一、法国600兆瓦单元机组电站的运行经验（论文文献综述）
易元[1]（1977）在《法国600兆瓦单元机组电站的运行经验》文中进行了进一步梳理 法国工业发展引起的、迅速增长的动力需要使法国电业当局（lectricitéde France）早在1962年至1964年间就建设600兆瓦单元机组。250兆瓦容量级的单元机组已自1962年6月间投入运行。就在那时,有利的投资回收条件和较高的动力价格,还有第一套250兆瓦单元机组的成功经验,推动了向600兆瓦容量级过渡。自1963年安装计划决定后,表1所列的机组已建成投入运行。
易元[2]（1977）在《波什维勒二厂概况及其电气部分》文中认为 法国电业当局（Electricitéde France）自1961年起就会同主要机电设备制造部门着手研究制造新容量等级的一些特性,即单机容量、蒸汽循环、给水泵的驱动方式等等。这种研究表明增大电站的单机容量可以显着降低发电成本。关于蒸汽循环问题,研究了许多方案,其中有些是亚临界蒸汽参数的,有些是超临界的。在后者中,二次中间再热、250巴-540/540/565℃的蒸汽循环方案虽很引起注意,但它导致发电成本略高于亚临界蒸汽参数166巴-565/565℃蒸汽循环的方案。因此,就采用了后者,而且后者从另一方面来说,还能得益于早已运行的、也是亚临界蒸汽参数的250兆瓦容量级所获得的经验。
陈代[3]（1977）在《西德600兆瓦单元机组电站运行初期情况》文中研究指明 过去几十年中西德电力需要的增长使电力生产平均每十年约提高一倍,这种增长是靠电站新建单元机组容量以几乎同样的倍率增长来取得的。如图1所示,西德来因-威斯特法伦州电力公司（Rheinisch-Westflisches Elektrizittswerk AG,简称RWE）所属电厂出力在1945年至1975年间保证了约10％的平均年增长率。这种稳定地增加的电力需要使该
陈代[4]（1977）在《槐斯怀勒电厂扩建设计、施工和试运》文中研究说明 1970年秋,西德RWE（来因·威斯特法伦州电力公司）决定在槐斯怀勒（Weisweiler）电厂首先扩建一台600兆瓦单元机组。随后不久,在1971年春,又决定安装同样容量的第二台。两台单元机组具有相同的设计数据,相同的蒸汽、凝结水和冷却水系统,并进而采用统一的图纸,以便尽可能减少设计费用,为运行人员创造有利条件,并把备品备件数量降到最小限度。
刘炳含[5]（2019）在《基于大数据技术的电站机组节能优化研究》文中研究表明随着我国经济持续发展,能源消费保持增长态势。燃煤发电作为能源供应的支柱产业,在我国独特的能源结构作用下,将继续占据主导地位,也是我国实现优能降耗减排目标的关键。大数据、人工智能的崛起及迅猛发展,推动着智能化、信息化与工业化的深度融合,为我国发电企业由高能耗、高排放、低效率的粗放型发展方式向低能耗、低排放、高效率的绿色发展方式转变带来新的方式和机遇。随着电力系统信息集成化的普及应用,电站机组积累了海量运行数据,如何挖掘数据中的潜在价值并加以利用,已成为当前发电行业的重要研究领域。推广大数据技术在电站机组的多角度、深层次、宽范围的挖掘与应用,对提高机组效率及深化优能降耗具有重要意义。首先,通过对电力大数据定义及特征的概括分析,阐述了电站机组大数据的定义及价值。针对电站机组大数据的挖掘过程,提出电站机组大数据的层级架构设计;同时,依据电站大数据处理关键技术,构建电站大数据生态系统应用框架,引入大数据存储与批处理技术,实现电站机组大数据的信息挖掘与获取。其次,深入分析电站机组海量运行数据特点及数据质量,阐明质量缺陷及原因,明确数据处理策略及方法。在电站机组数据检测中,采用多参数阈值判断法筛选稳态工况数据。在数据预处理中,利用双线性插值法及联合概率密度法分别处理数据空缺值及离散值;同时,针对电站机组大数据高维度、非线性的特点,引入模糊粗糙集理论,建立电站机组大数据特征参数选择方法,剔除冗余或无关参数,精简特征参数集,保证大数据挖掘处理的高效率性与高精度性。再次,开展基于大数据技术的电站机组能耗分析方法。以模糊粗糙集属性约简为基础,通过Canopy算法对K-means聚类算法改进,并将改进K-means聚类算法在Hadoop平台上实现并行化计算,实现全工况高效寻优确定电站机组运行目标基准值。同时,建立支持向量机能耗敏感性分析模型,依据供电煤耗与输入特征参数之间的依赖度及相关性,分析不同负荷工况下关键特征参数对供电煤耗的敏感性系数。然后,分析厂网两级负荷优化分配现状,针对电力发展清洁型、灵活型、智能型需求,提出基于大数据技术的考虑边界条件及污染物排放的多目标厂级负荷优化分配策略。基于电站机组的海量运行数据,引入大数据分析方法,通过粒子群算法对支持向量机进行改进,建立厂级快速性、经济性、环保性多目标负荷优化预测模型;并利用MapReduce并行编程模型实现对NSGA-Ⅱ优化算法的并行化处理,完成厂级多目标负荷优化分配计算。以此为基础开展的厂级负荷优化分配可有效降低电站机组供电煤耗及污染物排放,对电力系统节能发电调度具有参考意义。最后,开展燃气电站机组对标管理综合评估研究。在分析研究燃气电厂对标管理评估特点及表征参数的基础上,从安全环保、机组可靠、设备管理、经济运营、生产技术5个方面建立燃气电站机组对标管理综合评价指标体系:同时,基于大数据分析方法的粗糙集属性约简原理,结合向量夹角余弦与主成分分析法,建立燃气电站机组对标管理综合评估模型。针对模型赋权方案,建立基于指标权值的敏感性分析模型,检验结果表明所建立的燃气电站机组对标管理综合评价模型的权值分配敏感性较低,模型评价结果稳定,鲁棒性好,为燃气电厂企业对标管理及电厂机组间竞赛提供指导和帮助。
吴畏[6]（1977）在《600兆瓦汽轮发电机组的结构特点和运行实践》文中提出 600兆瓦汽轮机经过生产单位、法国电业当局、和法国锅炉汽轮机制造厂联合承担的细致的经济性研究后,在1963年确定了下列的蒸汽循环数据
李炳仁[7]（1974）在《关于抽水蓄能电站的几个问题》文中研究表明 近十多年来,世界各国电力工业迅速发展,电网容量急剧增大。1972年国外总发电量56400亿度,总装机12.7亿瓩;日、苏、美、英等国的装机容量十年不到即增加一倍。在电力系统中,大容量火电厂及原子能电站比重增加。为减少布点、降低电厂造价和发电成本,不但电厂总容量大,而且单机容量也越来越大。美国自1965年Ravenswood 电厂100万瓩机组开始运行以来,100万瓩以上的机组正陆续投运;预计1976年150万瓩的单元机组将问世,1979～1980年200万瓩、1985年左右300万瓩的单元机组将相继出现。这种电网容量
马迠隆[8]（1980）在《美国电力工业近况》文中研究指明 甲美国电力工业概况美国的电力工业一直居于世界的首位,但其经营权基本上是掌握在厶人垄断组织手中。据美国能沅部宣布,美国电力工业有3500个经营单位,均是某一地区内的垄断组织,最大的约有200个,拥有全国发电设备容量的80%左右。有75%的发电设备属于厶人资本家,由联邦政府经营的5个单位,另有少量归市政府经营的。
房方[9]（2005）在《单元机组协调控制系统的先进控制策略研究》文中研究说明协调控制系统是单元制发电机组的控制中枢,是现代电站自动化系统中最为核心的组成单元。本文应用线性多变量控制及非线性控制的相关原理和方法研究了单元机组协调控制系统的设计、整定、工程实现等问题,致力于推动先进控制策略的工程应用,提高协调控制系统对过程非线性的适应能力。 论文的研究内容及取得的主要成果体现在以下五个方面: ①通过广泛的选择和比较,在机理分析的基础上,确定了贯穿全文的研究基础—单元机组的简化非线性模型。该模型结构简单、特征突出、具有代表性,适于协调控制系统的设计与综合。 ②对线性多变量方法在协调控制系统中的应用做了系统、深入的研究。分别基于多变量解耦和多变量内模方法设计出具有PID形式的协调控制器,两种方法相辅相成、互为验证;论文进一步结合理论分析与现场试验,给出了具有较高实用价值的控制器整定方法与步骤。 ③通过总体结构设计,综合前馈、反馈、多模型等控制手段,在解决大量工程技术问题的基础上,成功地将线性多变量协调控制器的设计和整定方法应用于330MW单元机组。 ④应用反馈线性化原理及其扩展算法,对协调控制系统进行了直接非线性控制的研究。通过引入可测状态变量,推导出反馈控制律的简化形式,有效地降低了伪线性机炉系统的积分阶次;同时结合二自由度I-PD控制结构,较好地解决了伪线性系统对扰动敏感、鲁棒性差的问题。 ⑤从提高实用性的角度,探讨了将非线性策略应用于协调控制系统优化的可行性,研究了以非线性稳定逆为前馈环节的协调控制系统的输出跟踪控制结构。仿真试验表明:线性系统理论与非线性系统理论的有机结合,能够有效地提高协调控制系统的负荷跟随能力。
许贝贝[10]（2020）在《水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究》文中指出在国家进行电力结构化、市场化改革大背景下,风水等随机可再生能源将会更多地被电力系统所消纳。水电作为调峰调频重要角色,将会面临更为频繁的过渡工况调节和非最优工况运行两个重要发展趋势。准确认识在非最优工况运行下水轮发电机组动态变化特征,对提高水轮发电机组系统的灵活性运行和维护区域电力系统的安全可靠性具有重要的科学意义价值。机组在非最优工况区轴系振动剧烈,以传统水轮机调节系统为核心的PID调速器控制效果无法保证发电机角速度的稳定性,这严重威胁了水轮发电机组在非最优工况区的发电可靠性。论文以水轮机调节系统发电机角速度控制与轴系振动相互作用关系为关键科学问题并对传统水轮机调节系统模型进行改进以研究水轮发电机组发电可靠性和综合性能评估问题,并取得以下三方面研究成果:1.基于最优工况设计的传统水轮机调节系统因轴系振动微小而忽略其对调速器控制的影响,这已不适应能源结构改革背景下电力系统对水轮发电机组全工况运行的新要求,故提出基于传统水轮机调节系统评估非最优工况下水轮发电机组发电可靠性建模新思路——传统调节系统与水轮发电机组轴系统模型的耦合统一围绕水轮机调节系统控制与水力发电机组轴系振动相互作用关系问题,系统论述和分析调节系统与机组轴系耦合关系和参数传递方式。通过对三种耦合方法的深入研究,进一步提高了水轮机调节系统在部分负荷或过负荷工况下的模拟精度。主要包括:（1）以水轮机调节系统中发电机角速度与水轮发电机组转子形心偏移一阶导数为耦合界面参数,实现了调速器控制与轴系振动相互作用的模型统一;选择经典调节系统模型和基于纳子峡水电站现场测量轴系偏移峰峰值数据作对比探究统一模型模拟精度。结果表明:机组轴系形心偏移不受流量变化的影响,即工况变化形心偏移值保持不变,且轴系固有频率基本保持不变。可见,通过发电机角速度耦合的水轮发电机组系统在不同工况下相互作用关系极不明显,且在轴心偏移上模拟精度较差。（2）以水力不平衡力和水轮机动力矩为耦合界面参数,并选择经典调节系统模型与耦合统一模型仿真结果对比探究模型模拟精度。结果表明:水轮机调节系统动态响应模拟误差在稳定值无差别,在过渡过程下模拟误差超过10%。可见,基于水力不平衡力和水轮机动力矩耦合的系统模型能够较好反映机组在过渡过程下调节系统与轴系振动相互作用关系,但在过渡过程中模拟误差较大。（3）以水力激励力、水力不平衡力和水轮机动力矩为耦合界面参数,并对轴系不对中故障振动实验测量的轴心轨迹和振动频率与所建耦合统一模型仿真结果进行对比分析,发现机组固有频率模拟误差小于3%。可见,通过水力激励力、水力不平衡力和水轮机动力矩耦合的系统模型在模拟不对中故障时表现出较好的模拟精度。2.围绕非最优工况下水轮机调节系统耦合关系复杂且参数取值存在不确定性导致的发电可靠性评价困难问题,提出利用敏感性和可靠性分析工具量化不同工况下机组发电可靠性的新构想——水轮发电机组系统发电可靠性指标及其初步应用（1）稳定工况和过渡工况下模型参数不确定性分析从水电站参数设计角度对机组模型参数进行随机不确定性定义,并选择发电机角速度和发电机形心偏移作为调节系统和轴系系统模型输出值,从而得到机组在稳定运行工况和过渡工况下模型单参数敏感性排序和参数间相互作用的敏感性排序,进而确立水力发电系统发电可靠性的场景设计原则。（2）不同场景下水轮发电机组发电可靠性指标选取与评估通过设计不同可再生能源占比、不同风速干扰等场景,选择最小调节值、最大调节值、超调、欠调和峰值五个动态指标作为发电可靠性评估指标,研究风水互补发电系统的故障响应、调节性能等动态特征。研究结果表明,水力发电系统调节能力对随机风低标准差和梯度风高平均值低标准差极为敏感。相反,对阵风属性指标（即风速频率、幅值和偏移量）的调节敏感性较弱。此外,快速响应（以调节时间和峰值时间表示）与稳定响应（以最小调节值、最大调节值、超调、欠调和峰值表示）之间的主导因素评价比较复杂。但当快速响应与稳定响应相一致时,就很容易对水轮发电机组动态调节性能做出评价。3.为克服传统风水互补系统以天为最小时间尺度而忽略水轮发电机组动态性能状态的经济型问题,提出一种基于秒级尺度动力学模型的经济性评估方案——资源利用度、平抑性等级和综合效益分析通过研究风电资源的时间与空间尺度效应,给出简单时空尺度等效方案,进而提出基于秒级尺度的风水互补发电系统模型风速变异系数、波动系数和平抑系数的计算方法;进一步通过设计不同可再生能源占比、不同风速干扰等场景,获取风水互补系统的动态响应,并计算年运行内的售电效益、调峰效益、节省能源效益、机组启停成本、导叶疲劳损失成本、维护成本（无导叶损失）等,全方位衡量水电站在调节风电功率变化场景下所带来的经济收益情况。初步试算结果表明,基于秒级尺度的风水互补系统的经济性评估方案是可行的。
二、法国600兆瓦单元机组电站的运行经验（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、法国600兆瓦单元机组电站的运行经验（论文提纲范文）
（5）基于大数据技术的电站机组节能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 能源行业大数据技术发展需求 |
| 1.1.2 电力行业迈进大数据时代 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 电力大数据研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 电站机组节能降耗研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第2章 电站大数据架构及理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电站大数据概念及特性 |
| 2.3 电站大数据架构体系 |
| 2.3.1 电站大数据架构 |
| 2.3.2 电站大数据关键技术 |
| 2.4 电站大数据平台 |
| 2.4.1 电站大数据平台架构 |
| 2.4.2 电站大数据平台搭建与配置 |
| 2.5 电站大数据理论基础 |
| 2.5.1 大数据存储 |
| 2.5.2 大数据计算技术 |
| 2.5.3 数据挖掘技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电厂实时大数据预处理及特征参数选择研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电站大数据预处理 |
| 3.2.1 数据稳态检测 |
| 3.2.2 大数据清理 |
| 3.3 电站机组关键能耗特征参数选择 |
| 3.3.1 特征参数选择方法概述 |
| 3.3.2 模糊粗糙集理论与方法 |
| 3.3.3 关键能耗特征参数选择实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于大数据技术的电站机组能耗分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电站机组能耗分析策略 |
| 4.2.1 电站机组关键能耗特征参数分析 |
| 4.2.2 大数据技术新算法确定基准值策略 |
| 4.2.3 K-means聚类 |
| 4.2.4 Canopy算法 |
| 4.2.5 基于MapReduce架构的新算法实现 |
| 4.2.6 基于支持向量机的能耗敏感性分析模型 |
| 4.3 电站机组应用实例 |
| 4.3.1 确定研究对象及目标 |
| 4.3.2 算法应用及计算结果 |
| 4.3.3 算法性能测试 |
| 4.3.4 不同负荷下能耗敏感性分析实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 大数据技术的电站机组节能环保多目标负荷优化分配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 厂级负荷分配 |
| 5.2.1 厂级负荷分配策略 |
| 5.2.2 负荷优化分配方法 |
| 5.2.3 大数据技术的厂级多目标负荷优化分配策略 |
| 5.3 大数据技术的厂级多目标负荷优化分配 |
| 5.3.1 PSO-SVM预测模型 |
| 5.3.2 NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.3.3 并行NSGA-Ⅱ多目标优化方法 |
| 5.3.4 染色体表达 |
| 5.3.5 电厂负荷分配的物理模型 |
| 5.3.6 基于大数据技术的节能环保多目标负荷优化分配模型 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 确定研究对象及目标 |
| 5.4.2 电站机组能耗特性分析 |
| 5.4.3 基于PSO-SVM预测模型计算 |
| 5.4.4 多目标负荷优化及计算结果 |
| 5.4.5 大数据方法效率验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 燃气电站机组对标管理综合评价研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 对标管理综合评价 |
| 6.2.1 对标管理基本概念 |
| 6.2.2 对标管理综合评价方法 |
| 6.3 燃气电站机组对标管理综合评价指标体系 |
| 6.3.1 指标体系构建的基本原则 |
| 6.3.2 评价指标体系建立 |
| 6.4 燃气电站机组对标管理综合评价模型搭建 |
| 6.4.1 粗糙集指标筛选 |
| 6.4.2 基于向量夹角余弦二级指标评价模型 |
| 6.4.3 主成分分析一级指标综合评价模型 |
| 6.5 实例分析 |
| 6.5.1 燃气电站机组样本概况 |
| 6.5.2 电站机组样本数据选取 |
| 6.5.3 基于粗糙集的指标筛选 |
| 6.5.4 基于向量夹角余弦法二级指标评价结果 |
| 6.5.5 基于主成分分析的一级指标评价结果 |
| 6.6 燃气电站机组评价体系指标权值敏感性分析 |
| 6.6.1 指标权值的敏感性分析模型 |
| 6.6.2 评价体系指标权值敏感性分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）单元机组协调控制系统的先进控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 0.1 问题的提出 |
| 0.2 单元机组协调控制系统概述 |
| 0.2.1 单元机组协调控制系统的地位和作用 |
| 0.2.2 单元机组协调控制系统的分类 |
| 0.2.3 单元机组协调控制系统的特征 |
| 0.2.4 单元机组协调控制系统面临的主要问题 |
| 0.3 单元机组协调控制系统的研究概况 |
| 0.3.1 基于线性系统理论的研究 |
| 0.3.2 基于非线性系统理论的研究 |
| 0.3.3 基于智能化方法的研究 |
| 0.4 论文的主要研究内容 |
| 0.5 论文的组织结构 |
| 第1章 单元机组动态特性数学模型 |
| 1.1 单元机组模型研究现状 |
| 1.2 单元机组动态模型分析 |
| 1.2.1 炉内燃烧与传热过程 |
| 1.2.2 管道传递过程 |
| 1.2.3 汽轮机做功过程 |
| 1.2.4 单元机组动态模型的简化形式 |
| 1.2.5 单元机组简化非线性模型的结构特征 |
| 1.3 单元机组动态模型分析的意义 |
| 1.4 典型单元机组动态模型举例 |
| 1.4.1 de Mello模型 |
| 1.4.2 Cheres模型 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于多变量解耦的协调控制器设计 |
| 2.1 单元机组非线性模型的线性化 |
| 2.2 协调控制器的多变量解耦设计 |
| 2.3 多变量解耦协调控制器的 PID形式 |
| 2.4 多变量解耦协调控制器整定 |
| 2.5 基于多变量解耦的协调控制系统鲁棒性分析 |
| 2.5.1 鲁棒稳定性分析 |
| 2.5.2 解耦鲁棒性分析 |
| 2.5.3 控制器的鲁棒整定和鲁棒性检验 |
| 2.6 仿真研究 |
| 2.6.1 300MW机组线性模型仿真研究 |
| 2.6.2 500MW机组非线性模型仿真研究 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于多变量内模结构的协调控制器设计 |
| 3.1 多变量内模原理及性能分析 |
| 3.1.1 内模控制原理 |
| 3.1.2 内模控制结构性能分析 |
| 3.2 协调控制器的多变量内模设计与整定 |
| 3.2.1 控制器设计 |
| 3.2.2 控制器整定步骤 |
| 3.3 多变量解耦与多变量内模设计方法比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多变量协调控制系统的工程实现 |
| 4.1 多变量协调控制系统的工程应用背景 |
| 4.1.1 工程应用背景 |
| 4.1.2 蒙达发电有限责任公司330MW机组概况 |
| 4.2 机组动态特性试验及模型辨识 |
| 4.2.1 动态特性试验方案及措施 |
| 4.2.2 机炉系统建模 |
| 4.3 协调控制系统总体结构 |
| 4.4 协调控制系统前馈控制器设计 |
| 4.5 核心控制器调度策略设计 |
| 4.5.1 负荷调度和基于 INFI-90模块的跟踪 |
| 4.5.2 应用模糊隶属函数的控制器输出加权 |
| 4.6 设定点生成器设计 |
| 4.6.1 负荷指令处理 |
| 4.6.2 滑压曲线及基于经济性指标的修正 |
| 4.7 协调系统核心控制器设计及仿真 |
| 4.8 协调控制系统现场调试 |
| 4.8.1 第一阶段:系统组态及测点调整 |
| 4.8.2 第二阶段:参数测试及子系统优化 |
| 4.8.3 第三阶段:协调控制器整定及相关调试 |
| 4.9 运行检验 |
| 4.9.1 系统的稳态性能和抗干扰能力 |
| 4.9.2 系统的负荷跟随能力 |
| 4.9.3 系统的负荷适应性 |
| 4.10 本章小结 |
| 第5章 协调控制系统的反馈线性化设计 |
| 5.1 反馈线性化原理与设计方法 |
| 5.1.1 多变量系统的反馈精确线性化 |
| 5.1.2 相对阶向量的动态扩展 |
| 5.2 单元机组非线性模型的反馈线性化 |
| 5.3 伪线性机炉对象的协调控制系统设计及性能分析 |
| 5.3.1 二自由度协调控制系统设计 |
| 5.3.2 二自由度协调控制系统鲁棒性分析 |
| 5.3.3 二自由度协调控制系统抗干扰能力分析 |
| 5.4 协调控制系统的简化反馈线性化设计 |
| 5.5 仿真分析与比较 |
| 5.5.1 负荷跟随能力检验 |
| 5.5.2 抗干扰能力和鲁棒性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 协调控制系统的非线性输出跟踪设计 |
| 6.1 多变量非线性系统的稳定逆问题 |
| 6.2 基于稳定逆的非线性输出跟踪控制 |
| 6.2.1 非线性输出跟踪控制结构 |
| 6.2.2 非线性输出跟踪控制结构性能分析 |
| 6.3 协调控制系统的非线性输出跟踪 |
| 6.3.1 完整设计 |
| 6.3.2 简化设计 |
| 6.4 仿真研究与性能比较 |
| 6.4.1 负荷跟随能力检验 |
| 6.4.2 抗干扰能力和鲁棒性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的主要学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的主要科研项目 |
（10）水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 能源结构现状与发展趋势 |
| 1.2.1 能源结构大转型下的水电角色 |
| 1.2.2 能源结构调整水电调节重任 |
| 1.3 水力发电系统运行稳定性研究综述 |
| 1.3.1 水轮机调节系统之发电可靠性 |
| 1.3.2 水轮发电机组轴系统之轴系振动 |
| 1.3.3 风光水多能互补分析 |
| 1.4 发电可靠性研究综述 |
| 1.4.1 敏感性分析 |
| 1.4.2 可靠性分析 |
| 1.4.3 经济性分析 |
| 1.5 课题来源 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 1.6.1 研究思路 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 水轮机调节系统基本模型及随机扰动分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水轮机调节系统动力学模型及其随机扰动概述 |
| 2.2.1 引水系统动态模型随机扰动 |
| 2.2.2 水轮机线性化(非线性)动态数学模型及随机扰动 |
| 2.2.3 同步发电机动态模型随机扰动 |
| 2.2.4 负荷动态模型随机扰动 |
| 2.2.5 调速器动态模型 |
| 2.2.6 励磁系统动态模型 |
| 2.2.7 水轮机调节系统任务与调节模式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 水轮发电机组轴系与水轮机调节系统耦合建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水轮发电机组轴系与水轮机调节系统耦合建模 |
| 3.2.1 以发电机角速度为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.2.2 以水力不平衡力和水轮机动力矩为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.2.3 以水力激励力为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 水轮发电机组系统参数不确定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数值仿真抽样方法 |
| 4.2.1 蒙特卡洛(Monte-Carlo)抽样方法原理 |
| 4.2.2 蒙特卡洛(Monte-Carlo)抽样方法步骤 |
| 4.3 敏感性分析方法 |
| 4.3.1 扩展傅里叶幅度检验法 |
| 4.3.2 Sobol敏感性分析 |
| 4.4 基于发电机角速度耦合统一模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.4.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.4.2 模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.4.3 不对中参数对系统模型状态变量动态演化过程影响 |
| 4.4.4 发电机转子形心晃动幅度和不对中量关系 |
| 4.4.5 小结 |
| 4.5 基于水力不平衡力和动力矩模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.5.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.5.2 模型参数不确定性分析 |
| 4.5.3 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型验证 |
| 4.5.4 小结 |
| 4.6 基于水力不平衡和动力矩的耦合系统振动模态分析 |
| 4.6.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.6.2 非线性模态级数法 |
| 4.6.3 非线性振动模态分析方法验证 |
| 4.6.4 一阶振动模态分析 |
| 4.6.5 讨论 |
| 4.6.6 小结 |
| 4.7 相继甩负荷工况下水力发电系统模型参数不确定性分析 |
| 4.7.1 全局敏感性分析 |
| 4.7.2 模型验证 |
| 4.7.3 相继甩负荷对管道压力的影响 |
| 4.7.4 相继甩负荷对调压室涌浪的影响 |
| 4.7.5 相继甩负荷对转速波动的影响 |
| 4.7.6 小结 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 风光水互补发电系统发电可靠性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析方法 |
| 5.2.1 一阶可靠度法 |
| 5.2.2 二阶可靠度法 |
| 5.3 混合光伏/风电/水电微电网系统建模与参数不确定性分析 |
| 5.3.1 基于水力激励力的耦合系统模型 |
| 5.3.2 混合光伏/风电微电网 |
| 5.3.3 参数不确定性对水力发电系统发电可靠性的影响 |
| 5.3.4 水力发电系统参数间相互作用对并网可靠性影响 |
| 5.3.5 水力发电系统轴系模型验证 |
| 5.3.6 混合光伏/风电/水电微电网系统建模 |
| 5.3.7 混合光伏/风电/水电微电网系统三相短路故障分析 |
| 5.3.8 小结 |
| 5.3.9 微电网系统参数 |
| 5.4 风水互补发电系统发电可靠性分析 |
| 5.4.1 风水互补发电系统模型说明 |
| 5.4.2 风力发电系统风速模型场景 |
| 5.4.3 风水互补系统互补特性分析 |
| 5.4.4 风水互补系统发电可靠性评估指标 |
| 5.4.5 风水互补系统水轮发电机组发电可靠性评估 |
| 5.4.6 小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 水力发电系统的综合调节优势 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时空尺度风水互补发电资源利用度与平抑性等级评估 |
| 6.2.1 基于连续小波变换的时间序列多尺度分解 |
| 6.2.2 基于连续小波变换分析的时间序列多尺度分解 |
| 6.2.3 基于最小二乘支持向量机的等级评估 |
| 6.2.4 系统资源利用度与平抑性等级评估模型 |
| 6.2.5 风水互补发电系统联合模型 |
| 6.2.6 各类风速条件下风力发电资源评估 |
| 6.2.7 小结 |
| 6.3 水力发电系统在调节风力波动方面的经济性评估 |
| 6.3.1 综合评价方法 |
| 6.3.2 风水互补特性分析 |
| 6.3.3 十四节点网络风水互补发电系统综合优势分析 |
| 6.3.4 风水互补系统综合调节效益分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要贡献 |
| 7.2 工作设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
四、法国600兆瓦单元机组电站的运行经验（论文参考文献）
- [1]法国600兆瓦单元机组电站的运行经验[J]. 易元. 电力技术通讯, 1977(S1)
- [2]波什维勒二厂概况及其电气部分[J]. 易元. 电力技术通讯, 1977(S1)
- [3]西德600兆瓦单元机组电站运行初期情况[J]. 陈代. 电力技术通讯, 1977(S2)
- [4]槐斯怀勒电厂扩建设计、施工和试运[J]. 陈代. 电力技术通讯, 1977(S2)
- [5]基于大数据技术的电站机组节能优化研究[D]. 刘炳含. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [6]600兆瓦汽轮发电机组的结构特点和运行实践[J]. 吴畏. 电力技术通讯, 1977(S1)
- [7]关于抽水蓄能电站的几个问题[J]. 李炳仁. 电力技术通讯, 1974(Z2)
- [8]美国电力工业近况[J]. 马迠隆. 华北电力学院学报, 1980(01)
- [9]单元机组协调控制系统的先进控制策略研究[D]. 房方. 华北电力大学（北京）, 2005(06)
- [10]水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究[D]. 许贝贝. 西北农林科技大学, 2020