电站燃气轮机节能诊断方法与应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 我国能源利用状况 | 第10页 |
| 1.1.2 发展燃气发电机组的意义 | 第10-11页 |
| 1.1.3 燃气轮机节能诊断的意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 燃气轮机的基准参数研究 | 第14-42页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 燃气轮机部件特性模型 | 第15-32页 |
| 2.2.1 IGV 温控模型 | 第15-18页 |
| 2.2.2 压气机特性模型 | 第18-28页 |
| 2.2.3 透平特性模型 | 第28-32页 |
| 2.3 燃气轮机环境温度特性模型 | 第32-35页 |
| 2.4 燃气轮机的基准参数 | 第35-41页 |
| 2.4.1 压气机特性参数 | 第35-37页 |
| 2.4.2 透平特性参数 | 第37-40页 |
| 2.4.3 变工况下的燃气轮机效率 | 第40-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 燃气轮机的性能劣化研究 | 第42-57页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 燃气轮机的劣化工况计算 | 第42-49页 |
| 3.2.1 支持向量机理论 | 第42-44页 |
| 3.2.2 劣化工况模型 | 第44-46页 |
| 3.2.3 基于 SVM 的仿真模拟 | 第46-49页 |
| 3.3 燃气轮机的性能劣化诊断 | 第49-54页 |
| 3.3.1 性能劣化判据的表达 | 第49-51页 |
| 3.3.2 概率神经网络 | 第51-53页 |
| 3.3.3 基于 PNN 的性能劣化诊断仿真测试 | 第53-54页 |
| 3.4 F 级燃气轮机的劣化诊断 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 燃气轮机的节能潜力研究 | 第57-68页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 燃气轮机性能参数的敏感性分析 | 第57-64页 |
| 4.2.1 耗差分析的数学模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2 影响因子的计算 | 第58-64页 |
| 4.3 燃气轮机运行中的最优参数计算 | 第64-66页 |
| 4.3.1 BP 神经网络遗传算法模型 | 第64-65页 |
| 4.3.2 燃气轮机运行参数优化计算 | 第65-66页 |
| 4.4 燃气轮机节能潜力分析 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 燃气轮机联合循环机组的负荷分配研究 | 第68-79页 |
| 5.1 引言 | 第68-69页 |
| 5.2 负荷分配模型 | 第69-70页 |
| 5.3 多种群遗传算法与优化 | 第70-73页 |
| 5.3.1 算法概述 | 第70-71页 |
| 5.3.2 多种群遗传算法的计算过程 | 第71-73页 |
| 5.4 仿真计算 | 第73-75页 |
| 5.5 计算结果与分析 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |
