习能力不足、诊断效果不佳的问题,提出了一种通道注意力机制(Channel Attention, CA)与残差胶囊网络(Capsule Residual Network, CPRN)组合的故障诊断模型CA-CRPN,以实现变工况下滚动轴承故障的高性能诊断。首先,对振动信号进行连续小波变换生成对应的时频图,经矩阵化重构后作为训练样本,经过通道注意力模块为不同特征分配权重,削弱冗余特征对识别结果的影响,然后输入由卷积层、残差块和胶囊层堆叠搭建的CPRN中,并采取权值共享的仿射变换矩阵替换全连接胶囊层以减少参数量、提高训练速度,最终输出诊断结果。分别用CWRU轴承数据集与实验台模拟数据进行实验。结果表明:CA-CPRN模型在变工况下的平均诊断准确率分别达到97.63%和98.23%,相比其他模型具有更好的泛化能力;在噪声情况下,2个数据集上的诊断准确率均优于其他模型,平均准确率分别达到99.09%和96.32%,证明了模型在抗噪方面的优越性。

针对现有光伏功率预测模型精度和稳定性不足等问题,提出了一种以天空图像数据为基础,基于阳光大气辐射传输的简单模型(SMARTS)和LK光流法的光伏功率预测模型。利用SMARTS计算指定时间的晴空辐照度和太阳位置信息,同时通过LK光流法获取云层运动向量,使用云层运动向量推测未来时刻云层对太阳直射光的遮挡情况,再利用晴空辐照度和预测得到的太阳遮挡情况计算最终功率预测结果。采用天空图像数据集SKIPP'D对模型进行验证:在晴天环境下,将所提方法与Bird模型、Ineichen模型进行对比;在阴天环境下,将所提方法与长短期记忆(LSTM)神经网络模型、卷积神经网络(CNN)模型进行了对比。验证了该方法在短期光伏功率预测方面的有效性。结果表明:阴天环境下,所提方法能够准确地捕捉云层变化对光伏发电功率的影响,模型决定系数R²大于90%,预测精度和稳定性都明显优于对照模型。

基于Aspen Plus软件建立了高温钙基吸附剂碳捕集的系统模型,开展了1 000 MW燃煤机组烟气CO₂捕集工艺流程模拟研究。针对煅烧炉煤富氧燃烧供能存在的高能耗与污染物排放问题,提出采用外部电加热供能方式为煅烧炉提供热量。详细考察了烟气进入碳捕集系统后,系统关键性能参数的变化;在此基础上分析了系统的能量和物质守恒情况,以及不同操作参数对系统性能的影响。结果表明:当1 000 MW燃煤发电机组增加碳捕集系统后,发电热效率将下降26.11%;碳化炉温度稳定在645 ℃时,CO₂捕集效率可达92.13%;煅烧炉温度设定在900 ℃时,CaCO₃会分解得更彻底;碳酸化炉温度的提升会减少煅烧能耗并提高发电热效率,而煅烧温度的升高会增加能耗并降低发电热效率;钙碳摩尔比的增加导致钙基碳捕集系统的固体循环量增加,而钙基吸附剂的平均碳转化率则呈现出负相关性。

为了提高利用过热蒸汽加热熔盐进行储热的系统能效,建立了集成三罐熔盐储热系统的燃煤机组系统构型,并在典型储热-放热工况下对燃煤机组的灵活性提升潜力和集成系统的热力学性能进行分析。结果表明:在30% THA工况下进行储热时,受汽轮机低压缸的最低蒸汽通流量限制,燃煤机组的输出功率最高可降低81.60 MW,占机组额定负荷的12.36%;而在50% THA工况下放热时,燃煤机组的输出功率最高可达52.45 MW,占机组额定负荷的7.95%;集成系统的等效循环效率受放热基准工况的影响,在50% THA工况下放热时的等效循环效率最大,可达75.35%,而在100% THA工况放热时的等效循环效率最小,为59.43%。

为解决火电设备多参数耦合、渐变性故障诊断困难的问题,提出了一种基于套索(LASSO) 回归特征选择与双向长短期记忆(BiLSTM)网络多变量回归预测的故障预警方法。以某1 000 MW机组磨煤机为研究对象,选取磨煤机电流、出口压力、出入口差压作为表征堵磨故障的特征参数,采用LASSO回归选择特征变量,基于BiLSTM算法建立多变量回归预测模型;根据堵磨时特征参数的变化机理与模型预测值构建堵磨故障指数,最后利用核密度估计方法计算预警阈值,实现了堵磨故障预警。通过实际数据分析表明:磨煤机正常状态时,BiLSTM多变量回归预测模型的平均相对误差为1.13%,相比传统的误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机回归(SVR)模型具有更高的精度和预测参数变化趋势的能力;磨煤机异常状态时,相比成熟的多元状态估计技术(MSET)算法模型能更早地发现磨煤机运行的异常状态,实现磨煤机变工况下故障早期预警。

为验证燃煤机组掺烧大比例氨气的可行性,以某660 MW墙式切圆锅炉为例,建立数值模拟模型,分析氨气掺烧比例、氨气掺烧位置、一二次风配风方式对炉膛内燃烧的影响。结果表明:燃煤锅炉掺烧氨气会造成炉膛内烟气温度降低和NO_x的质量浓度增加;氨气掺烧比例越大,烟气温度下降与NO_x质量浓度增加的幅度越大;当氨气掺烧比例增加至40%时,炉膛内烟气的平均温度下降约50 K,出口NO_x质量浓度升高29.4%;采取更高层燃烧器掺烧氨气和提高一次风比例等举措,可在保证氨煤充分燃烧的基础上,降低炉膛出口NO_x质量浓度。

为满足传统火电机组灵活调节性能的需求,提出了一种数据驱动的超临界热电联产(S-CHP)非线性环境建模方法和基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的强化学习控制方法。首先,基于多层感知机(MLP)的深度学习算法与S-CHP机组动态特性,建立了数据驱动的非线性模型环境;进而基于深度强化学习算法,设计了契合S-CHP机组动态特性的演员-评委策略价值网络和S-CHP特定状态值与奖励函数,提出了一种TD3灵活控制策略以实现快速响应、保证供热及稳定运行的控制目标。结果表明:MLP模型环境与单层网络相比,在额定功率52%~93%负荷宽度下,均方根误差降低了51.7%;与传统协调控制方法相比,TD3控制策略具有更好的跟踪效果和更高的响应速率。

传统乙醇胺(monoethanolamine, MEA)法烟气脱碳系统存在着CO₂再生能耗高和CO₂利用难度大的问题,在光伏电解水制氢和Haber-Bosch氨合成工艺的基础上提出了一种新型氨法脱碳制备NH₄HCO₃系统。该系统利用光伏电解水制备绿氢,并且进一步与N₂合成绿氨,NH₃以溶液形式在吸收塔中与烟气中的CO₂反应生成NH₄HCO₃,同时冷却富液分离NH₄HCO₃,实现了低碳排放下的电、热和NH₄HCO₃的多联产,并且避免了大量CO₂储存和利用的难题。基于某300 MW燃煤机组在Aspen Plus V11软件中建立系统仿真模型,计算和分析结果表明该系统每年从烟气中脱除154.68万t的CO₂(脱碳率为85%),生产279.2万t的产品NH₄HCO₃、103.42万t的副产品O₂、473.14万t的热水,需要配置装机容量为2 594 MW的光伏机组和产量为62.05万t/a的制氨系统,折合脱碳成本为233.96元/t。

针对某超临界CO₂(sCO₂)燃煤循环机组提出了一种压缩机性能预测模型,并将压缩机、透平和锅炉模型与循环系统进行耦合。结果表明:压缩机的特征尺寸与容量遵循0.5次幂定律;容量和额定转速提升时,等熵效率同步提高;入口参数趋近临界点可同时降低功耗并提升效率。当进口条件固定时,等熵效率随出口压力升高呈现先升后降的抛物线趋势,峰值对应最优压比;当循环机组的转速恒定时,热效率随容量增加呈抛物线分布,峰值出现在300 MW容量点;若转速随着容量协同优化,热效率曲线仍为抛物线,但峰值位移至600 MW容量点,这是透平效率提升与锅炉压降增大2种效应权衡的结果。

以某燃气加热炉作为研究对象,研究不同生物质气掺烧比下NO_x与CO₂生成协同规律。结果表明:与纯燃气燃烧相比,掺烧生物质气可降低炉膛火焰中心,炉膛烟温峰值和对流室出口烟温降低;当掺烧比为10%时,碳排放量减少25.3%,出口NO_x体积分数降低67.1%;掺烧比超过10%后,出口NO_x生成量缓慢下降;掺烧比为5%~10%时,CO₂和NO_x生成量呈正向协同趋势;掺烧比为15%~30%时,CO₂和NO_x生成量呈负向协同趋势;为协同降低CO₂和NO_x的生成量,最佳掺烧比为10%,此时炉膛出口CO₂体积分数最低为2.30%,NO_x体积分数为49.8×10^-6。

波浪是造成漂浮式风机功率波动的重要影响因素,并阻碍其规模化并网。为减小波浪对风机出力的影响,提出了一种基于波浪区间估计与预测的漂浮式风机功率控制方法。考虑漂浮式风机工作在额定风速以上区间的额定功率跟踪控制问题,建立了大惯性特性下带有输入时滞的漂浮式风机模型和波浪干扰模型,设计了一种基于波浪区间估计的波浪预测器,进而提出了一种基于波浪补偿与积分滑模控制的复合时滞控制策略。基于FAST-Matlab/Simulink联合仿真环境模拟半潜式漂浮式风机在所提控制策略下的运行状态,并与传统比例积分(PI)控制下的系统响应进行对比。结果表明:所提出的功率控制策略可有效补偿波浪干扰对漂浮式风机带来的影响,降低风机出力波动,可以为漂浮式风机控制系统的设计提供参考。

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重构;再利用VMD对复杂信号进行二次分解,以削弱信号的非平稳性;将分解后各信号分量作为BiGRU模型的输入进行训练、验证和预测,然后线性叠加各信号分量预测结果,得到最终预测结果。结果表明:混合预测模型的预测精度高于单一模型,验证了混合预测模型的有效性;通过对比典型天气情况下的预测效果及各项评价指标,验证了所提出方法的通用性。

针对滚动轴承的早期故障诊断问题,深入研究了一种红尾鹰(RTH)算法参数优化特征模态分解(FMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过理论分析,设计出脉冲能量因子指标(PEFI),并将其作为适应度函数;其次,利用RTH算法并行搜寻FMD的关键影响参数组合,自适应地达到信号最佳分解效果;再次,通过PEFI选取分解后的最优信号分量,并进行包络解调运算;最后,计算包络信号的1.5维谱,在谱图中分析、提取轴承故障特征频率信息,实现轴承早期微弱故障的准确性诊断。模拟故障实验和工程案例分析结果表明:所研究方法解决了参数自适应的问题,大幅降低了噪声及其他干扰成分对诊断的影响,拥有良好的鲁棒性,能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,具有重要的实际工程参考价值。

基于某660 MW燃煤发电机组提出了新型光煤互补发电系统,建立了关键设备模型及子系统模型并进行了验证,通过建模仿真的方法对系统动态特性及调峰性能进行了研究。结果表明:配置储热系统后,当太阳辐照强度突降时,系统能在10 min左右恢复平衡且主要参数变化较小;在配置储热时长为10 h的储热子系统后系统能够实现典型日的连续稳定运行;通过配置储热系统和抽汽储热过程,系统负荷范围由198.00~660.00 MW拓宽至187.62~723.13 MW,调峰性能显著提升。

现有基于数据驱动的能耗优化与节能诊断方法大多基于离线全局模型进行分析,在实际运行中复杂多样的机组状态会使所建模型性能下降。针对该问题,本文提出一种基于即时学习和工况匹配的机组经济性诊断方法。在机组历史运行工况数据的基础上进行数据预处理,选取与目标参数相关的边界参数和相关参数。通过网格划分得到不同边界下的工况单元,并筛选性能最优样本作为基准工况样本集,建立目标工况库。在目标工况库的基础上进行工况匹配,如果成功匹配,则选取对应边界下性能最优值作为参数基准值,反之采用即时学习方法,通过相似度度量提取相似工况样本,建立局部在线模型,将输出预测值作为基准值,作为性能评价和控制调整的参考。结果表明:根据所提方法能够获得不同工况单元内厂用电率基准值,得到脱硫耗电率的优化策略, 为机组运行优化提供了可靠指导。

结合离心式压缩机性能调节的基本需求,深入分析了压缩机在不同运行工况下性能调节与防喘控制的耦合作用,提出了根据压缩机的工作点位置和压缩机升降负荷等条件对性能控制器进行解耦的控制策略。并采用准非线性化建模方法,构建了统一平台实时求解的压缩机系统装置模型和控制模型,借助多学科仿真平台进行模型求解,得到了压缩机变工况动态特性,验证了性能控制和解耦策略的控制效果。结果表明:所提出的方法能够实现性能控制,达成压缩机升负荷时优先关闭防喘阀、降负荷时优先降低转速的设计理念,确保压缩机在变负荷运行时机组的稳定运行。

掺氢燃气轮机是氢电耦合的新型能源转化装备,建立掺氢燃气轮机的动态模型,对深入理解燃气轮机掺氢特性以及精准调节掺氢控制参数具有重要意义。针对掺氢燃气轮机的特点,采用机理建模方法建立了压气机、混合燃料燃烧室、透平等燃气轮机部件模型,基于迁移学习方法构建了掺氢燃烧效率等燃气轮机部件特性模型,通过耦合形成掺氢燃气轮机热力学动态模型,并以某小F掺氢燃气轮机现场运行和试验数据进行模型的稳态和动态验证。结果表明:所建模型不仅可用于天然气掺氢燃料的燃气轮机仿真,还可用于掺氢比动态调节时的升降负荷仿真,能够为燃气轮机掺氢比控制策略研究提供精确的仿真模型。

设计并搭建了T型熔盐吸热器,通过建立熔盐吸热器的三维数值模型,将二次聚光太阳能照射的边界条件与熔盐流动、换热以及光吸收相耦合,揭示了吸热器的能量损耗机制,并分析对比了熔盐的消光系数、流量分配和滤光网位置对吸热器内部温度分布的影响。结果表明:熔盐出口温度达到560~570 ℃;吸热器的主要能量损失来自开口再辐射损失、对流损失和光学反射损失等;相比于具有较大消光系数和浅层滤光网的熔盐吸热器,消光系数较小的熔盐吸热器内部温度更高,深层熔盐大量吸热后无法被快速排出,导致了吸热器内部的热量堆积。

从热电联产系统运行机理出发,将多学科关注点与系统产出的热、电能产品结合提出需求产品的概念,并将需求产品与各E模块一一对应,利用产品优劣分析与产量评价的关系得到多E评价指标体系,从而客观地构建较为完备的多E评价分析理论体系。采用集合论中全集与子集的概念,将评价指标作为集合的元素,从而将E模块确定过程转变为由全集到子集的筛选过程。以典型的热电联产系统为例,结合多E理论体系,分析并阐述系统在不同优化目的情况下的子集筛选过程。结果表明:所构建多E评价分析方法可为类似研究提供参考。

采用逐级化学浸提法研究了不同产地洗中煤中汞的赋存形态,并结合程序升温热解-元素汞检测技术(TPD-AFS)研究了各种赋存形态的热稳定性。结果表明:在洗中煤中汞主要以可交换态、碳酸盐及氧化物表面结合态、有机物结合态、硫化物结合态、硅酸盐结合态以及残渣态的形式存在;洗中煤中汞的主要赋存形态为硫化物结合态汞,其含量占总汞的60.67%~62.93%,存在2个释放峰,主要在150~400 ℃释放,在400~600 ℃释放较少;洗中煤中残渣态汞含量占比为14.63%~25.31%,主要在150~300 ℃温度范围内释放;洗中煤中有机结合态汞含量占比为3.98%~7.99%,其主要在400~600 ℃温度范围内释放;洗中煤中硅酸盐结合态汞含量占比为2.18%~3.34%,其在600 ℃之后释放;洗中煤中可交换态汞含量占比为1.01%~3.20%,在热解过程中没有明显释放;洗中煤中碳酸盐及氧化物表面结合态汞含量最少,占比为0.46%~1.33%,主要在180~340 ℃温度范围内释放。

可再生能源的间歇性和波动性等特性给电网调度带来了挑战。液态空气储能系统不仅规模大、储能时间长,而且具有储能密度高、不受地理环境限制等特性,是解决这一问题的有效技术措施之一。首先,介绍了5种经典的空气液化循环技术的原理,分析了不同液化技术在空气液化方面的特点。然后,分析了2种空气液化循环的改进技术,比较了不同的空气液化技术在液化能力、经济性等方面的优势与不足。综述认为,如果综合考虑液化率、经济成本和安全性,应尽量采用Linde-Hampson循环和Claude循环。最后,分析了现有的空气液化技术在液化率、冷量缺口等方面存在的问题,探讨了液态空气储能系统空气液化技术的未来发展趋势。

在平板气膜实验台上安装涡流发生器生成流向涡,研究了叶栅端区二次流对多排扇形孔气膜冷却效率的影响。实验测量了四排气膜孔的绝热气膜冷却效率,并基于Sellers公式分析各排孔气膜冷却效率受影响程度的差异。结果表明:受涡旋向的影响,气膜覆盖沿涡的运动路线发生扭曲,气膜冷却效率下降,在第二排涡流核心处形成热斑;涡流的影响程度与气膜吹风比有关,近壁涡主要降低了前两排孔的气膜冷却效率;第一排孔的气膜冷却效率下降明显,而第二排孔的降幅减少,对后排孔的影响逐排减弱,第三排孔以后的气膜基本不受影响。

针对弱湍流条件下大攻角翼型产生的流动分离现象,采用柔性演员评论家(Soft Actor-Critic,SAC)深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法训练神经网络,并对其进行闭环主动流动控制策略研究。在复杂环境下,通过增添零质量射流约束,采用三射流进行优化策略研究,获得不同攻角条件下的平均阻力系数。结果表明:使用DRL训练得到的策略控制射流速度,可以高效抑制翼型流动分离;在单射流控制、翼型攻角分别为10°、13°、15°时,平均阻力系数分别减少25%、15.3%、11.7%;在大攻角条件下,基于DRL的主动流动控制方法具有良好的效果,验证了该方法在抑制翼型流动分离中的高效性;合成射流的引入也可以使智能体寻找到更好的控制策略,使阻力系数进一步减小。

为了分析甲烷和氨气燃料轴向分级燃烧的二次区流场、火焰结构及排放的规律,使用高频粒子图像速度分析仪(PIV)和OH^*基自发光技术,探究常压条件下,动量通量比为6、射流角为135°的预混二次燃烧器使用不同种类的燃料轴向分级燃烧二次区流场结构、再燃火焰形态以及污染物排放特性。结果表明:当射流角为135°时,二次区场会在射流出口下游形成较大面积的低速回流区,有利于火焰传播速度较慢的燃料稳定燃烧;当使用甲烷掺氨为二次燃料时,再燃火焰位置向上游偏移,有更长的高温化学停留时间;开始掺氨燃烧时,随着掺氨比增加,射流火焰从连续火焰转变为脱体火焰,氨气射流火焰反应区拉长,留有充足反应距离可降低排放,所以排放量在脱体火焰形态时逐渐降低。

研究了先进超超临界机组候选镍基高温合金Inconel 617的平衡相组成和时效过程中γ'相的演变规律,计算了不同温度下γ'相的平均直径、形状、数密度、形核速率和粒度分布。结果表明:Inconel 617的析出相包括γ相、γ'相、σ相、μ相及碳化物;γ'相的平衡析出量随着温度的降低而增大;随着时效时间的延长,γ'相的平均直径增大并发生立方化,形核速率减小,数密度先增大后减小;与时效时间相比,温度对γ'相粗化的影响更显著;γ'相粒度呈单峰分布,温度和时效时间对粒度分布的影响相似。

为了改善ANSYS-Fluent软件中用于辐射传热计算的球形谐波法仅限于其最低阶(P1)形式的现状,基于高阶球形谐波法求解辐射传输方程的基本原理,利用ANSYS-Fluent软件提供的用户自定义函数(UDF)和用户自定义标量(UDS)接口,通过对控制方程和边界条件的耦合数值求解,开发了适用ANSYS-Fluent软件的高阶球形谐波法辐射传输方程求解模型。模型的精度通过对一维、二维平板及二维轴对称火焰的辐射传热进行计算,并且与相应的精确解或光子蒙特卡罗(PMC)解进行对比来实现。结果表明:开发的P3模型相比于ANSYS-Fluent软件中自带的P1模型无论是在计算辐射强度的角空间分布还是在辐射传热的总体热源方面都更加准确。

灵活性提升会显著影响热电联产机组的热舒适性及运行经济性等性能,为实现机组大范围快速变负荷过程中的综合性能优化,提出了一种基于预测控制的机组多目标协同控制策略。首先,建立了一套考虑灵活性、热舒适性、经济性及平稳性的机组多目标评价指标体系,为实现多目标协同,设计了一种基于预测控制的机组电热协调控制策略,在滚动优化中引入煤耗指标实现经济优化,并给出了多目标控制律的求解方法;然后,以多目标评价指标作为粒子群优化的目标函数,基于仿真模型离线寻优,获得了控制策略中的最佳参数设定,实现了机组综合性能的优化;最后,以某300 MW机组为例进行了仿真测试。结果表明:该策略可提升热电联产机组的运行灵活性,并在较大程度上保证机组的热舒适性和运行经济性,为热电联产机组的多目标优化控制提供了依据。

为分析机组负荷指令和环境参数等对燃气轮机运行特性的影响,研究了基于某电厂历史运行数据的性能监测方法。采用多层感知机(MLP)神经网络、极致梯度提升(XGBoost)算法和分类梯度提升(CatBoost)算法构建压气机效率、燃烧效率和透平效率的预测模型。结果表明:机组负荷指令每增加1 MW,基准燃料质量流量增加0.03 kg/s,基准压比增加0.028 9,基准温比增加0.013;大气温度每增加1 K,基准压气机排气温度提升1.34 K;相比于MLP神经网络、CatBoost算法,XGBoost算法收敛速度更快,测试集的均方根误差分别降低0.019和0.001,平均绝对误差分别降低0.028与0.004,R²分别增加0.041和0.002。

为提高齿轮在变转速工况下的故障识别效率和准确率,提出了一种基于改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法优化卷积自注意力长短期记忆网络(convolutional self-attention long short-term memory network,CSA-LSTMN)的变转速齿轮故障智能识别方法,即INGO-CSA-LSTMN。针对传统北方苍鹰优化算法训练时间过长和容易陷入局部最优的问题,引入正弦脉冲调制混沌映射和随机莱维飞行策略,提出一种INGO算法,并将其应用于所构建的CSA-LSTMN模型的关键参数寻优,以提高该模型的稳定性及训练效率。通过测试函数的检验表明:INGO算法具有更快的收敛速度,可更准确地找到最优解。通过2种不同试验台齿轮数据集的分析表明:相较于其他常用网络模型,INGO-CSA-LSTMN模型对于不同工况下的齿轮故障具有更高的识别精度,准确率均在99.9%以上。

为了减缓工况切换时飞轮储能系统的母线电压波动,提出了一种基于级联扩张状态观测器的改进自抗扰控制策略。将传统的电压-电流环控制整合成单电压环控制,并引入系统工况切换时所受的总和扰动作为新状态变量,设计级联扩张状态观测器进行观测并将新状态变量补偿至控制量中。通过对扰动的实时观测与补偿,缓解传统比例积分控制响应快速性与超调性的矛盾。结果表明:相比于传统自抗扰控制,所提出的策略在不同工况切换时的调压效果明显提升,其中试运行到充电过渡阶段以及充电到放电过渡阶段均实现了无超调,且调节时间分别缩短了34.7%和68.4%。

为了充分发挥储能设备能量平移功能在可再生能源消纳问题上的实施效果,采用风光火储全要素协同运行优化数学模型,对西部某循环经济产业区的压缩空气储能设备配置和优化调度进行了数学建模和优化,得到储能最优容量配置结果和系统全年逐时运行策略。分析了4种不同情景下的系统年运行成本、风光消纳率和典型日储能充放电调度情况。结果表明:压缩空气储能的协同参与和环境政策市场的有效引导可提升风光消纳率6%以上,降低系统年总运行成本2.6%以上。

通过仿真软件建立了10 MW级压缩空气储能地下人造硐室热力学模型,按照国内某压缩空气储能项目给出了地下人造硐室压缩空气储能循环充放气物理过程的边界条件,开展了网格无关性和时间步长独立性检验,对系统单次充放电循环运行过程的地下人造硐室内气体热力性能进行了动态分析。结果表明:人造硐室在充气-静置-放气-静置的过程中,硐室内部的压力和温度随时间的变化规律均为升-降-降-升;硐室内部压力均匀分布,硐室内部温度呈稳定的阶梯状分布,上侧空间的气体温度高于下侧空间的气体温度;受到重力的影响,井筒入口处的压力低于井筒底部的压力;在放气的末尾阶段至放气结束后的第二次静置过程中,硐室空间均存在一定的负温空间,这不利于硐室稳定运行。

为定量研究钠热管轴向热阻分布特性及径向传热特性,开展了钠热管启动过程中轴向传热及稳态径向传热实验。结果表明:启动过程中加热功率对轴向传热等效热阻的影响显著,随着功率的增大,其轴向传热等效热阻先减小后趋于平缓;在低倾角工况下,轴向传热等效热阻显著增大,倾角较大时其影响较小;温度在350 ℃以下时,蒸汽处于自由分子流状态,汽液界面热阻可达10^-4 (m²·K)/W的量级,而更高温度下的蒸汽处于连续流状态,汽液界面热阻仅为10^-6~10^-5 (m²·K)/W;热管固液界面上存在可能由氧化层导致的传热热阻,量级为10^-4(m²·K)/W,在低温下该热阻占热管径向传热总热阻的60%左右,其随温度的升高略有增大,在650 ℃时可达总热阻的80%。

等温压缩空气储能技术不需要对热量进行存储,系统结构简单、理论效率高,但是要实现等温压缩和膨胀是非常困难的。通过液体喷雾技术可以有效降低空气温度的变化量,使压缩和膨胀过程更加接近等温过程。为此建立了基于液体喷雾的等温压缩空气储能系统的热力学模型,计算并分析了液体喷雾参数对系统热力学性能的影响规律。结果表明:通过液体喷雾技术可以显著地减小空气温度的变化量,压缩过程的温度变化量由49.58 K降低到9.85 K,膨胀过程的温度变化量由37 K降低到12.03 K;液体活塞内的能量损失由14.32%降低到4.43%;系统的循环效率由62.11%提高到76.60%,储能密度由1.857 MJ/m³提高到3.473 MJ/m³。本文的研究结果为等温压缩空气储能系统的结构和参数优化提供了参考。

基于循环流化床(Circulation Fluidized Bed, CFB)技术的纯氨燃烧有望高效、低成本地解决氨燃烧面临的火焰传播速度低、燃烧稳定性差等问题,从而助力基于可再生能源的无碳燃料的消纳利用。构建了氨燃烧CFB整体数学模型,同时考虑了氨的均相反应及异相催化反应,探究了纯氨燃烧CFB锅炉的氨逃逸、氮氧化物等排放特性,并分析了床温、过量空气系数、空气分级、燃料分级等运行参数对排放特性的影响。结果表明:直接将常规燃煤CFB锅炉结构与运行策略应用于纯燃氨CFB锅炉会导致较高的氨逃逸与氮氧化物排放体积分数,而适当调整运行参数可以显著改善排放特性。