隨著燃?xì)獍l(fā)電機(jī)組的裝機(jī)容量不斷增長,在高昂的機(jī)組運(yùn)維成本、巨大的行業(yè)競爭壓力以及日益突出的節(jié)能環(huán)保問題這一系列背景下,開展重型燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)與診斷技術(shù)研究,對機(jī)組進(jìn)行能效分析,采取措施進(jìn)行優(yōu)化,降低機(jī)組的運(yùn)行維修成本,提高燃?xì)怆姀S的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性,對我國的火電行業(yè)在節(jié)能減排的任務(wù)落實(shí)方面有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文著眼于現(xiàn)役重型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電機(jī)組能效評價(jià)與智能診斷理論與技術(shù)的研究,具體從以下幾方面展開:首先根據(jù)生產(chǎn)過程熱力系統(tǒng)的劃分結(jié)合層次分析法的思想建立了燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)指標(biāo)體系,為后續(xù)的能效評價(jià)研究提供了可分析的指標(biāo),使能效分析更具有針對性;然后采用基于對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的方法,對重型燃?xì)廨啓C(jī)的各指標(biāo)與參數(shù)基準(zhǔn)值確立進(jìn)行了研究,為后文的能效評價(jià)研究做鋪墊,并用實(shí)際數(shù)據(jù)對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證;接著利用層次分析法（AHP）與最大信息系數(shù)相結(jié)合的方法確定指標(biāo)權(quán)重,并對燃機(jī)指標(biāo)及參數(shù)進(jìn)行了耗差因子分析,為權(quán)重的獲取提供機(jī)理知識(shí)層面的調(diào)整依據(jù),基于偏差分析系數(shù)對機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合評價(jià);在獲得能效評價(jià)結(jié)果后,對系統(tǒng)得分較差的指標(biāo)進(jìn)行能效智能診斷研究,建立了能效異常事件知識(shí)庫、能效因果分析樹,引入... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 重型燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)的研究現(xiàn)狀
    1.3 重型燃?xì)廨啓C(jī)智能診斷的研究現(xiàn)狀
    1.4 當(dāng)前研究存在的不足
    1.5 本文研究內(nèi)容
第2章 重型燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
    2.1 能效指標(biāo)選取的原則
    2.2 燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析
    2.3 燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
        2.3.1 燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)層能效評價(jià)指標(biāo)分析與選取
        2.3.2 燃?xì)廨啓C(jī)子系統(tǒng)層能效評價(jià)指標(biāo)分析與選取
        2.3.3 燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù)層能效評價(jià)指標(biāo)分析與選取
        2.3.4 燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)指標(biāo)體系
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于數(shù)據(jù)挖掘的基準(zhǔn)值確立
    3.1 穩(wěn)態(tài)判別
    3.2 工況劃分
        3.2.1 邊界條件的選取
        3.2.2 基于k-means的工況劃分
        3.2.3 聚類評價(jià)準(zhǔn)則Silhouette
    3.3 單一工況基準(zhǔn)值
        3.3.1 數(shù)據(jù)處理
        3.3.2 多元高斯混合模型的建立
        3.3.3 參數(shù)基準(zhǔn)值的選取
    3.4 多工況基準(zhǔn)值回歸
    3.5 實(shí)例分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 重型燃?xì)廨啓C(jī)能效評價(jià)研究
    4.1 能效指標(biāo)權(quán)重的構(gòu)建
        4.1.1 基于最大信息系數(shù)的指標(biāo)關(guān)聯(lián)度分析
        4.1.2 基于層次分析法指標(biāo)權(quán)重的確立
    4.2 基于耗差分析的能效指標(biāo)靈敏度研究
        4.2.1 耗差分析的數(shù)學(xué)模型
        4.2.2 能效指標(biāo)敏度的計(jì)算
    4.3 基于偏差系數(shù)的能效綜合評價(jià)
    4.4 實(shí)例分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 重型燃?xì)廨啓C(jī)能效智能診斷研究
    5.1 能效異常事件的因果分析
    5.2 基于概率圖模型的能效異常事件診斷
        5.2.1 概率圖模型的介紹
        5.2.2 能效異常事件的因果網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        5.2.3 可觀測事件的異常識(shí)別
        5.2.4 不可觀測事件的因果推理
    5.3 實(shí)例分析
        5.3.1 故障的診斷推理
        5.3.2 工況變化的診斷推理
    5.4 本章小結(jié)
第6章 重型燃?xì)廨啓C(jī)健康管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    6.1 能效評價(jià)與智能診斷系統(tǒng)模型
    6.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫及通信實(shí)現(xiàn)
        6.2.1 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器
        6.2.2 數(shù)據(jù)通信
    6.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)及界面展示
        6.3.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        6.3.2 界面設(shè)計(jì)展示
    6.4 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：2988062