上海交通大学学报(自然版) ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (04): 483-489.
• 能源与动力工程 • 下一篇
孟成,苏明
收稿日期:
2015-04-19
出版日期:
2016-04-28
发布日期:
2016-04-28
基金资助:
MENG Cheng,SU Ming
Received:
2015-04-19
Online:
2016-04-28
Published:
2016-04-28
摘要: 摘要: 采用建模仿真的方式对天然气供应系统的整体性能进行研究.首先基于模块化建模的理念设计了系统的各主要部件模型;随后根据燃机电厂的实际运行数据,通过BP神经网络训练得到天然气供应系统中的压力、值班/预混气流量设定规律;最后加入了基于比例积分微分控制原理的压力、温度和流量控制器,在Simulink仿真中完成了整体仿真模型的搭建.对所建模型进行了稳态和动态仿真,仿真结果与电厂实际数据基本一致,表明模型能够较为准确地反映天然气供应系统的整体性能.
中图分类号:
孟成,苏明. 重型燃气轮机天然气供应系统整体性能仿真[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2016, 50(04): 483-489.
MENG Cheng,SU Ming. Performance Simulation of Natural Gas Supply System of a Heavy Duty Gas Turbine [J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2016, 50(04): 483-489.
[1]AFZALI B, KARIMI H. Dynamic simulation of gas turbine fuel gas supply system during transient operations[C]∥Proceedings of the ASME Turbo Expo 2010: Power for Land, Sea and Air. Glasgow: ASME, 2010: 721732. [2]张欣刚,任静,徐治皋. 燃气轮机燃烧室预混燃烧不稳定性的数值研究[J]. 动力工程, 2007, 27(6): 7281. ZHANG Xingang. REN Jing, XU Zhigao. Numerical investigation on the instability of premixed combustion in combustors of gas turbines[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2007, 27(6): 7281. [3]Rosentsvit L. Extension of the combustion stability range in dry low NOx lean premixed gas turbine combustor using a fuel rich annular pilot burner[J]. Journal of Engineering for Gas Turbines and PowerTransactions of the ASME, 2014, 136(8): (071504)15. [4]付云鹏,张会生,苏明,等. 一种考虑变几何特性的重型燃气轮机建模方法[J]. 动力工程学报,2014,34(3): 200204. FU Yunpeng, ZHANG Huisheng, SU Ming. A modeling method for heavy gas turbines considering variablegeometry characteristics[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2014, 34(3): 200204. [5]CHACARTEGUI R, SANCHEZ D, MUNOZ A. Real time simulation of medium size gas turbine[J]. Energy Conversion and Management, 2011, 52(1): 713724. [6]倪维斗,徐向东,李政. 热动力系统建模与控制的若干问题[M]. 北京:科学出版社,1996: 64125. [7]马文通,余南华,苏明. 热力系统仿真中部件间容积简化方法研究[J]. 计算机仿真, 2006, 23(8): 215217. MA Wentong, YU Nanhua, SU Ming. Research on simplified method of intercomponent volume module in thermodynamic system simulation[J]. Journal of Computerized Simulation, 2006, 23(8): 215217. [8]ZHAO N, LI S, YI S. Fault diagnosis based on rough set and BP neural network (RSBP) for gas turbine engine[C]∥2nd International Conference on Energy and Environmental Protection. Guilin:ICEEP,2013:397401. |
[1] | 孙栋一, 蒲宇亭, 章建榜. 基于GA-BP神经网络的防空导弹实时目标分配方法[J]. 空天防御, 2025, 8(1): 62-70. |
[2] | . 恶劣行驶条件下无人车辆路径跟踪串级优化控制[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2023, 28(1): 114-125. |
[3] | 颜波,褚学宁,张磊. 结构方程模型与人工神经网络结合的用户感知建模方法[J]. 上海交通大学学报, 2019, 53(7): 830-837. |
[4] | 吴鹏飞, 石然, 易志坤, 吴智杰, 仇存凯, 付伟平. 基于改进型神经网络PID算法的太阳翼α驱动控制技术[J]. 空天防御, 2018, 1(4): 8-17. |
[5] | 马驰,赵亮,梅雪松,施虎,杨军. 基于粒子群算法与BP网络的机床主轴热误差建模[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2016, 50(05): 686-695. |
[6] | 孙旺, 李彦明, 杜文辽, 苑进, 刘成良. 基于蚁群神经网络的泵车主泵轴承性能评估[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2012, 46(04): 596-600. |
阅读次数 | ||||||
全文 240
|
|
|||||
摘要 |
|
|||||