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    动力设备与系统
  • 动力设备与系统
    杨海生, 吴瑞涛, 李路江, 唐广通, 苗林, 刘明
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    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%。
  • 动力设备与系统
    王佳男, 崔晓峰, 林翅翔, 戴韧
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    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。
  • 动力设备与系统
    杨明成, 郝宁, 刘传亮, 赵峰, 张天博, 刘佳
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    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。
  • 新能源与储能
  • 新能源与储能
    王天泽, 徐进良, 郑毫楠
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    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。
  • 新能源与储能
    谢文韬, 顾新壮, 代彦军, 徐达, 林蒙, 余波, 宋士雄
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    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。
  • 新能源与储能
    徐翱, 廖娟, 李传常
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    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。
  • 数字化与智能化
  • 数字化与智能化
    许昱涵, 吴泽龙, 宋子秋, 魏乐, 房方
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    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。
  • 数字化与智能化
    唐贵基, 张龙, 薛贵, 徐振丽, 曾鹏飞, 王晓龙
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    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。
  • 数字化与智能化
    罗云, 李战国, 付陇霞, 王道谊, 张新中, 李耀华, 程亮, 江霞
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    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。
  • 数字化与智能化
    邵云姝, 张琳, 周乃康, 陈晓利, 王菲
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    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。
  • 绿色低碳
  • 绿色低碳
    王长清, 谭煜幺, 徐瑞昌, 周子健, 刘文强, 胡勇, 徐明厚
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    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。
  • 绿色低碳
    钟布依, 严祯荣, 朱水兴, 杨银武, 滕澜, 廖飞龙
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    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NOx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NOx体积分数降低67.1%;掺烧比超过10%后,出口NOx生成量缓慢下降;掺烧比为5%~10%时,CO2和NOx生成量呈正向协同趋势;掺烧比为15%~30%时,CO2和NOx生成量呈负向协同趋势;为协同降低CO2和NOx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%,NOx体积分数为49.8×10-6
  • 绿色低碳
    王森, 王思尧, 袁鑫, 李天新, 潘佩媛
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    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。
  • 绿色低碳
    孙宗康, 陈恒, 顾丽燕, 詹凌霄, 杨林军
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    针对脱硫废水旁路热烟气蒸发技术存在的汞再释放问题,研究了脱硫废水蒸发过程中汞的分布和释放机理,考察了烟气温度、废水组分(Cl-、SO32-)的影响。结果表明:在典型工况条件下,废水中94.1%的汞可释放到气相中,释放过程可分为3个阶段,即气态Hg0是最初蒸发过程中汞释放的主要来源;随后,由于氯化物的水解,生成氯氧化气氛,诱导Hg0的均匀氧化;废水蒸发结束时,HgS和HgO热解会释放出少量的Hg。此外,废水蒸发温度越高,汞的稳定性越差;废水中SO32-和Cl-质量浓度对气态Hg0、Hg2+释放比例的影响较大。
  • 绿色低碳
    高丽兵, 任冰茹, 郭少青, 李宏艳
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    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。
  • 综合能源系统
  • 综合能源系统
    陈坚红, 张开基, 陈庆乐, 杨帅, 方伟
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    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。
  • 综合能源系统
    朱珂言, 张光明, 王庆华, 王玮, 牛玉广, 刘吉臻
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    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。
  • 综合能源系统
    刘维, 任少君, 司风琪
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    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。