《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》以电站锅炉燃煤结渣为主题，主要研究电站锅炉的结渣机理及结渣过程。从煤质的单项指标入手，建立煤种在电站锅炉结渣的静态预测模型，分析锅炉运行过程中的动态结渣判断方法，讨论运行锅炉防止结渣的措施，建立锅炉动态结渣预测模型。锅炉吹灰是防止结渣的重要手段，《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》推导并建立了受热面最佳吹灰周期模型。《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》还研究了利用多种因素建立锅炉结渣的综合预测模型，并利用编程工具将各种模型用计算机来实现，为生产现场提供燃煤锅炉预测软件。《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》特点_力求从不同的角度，用不同的学术观点对锅炉结渣的原因进行分析一用不同的方法对锅炉结渣进行预测判断，力求对电站锅炉燃煤结渣预测和判断有较全面的认识通过几个典型的电站锅炉结渣案例，分析结渣原因以及防止结渣的措施，以便同类机组参考借鉴。

引言

第1章 锅炉结渣的机理及其过程

1.1 背景资料

1.2 锅炉结渣的机理及其过程

1.2.1 受热面污染的几个重要问题

1.2.2 炉内污染的形成

1.2.3 对流受热面积的积灰和结渣

1.2.4 锅炉受热方面的结渣机理

1.3 主要内容与目的

1.3.1 主要内容

1.3.2 目的

第2章 燃煤锅炉结渣的静态预测

2.1 根据煤灰的成分特性来预测

2.1.1 根据铁含量来预测

2.1.2 碱金属含量预测

2.1.3 根据煤灰中的氯的含量，

2.1.4 利用煤灰的硅比G

2.1.5 根据灰中的碱/酸（B/A）比

2.1.6 酸碱性比与硅铝比的乘积预测结渣

2.1.7 根据硫份预测结渣

2.1.8 用污染指数Rf

2.2 用煤灰物理特性对结渣倾向进行预测.

2.2.1 煤灰熔化的温度

2.2.2 灰渣粘温特性评判煤质结渣倾向..

2.2.3 用煤灰的烧结强度预测

2.2.4 类试烧判断法

2.2.5 根据焦渣比预测

2.3 非常规判断方法

2.3.1 根据煤中的铁含量判断结渣

2.3.2 相图法

2.3.3 热显微镜法

2.4 小结

第3章 锅炉结渣的动态判断及防止措施

3.1 炉膛结渣的动态判断

3.1.1 运行锅炉结渣判断的依据

3.1.2 运行锅炉结渣的判断方法

3.2 运行中防止锅炉结渣的措施

3.2.1 我国锅炉结渣的状况

3.2.2 炉膛结渣及出口粘灰的特征

3.2.3 选择较低的炉膛热负荷

3.2.4 合理的炉内温度水平

3.2.5 炉膛内合理燃烧气氛

3.2.6 良好的炉内空气动力场

3.2.7 加强燃烧调节——合理配风

3.2.8 进行混煤的燃烧

3.2.9 合理的吹灰

3.2.1 0最佳吹灰周期的确定

3.2.1 1其他方面

3.2.1 2锅炉结渣案例分析

3.3 小结

第4章 燃煤锅炉结渣的综合判断

4.1 单一指标判断结渣的局限性

4.2 煤灰的熔化温度回归算法

4.3 综合判断指数R

4.4 IRTSQ判别法

4.5 Altmann结渣判断模型

4.6 模糊综合判断

4.6.1 模糊评判的数学原理

4.6.2 单一煤中结渣倾向判断模型

4.6.3 混煤结渣倾向的判断模型

4.6.4 分析讨论

4.7 运行锅炉结渣的综合判断模型

4.8 人工神经网络综合预测法

4.9 锅炉结渣诊断与监控

4.10 小结

第5章 锅炉结渣预测软件

5.1 前言

5.2 软件的设计

5.3 软件编码和测试

5.4 主要模块功能

5.5 软件主要特点

5.6 讨论

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

后记 2100433B

《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》以电站锅炉燃煤结渣为主题，主要研究电站锅炉的结渣机理及结渣过程。从煤质的单项指标入手，建立煤种在电站锅炉结渣的静态预测模型，分析锅炉运行过程中的动态结渣判断方法，讨论运行锅炉防止结渣的措施，建立锅炉动态结渣预测模型。锅炉吹灰是防止结渣的重要手段，《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》推导并建立了受热面最佳吹灰周期模型。

《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》还研究了利用多种因素建立锅炉结渣的综合预测模型。根据模糊数学理论，建立了几个综合预测模型：单一煤种的结渣预测模型CSMI，该模型可为现场购煤提供参考；混煤结渣判断模型CBM2，该模型可为现场配煤、锅炉混煤优化燃烧提供依据；运行锅炉结渣判断模型BMM3，利用该模型可为现场优化运行提供帮助。随后利用编程工具将各种模型用计算机来实现，为生产现场提供燃煤锅炉预测软件。最后，《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》还对锅炉结渣的研究方向进行了展望。

《电站锅炉燃煤结渣预测模型及诊断软件的研究》可以供动力类科技工作者参考，尤其是供电厂运行人员参考借鉴，也可作为大中专院校能源类专业学生的参考用书。

电网污闪预测系统基于Java技术的电网污闪预测系统

研究的电网污闪预测系统以电网污闪预测数学模型为核心，采用Java技术与Oracle数据库技术，建立电网污闪预测系统Java软件包，能够与电网防灾减灾系统服务程序和大型数据库的无缝链接。在污闪预测理论研究的基础上，实现了污闪预测的实用化、智能化和网络化。

电网污闪预测系统应用Java技术是基于其技术的主导地位及其优秀的应用性能。Java是一种跨平台，适合于分布式计算环境的面向对象编程语言。

其主要特点有:

(1)简单、面向对象和应用广泛。Java的简单首先体现在精简的系统上，力图用最小的系统实现足够多的功能;对硬件的要求不高，在小型的计算机上便可以良好的运行。和所有的新一代的程序设计语言一样，Java也采用了面向对象技术并更加彻底，所有的Java程序均是对象，封装性实现了模块化和信息隐藏，继承性实现了代码的复用，用户可以建立自己的类库。而且Java采用的是相对简单的面向对象技术，去掉了运算符重载、多继承的复杂概念，而采用了单一继承、类强制转换、多线程、引用(非指针)等方式，无用内存自动回收机制也使得程序员不必费心管理内存，是程序设计更加简单，同时大大减少了出错的可能。Java语言采用了C语言中的大部分语法，熟悉C语言的程序员会发现Java语言在语法上与C语言极其相似。

(2)鲁棒性和安全性。Java语言在编译及运行程序时，都要进行严格的检查。作为一种强制类型语言，Java在编译和连接时都进行大量的类型检查，防止不匹配问题的发生。如果引用一个非法类型、或执行一个非法类型操作，Java将在解释时指出该错误。在Java程序中不能采用地址计算的方法通过指针访问内存单元，大大减少了错误发生的可能性;而且Java的数组并非用指针实现，这样就可以在检查中避免数组越界的发生。无用内存自动回收机制也增加了Java的鲁棒性。作为网络语言，Java必须提供足够的安全保障，并且要防止病毒的侵袭。Java在运行应用程序时，严格检查其访问数据的权限，比如不允许网络上的应用程序修改本地的数据。下载到用户计算机中的字节代码在其被执行前要经过一个核实工具，一旦字节代码被核实，便由Java解释器来执行，该解释器通过阻止对内存的直接访问来进一步提高Java的安全性。同时Java极高的鲁棒性也增强了Java的安全性。

(3)结构中立且可移植。计算机网络上充满了各种不同类型的机器和操作系统，为使Java程序能在网络的任何地方运行，Java编译器编译生成了与体系结构无关的字节码结构文件格式。任何种类的计算机，只有在其处理器和操作系统上有Java运行时环境，字节码文件就可以在该计算机上运行。即使是在单一系统的计算机上，结构中立也有非常大的作用。随着处理器结构的不断发展变化，程序员不得不编写各种版本的程序以在不同的处理器上运行，这使得开发出能够在所有平台上工作的软件集合是不可能的。而使用Java将使同一版本的应用程序可以运行在所有的平台上。体系结构的中立也使得Java系统具有可移植性。Java运行时系统可以移植到不同的处理器和操作系统上，Java的编译器是由Java语言实现的，解释器是由Java语言和标准C语言实现的，因此可以较为方便的进行移植工作。

电网污闪预测系统电网污闪预测系统应用软件

应用Java编程语言，将污闪预测模型转化为污闪预测应用软件。污闪预测系统软件是电网综合防灾减灾系统的分系统软件，也可独立运行。

污闪预测应用软件的主要功能有:自动从气象预报数据库中提取气象预报信息，并将气象预报信息进行预处理，转换为污闪预测模型能够使用的数据类型;根据气象预报数据对等值盐密、污闪电压做出预测;对污闪等级做出分级预警;将等值盐密、污闪电压及污闪分级预报信息存储到污闪数据库，并根据系统要求将相关信息在防灾减灾系统中发布;能够根据新的气象记录信息自动完成数学模型的不断优化和修正。

污闪预测软件包括:等值盐密预测软件包、污闪临界电压预测软件包及污闪分级预警分析软件包、数据库接入软件包及其它外围服务软件包组成。这些功能软件包按照功能和相互之间关系分别封装不同的类(Class )中。

污闪预测软件的完成形式为一个按一定命名规则封装好的带有程序包入口的Java服务程序包，污闪预测软件按防灾减灾综合服务程序要求，与其它分系统功能的应用软件包一起被封装在防灾减灾系统的综合服务程序内。

污闪预测软件的一个重要组成部分是Oracle数据库访问软件包。在完成污闪预测软件的同时，根据防灾减灾系统功能的要求，还需要同时建立污闪预测数据相关的Oracle数据库。

电网污闪预测系统污闪预测软件系统的Oracle数据库

Oracle数据库是污闪预测软件系统的重要组成部分，是有效地进行污闪相关数据存储、共享及处理的环境和工具。

Oracle数据库系统是一个应用广泛、技术成熟的数据库系统。Oracle是面向对象系统，具有很好的网络性能，数据库功能强大。支持大数据库、多用户的高性能的事务处理l’2v]。Oraclea支持大数据库，其大小可到几百千兆，可充分利用硬件设备。支持大量用户同时在同一数据上执行各种数据应用，并使数据争用最小，保证数据一致性。

Oracle数据库系统具有高开放性能。Oracle数据库系统每天可连续24小时工作，正常的系统操作(后备或个别计算机系统故障)不会中断数据库的使用。可控制数据库中数据的可用性，可在数据库级或在子数据库级上控制。Oracle遵守数据存取语言、操作系统、用户接口和网络通信协议的工业标准。所以它是一个开放系统，最大限度的保护了用户的投资。

Oracle支持分布式数据库和分布处理。为了充分利用计算机系统和网络，允许将处理分为数据库服务器和客户应用程序，所有共享的数据管理由数据库管理系统的计算机处理，而运行数据库应用的工作站集中于解释和显示数据。通过网络连接的计算机环境，Oracle将存放在多台计算机上的数据组合成一个逻辑数据库，可被全部网络用户存取。分布式系统像集中式数据库一样具有透明性和数据一致性。

Oracle软件具有可移植性、可兼容性和可连接性。可在许多不同的操作系统上运行，以致Oracle上所开发的应用可移植到任何操作系统，只需很少修改或不需修改。Oracle软件同工业标准相兼容，包括许多工业标准的操作系统，所开发应用系统可在任何操作系统上运行。可连接性是指Oracle允许不同类型的计算机和操作系统通过网络可共享信息。

Oracle数据库系统为具有管理数据库功能的软件系统。每一个运行的Oracle数据库与一个Oracle实例(Instance)相联系。一个Oracle实例为存取和控制一数据库的软件机制。每一次在数据库服务器上启动一数据库时，称为系统全局区(System GlobalArea，简称SGA)的一内存区被分配，有一个或多个Oracle进程被启动。该SGA和Oracle进程的结合称为一个Oracle数据库实例。一个实例的SGA和进程为管理数据库数据、为该数据库一个或多个用户服务而工作。

污闪预测系统共建立三个数据库:一个是存储实时气象预报信息的气象输入条件数据库;第二个是用来存储等值盐密、污闪电压及污闪预报等级的污闪数据库;最后一个是用来存储等值盐密预测模型和污闪电压预测模型参数的模型参数数据库。这三个数据库构成了污闪预测软件的数据库系统，是污闪预测软件重要的组成部分。

本项目研究了电器控制系统故障建模分析及诊断预测方法，并在故障影响与传播分析中，结合复杂网络的概念开展了相应的研究。首先对电器控制系统中表示节点和连接关系的断路器等元部件的状态和工作性能及故障模式与影响做了研究分析，在已有的研究结果基础上，完成了用于故障编码和故障影响因素分析的电器控制系统建模平台，实现了有向图算法和计算机辅助分析手段。考虑到电器控制系统的特点, 对系统分层拓扑模型概念和节点划分做了定义和设定的划分原则。研究了采用分层拓扑模型的描述方法，将整个系统的建树工作量划分到不同层次上的部分结构建树,并将重复子系统或元件进行故障预存储,最后在整体上形成故障树,实现系统结构知识到故障诊断知识的转化,并据此建立了相应的故障诊断知识库。基于复杂网络概念，研究了有向图的故障节点传播模型，利用故障传播的矩阵分析方法，通过定义的故障直接传播和间接传播，得到了每种故障发生的概论及对其它节点的影响度，将该方法应用于飞机电源供电系统中，做了实例验证。在完成了元件故障信息、相互连接关系和子系统故障传播基础上，将电器控制系统从整体上进行抽象，建立起具有复杂网络特性的综合模型，定义了节点的聚类系数和平均距离，系统中不同节点的度分布描述了该节点受到的故障影响。针对一个航空电源系统，建立了网络节点模型，研究了网络连接中节点的度和聚类系数特性，表明网络具有小的平均路径和大的聚类系数，满足小世界网络特性。在故障传播特性分析中，定义了连接矩阵和激活函数，确定故障的传播阈值，通过仿真得到在同一故障下的不同节点受影响情况，从而对故障发展趋势做出相应的预测分析。在数值仿真和半实物仿真实验研究的基础上，编制了相应的建模算法和分析软件，建立起了测试电器控制系统的实验平台，最终实现了电器控制系统故障诊断建模与预测研究的综合系统。 2100433B

将复杂网络理论应用于电器控制系统故障诊断和预测研究中，从系统整体上对电器控制系统中故障的传播过程和演变机制的动力学行为做出解释，实现诊断和预测目的。首先针对不同的故障特点和诊断预测目标，研究电器控制系统中节点和连接关系的描述和表示方法及系统级拓扑模型的生成过程，并研究常用的复杂网络模型在故障建模中的适用性及改进方法，完成故障拓扑结构的优化过程。其次，在故障传播动力学研究中，采用节点与连接边的混合动态模型和有效的搜素算法，得到一个或多个节点形成的子系统发生故障时的动态模型表示和演变过程，并研究网络系统上相继故障发生时的诊断、预防与控制策略。最后，在故障统一建模的理论研究基础上，借助于数值模拟和系统测试来完成结果的验证和改进，并完善该技术的实际应用方法，为大型复杂行业的电器控制系统故障诊断和预测维护提供理论方法和技术手段。