基于BP神经网络的9F燃气轮机压气机离线水洗周期优化

摘要：

基于BP神经网络,对某9F燃气轮机机组历史运行数据进行了建模与分析,提出了一种燃气轮机压气机叶片积垢导致其性能下降的分析方法,得到了燃气轮机压气机效率、压气机压比、压气机流量、燃气轮机功率四个性能参数偏差值随燃气轮机实际运行小时的变化曲线.结果表明,可将上述四个性能参数的实际运行值与理想状态下的运行值(神经网络预测值)偏差3％、3％、4％、5％作为压气机离线水洗的判据.据此,对9F燃气轮机机组现有的离线水洗周期进行优化,得出当前燃气轮机压气机积垢状态实际运行指导小时数为3000 h.该方法为燃气轮机离线水洗周期优化提供了一种思路,具有一定的工程应用价值.

关键词：神经网络、效率、压比、流量、功率、离线水洗

所属期刊栏目：33

分类号：TM611.31(发电、发电厂)

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：47-53