660MW机组监测与诊断技术的研究
摘要
发电机组性能监测与优化系统对于发电企业节能降耗有重要意义。论文深入研究了神经网络技术、免疫算法和专家系统技术在该系统中的应用。全文共六章。
第一章论述了课题研究的意义、国内外发展情况和研究思路。
第二章研究基于人工神经网络技术的数据预测验证方法。提出对影响性能指标计算的测量值采用延时网络模型，相关量作为输入，被预测量作为输出，该模型鲁棒性强，但计算量较大。对用于系统监测的测量值采用回归网络模型，被预测量的历史值作为输入，被预测量作为输出，该模型简单且计算量小。采用多点均值法进行在线样本数据的选择，训练方法根据预测模型确定。
第三章提出用免疫算法和禁忌搜索算法解决机组优化组合问题。在详细阐述免疫算法和禁忌搜索算法原理的基础上，提出用运行状态持续时间进行抗体编码；用单时段最优组合中运行状态有变化的机组所有组合作为搜索范围；用递归微增率法进行机组间的负荷分配。在免疫算法中引入禁忌搜索算法，提高了免疫算法的局部搜索能力，增强了其收敛性。
第四章对应用CLIPS专家系统工具开发凝汽器故障诊断专家系统进行了深入探讨。针对对分式凝汽器对故障集和故障征兆集进行了总结和细化，给出征兆的隶属函数和适用于模糊推理的产生式推理规则，开发了基于CLIPS的诊断知识库，并用VC++开发了Windows平台下的专家系统动态链接库。
第五章结合沙角某电厂的优化系统，探讨了基于Intranet性能优化系统的构建与开发，提出采用简单ActiveX控件加复杂小程序的方式可以解决复杂控件受客户端影响易出错误的问题。
最后一章对本文的研究内容做了总结，并且对进一步的研究工作进行展望。
On-line performance monitoring and operational optimizing system is of great importance for economic operation in power plant. The technology about ANN, immune algorithm and expert system, applicated in this kind of system is studied in detail. This dissertation consists of six chapters.
Chapter 1 gives comprehensive description about the reseach work and the current research status. The research orientation of this dissertation is also given.
Chapter 2 studies the preestimate and validation method of measured data based the ANN technology. Time delay ANN model is used for the measured data that is relative to computed value. In this model, the measured data correlative with the preestimate data is input and the preestimate data is output. This model is very rude but need much time to compute. Recurrent ANN model is used for the measured data that is only inspected in the system. In this model, the history data of the preestimate data is input and the preestimate data is output. This model is simple and has a rapid computing speed. Measured data is averaged to be sample data.
Chapter 3 proposes a hybrid algorithm based on the integration of immune algorithm and tabu search algorithm to solve the unit commitment problem. The principle of immune algorithm and tabu search algorithm is presented in detail. The duration of operation status is encoded to form antiboby; the search scope is a unit set of which unit status is varible in optimal combination of single period; recurrence micro-growth rate is used for distributing load among units. Tabu search algorithm as one step of immune algorithm, improves its local searching ability and enhances its astringency.
Chapter 4 discusses the development of the condenser fault diagnosis expert system with CLIPS. The typical faults symptoms of the large power-station halving-style condenser are abstracted and the symptoms set are completed. Also the fuzzy subordinative function and the production rule are studied. Based on these studies the rule base is developed and packed into a dynamic link library for windows operation system.
Chapter 5 presents the development of on-line performance optimizing system based on the intranet in power plant, and proposes the way of the simple ActiveX component with complex small application to solve the download problem of complex ActiveX component in client.
The last chapter summarizes the main research conclusions with which this dissertation concerns. The prospect of further research work is also made.
第一章论述了课题研究的意义、国内外发展情况和研究思路。
第二章研究基于人工神经网络技术的数据预测验证方法。提出对影响性能指标计算的测量值采用延时网络模型，相关量作为输入，被预测量作为输出，该模型鲁棒性强，但计算量较大。对用于系统监测的测量值采用回归网络模型，被预测量的历史值作为输入，被预测量作为输出，该模型简单且计算量小。采用多点均值法进行在线样本数据的选择，训练方法根据预测模型确定。
第三章提出用免疫算法和禁忌搜索算法解决机组优化组合问题。在详细阐述免疫算法和禁忌搜索算法原理的基础上，提出用运行状态持续时间进行抗体编码；用单时段最优组合中运行状态有变化的机组所有组合作为搜索范围；用递归微增率法进行机组间的负荷分配。在免疫算法中引入禁忌搜索算法，提高了免疫算法的局部搜索能力，增强了其收敛性。
第四章对应用CLIPS专家系统工具开发凝汽器故障诊断专家系统进行了深入探讨。针对对分式凝汽器对故障集和故障征兆集进行了总结和细化，给出征兆的隶属函数和适用于模糊推理的产生式推理规则，开发了基于CLIPS的诊断知识库，并用VC++开发了Windows平台下的专家系统动态链接库。
第五章结合沙角某电厂的优化系统，探讨了基于Intranet性能优化系统的构建与开发，提出采用简单ActiveX控件加复杂小程序的方式可以解决复杂控件受客户端影响易出错误的问题。
最后一章对本文的研究内容做了总结，并且对进一步的研究工作进行展望。
On-line performance monitoring and operational optimizing system is of great importance for economic operation in power plant. The technology about ANN, immune algorithm and expert system, applicated in this kind of system is studied in detail. This dissertation consists of six chapters.
Chapter 1 gives comprehensive description about the reseach work and the current research status. The research orientation of this dissertation is also given.
Chapter 2 studies the preestimate and validation method of measured data based the ANN technology. Time delay ANN model is used for the measured data that is relative to computed value. In this model, the measured data correlative with the preestimate data is input and the preestimate data is output. This model is very rude but need much time to compute. Recurrent ANN model is used for the measured data that is only inspected in the system. In this model, the history data of the preestimate data is input and the preestimate data is output. This model is simple and has a rapid computing speed. Measured data is averaged to be sample data.
Chapter 3 proposes a hybrid algorithm based on the integration of immune algorithm and tabu search algorithm to solve the unit commitment problem. The principle of immune algorithm and tabu search algorithm is presented in detail. The duration of operation status is encoded to form antiboby; the search scope is a unit set of which unit status is varible in optimal combination of single period; recurrence micro-growth rate is used for distributing load among units. Tabu search algorithm as one step of immune algorithm, improves its local searching ability and enhances its astringency.
Chapter 4 discusses the development of the condenser fault diagnosis expert system with CLIPS. The typical faults symptoms of the large power-station halving-style condenser are abstracted and the symptoms set are completed. Also the fuzzy subordinative function and the production rule are studied. Based on these studies the rule base is developed and packed into a dynamic link library for windows operation system.
Chapter 5 presents the development of on-line performance optimizing system based on the intranet in power plant, and proposes the way of the simple ActiveX component with complex small application to solve the download problem of complex ActiveX component in client.
The last chapter summarizes the main research conclusions with which this dissertation concerns. The prospect of further research work is also made.
引文
[1] 中国节能高层论坛(ChinaPower.com.cn)，2001，11．
[2] 马欣欣，火电厂优化软件的应用及前景，中国电力，1999，32(6)：41-44．
[3] 马欣欣，火电厂优化软件的应用及前景(续)，中国电力，1999，32(7)：52-56．
[4] 左浩，陈昆薇，洪潮，孔峰，机组负荷最优分配的改进遗传算法，电力系统及其自动化学报，2001，13(2)：16-19．
[5] 周克毅，邵爱菊等，国外电站性能监测与诊断概况，动力工程，1999，19(1)：58-63．
[6] 毕政益，国内外火电机组运行优化在线管理系统的应用现状，能源研究与信息，2000，16(1)：12-17。
[7] 钱文华，方便实用的“火电机组运行优化通用软件包”，能源研究与信息，1996，12(1)：5-14．
[8] 曹先常，蒋安众，张春发，阎顺林，300 MW火电站热力系统性能在线监测与诊断系统，汽轮机技术．2001，43(1)：47-50．
[9] 林万超，火力发电厂热力系统节能分析，水利电力出版社，1987，12。
[10] 林万超，火电厂热系统定量分析，西安交通大学出版社，1985，5．
[11] 汪孟乐，火电厂热力系统分析，水利电力出版社，1992，6．
[12] 盛德仁，任浩仁等，运行工况下汽轮机组主要参数应达值的数值分析，热力发电，2000，(3)：28-30，58．
[13] 任浩仁，李蔚等，火电机组变工况下运行指标应达值的分析，中国电机工程学报，1999，19(9)：50-52，56．
[14] 阚伟民，李千军，张俊杰，大型汽轮发电机组的节能诊断，广东电力，1998，11(6)：32-34，46。
[15] 杨建国，李蓓智，俞蕾，基于免疫遗传算法的优化设计，机械设计，2002(9)：14-17．
[16] 董学育，胡华进等，电站性能分析采样数据的可靠性检验方法，动力工程，1998(18)：16-19，74．
[17] 陈坚红，盛德仁等，汽轮发电机组优化运行专家系统中实时数据的在线预测—验证模型．电站系统工程，2001，17(6)：375-378．
[18] 韩力群，人工神经网络理论、设计及应用，北京：化学工业出版社，2002，1．
[19] 杨宏民，唐晓军等，人工神经网络用于燃烧火焰状态识别的研究，工程热物理学报，1997，18(14)：521-524．
[20] 董学育，刘志远等，基于人工神经网络的测量数据正确性的验证方法在发电厂控制系统中的应用研究，中国电机工程学报，1999，19(12)：46-50．
[21] 蔡超豪，蔡元宇，机组优化组合的遗传算法，电网技术，1997，21(1)：44-47，51。
[22] Holland J H. Adaptation in natural and artificial systems, University Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975.
[23] Shyh-Jier Huang. Enhancement of thermal unit commitment using immune algorithms based optimization approaches[J]. Electrical Power and Energy Systems, 1999(21):245-252.
[24] 高洁．应用免疫算法进行电网规划研究，系统工程理论与实践，2001(5)：119-123．
[25] 孙勇智，韦巍，基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算，电力系统自动化，2002，26(12)：30-34．
[26] John E.Hunt, Denise E.Cooke. Learning using an artificial immune system[J]. Journal of Network and Computer Applications, 1996(19): 189-212.
[27] 孙艳丰，郑加齐．GATS混合算法及其收敛性研究．铁道学报，2000，22(2)：94-98．
[28] 陈根军，李继洸，王磊，唐国庆．基于Tabu搜索的配电网络规划．电力系统自动化，2001，(4)：40-44．
[29] 刘民，孙元凯，吴澄．TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用．清华大学学报(自然科学版)，2002，42(3)：424-426。
[30] 高山，单渊达，遗传算法搜索优化及其在机组启停中的应用，中国电机工程学报，2001，21(3)：45-48．
[31] 沈炯，金林，陈来九，火电单元机组负荷最优预见控制系统仿真研究，中
国电机工程学报，1999，19(3)：14-17．
[32] Gerald B.Sheblé,Timothy T. Maifeld. Unit commitment by generic algorithm and expert system. Electric Power Systems Research, 30 (1994): 115-121.
[33] Xiao-qiang Cai, Kam-ming Lo. Unit Commitment by a Genetic Algorithm. Nonlinear Analysis, Theory, Methods & Applications, 1997, 30(7): 4289-4299.
[34] C.-P. Cheng, C.-W. Liu, C.-C. Liu. Unit commitment by annealing-genetic algorithm. Electrical Power and Energy Systems, 24(2002): 149-158.
[35] 裴金勇，赖一飞，陈评，纪昌明，机组优化组合的改进遗传算法，武汉大学学报工学版，2001，34(1)：72-76．
[36] 韩学山，柳焯，考虑发电机组输出功率速度限制的最优机组组合，电网技术，1994(6)：11-16．
[37] 石琦，李承军，王金文．遗传算法在电力系统曰有功优化调度中的应用．电力系统及其自动化学报．2002，14(2)：56-59．
[38] 李录平，韩西京，火电机组故障诊断技术的现状与展望，电力情报．1997(3)：1-3。
[39] 翦天聪，汽轮机原理，华中理工大学，水利电力出版社，1992，6．
[40] 沈士一，庄贺庆等，汽轮机原理，中国电力出版社1992，6．
[41] 马良玉，王兵树，高建强等，基于仿真模型的对分式凝汽器故障样本知识提取研究，热能动力工程，2001，3(5)：301-304．
[42] 李录平，凝汽器低真空运行的原因及模糊诊断[J]，汽轮机技术，1993，35(5)：45-48．
[43] 王修彦，王清照，基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究，现代电力，2001，18(2)：12-17．
[44] 许东，吴铮，基于MATLAB6.x的系统分析与设计—神经网络(第二版)，西安：西安电子科技大学出版社，2002，9．
[45] 王沫然，Matlab6.0与科学计算，北京：电子工业出版社，2001，9。
[46] 陈杨，王茹，林辉，Matlab6.0版本中神经网络工具箱训练算法的使用与比较，电脑与信息技术，2002，(3)：1-3．
[47] Joseph Giarratano, Gary Riley,专家系统原理与编程，北京：机械工业出版
社，2000．5。
[48] 李录平，韩守木等，火电厂单元机组故障诊断专家系统知识库的建立，发电设备．1996(4)：2-6．
[49] 刘亮，李录平等，过热器故障诊断专家系统的模糊知识处理，发电设备，1998(6)：23-26．
[50] 段秋生，火电机组的在线能损分析，清华大学学报，1998，38(4)：68-71．
[51] 李斌，国产300MW机组在线优化运行信息系统的研究，硕士学位论文，2002，1．
[52] 宋晚梁，刘东生，许满武，中间件及其在三层客户机／服务器模型中的应用，1999，17(7)：35-38．
[53] 彭永谦，柳旭，基于三层C／S结构MIS的权限设计，计算机工程与应用，2000，11：122-124，166．
[54] 吴凤书，连尔遐，陈骏林等，管理信息系统的技术基础．总体设计，中国电力出版社，1996，5．
[55] 李蔚，陈坚红等，内联网模式下的火电机组在线监测及能损分析系统，动力工程，2001，21(6)：1548-1551．
[56] 盛德仁，任浩仁，Active X控件在火电厂Intranet中的应用，中国电机工程学报，2000，20(8)：82-84．
[2] 马欣欣，火电厂优化软件的应用及前景，中国电力，1999，32(6)：41-44．
[3] 马欣欣，火电厂优化软件的应用及前景(续)，中国电力，1999，32(7)：52-56．
[4] 左浩，陈昆薇，洪潮，孔峰，机组负荷最优分配的改进遗传算法，电力系统及其自动化学报，2001，13(2)：16-19．
[5] 周克毅，邵爱菊等，国外电站性能监测与诊断概况，动力工程，1999，19(1)：58-63．
[6] 毕政益，国内外火电机组运行优化在线管理系统的应用现状，能源研究与信息，2000，16(1)：12-17。
[7] 钱文华，方便实用的“火电机组运行优化通用软件包”，能源研究与信息，1996，12(1)：5-14．
[8] 曹先常，蒋安众，张春发，阎顺林，300 MW火电站热力系统性能在线监测与诊断系统，汽轮机技术．2001，43(1)：47-50．
[9] 林万超，火力发电厂热力系统节能分析，水利电力出版社，1987，12。
[10] 林万超，火电厂热系统定量分析，西安交通大学出版社，1985，5．
[11] 汪孟乐，火电厂热力系统分析，水利电力出版社，1992，6．
[12] 盛德仁，任浩仁等，运行工况下汽轮机组主要参数应达值的数值分析，热力发电，2000，(3)：28-30，58．
[13] 任浩仁，李蔚等，火电机组变工况下运行指标应达值的分析，中国电机工程学报，1999，19(9)：50-52，56．
[14] 阚伟民，李千军，张俊杰，大型汽轮发电机组的节能诊断，广东电力，1998，11(6)：32-34，46。
[15] 杨建国，李蓓智，俞蕾，基于免疫遗传算法的优化设计，机械设计，2002(9)：14-17．
[16] 董学育，胡华进等，电站性能分析采样数据的可靠性检验方法，动力工程，1998(18)：16-19，74．
[17] 陈坚红，盛德仁等，汽轮发电机组优化运行专家系统中实时数据的在线预测—验证模型．电站系统工程，2001，17(6)：375-378．
[18] 韩力群，人工神经网络理论、设计及应用，北京：化学工业出版社，2002，1．
[19] 杨宏民，唐晓军等，人工神经网络用于燃烧火焰状态识别的研究，工程热物理学报，1997，18(14)：521-524．
[20] 董学育，刘志远等，基于人工神经网络的测量数据正确性的验证方法在发电厂控制系统中的应用研究，中国电机工程学报，1999，19(12)：46-50．
[21] 蔡超豪，蔡元宇，机组优化组合的遗传算法，电网技术，1997，21(1)：44-47，51。
[22] Holland J H. Adaptation in natural and artificial systems, University Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975.
[23] Shyh-Jier Huang. Enhancement of thermal unit commitment using immune algorithms based optimization approaches[J]. Electrical Power and Energy Systems, 1999(21):245-252.
[24] 高洁．应用免疫算法进行电网规划研究，系统工程理论与实践，2001(5)：119-123．
[25] 孙勇智，韦巍，基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算，电力系统自动化，2002，26(12)：30-34．
[26] John E.Hunt, Denise E.Cooke. Learning using an artificial immune system[J]. Journal of Network and Computer Applications, 1996(19): 189-212.
[27] 孙艳丰，郑加齐．GATS混合算法及其收敛性研究．铁道学报，2000，22(2)：94-98．
[28] 陈根军，李继洸，王磊，唐国庆．基于Tabu搜索的配电网络规划．电力系统自动化，2001，(4)：40-44．
[29] 刘民，孙元凯，吴澄．TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用．清华大学学报(自然科学版)，2002，42(3)：424-426。
[30] 高山，单渊达，遗传算法搜索优化及其在机组启停中的应用，中国电机工程学报，2001，21(3)：45-48．
[31] 沈炯，金林，陈来九，火电单元机组负荷最优预见控制系统仿真研究，中
国电机工程学报，1999，19(3)：14-17．
[32] Gerald B.Sheblé,Timothy T. Maifeld. Unit commitment by generic algorithm and expert system. Electric Power Systems Research, 30 (1994): 115-121.
[33] Xiao-qiang Cai, Kam-ming Lo. Unit Commitment by a Genetic Algorithm. Nonlinear Analysis, Theory, Methods & Applications, 1997, 30(7): 4289-4299.
[34] C.-P. Cheng, C.-W. Liu, C.-C. Liu. Unit commitment by annealing-genetic algorithm. Electrical Power and Energy Systems, 24(2002): 149-158.
[35] 裴金勇，赖一飞，陈评，纪昌明，机组优化组合的改进遗传算法，武汉大学学报工学版，2001，34(1)：72-76．
[36] 韩学山，柳焯，考虑发电机组输出功率速度限制的最优机组组合，电网技术，1994(6)：11-16．
[37] 石琦，李承军，王金文．遗传算法在电力系统曰有功优化调度中的应用．电力系统及其自动化学报．2002，14(2)：56-59．
[38] 李录平，韩西京，火电机组故障诊断技术的现状与展望，电力情报．1997(3)：1-3。
[39] 翦天聪，汽轮机原理，华中理工大学，水利电力出版社，1992，6．
[40] 沈士一，庄贺庆等，汽轮机原理，中国电力出版社1992，6．
[41] 马良玉，王兵树，高建强等，基于仿真模型的对分式凝汽器故障样本知识提取研究，热能动力工程，2001，3(5)：301-304．
[42] 李录平，凝汽器低真空运行的原因及模糊诊断[J]，汽轮机技术，1993，35(5)：45-48．
[43] 王修彦，王清照，基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究，现代电力，2001，18(2)：12-17．
[44] 许东，吴铮，基于MATLAB6.x的系统分析与设计—神经网络(第二版)，西安：西安电子科技大学出版社，2002，9．
[45] 王沫然，Matlab6.0与科学计算，北京：电子工业出版社，2001，9。
[46] 陈杨，王茹，林辉，Matlab6.0版本中神经网络工具箱训练算法的使用与比较，电脑与信息技术，2002，(3)：1-3．
[47] Joseph Giarratano, Gary Riley,专家系统原理与编程，北京：机械工业出版
社，2000．5。
[48] 李录平，韩守木等，火电厂单元机组故障诊断专家系统知识库的建立，发电设备．1996(4)：2-6．
[49] 刘亮，李录平等，过热器故障诊断专家系统的模糊知识处理，发电设备，1998(6)：23-26．
[50] 段秋生，火电机组的在线能损分析，清华大学学报，1998，38(4)：68-71．
[51] 李斌，国产300MW机组在线优化运行信息系统的研究，硕士学位论文，2002，1．
[52] 宋晚梁，刘东生，许满武，中间件及其在三层客户机／服务器模型中的应用，1999，17(7)：35-38．
[53] 彭永谦，柳旭，基于三层C／S结构MIS的权限设计，计算机工程与应用，2000，11：122-124，166．
[54] 吴凤书，连尔遐，陈骏林等，管理信息系统的技术基础．总体设计，中国电力出版社，1996，5．
[55] 李蔚，陈坚红等，内联网模式下的火电机组在线监测及能损分析系统，动力工程，2001，21(6)：1548-1551．
[56] 盛德仁，任浩仁，Active X控件在火电厂Intranet中的应用，中国电机工程学报，2000，20(8)：82-84．