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【關鍵詞】電力工程；影響因素；電氣自動化技術；應用
1影響電力工程運行的因素
1.1自然因素。其因素主指在電力系統運行中，輸配線路必須已多個的地區和自然環境中穿插，而其地區的氣候環境與天氣變幻都能對電網的基礎設施存在一定程度的干擾和損害，例如線路老化等方面。如此就會導致電力輸配線路運行造成巨大干擾，更甚者會發生漏電、斷電的情況，影響社會安定性。
1.2人為因素。人為因素在電力工程的運行影響作用中重點顯示在管理不完善這方面。也就是在電能的管理中，管理人員沒使用任何與時的科學管理方式對電力系統實施有效管理，管理意識比較薄弱或偏離強化，在電力工程運行管理中無任何責任感，如此就極易導致電力安全問題的發生。
1.3技術設備因素。電力能源的輸送，配置和管理過程中，因為電力工程人員的實踐經驗參差不齊，高尖綜合型技術缺少，而且，電力輸配網線和設備自身的質量、功能局限性，通常就會造成電力能源輸配問題。
2 電氣自動化技術概述
電氣自動化技術是將現代的電子技術、信息的處理技術以及網絡通信技術融為一體的基礎上，發展起來的綜合技術，是在電力工程的電力系統中實現遠程監控以及監視管理的有效地途徑。電氣自動化技術在電力工程中發揮著越來越重要的作用，在新技術的廣泛應用下，傳統的技術正在逐漸的被取代，從而更加促進了電氣自動化技術的發展。電氣自動化技術，為電力系統的平穩運行提供了良好的條件，并且隨著發展，電力系統也得到了更為優質的服務。電力系統自動化技術的要求主要有：①保證電力系統各部分的技術要求，以實現設備的安全以及經濟，并以設備的實際運行為主要的依據，保證操作人員實際的控制和協調；②盡量的利用電氣自動化技術進行安全性能的改善，從而可以減少事故，并能夠節省人力，避免緊急事故的發生和發展；③還要對電力系統的整體數據以及參數進行檢驗、收集并對之進行處理，保證各系統的正常運行；④保證電力系統各部分的安全以及經濟。
3 電力工程中的電氣自動化技術
3.1變電站自動化。電力系統中變電站與輸配電線路是聯系發電廠與電力用戶的主要環節。變電站自動化的目的是取代人工監視和電話人工操作，提高工作效率，擴大對變電站的監控功能，提高變電站的安全運行水平。變電站自動化的內容就是對站內運行的電氣設備進行全方位的監視和有效控制，其特點是全微機化的裝置替代各種常規電磁式設備；二次設備數字化、網絡化、集成化，盡量采用計算機電纜或光纖代替電力信號電纜；操作監視實現計算機屏幕化；運行管理、記錄統計實現自動化。
3.2電網調度自動化。現代的電網自動化調度系統是以計算機為核心的控制系統，包括實時信息收集和顯示系統，以及供實時計算、分析、控制用的軟件系統。信息收集和顯示系統具有數據采集、屏幕顯示、安全檢測、運行工況計算分析和實時控制的功能。在發電廠和變電站的收集信息部分稱為遠動端，位于調度中心的部分稱為調度端。軟件系統由靜態狀態估計、自動發電控制、最優潮流、自動電壓與無功控制、負荷預測、最優機組開停計劃、安全監視與安全分析、緊急控制和電路恢復等程序組成。
3.3發電廠分散測控系統（DCS）。發電廠分散控制系統（DCS）一般采用分層分布式結構，由過程控制單元（PCU）、運行員工作站（OS）、工程師工作站（ES）和冗余的高速數據通訊網絡（以太網）組成。過程控制單元（PCU）由可冗余配置的主控模件（MCU）和智能I/O模件組成。MCU模件通過冗余的I/O總線與智能I/O模件通訊。PCU直接面向生產過程，接受現場變送器、熱電偶、熱電阻、電氣量、開關量、脈沖量等信號，經運算處理后進行運行參數、設備狀態的實時顯示和打印以及輸出信號直接驅動執行機構，完成生產過程的監測、控制和聯鎖保護等功能。運行員工作站（OS）和工程師工作站（ES）提供了人機接口。運行員工作站接收PCU發來的信息和向PCU發出指令，為運行操作人員提供監視和控制機組運行的手段，工程師工作站為維護工程師提供系統組態設置和修改、系統診斷和維護等手段。
4電力工程中電氣自動化技術的應用
4.1現場總線技術在電力工程中的應用。現場總線技術是指在電力工程現場將智能的自動化裝置以及儀表控制設備進行連接，形成一體化的多向、串行、多站和數字化的信息網絡，從而可以將數字通信、控制、智能傳感器以及計算機等融為一體而形成的綜合性的技術。在電力工程中，現場總線技術被廣泛的應用，通過現場總線技術可以將變送器所控制的總的用電量收集后，將信號進行控制后集中到主控計算機上，然后根據數學模型進行計算進而做出判斷，并最終將指令發送到控制設備上，從而實現電氣自動化技術的應用?，F場總線技術在電力工程中的應用是通過分散電力工程中的控制功能，并配備相應的計算機進行被控設備的信息處理，將信息與計算機相連接后，便不需要實現整個現場的控制，只需對信息進行相應的調度即可。實踐證明，現場總線技術在電力工程中的應用，可以實現前置機與上位機的配合，可以從下方進行電力工程的控制，并且可以通過儀表進行控制，并最終實現高性能的電力系統的控制功能。在電力調度化技術日益發展的情況下，可以滿足數據以及系統的多樣化需求，并最終將電力系統中各個信息進行交換以及共享，實現電力工程的順利進行以及電力系統的日益完善。
4.1主動對象數據庫技術在電力工程中的應用。數據庫技術在電力工程中的應用主要是用于電力系統的監視系統中，因此，這對系統的開發、繼承、封裝等都有很大的作用，引發了軟件技術的變革。主動對象數據庫技術在電力系統得到了廣泛的應用和認可，并用來支持對象標準，因此與一般的關系數據庫相比，主動對象數據庫主要是對技術以及主動功能的技術支持，因此，在電力工程中也得到了廣泛的應用。主動對象數據庫是利用系統的監視功能，對對象函數進行利用，從而可以實現電力工程中電氣自動化的應用，隨著觸發機制的使用，數據庫監視得到了很好的控制與實現，從而節省了數據寫入以及讀出的時間，還對數據管理功能充分的進行利用，并得到了技術上的保證。當前，我國的數據庫技術得到了很廣泛的應用，并且監視系統也得到了很好的發展，電氣自動化技術在電力工程以及日后的電力系統中并將得到更為完善的應用。
5 結束語
電氣自動化系統應用領域非常廣泛，從上個世紀五十年代開始發展到今天，電氣自動化系統從開始局限于單項自動裝置，到廣泛采用遠動通信技術裝設模擬式調頻裝置和經濟功率分配裝置，再到后來以計算機為主體的電網實時監控系統的出現，電氣自動化系統逐步邁入現代化發展的軌道。隨著電力工程的發展，電氣自動化程度將會越來越高，智能電氣自動化技術應用也越來越廣泛。
參考文獻：
[1]孫琥.科學發展觀旗幟下的工業電氣自動化發展[J].硅谷，2009.
關鍵詞：回轉式空氣預熱器 折算壓差 清潔因子
中圖分類號：TM621.2 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）005-046-02
1 前言
回轉式空氣預熱器是位于鍋爐尾部煙道的低溫受熱面，相比于管式空氣預熱器，回轉式空預器具有結構緊湊，節省鋼材與場地，安裝布置方便等優點，因而在大型電站鍋爐中被廣泛采用。但是由于其結構的特殊性，造成容易發生積灰，過量的積灰將造成傳熱惡化，增大阻力，嚴重時會造成受熱面堵塞，使鍋爐出力下降甚至造成停爐事故。
實踐發現，相比于鍋爐的其他受熱面，回轉式空氣預熱器的運行狀況受積灰影響更為明顯，而且需要進行更多的吹灰，因此及時的對回轉式空氣預熱器受熱面進行吹灰清掃操作，對維持其正常運行是非常重要的。傳統的吹灰操作是按照運行規程規定，定時定量進行吹灰，同時，在必要的時候可根據運行人員憑借經驗對吹灰頻率進行微調。這種吹灰方式主觀因素影響大，缺乏可操作性。不適當的吹灰除了會消耗大量的蒸汽，造成熱量浪費外，還會損傷受熱面，縮短其壽命。因此空預器受熱面積灰狀態監測對優化吹灰操作是非常有必要的。
監測積灰狀態的核心是受熱面清潔因子的計算，本文結合空預器的結構特點，建立了清潔因子計算模型，使用某燃煤電站330MW鍋爐運行數據進行驗證，結果顯示該模型能反映空氣預熱器積灰狀態，同時指出了現有吹灰策略存在過吹和吹灰不及時現象。
2 折算壓差模型
運行經驗表明，空預器吹灰前后煙氣溫度變化不大，利用傳熱特性來計算清潔因子難以反映積灰狀態。回轉式空預器的結構決定了，積灰后，其流通截面變小，煙氣流速加快，受熱面壁面粗糙度變大，流動阻力增加。因此，通過流動特性計算清潔因子是可行的。
3 模型驗證和分析
某330MW燃煤電廠使用兩臺型號為LAP10320/2300的回轉式空氣預熱器，每臺空預器均配有兩臺吹灰器，一臺位于煙氣入口（蒸汽），一臺位于煙氣出口（雙介質）。每臺吹灰器上均配有半伸縮式吹槍，使用過熱蒸汽或過熱蒸汽和高壓水作為吹灰介質。運行規程規定，每個運行班（6個小時）吹灰兩次。
從機組歷史數據庫中隨機抽取一天的數據對模型進行驗證，選取該日期前后各5天中計算得到的最小折算壓差作為空預器在清潔狀態下的折算壓差進行清潔因子計算。一天中清潔因子的計算結果見圖1，可以發現，在清潔因子較小，即積灰比較嚴重的時候進行吹灰，清潔因子有較為明顯的上升，之后慢慢回落。在清潔因子較大的情況下，回落速度較快，之后隨著積灰增加，空預器受熱面上的灰被煙氣帶走的速率增加，飛灰落到受熱面上的速率和被帶走的速率趨于一致，積灰速率變慢，清潔因子下降趨勢減緩，模型計算結果基本符合預期。
研究發現，現有的吹灰策略并不經濟，出現了吹灰過多和積灰嚴重時不及時吹灰現象。從圖1可以看出，在1：25和2：54進行的兩次吹灰時間間隔過短，此時受熱面積灰較少，吹灰效果并不明顯；8：22和13：20的兩次吹灰則由于吹灰時間間隔較長，受熱面上積灰較多，吹灰前后清潔因子有較大的提高，吹灰效果明顯，但是空預器長時間工作在積灰嚴重的工況下，可能從某些方面影響了機組運行的安全性和經濟性。
鍋爐在運行過程中，受到各種不穩定因素的作用以及熱工參數測量設備存在較大測量誤差，盡管加入了取平均等濾波處理，計算清潔因子存在小范圍的波動和部分異常的變化趨勢仍不可避免，需要對模型進一步完善。同時在積灰監測的基礎上，如何建立安全經濟的吹灰規程也是需要進一步研究的問題。
4 結論
折算壓差模型可以幫助運行人員直觀地監測回轉式空氣預熱器受熱面的積灰狀態，指導其進行安全經濟的吹灰，避免過吹，造成蒸汽浪費和設備磨損或吹灰不及時，影響設備運行。
參考文獻：
1熱點因子計算方法
熱點因子計算方法主要有3種：乘積法、統計法和混合法。乘積法是指把反應堆內可能出現的各種最不利因素連乘起來；該方法過于保守，不利于提高反應堆的經濟性。統計法是指把反應堆內可能出現的各種不利因素的變化看出按統計規律分布，然后再按統計規律去綜合各參數對計算參數的影響；這樣的計算結果有一定的超過設計限值的概率，在一定程度上不利于反應堆的安全?；旌戏ㄊ墙橛谏鲜鰞煞N方法之間的一種方法，它把與元件加工、裝配等有關的參數當做統計分布，這些參數先按統計法處理得出一個熱點因子，然后再與其他熱點因子連乘，最后得到一個總的熱點因子。為了保證反應堆的安全，同時提高反應堆的經濟性，混合法是最好的分析方法。本文采用混合法對多層套管元件的工程熱點因子敏感性分析。
2HFETR熱點因子計算
2.1燃料元件熱工分析
燃料元件盒表面的名義壁溫可表示成。
2.2工程因子
為了對貯存水池的散熱能力進行計算，必須對貯存水池內的現有熱源進行統計，給出不同儲存歷史的乏燃料元件剩余釋熱。選用“魏格納-韋”經驗公式對水池內的乏燃料元件剩余釋熱計算。王家豐等于1979年根據元件加工標準、有關的熱工水力試驗結果及運行定值等確定了HFETR的熱點因子[1]（簡稱為“1979版”）。根據現目前反應堆運行測量技術、HFETR燃料組件技術條件[2-6]、HFETR熱工計算方法[7-8]等方面，提出一套新的工程因子（簡稱為“2013版”）?！?013版”對不確定的參數沿用以往的值，與1979年的工程因子的比較見表1。
2.3計算結果比較及分析
2.3.1各層燃料元件最高壁溫計算結果比較以HFETR85-II爐各燃耗步中最大盒功率的燃料元件為分析對象，反應堆運行功率為75MW。設定一次水入口水溫45℃，燃料元件入口平均流速6.74m/s。首先利用HFETR帶肋多層套管元件流場及溫度場數值模擬程序CASH計算得出燃料元件名義參數，再以此為輸入，利用GCYZ程序對燃料元件壁溫的工程因子溫升進行計算。兩套不同的工程因子附加溫升及各層燃料元件最高壁溫見表2。由計算結果可以看出，修正后的工程因子加溫升較以前降低，平均小6.02℃，而最大壁溫處的工程因子附加溫升可降低6.83℃?？梢钥闯?，以往所考慮的工程因子是偏保守的。
2.3.2HFETR85-II爐燃料元件熱工計算比較根據物理計算結果，計算出不同燃耗棒位下的熱盒元件運行功率下壁面最高溫度，以及根據HFETR元件穩態工況下的熱工設計準則，計算出不同燃耗棒位下當燃料元件包殼最高溫度達到190℃時，熱盒元件及相應的HFETR堆芯允許運行功率（表3）。表3中PB為元件盒功率。為反應堆最大允許功率。由計算結果可以看出，修正工程因子后不同燃耗棒位下的熱盒元件運行功率下壁面最高溫度的工程因子附加溫升較以前降低約5.8℃，各不同燃耗棒位下HFETR堆芯允許運行功率提高約5MW。
3結束語
關鍵詞：氣動力；工程估算；自動處理；Matlab應用
1 前言
在飛機研制設計方案初期，由機初步設計方案的參數需要經常調整，而通過風洞試驗和數值計算獲取飛機氣動力參數比較耗時，難以在較短時間內跟上參數調整的步伐，工程估算方法能夠快速得出飛機不同氣動布局的主要氣動特性，以便通過反復迭代來對方案進行優化設計，因此工程估算在這期間占有比較重要的地位。然而，當前使用的工程估算的計算方法已經嚴重落后，沒有最大限度展現出它在飛機方案設計階段所具有的優勢，其中主要問題在于：
1.1 目前采用的工程估算方法耗費的時間太長：工程估算的計算公式主要來源于大量風洞試驗結果和前人經驗總結，大部分屬于半經驗公式，計算過程中很多的氣動參數要查閱圖表，根據目前型號飛機的工程估算來看，提供一套完整的飛機氣動導數，至少要查300個左右的圖表，一個熟練的設計人員將近75%的時間耗費在查圖取數上面，極大浪費了人力。
1.2 計算的結果累積誤差較大：查表取數的過程中，圖表網格稀疏，數據取值存在誤差，并且不同設計人員從圖上讀到的數據也存在差異，而飛機的氣動導數是相互聯系相互影響的，前面導數的計算誤差對后續導數的計算有很大的影響，這種誤差的積累造成計算結果精度較差。
1.3 計算結果重復性不高：一方面，由于計算公式沒有固化，因而同一總體參數下不同期的計算結果可能存在差異，另一方面，同一設計人員在不同時間的查圖所得數據也存在差異。
出現這些問題的根源就是沒有形成一套完整的自動化處理軟件或者計算程序，結合目前的實際情況，文章基于Matlab等一些工程應用軟件，提出一種方便、有效、快速實現對飛機氣動力工程估算自動處理的方法。
2 實現工程估算程序化處理的方案流程
計劃方案如圖1。
圖1 工程估算程序化處理方案的流程示意圖
方案流程說明：第一步，建立整體方案的標準化庫，由于整個方案實現的子程序和涉及的飛機氣動力參數很多，為了便于設計人員相互協作并且使程序調用參數方便，在方案實施開始階段要統一規定數據存儲方式、各全局變量符號的定義、功能函數的命名方式等。第二步，開始對所有的曲線圖表數字化，每條曲線存儲為二維數組，同一圖表的曲線統一存儲在一個結構變量名下，最后根據命名規則存儲為數據文件。第三步，編寫查圖所需參數的子函數，調用圖表數據文件并根據曲線形態編寫插值函數，然后存儲為標準的M文件；然后根據飛機氣動特性分類，根據參考公式和適用范圍，編寫每部分的子函數。第四步，對主程序的主要部分分別定義，做到計算狀態、參數輸入、計算方式的定義都通俗易懂，然后對程序各部分調試，驗證程序運行無誤并且沒有沖突。第五步，對結果輸出格式進行描述，調用曲線繪圖等功能。第六步，后期處理工作，主要是編寫可視化界面，方便結果的輸入和輸出，對飛機的氣動特性有更直觀的描述。
3 實現過程
3.1 圖表曲線的數據化處理
由于工程估算需要查閱大量圖表，因此首先解決的是聯合getdata、Excel、Matlab軟件的功能實現圖表曲線的數據化過程：利用getdata軟件主要利用它的自動取點功能，Excel可以將取到的數據點進行單調排序，利用Matlab讀取數據并存儲統一格式。以飛機機翼零升阻力估算時的升力面修正因子的經驗曲線為例，它是馬赫數和機翼最大厚度線后掠角的函數，數據化建模的過程如下：
3.1.1 把圖像保存為.BMP位圖文件，然后導入getdata軟件，利用getdata軟件定義好縱橫坐標，利用它的自動取點功能把每條曲線轉化成二維數組。得到的二維數組一定保證X坐標為單調函數（可以借助EXCEL的升序排列功能）。
3.1.2 在Matlab中建立圖表數據的結構變量，例如：curve（M1，M2，M3，M4），假設M1， M2， M3， M4分別表示M1=0.25，M2=0.6，M3=0.8，M4=0.9的四條曲線，通過把取點得到的四個二維數組分別賦值給curve.M1，curve.M2，curve.M3，curve.M4。
3.1.3 利用Matlab的SAVE功能將結構變量存儲為數據文件，例如：save curveXXX.mat curve（具體運用時可根據圖表編號來命名，方便查找）以便以后的程序直接調用取值。
3.2 建立曲線取值的子函數
建立圖表數據庫后，還要從數據庫中準確查找所對應的參數，才能達到精確取值的目的，根據2.1節建立的數據文件，如果給出最大厚度線后掠角？撰t/c，max和馬赫數M，這就需要從curveXXX.mat文件中檢索出所對應的RLS值。由于原始圖表里面只有四條曲線，相對應只有四個二維數組，如果要查找任意馬赫數下的RLS，那么唯一的辦法就是插值，插值的具體方法可以用兩點線性插值，三點線性插值或者非線性插值，選用什么方法根據曲線形態來決定。如果這些都寫到主程序，那么會造成不易修改而且容易出錯，為避免程序臃腫，可以使用Matlab的特色功能，建立一個曲線取值的功能函數。這個功能函數（M文件）可以供任何子函數調用。
3.3 創建分塊函數
根據飛機氣動力工程估算主要內容，可以根據飛機的氣動特性分類建立分塊函數，如升力特性、阻力特性、俯仰力矩特性等；也可以根據飛機部件來定義，例如機翼氣動特性、機身氣動特性、尾身組合體氣動特性等。分塊函數是互不干擾，可以互相調用彼此結果。以升力特性計算為例，其創建過程為：
3.3.1 定義函數function[Cy0，Cymax，C■■，？琢0，…]=ShengLiTeXing（bA，l，S，…），其中括號里面Cy0，Cymax，C■■，？琢0表示函數返回值，也就是要計算的氣動導數方面輸出，可根據需要進行添加；小括號里面bA，l，S表示變量名，也就是需要輸入的飛機總體參數。
3.3.2 編寫各氣動導數的計算過程，例如需要查圖1的曲線數值，那么可以直接調用子函數RLS=curve（M，？撰t/c，max）讀取數據。
3.3.3 將計算的各參數結果統一存在規定格式的文件中，方便其它函數調用數據。
3.4 主程序運行示意圖
前面建立很多各部分子函數和分塊函數，其主要目的是簡化主程序行數，方便輸入，方便讀寫，復雜部分均寫成了函數，讓沒有使用過Matlab的設計人員也能夠嫻熟調用函數并進行計算，以圖2為例，主程序僅包含四個部分內容：
3.4.1 標號1部分的主要功能是進行計算空間的內存清理和所有計算方法的來源（參考資料），這部分不需要改動，僅供分析計算結果時參考；
3.4.2 標號2部分是計算狀態輸入和說明，包含飛行馬赫數、飛行高度、大氣運動粘性系數等，和所要計算的飛機飛行狀態密切相關；
3.4.3 標號3部分主要是飛機主要幾何參數輸入，例如機翼形狀參數，機身外形參數以及尾翼外形參數等，此處要求參數盡可能簡化，中間參數不需要輸入，具體輸入參數需求根據計算內容而定。
3.4.4 標號4部分為主要的計算內容，根據需要計算的氣動導數來調用相關函數，也可以在此對所需要的氣動導數進行輸出。例如，需要查看全機的C■■，那么僅需要輸入C■■即可在Matlab主程序的運行狀態欄即可看到C■■的輸出結果。
4 界面可視化
根據前三節實現了氣動力工程估算的自動處理的整個過程，并且程序也能夠被不熟悉Matlab的人員操作使用，但存在參數輸入不方便，容易對總體參數的輸入產生錯誤，并且輸出結果不便查找（需要對照符號表查找計算的導數符號）數值，輸出不直觀等問題。因而，需要對整個方案進行后期的可視化封裝，這不僅使界面明了清晰，并且還可以對計算結果進行特定處理，更加直觀體現飛機的氣動特性。
4.1 參數輸入功能：建立參數輸入對話界面，通過中文文字說明，參數輸入過程將不再需要和符號一一對應，這不僅減小了人為的輸入錯誤，也提高了效率。
4.2 計算與數據輸出： 參數輸入完成以后，即可點擊開始計算，默認狀態下時將把可能計算的所有氣動導數完全計算，實際編寫程序時可加入對特定的導數進行計算。計算完成后可以將計算結果按已設定好的數據格式進行輸出。
5 結束語
飛機氣動力工程估算是飛機氣動布局設計的一項重要工作，它的發展關系飛機氣動布局設計的時間和成本。文章通過Matlab軟件，提供了一種飛機氣動力工程估算程序化自動處理方法，對存在的主要技術問題提供了解決的辦法。這種工程估算程序化自動處理方法在XXX飛機氣動力工程估算的過程中實現部分應用，體現出了高效、快捷的特點，并且計算結果的重復性精度很高。不足之處是功能還不是很強大。參考國內外同行在這方面的經驗，基于文章基礎，可以在后續工作將逐步加入結果分析、參數優化設計等功能，為設計人員提供一個較為完善的計算處理軟件。
參考文獻
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作者簡介：陳春鵬，男，工程師，研究方向：飛機氣動力設計。
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微型燃氣輪機向心透平的設計和研究沈景鳳 姚福生 王志遠 (71)
自動控制與監測診斷
基于Rough Set理論的典型振動故障診斷李建蘭 黃樹紅 張燕平 (76)
提高傳感器故障檢測能力的研究邱天 劉吉臻 (80)
工程熱物理
自然樣條型彎葉片生成方法及其在冷卻風扇中的應用王企鯤 陳康民 (84)
基于高速立體視覺系統的粒子三維運動研究張強 王飛 黃群星 嚴建華 池涌 岑可法 (90)
垂直管密相輸送的數值模擬蒲文灝 趙長遂 熊源泉 梁財 陳曉平 鹿鵬 范春雷 (95)
采用不等徑結構自激振蕩流熱管實現強化傳熱商福民 劉登瀛 冼海珍 楊勇平 杜小澤 陳國華 (100)
輔機技術
自然風對空冷凝汽器換熱效率影響的數值模擬周蘭欣 白中華 李衛華 張學鐳 李慧君 (104)
加裝導流裝置的凝汽器喉部流場的三維數值模擬曹麗華 李勇 張仲彬 孟芳群 曹祖慶 (108)
環境科學
臭氧氧化結合化學吸收同時脫硫脫硝的研究——石灰石漿液吸收特性理論分析魏林生 周俊虎 王智化 岑可法 (112)
基于鈣基吸收劑的循環煅燒／碳酸化反應吸收CO2的試驗研究李英杰 趙長遂 (117)
煤粉再燃過程對煤焦異相還原NO的影響盧平 徐生榮 祝秀明 (122)
高堿灰渣燒結反應的化學熱力學平衡計算俞海淼 曹欣玉 周俊虎 岑可法 (128)
直流雙陽極等離子體特性的研究潘新潮 嚴建華 馬增益 屠昕 岑可法 (132)
濕法煙氣脫硫存在SO3^2-時石灰石的活性研究郭瑞堂 高翔 丁紅蕾 駱仲泱 倪明江 岑可法 (137)
選擇性催化還原煙氣脫硝反應器的變工況運行分析董建勛 李永華 馮兆興 王松嶺 李辰飛 (142)
能源系統工程
世界與中國發電量和裝機容量的預測模型史清 姚秀平 (147)
整體煤氣化聯合循環系統中采用獨立或整體化空氣分離裝置的探討高健 倪維斗 李政 (152)
通過聯產甲醇提高整體煤氣化聯合循環系統的變負荷性能馮靜 倪維斗 李政 (157)
樺甸油頁巖及半焦孔結構的特性分析孫佰仲 王擎 李少華 王海剛 孫保民 (163)
含表面裂紋T型葉根應力強度因子的數值計算王立清 蓋秉政 (169)
600MW機組排汽管道內濕蒸汽的數值模擬石磊 張東黎 陳俊麗 李國棟 (172)
額定功率下抽汽壓損對機組熱經濟性的影響郭民臣 劉強 芮新紅 (176)
汽輪機排汽焓動態在線計算模型的研究閆順林 徐鴻 李永華 王俊有 (181)
扇形噴孔氣膜冷卻流場的大渦模擬郭婷婷 鄒曉輝 劉建紅 李少華 (185)
高速旋轉光滑面迷宮密封內流動和傳熱特性的研究晏鑫 李軍 豐鎮平 (190)
微型燃氣輪機向心透平的性能試驗鄧清華 倪平 豐鎮平 (195)
微型燃氣輪機表面式回熱器的應力分析張冬潔 王軍偉 梁紅俠 曾敏 王秋旺 (200)
鍋爐技術
大容量余熱鍋爐汽包水位的建模分析王強 曹小玲 蘇明 (205)
新型內直流外旋流燃燒器流場特性的研究周懷春 魏新利 (210)
汽包鍋爐蓄熱系數的定量分析劉鑫屏 田亮 趙征 劉吉臻 (216)
吹灰對鍋爐對流受熱面傳熱熵產影響的試驗研究朱予東 閻維平 張婷 (221)
自動控制與監測診斷
電站設備易損件壽命評定與壽命管理技術的研究 史進淵 鄒軍 沈海華 李偉農 孫堅 鄧志成 楊宇 (225)
ALSTOM氣化爐的模糊增益調度預測控制吳科 呂劍虹 向文國 (229)
應用諧振腔微擾法在線測量發電機的氫氣濕度田松峰 張倩 韓中合 楊昆 (238)
激光數碼全息技術在兩相流三維空間速度測量中的應用浦興國 浦世亮 袁鎮福 岑可法 (242)
應用電容層析成像法測量煤粉濃度的研究孫猛 劉石 雷兢 劉靖 (246)
無
中國動力工程學會鍋爐專委會2008年度學術研討會征文 (237)
《動力工程》 (F0004)
工程熱物理
油頁巖流化燃燒過程中表面特性的變化孫佰仲 周明正 劉洪鵬 王擎 關曉輝 李少華 (250)
高溫緊湊板翅式換熱器穩態和動態性能的研究王禮進 張會生 翁史烈 (255)
神華煤中含鐵礦物質及其在煤粉燃燒過程中的轉化李意 盛昌棟 (259)
環境科學
溫度及氧含量對煤氣再燃還原NOx的影響孫紹增 錢琳 王志強 曹華麗 秦裕琨 (265)
電廠除塵器的改造方案原永濤 齊立強 張欒英 劉金榮 劉靖 (270)
濕法煙氣脫硫系統氣-氣換熱器的結垢分析鐘毅 高翔 霍旺 王惠挺 駱仲泱 倪明江 岑可法 (275)
低氧再燃條件下煤粉均相著火溫度的測量肖佳元 章明川 齊永鋒 (279)
垃圾焚燒飛灰的熔融固化實驗潘新潮 嚴建華 馬增益 屠昕 王勤 岑可法 (284)
填料塔內相變凝結促進燃燒源超細顆粒的脫除顏金培 楊林軍 張霞 孫露娟 張宇 沈湘林 (288)
灰分變化對城市固體垃圾燃燒過程的影響梁立剛 孫銳 吳少華 代魁 劉翔 姚娜 (292)
文丘里洗滌器脫除燃燒源PM2．5的實驗研究張宇 楊林軍 張霞 孫露娟 顏金培 沈湘林 (297)
鍋爐容量對汞富集規律的影響楊立國 段鈺鋒 王運軍 江貽滿 楊祥花 趙長遂 (302)
循環流化床內污泥與煤混燒時汞的濃度和形態分布吳成軍 段鈺鋒 趙長遂 王運軍 王乾 江貽滿 (308)
能源系統工程
整體煤氣化聯合循環系統的可靠性分析與設計李政 曹江 何芬 黃河 倪維斗 (314)
基于統一基準的整體煤氣化聯合循環系統效率分析劉廣建 李政 倪維斗 (321)
采用串聯液相甲醇合成的多聯產系統變負荷性能的分析馮靜 倪維斗 黃河 李政 (326)
超臨界直流鍋爐爐膛水冷壁布置型式的比較俞谷穎 張富祥 陳端雨 朱才廣 楊宗煊 (333)
600MW超臨界循環流化床鍋爐水冷壁的選型及水動力研究張彥軍 楊冬 于輝 陳聽寬 高翔 駱仲泱 (339)
鍋爐飛灰采樣裝置結露堵灰的原因分析及其對策閻維平 李鈞 李加護 劉峰 (345)
采用選擇性非催化還原脫硝技術的600MW超超臨界鍋爐爐內過程的數值模擬曹慶喜 吳少華 劉輝 (349)
一種低NOx旋流燃燒器流場特性的研究林正春 范衛東 李友誼 李月華 康凱 屈昌文 章明川 (355)
燃煤鍋爐高效、低NOx運行策略的研究魏輝 陸方 羅永浩 蔣欣軍 (361)
130t／h高溫、高壓煤泥水煤漿鍋爐的設計和調試程軍 周俊虎 黃鎮宇 劉建忠 楊衛娟 岑可法 (367)
棉稈循環流化床稀相區傳熱系數的試驗研究孫志翱 金保升 章名耀 劉仁平 張華鋼 (371)
汽輪機與燃氣輪機
汽輪機轉子系統穩態熱振動特性的研究朱向哲 袁惠群 張連祥 (377)
直接空冷凝汽器仿真模型的研究閻秦 徐二樹 楊勇平 馬良玉 王兵樹 (381)
空冷平臺外部流場的數值模擬周蘭欣 白中華 張淑俠 王統彬 (386)
環境風對直接空冷系統塔下熱回流影響的試驗研究趙萬里 劉沛清 (390)
電廠直接空冷系統熱風回流的數值模擬段會申 劉沛清 趙萬里 (395)
考慮進氣預旋的離心壓縮機流動的數值分析肖軍 谷傳綱 高闖 舒信偉 (400)
自動控制與監測診斷
火電站多目標負荷調度及其算法的研究馮士剛 艾芊 (404)
轉子振動信號同步整周期重采樣方法的研究胡勁松 楊世錫 (408)
利用電容層析成像法測量氣力輸送中的煤粉流量孫猛 劉石 雷兢 李志宏 (411)
工程熱物理
氣化爐液池內單個高溫氣泡傳熱、傳質的數值模擬吳晅 李鐵 袁竹林 (415)
環境科學
富氧型高活性吸收劑同時脫硫脫硝脫汞的實驗研究劉松濤 趙毅 汪黎東 藏振遠 (420)
酸性NaClO2溶液同時脫硫、脫硝的試驗研究劉鳳 趙毅 王亞君 汪黎東 (425)
濕法煙氣脫硫系統中石灰石活性的評價郭瑞堂 高翔 王君 駱仲泱 岑可法 (430)
煙氣脫硫吸收塔反應過程的數值模擬及試驗研究展錦程 冉景煜 孫圖星 (433)
不同反應氣氛下燃料氮的析出規律董小瑞 劉漢濤 張翼 王永征 路春美 (438)
循環流化床鍋爐選擇性非催化還原技術及其脫硝系統的研究羅朝暉 王恩祿 (442)
O2／CO2氣氛下煤粉燃燒反應動力學的試驗研究李慶釗 趙長遂 武衛芳 李英杰 段倫博 (447)
生物質半焦高溫水蒸汽氣化反應動力學的研究趙輝 周勁松 曹小偉 段玉燕 駱仲泱 岑可法 (453)
蜂窩狀催化劑的制備及其性能評價朱崇兵 金保升 仲兆平 李鋒 翟俊霞 (459)
能源系統工程
基于Zn／ZnO的新型近零排放潔凈煤能源利用系統呂明 周俊虎 周志軍 楊衛娟 劉建忠 岑可法 (465)
IGCC系統關鍵部件的選擇及其對電廠整體性能的影響——（3）氣化爐合成氣冷卻器與余熱鍋爐的匹配高健 倪維斗 李政 椙下秀昭 (471)
IGCC電廠的工程設計、采購和施工成本的估算模型黃河 何芬 李政 倪維斗 何建坤 張希良 麻林巍 (475)
火電機組回熱系統的通用物理模型及其汽水分布方程的解閆順林 胡三高 徐鴻 李庚生 李永華 (480)
平板V型小翼各參數對風力機功率系數的影響汪建文 韓煒 閆建校 韓曉亮 曲立群 吳克啟 (483)
部分痕量元素在油頁巖中的富集特性及揮發行為柏靜儒 王擎 陳艷 李春雨 關曉輝 李術元 (487)
核科學技術
核電站電氣貫穿芯棒熱老化壽命評定技術的研究黃定忠 李國平 (493)
國產首臺百萬千瓦超超臨界鍋爐的啟動調試和運行樊險峰 張志倫 吳少華 (497)
900MW超臨界鍋爐機組節能方略初探李道林 徐洪海 虞美萍 戴岳 林英紅 (502)
循環流化床二次風射流穿透規律的試驗研究楊建華 楊海瑞 岳光溪 (509)
Z型和U型集箱并聯管組流動特性的實驗研究韋曉麗 繆正清 (514)
汽輪機和燃氣輪機
裂紋參數對葉片固有頻率影響的研究葛永慶 安連鎖 (519)
不同翼刀高度控制渦輪靜葉柵二次流的數值模擬李軍 蘇明 (523)
橢圓形突片氣膜冷卻效率的試驗研究李建華 楊衛華 陳偉 宋雙文 張靖周 (528)
自動控制與監測診斷
大機組實現快速甩負荷的現實性和技術分析馮偉忠 (532)
大型風力發電機組的前饋模糊-PI變槳距控制高峰 徐大平 呂躍剛 (537)
基于過程的旋轉機械振動故障定量診斷方法陳非 黃樹紅 張燕平 高偉 (543)
采用主成分分析法綜合評價電站機組的運行狀態付忠廣 王麗平 戈志華 靳濤 張光 (548)
電站機組數據倉庫的建設及其關鍵技術蹇浪 付忠廣 劉剛 中鵬飛 鄭玲 (552)
撞擊式火焰噪聲信號的分形特性分析顏世森 郭慶華 梁欽鋒 于廣鎖 于遵宏 (555)
工程熱物理
冷卻風扇變密流型扭葉片設計方法及其氣動特性的數值研究王企鯤 陳康民 (560)
考慮進水溫度的蒸汽噴射泵一維理論模型李剛 袁益超 劉聿拯 黃惠蘭 (565)
雙排管外空氣流動和傳熱性能的數值研究石磊 邢蒼 李國棟 陳俊麗 (569)
輔機技術
600MW汽輪機組再熱主汽閥門閥桿的熱脹及其影響時兵 金燁 (573)
溫度和壓力對旋風分離器內氣相流場的綜合影響萬古軍 孫國剛 魏耀東 時銘顯 (579)
一種新型空氣預熱器及其性能分析李建鋒 郝峰 郝繼紅 齊娜 冀慧敏 楊迪 (585)
橫向風對直接空冷系統影響的數值模擬呂燕 熊揚恒 李坤 (589)
間接空冷系統空冷散熱器運行特性的數值模擬楊立軍 杜小澤 楊勇平 (594)
水輪機技術
減壓管狀態對混流式水輪機流場的影響梁武科 董彥同 趙道利 馬薇 石峯 劉曉峰 王慶永 (600)
環境科學
循環流化床O2／CO2燃燒技術的最新進展段倫博 趙長遂 屈成銳 周騖 盧駿營 (605)
海水煙氣脫硫技術及其在電站上的工程應用楊志忠 (612)
應用差分光譜吸收法監測SO2的固定污染源連續排放監測系統許利華 李俊峰 蔡小舒 沈建琪 蘇明旭 唐榮山 歐陽新 (616)
溶膠凝膠法制備CuO／γ-Al2O3催化劑及其脫硝活性的研究趙清森 孫路石 石金明 殷慶棟 胡松 向軍 (620)
N2氣氛下活性炭的汞吸附性能周勁松 王巖 胡長興 何勝 駱仲泱 倪明江 岑可法 (625)
準格爾煤灰特性對其從電除塵器中逃逸的影響齊立強 原永濤 閻維平 張為堂 (629)
能源系統工程
中國整體煤氣化聯合循環電廠的經濟性估算模型黃河 何芬 李政 倪維斗 何建坤 張希良 麻林巍 (633)
以甲烷重整方式利用氣化煤氣顯熱的甲醇-電多聯產系統高健 倪維斗 李政 (639)
關鍵詞：雙重非均勻性 燃毒物顆粒 燃耗計算
中圖分類號：TL333 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）08（c）-0247-03
Preliminary Analysis of Double Heterogeneity Effects on Burnup calculation
Qin Dong Ju Haitao Qiang Shenglong Ni Dongyang Wei Yanqin
（Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory，Nuclear Power Institute of China，Chengdu Sichuan，610041，China）
Abstract：The dispersion fuel is an advanced fuel element form，which has advantages of high burnup，strong ability of containing fission products and good thermal conductivity. The dispersion fuel cell has both lattice heterogeneity and fuel core heterogeneity，which has an intrinsic characteristic of double heterogeneity.And a certain amount of burnable poison particles can be arranged in the fuel core in order to control the reactivity.If calculating dispersion fuel with burnable poison particles in a homogeneous way，the absorption will be over evaluated and a certain deviation will be introduced.This paper studies the double heterogeneity effect on burnup calculation in dispersion fuel element with MOI code.
Key Words：Double Heterogeneity；Burnable Poison Particle；Burnup Calculation
彌散燃料是一種先進的燃料元件形式，它由燃料顆粒（U、Pu的化合物）彌散分布在惰性基體材料（如金屬、陶瓷或者石墨等非裂變材料）中構成。彌散型燃料元件在一般非均勻性（燃料芯體、包殼、慢化劑或冷卻劑）之外引入了新的非均勻性，即燃料芯體的非均勻性（燃料顆粒、可燃毒物顆粒彌散分布在基體材料中），形成燃料元件的雙重非均勻性。對于此類燃料特別是在含有可燃毒物顆粒的情況下，如果仍然采取工程上常用的均勻化混合處理的方式，即將燃料及可燃毒物顆粒和基體材料均勻化混合，有可能高估可燃毒物的吸收，造成一定的計算偏差[1]。
該文基于彌散型燃料，使用MOI程序對彌散燃料單板柵元模型進行了計算，初步分析了雙重非均勻性對燃耗計算的影響。
1 研究內容
研究基于單板燃料柵元，柵元可分為燃料芯體、包殼和慢化劑三部分。其中燃料芯體是彌散在金屬基體中的UO2以及硼可燃毒物顆粒。在實際計算建模時，對柵元芯體采用兩種處理方式：（1）認為UO2顆粒、可燃毒物顆粒以及金屬基體均勻混合，形成單一混合物材料，不妨將該計算模型稱為均勻模型，模型示意見圖1所示；（2）將UO2和金屬基體材料均勻混合（計算表明，UO2顆粒的雙重非均勻效應對計算結果影響較小，本次不做考慮），認為可燃毒物顆粒獨立存在（可燃毒物顆粒作為一個獨立燃耗區），不妨將該計算模型稱為顆粒模型，模型示意如2所示。
2 MOI程序
MOI[2，3]程序系統是基于連續能量蒙特卡羅方法開發的堆芯燃耗計算程序，可在UNIX或LINUX平臺下運行，可以實現并行的調棒臨界燃耗計算，具有蒙特卡羅方法可處理任意幾何、異性散射、任意邊界條件等優點，其基本流程如圖3所示。同時MOI采用了獨特的混合燃耗計算模式，可計算多種類型可燃毒物（包括彌散的可燃毒物顆粒），并且該軟件具有較高的燃耗計算精度，適用于該文的研究。
3 計算結果分析
3.1 均勻模型與顆粒模型比較
彌散燃料單板柵元的均勻模型與顆粒模型燃耗計算結果如圖4所示。從圖中可見，均勻模型和顆粒模型的單板柵元Kinf隨燃耗變化的趨勢基本一致，但在燃耗初期以及燃耗中期有一定的計算偏差。燃耗初期均勻模型Kinf偏小，與顆粒模型相比相對偏差接近-5.0%。這是因為均勻模型中將可燃毒物與燃料混合處理，高估了可燃毒物對中子的吸收；燃耗中期均勻模型Kinf偏大，與顆粒模型Kinf的相對偏差約2.0%?？傮w上看，均勻模型與顆粒模型Kinf相對計算偏差呈現從負到正，再逼近零的變化。相對計算偏差由負變正的燃耗時刻約在30000 MWD/tU左右，出現最大正值的燃耗時刻約在60000 MWD/tU左右。
不同計算模型B-10核子密度隨燃耗的變化見圖5所示。從圖5中可見，不同計算模型B-10核子密度隨燃耗增加單調遞減。但顆粒模型與均勻模型B-10核子密度的差隨燃耗增加出現了先增加后減少的現象?？扇级疚锖俗用芏炔钪底畲髸r刻約在30000 MWD/tU左右，對于Kinf而言是計算相對偏差從負變正的時候。
由于可燃毒物熱中子吸收截面很大，隨著燃耗的進行可燃毒物消耗很快，自屏效應也會隨之削弱的比較快，因此，這兩種模型計算的Kinf應會不斷接近，最終相對偏差趨于零。但從計算結果看，這兩種模型所計算的Kinf的相對偏差并不是直接逐漸逼近零，而是先從-5.0%逐漸變為+2.0%，然后從+2.0%逐漸逼近零。出現這種現象的原因是由于自屏效應引起的可燃毒物消耗速度不一樣。
為了便于描述，定義如下參數：N均為均勻模型中B-10核子密度；σ均為均勻模型中B-10微觀吸收截面；N顆為顆粒模型中B-10核子密度；σ顆為顆粒模型中B-10微觀吸收截面。
均勻模型中B-10在燃料芯體中均勻分布，最大程度弱化了B-10的自屏效應，即σ均>σ顆，使得B-10核子密度消耗較快，即N均遞減較快，那么均勻模型中B-10的總吸收Σ均=N均（快）×σ均（變大，速度較慢），從而Kinf增加也較快。
顆粒模型存在自屏效應，使得B-10的等效微觀吸收截面較小，進而B-10的消耗要慢于均勻模型；但隨著燃耗的加深，自屏效應減弱，使得顆粒模型中B-10的微觀吸收截面逐漸增加（但仍小于均勻模型），進而使得B-10消耗也逐漸加快，即顆粒模型中B-10的總吸收Σ顆=N顆（慢）×σ顆（變大，速度較快），從而Kinf的增加要慢于均勻模型。
根據以上兩點，可以初步得出以下關系：
初始時刻：σ均>σ顆，N均=N顆，因而均勻模型的Kinf與顆粒模型的計算偏差較大。
燃耗過程中：σ均>σ顆，N均
燃耗末期末：σ均≈σ顆，N均≈N顆，因而Kinf和B-10核子密度計算偏差均約等于零。
3.2 質量修正的燃耗初步分析
含彌散可燃毒物顆粒的燃料芯體，必須采用顆粒模型才能較為準確的進行計算，而目前一般的柵元計算程序無法進行顆粒模型的建模，難以考慮雙重非均勻性，因此，若繼續使用均勻模型計算則必須考慮一定的修正。
引入可燃毒物的自屏因子[4]，它的定義為：
由此可見，可燃毒物有效吸收截面為：
對于可燃毒物總吸收截面，有：
由于MOI程序使用點截面庫，對可燃毒物吸收截面使用修正因子可等效視為對毒物核子數量使用修正因子。引入修正因子使得燃耗初期Kinf與顆粒模型計算結果一致，并繼續進行燃耗計算。修正均勻模型與顆粒模型計算的Kinf隨燃耗變化見圖6所示。從圖6中可見，燃耗初期和燃耗末期的Kinf相對偏差均為零左右。燃耗初期Kinf相對偏差較小主要是因為引入了修正因子，使得均勻模型計算時吸收減小。燃耗末期Kinf相對偏差較小主要是因為可燃毒物已基本全部消耗，自屏效應已完全消失。但是在燃耗中期附近，修正均勻模型的Kinf比顆粒模型大4%左右。這種變化趨勢和B-10的核子數量變化相關。由于采用了質量修正，這兩個模型的B-10初始核子數量并不一致，因此，進行歸一化處理。歸一化后兩模型B-10核子密度差值及Kinf相對偏差隨燃耗的變化見圖7所示。從圖7中可見歸一化B-10核子密度差值及Kinf相對偏差隨燃耗的變化曲線從形態上是一致的，只是出現極值的燃耗時刻有些差別。
從上述結果看，質量修正能夠在燃耗初使得均勻模型的Kinf計算結果與顆粒模型一致，但是這種修正在燃耗中期會帶來較大的計算偏差。
4 結語
該文基于MOI程序，對彌散燃料單板柵元進行了均勻模型和顆粒模型建模計算，初步分析了雙重非均勻性對燃耗計算的影響，可以得到以下結論。
（1）雙重非均勻性的存在使得含有彌散可燃毒物的柵元Kinf在燃耗初期和燃耗中期出現一定的計算偏差。
（2）如果引入的修正因子不隨燃耗變化，在燃耗中期會高估柵元Kinf，因此，在修正時必須考慮修正因子隨燃耗變化。
參考文獻
[1] 常鴻，楊永偉，經榮清.球床式高溫氣冷堆初次臨界物理計算的蒙特卡羅方法模型分析[J].核動力工程，2005，26（5）：419-424.
[2] 強勝龍，秦冬，柴曉明，等.PWR堆芯中彌散型可燃毒物的燃耗特性研究[J].核動力工程，2014，35（2）：1-4.
（沈陽工程學院能源與動力學院，沈陽 110136）
（College of Energy and Power，Shenyang Institute of Engineering，Shenyang 110136，China）
摘要： 總結了汽輪機回熱系統常見故障，建立了回熱系統典型故障集。在利用模糊規則建立回熱系統故障征兆知識庫基礎上，提出了一種基于支持向量機多分類算法的回熱系統故障診斷方法。最后將該方法用于某汽輪機組回熱系統故障診斷中，結果表明，該模型能有效的識別回熱系統故障。
Abstract： The faults of regenerative heating system are briefly summarized， the typical fault set of regenerative heating system is built. A fault diagnosis model of regenerative heating system based on multi-class support vector machines algorithm is presented. Finally， the faults in a regenerative heating system of a turbine unit are diagnosed with the aid of the presented method， the result of diagnosis shows that it is simple and practical and it can effectively identify the regenerative heating system faults.
關鍵詞 ： 熱能動力工程；回熱系統；支持向量機；故障診斷
Key words： thermal power engineering；regenerative heating system；support vector machines；fault diagnosis
中圖分類號：TK264.1 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）18-0061-03
作者簡介：張瑞青（1975-），女，山西大同人，碩士，講師，主要研究方向為電廠節能、性能監測和故障診斷。
0 引言
在現代大型火電廠中，回熱系統運行情況的好壞，直接關系到汽輪機的安全經濟運行，隨著發電廠機組參數的提高，回熱系統的運行狀況對整個機組的安全性、經濟性的影響更加顯著，因此，回熱系統的故障診斷一直倍受關注。長期以來，回熱系統的故障頻繁出現，嚴重地影響了大機組高效率低能耗優越性的正常發揮。因此，如何運用計算機技術，發現回熱系統中出現的故障，并相應采取及時措施，降低故障引起的損失，提高電廠的經濟性，是當前擺在我們面前的迫切任務之一。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是Vapnik[1]最早提出的一種統計學習方法，這種學習算法目前在大型火電廠熱力設備故障診斷中得到了成功的應用[2-3]。本文將該方法用于熱力系統故障診斷中，通過建立回熱系統典型故障征兆知識庫來準確識別電站機組回熱系統典型故障。
1 支持向量機多分類算法
支持向量機算法是為解決二值分類問題而提出的一類算法，其計算原理為：假設一個兩分類樣本組（x1，y1），…，（xi，yi），xi∈Rd，yi∈{+1，1}，支持向量機方法是尋找一個最優超分類平面w·x+b=0將樣本合理歸類，使各分類與超分類平面之間距離最大（如圖1所示）。圖中實心點與空心點分別表示兩類樣本，H表示最優分類線，直線H1、H2經過平行于分類線且與之相距最近。試著在高維空間中應用該結論進行分類，則最優分類線即為最優分類面，直線H1、H2上的訓練樣本點就是支持向量。將最優超平面問題轉化為式（1）所示的二次規劃問題進行運算，就能解決該二分類問題。
為了使分類面所覆蓋的范圍盡量大，還要使被錯誤區分的樣本數量盡可能小，通常是通過增加一個松弛項ξi≥0，使式（1）中的目標函數變為求下式中的φ（w，ξ）最小值：
然后引入Lagrange函數求解此優化問題。若要解決二分類問題，則建立一個二維分類器。支持向量機構造二維分類器的方法主要有兩種：一種是1998年Weston[4]提出的多類算法，另一種是通過組合多個二維分類器，構造多類分類器，這類方法目前主要有Vapnik[1]提出的一對多算法和Kressel[5]提出的一對一算法以及由該算法衍生出的有向無環決策圖方法（Decision Directed Acyclic Graph，DDAG）[6-7]。
有向無環決策圖方法：針對N類分類問題，首先建立N（N-1）/2個SVM二維分類器，然后將這些二維分類器組合成一個帶有根結點的N層DDAG，在DDAG中，每個二維分類器對應兩類，分布N層結構中，頂層僅僅分布一個根結點，第二層分布著對應兩個級別的兩個葉結點。以此類推，第N層有N個葉結點，對應N個類別。中間共有N（N-1）/2個結點，每一個中間結點是N（N-1）/2個SVM二維分類器中的一個，且每個結點對應一個決策函數。在分類環節，先從根結點開始按設計要求分別錄入分類對象，以該結點所對應的分類函數為依據展開運算，根據運算結果（0或1）確定下一步應該按什么路徑進行分類，然后通過（N-1）次的判別，最后一層結點處的輸出就是最終所屬的類別。圖2給出了一個包含四個類別的有向無環DDAG決策圖。
2 回熱系統故障集合和征兆知識庫
2.1 回熱系統故障集合
結合相關文獻[8-9]對回熱系統典型故障的理論進行分析，同時根據現場運行經驗，將抽汽管道逆止閥卡澀、排氣管道排氣不暢、排氣管道排氣量過大、加熱器管束污染（結垢）、加熱器內部水側短路、加熱器內部管系泄漏、疏水不暢、疏水器故障、加熱器旁路閥故障、加熱器滿水、除氧器排氣帶水、除氧器自身沸騰12個比較典型常見的回熱系統故障作為故障集合，記為uj（j=1，2，…，12）。
根據現場運行經驗可知，回熱系統運行參數的變化情況不合常規，是典型的故障征兆。為了使診斷系統具有實用性和通用性，選取抽汽流量、加熱器抽汽壓力、加熱器進口壓力、加熱器進口水溫、加熱器出口水溫、加熱器混合點前出口水溫、加熱器出口端差、加熱器疏水水位、加熱器疏水溫度9個參數測點（記為xi，i=1，2，…，9）來反映回熱系統的故障表現，這些異常運行參數有的必須通過運算才可獲得，有的則直接從電廠的實時數據庫中獲得。
2.2 訓練征兆知識庫
根據運行系統和現場技術人員的經驗積累可知，運行過程中回熱系統發生的故障與參數征兆表現之間的關系并不十分明確，因此，在利用SVM進行回熱系統故障診斷時，需對故障的征兆進行模糊化處理，回熱系統故障征兆集xi按下列規則取值[9]：
根據上式建立回熱系統典型故障的訓練樣本庫，如表1所示。
2.3 基于DDAGSVM的回熱系統多故障診斷模型
根據回熱系統典型故障類型設計一個12類問題的有向無環決策圖（DDAGSVM）模型，由12*（12-1）/2=132個二維分類器將其中任何兩類故障分開，每個結點對應一個二維分類器。將表1所示的典型故障作為訓練樣本展開分析，將徑向基函數視為核函數建立SVM，已“對訓練樣本分類的錯分率最小”為判斷依據進行參數尋優，分別取徑向基核函數的寬度系數σ=0.1~10，懲罰因子C=10~10000，具體步驟如下。
①選擇寬度系數和懲罰因子（σ，C）建立模型，并對樣本進行訓練，得到最優分類結果。
②在訓練網絡中輸入典型故障樣本，比照樣本實際類別對輸出結果進行歸類分析，建立有向無環決策圖（DDAGSVM）模型分類錯分樣本統計矩陣D=[dij]，其中di，j（i=j，i，j=1，2，…12）為正確分類數，di，j（i≠j，1，2…，12）表示將第i類典型故障分到第j類的個數，令E=∑di，j，（i≠j，i，j=1，2，…，12）為錯分樣本總數。
③假設錯分樣本總數E未達到分類精度，就要按步驟1再進行一輪分析，然后重新進行樣本訓練，直至模型符合分類精度或達到迭代次數才可認定為合格。
在本文所述案例中，當寬度系數和懲罰因子分別為σ=5，C=1000時，將12類回熱系統故障完全正確分類。
3 實例應用
以某電站某300MW機組回熱系統的某加熱器故障為例。該故障發生時的主要征兆為：高加出口端差變大，加熱器溫升（出口水溫）下降，加熱器疏水水位快速上升，加熱器疏水溫度下降。利用上述回熱系統故障參數值進行模糊化處理，得到實時征兆故障模式向量：V=[0.76，0.66，0.77，0.54，0.31，0.23，0.86，0.95，0.21]，利用本文提出的故障模型進行診斷，診斷結果為[-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1]，說明是回熱系統發生第6類故障，即加熱器管系泄漏，與實際情況相符。
4 結論
本文采用基于支持向量機多分類方法，建立了回熱系統故障診斷多故障分類模型，在總結回熱系統常見故障的基礎上，建立了回熱系統典型故障集，通過模糊規則獲得凝汽器故障征兆知識庫，用有向無環決策圖（DDAGSVM）算法對小樣本情況下回熱系統典型故障診斷進行了研究，實例計算表明，有向無環決策圖（DDAGSVM）算法具有較高的診斷準確率。
參考文獻：
[1]V.Vapnik. Statistical Learning Theory [M].Wiley，1998.
[2]王雷，張瑞青，盛偉，徐治皋.基于模糊規則和支持向量機的凝汽器故障診斷[J].熱能動力工程，2009，24（4）：479-480.
[3]翟永杰，王東風，韓璞.基于多類支持向量機的汽輪發電機組故障診斷[J].動力工程，2005，23（5）：2694-2698.
[4]J.Weston， C.Watkins. Multi-class support vector machines. Royal Holloway College [J]. Tech Rep： CSD-TR-98-04， 1998.
[5]U.Kressel. Pairwise classification and support vector machines. In B.Scholkopf et al (Eds.)， Advances in kernel Methods-Support vector learning， Cambridge， MA， MIT Press， 1999：255-268.
[6]Hsu Chih-Wei， Lin Chih-Jen. A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines [J].IEEE Transactions on Neural Networks， 2002， 13(2)：415-425.
[7]J.Platt， et al. Large Margin DAGs for Multiclass Classification， in Advances in Neural Information Processing Systems 12，The MIT Press，Cambridge，MA，2000.
