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塔式太阳能热发电站熔融盐吸热器故障诊断专家系统研究

作　者: 王建楠
导　师: 李鑫
学　校: 中国科学院研究生院（电工研究所）
专　业: 电工理论与新技术
关键词: 太阳能塔式电站熔融盐吸热器过热专家系统神经网络
分类号: TM615
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

塔式是太阳能聚光式热发电的重要形式之一,相比于光伏发电和其它热发电形式,它具有规模化效应,商业前景广阔。使用熔融盐作为换热工质,能在电站中实现热能的常压高温传输,不必担心设备的承压问题。而且熔融盐工质一方面可以提高电站的整体运行温度从而获得更高的效率,另一方面实现了传热和蓄热工质的一体化,减少换热设备与换热损失,也能提高系统效率。但与此同时,更高的温度对吸热器的安全相应提出了更高的要求。过热是吸热器最易发生的故障,对吸热器的结构与熔融盐工质都会造成破坏,影响电站的长期运行,有很大的安全性和经济性隐患。本文设计了一套专家系统用于吸热器故障的诊断,并且针对塔式熔融盐吸热器的过热故障,采用数值模拟方法,对吸热管及传热工质易于提取的各项参数一一进行温度敏感性分析,找出了影响过热发生的四个基本变量,即辐照能流极大值qmax,圆管壁厚δ,熔融盐工质的流速u与流体平均温度tf,并总结分析了不同变量变化对温度的影响趋势。利用这一结论,在实际吸热器可取的参数范围内,给四个变量选取很多不同的值作为初始条件,进行了大量的数值模拟,得到温度的响应结果。然后将结果中变量对温度的具体影响信息提取出来,利用人工神经网络找出这四个变量与熔融盐工质和吸热管局部最高温之间的函数关系。把用矩阵表示的函数作为专家知识编写进专家系统,运行时将实时采集的四个变量值输入专家系统,从而得到预测的温度并与最高允许温度比较以此判断是否有过热故障的发生。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-17
  1.1 背景和意义  8-10
  1.2 吸热器故障诊断研究现状  10-14
    1.2.1 已有的熔融盐吸热器系统  10-13
    1.2.2 故障诊断方法  13-14
  1.3 吸热器过热故障涉及的问题  14-16
  1.4 本文所作工作  16-17
第二章专家系统  17-27
  2.1 专家系统与CLIPS简介  17-19
    2.1.1 专家系统  17-19
    2.1.2 CLIPS简介  19
  2.2 专家系统的搭建  19-26
    2.2.1 推理机  19-21
    2.2.2 知识库  21-26
  2.3 本章小结  26-27
第三章吸热器过热的影响因素分析  27-44
  3.1 物理模型及数学模型  27-31
    3.1.1 吸热器的管排结构  27-28
    3.1.2 物理模型的简化  28-29
    3.1.3 数学模型  29-30
    3.1.4 划分网格及其它设置  30-31
  3.2 仿真模型的实验与公式验证  31-35
  3.3 非均匀受热吸热管及工质温度影响因素的分析  35-42
    3.3.1 热流密度分布对吸热管内工质及管壁温度分布的影响  36-39
    3.3.2 其它因素对管壁与工质最高温的影响及分析  39-42
  3.4 本章小结  42-44
第四章神经网络的实施  44-58
  4.1 神经网络简介  44-46
  4.2 BP神经网络  46-47
    4.2.1 BP神经网络  46
    4.2.2 神经网络训练中的过适配问题  46-47
    4.2.3 实施BP神经网络的方法  47
  4.3 MATLAB中的ANN工具  47-49
    4.3.1 简介  47
    4.3.2 建立BP网络  47-49
  4.4 ANN的实施  49-56
    4.4.1 网络训练前的数据处理及参数设定  49
    4.4.2 训练结果与验证  49-52
    4.4.3 神经网络对升温趋势的预测  52-54
    4.4.4 神经网络与专家系统的结合  54-56
  4.5 本章小结  56-58
第五章总结与展望  58-61
  5.1 总结  58-59
  5.2 下一步工作展望  59-61
参考文献  61-65
攻读硕士学位期间发表的论文  65-66
致谢  66-67

塔式太阳能热发电站熔融盐吸热器故障诊断专家系统研究

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