导读:本文包含了非正常工况论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:管网水位,非正常工况,截污纳管
非正常工况论文文献综述
胡和平,马卓荦,谢海旗,肖许沐[1]（2019）在《管网水位非正常工况下的截污纳管方案探讨》一文中研究指出从源头控制污水向水体排放是黑臭水体整治最有效的工程措施,必须通过扎实的现场工作,摸查清楚现况排水系统位置、走向、高程、水位、淤堵情况等,确保截污纳管方案合理可靠。截污纳管方案不合理,效果可能适得其反。通过对H岛内的污水管网水位进行观测,发现污水管网高水位运行,处于不正常工况,并找到了过往治理方案未能取得良好治理效果的根本原因。针对污水管网高水位运行的现状,提出了有效的截污纳管方案,取得了良好的治理效果。(本文来源于《中国给水排水》期刊2019年16期）
张然然[2]（2019）在《非正常工况下火电机组短期负荷预测技术研究》一文中研究指出随着用电负荷形式日趋多样化以及以风电为代表的可再生能源规模化并网,电网要应对来自荷源侧的双随机扰动,需进一步加强对中小时间尺度下用电、发电负荷变化的监控及统筹调度。中国电科院、广东、河南电科院等多家单位已经开展火电机组一次调频能力预测研究,下一步研究的重点集中在一到十分钟时间尺度内非正常工况下火电机组短期负荷预测方向。由于电网《两个细则》的考核及深度调峰,火电机组接近极限状态运行,发电可靠性显着降低,容易出现短时间内机组发电负荷不能跟随AGC指令变化的情况,影响电网安全稳定运行。火电机组短期负荷预测目的在于根据机组运行状态、环境因素以及AGC指令的复杂程度预测未来时刻火电机组实际发电负荷可能出现的变化,并提前告知电网以实现优化调度。采用机理建模与数值预测算法相结合的方法预测非正常工况下火电机组发电负荷。建立负荷对象模型,并以此为基础建立整个发电负荷控制系统的机理模型,将其中存在规律性变化的部分作为状态方程,采用建立机理模型的方法加以预测;将输入变量和随机性变化的部分作为噪声,依据其统计学规律,应用小波变换进行处理,并建立时间序列模型进行数值预测。最后采用自适应加权数据融合算法将两者的预测结果进行融合,得到最终的预测结果。针对一600MW亚临界机组,建立其负荷/压力对象模型及协调控制系统,分析非正常工况下控制系统中高限/低限、闭锁、保持、迫升/迫降、压力拉回等因素对发电负荷的影响;最后的实验选用一350MW超临界机组作为研究对象,通过小波变换对负荷指令进行多尺度分解,建立ARIMA模型,依据前N个时刻的发电负荷预测其变化规律并进行加权求和得到数值预测的结果。通过机理方法对此机组进行机理预测,最后通过数据融合的方法将二者最终结果相融合。根据机组的实际运行数据和当前负荷指令以5分钟为一个步长预测发电负荷,经历1个小时后与机组实际发电负荷进行对比。结果表明,应用数据融合将数值法预测结果与机理法预测结果相融合,所得预测结果的相对误差在5.2%以内,相较于数值预测法与机理预测法的结果,更能够满足电网调度对预测精度的要求。课题研究成果可作为源网测双向信息交互模式下和谐调度的基础。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
邹建军,黄志辉[3]（2018）在《几种非正常工况下的车辆限界计算》一文中研究指出以地铁车辆限界标准为基础,以某地铁工程车为例,对例举的3种非正常工况下的车辆动态包络线进行计算,并对结果采用图形对比的方式进行了比较,通过对比分析认为在非正常工况下需要更大的车辆限界。为车辆在运行过程中,出现非正常工况时,车辆是否会超限提供理论依据,也为今后对非正常工况下的车辆限界计算提供一种参考,保障车辆运行安全。(本文来源于《都市快轨交通》期刊2018年06期）
姜勇,张鹏昊,张彦海,任同伟,俞彬[4]（2018）在《煤化工污水非正常工况排放及处理措施》一文中研究指出以碎煤和粉煤组合气化工艺为例,阐述10种典型的非正常工况污水的产排放特征,提出了污水暂存和处理措施;当污水处理设施无法正常运行时,污水先排入暂存池,按"污/污分类"的原则暂存污水,待污水处理单元恢复正常运行时再进行处理。(本文来源于《煤炭加工与综合利用》期刊2018年04期）
杨钊才[5]（2018）在《红水河大化水电站汛期非正常溢流工况安全影响研究》一文中研究指出结合红水河大化水电站汛期出现的非正常溢流工况,研究该工况对枢纽建筑物安全以及机组稳定运行的影响。并针对该工况可能造成的不利影响提出合理的建议和应对措施,为今后类似的水电站工程安全运行提供借鉴与参考。(本文来源于《红水河》期刊2018年02期）
郑有为[6]（2017）在《大型无隔板镁电解槽非正常工况处理措施探究》一文中研究指出镁电解工业于1886年诞生,至今已有131年的历史,这期间其生产工艺有了长足的进步,技术水平也得到极大的提高。其核心设备镁电解槽也经历了简单的低电流效率低电能效率的无隔板槽,至民和镁厂带隔板镁电解槽,再至新型大型无隔板电解槽的发展,它们的出现,使镁工业达到了一个新的水平。(本文来源于《世界有色金属》期刊2017年20期）
胡瑾秋,张来斌,伊岩,蔡爽[7]（2016）在《非正常工况下化工过程设备故障实时关联预警研究》一文中研究指出为提高非正常工况下化工过程设备故障预警的准确性和鲁棒性,需在预测过程中考虑影响目标参数的其他关联参数的状态。提出基于灰色关联分析法和卡尔曼滤波法的化工过程故障实时关联预警方法,建立以目标参数为结果变量的灰色关联模型,通过灰色关联度分析及排序,提取关联系统中目标参数的关联原因变量,对过程参数进行实时预测和预警。在常减压装置故障预警案例分析中,分别以稳定塔回流罐液位和常压塔顶温度为目标参数,实时预测未来1 min内的参数状态值,当判断结果为故障时提前发出预警信息。结果表明:与传统卡尔曼滤波法相比,所提方法预测结果平均相对误差分别减小了91.06%和88.23%,并成功避免了一次误告警和一次漏告警。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2016年09期）
许克磊[8]（2016）在《基于数据的风电机组非正常工况预测研究》一文中研究指出当前,风电装机容量不断增加,风电场弃风现象严重,导致风电场运行维护成本增加。因此,降低其维护维修费用、减少发电成本成为了风电机组运行中迫切需要解决的问题。由于目前风电场采取的状态监测系统均是实时监测状态参数,难以为风电机组的维护和维修的安排计划提供依据,因此,研究风电机组非正常工况预测对于科学合理制定风电机组的维护和维修计划,减少风电机组故障,保证风电机组健康安全运行,提高风电场经济效益具有重要意义。在掌握双馈风电机组运行原理的基础上,对齿轮箱和发电机子系统进行了故障特性分析,并且采用小波包理论提取了齿轮箱和发电机子系统的振动特征,利用k-means聚类算法,实现了机组运行工况的划分。在此基础上,根据中心极限定理,建立了各工况下评价状态特征参数是否正常的准则。根据工况划分的结果,利用支持向量机,建立了机组运行工况辨识模型,并进行了模型测试,验证了所建模型的正确性。基于风电机组运行数据,分别采用叁种方法建立了齿轮箱和发电机子系统各状态参数的预测模型,通过相互对比,选取了泛化能力较好的模型,并且经过测试,验证了模型的有效性。根据建立的各状态参数的预测模型和样本数据,预测得到各状态参数未来的变化情况。通过工况辨识将各状态参数划分到相应的工况下,根据该工况下的各参数的评价准则,利用层次分析法和模糊综合评价策略,实现了对风电机组非正常工况的预测,研究结果可为风电机组的检修维护计划的制定提供参考。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2016-06-17）
冯建洲[9]（2016）在《非正常工况下模块化多电平变换器的控制策略研究》一文中研究指出模块化多电平变换器(Modular Multilevel Convert, MMC)由于其模块化的拓扑结构,更适合于应用在高电压大功率场合。MMC应用于直流输电、大功率电机驱动及动态无功补偿等方面的研究已经取得了一系列的成果。近年来研究热点为MMC的环流及电容电压波动问题,但在实际工程应用中非正常工况下MMC的运行也是需要考虑的。所以,本文针对叁种非正常工况下MMC运行存在的问题,通过改进现有控制策略来实现MMC在非正常工况下的运行。MMC交流侧非对称工况是交流侧发生故障时需要考虑的问题,交流侧发生单相故障时,MMC的控制将受到影响,通过附加功率平衡控制实现MMC在非对称工况下的对称运行；MMC低频运行是在MMC用于大功率电机驱动时需要考虑的问题,低频工况下电容电压出现较大波动,通过注入高频功率可以抑制波动；MMC直流侧故障工况由于MMC拓扑固有的缺点,子模块将流过较大过电流,对于直流侧输出较低电压的工况,通过提出一种混合型MMC及其控制策略,实现直流侧非正常工况下的正常运行。本文首先总结了MMC非正常工况下控制策略的研究现状,进而分析了典型MMC的拓扑结构及工作原理,基于桥臂电流直接控制分别给出了正常工况下整流侧MMC和逆变侧MMC的多层次电容电压平衡控制策略。其次,本文研究了MMC交流侧非对称工况下的控制策略,分别对整流侧MMC和逆变侧MMC在交流侧非对称工况下应用正常工况控制策略进行了仿真；对整流侧MMC在交流侧非对称工况下提出了两种控制策略改进方案,分析了其原理及实现方法,并通过PSCAD仿真进行了验证。再次,本文研究了MMC带电机低频运行的问题及相应的控制策略,提出通过注入高频功率抑制SM电压电压波动,实现MMC带电机的启动及低频运行,低频运行策略的有效性在PSIM中进行了仿真验证；进一步提出一种异步电机的模拟仿真电路用于实时验证MMC的低频运行控制策略及电机控制策略,对所提模拟仿真电路的有效性在PSIM中进行了仿真验证。最后,本文提出了一种混合型MMC的结构,兼具直流融冰和STATCOM功能,提出了相应的控制策略,既可以用于直流融冰,也可以用于无功补偿,具有较好的控制灵活性；在直流侧发生短路故障情况下,可以有效减小流过开关器件过电流,通过PSCAD仿真实验验证了所提出拓扑及控制策略的有效性。(本文来源于《山东大学》期刊2016-04-29）
严冬冬[10]（2015）在《盘山县某化工园区非正常工况下地下水污染预测与防治》一文中研究指出本文通过分析某化工园区周边的水文地质条件和地下水水质现状,利用现有的地下水水质的空间分布资料、地下水现状监测的资料及相关的研究成果,建立污染因子随地下水流运移和弥散模型,采用Visual MODFLOW 4.2软件模拟分析,预测地下水污染物的运移规律,为预防与控制环境恶化、保护地下水资源和环境管理提供科学依据。通过地下水污染模拟得出：在正常工况下,化工园区不会对该地区地下水造成污染；非正常工况下,由于排水管道发生泄漏,硫化物和氨氮分别以600mg/L和50mg/L的浓度排放时,5年后,污染物超出厂区,对厂区周边的居民饮用水以及灌溉用水造成影响,10年后污染物超出厂区位置更远,污染浓度更大。针对本次模拟结果提出了地下水污染防治措施,采用源头控制和分区控制等方式作为防污措施,以确保在非正常工况下也能保证对该地区地下水不会造成污染。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2015-06-01）
非正常工况论文开题报告
（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：
随着用电负荷形式日趋多样化以及以风电为代表的可再生能源规模化并网,电网要应对来自荷源侧的双随机扰动,需进一步加强对中小时间尺度下用电、发电负荷变化的监控及统筹调度。中国电科院、广东、河南电科院等多家单位已经开展火电机组一次调频能力预测研究,下一步研究的重点集中在一到十分钟时间尺度内非正常工况下火电机组短期负荷预测方向。由于电网《两个细则》的考核及深度调峰,火电机组接近极限状态运行,发电可靠性显着降低,容易出现短时间内机组发电负荷不能跟随AGC指令变化的情况,影响电网安全稳定运行。火电机组短期负荷预测目的在于根据机组运行状态、环境因素以及AGC指令的复杂程度预测未来时刻火电机组实际发电负荷可能出现的变化,并提前告知电网以实现优化调度。采用机理建模与数值预测算法相结合的方法预测非正常工况下火电机组发电负荷。建立负荷对象模型,并以此为基础建立整个发电负荷控制系统的机理模型,将其中存在规律性变化的部分作为状态方程,采用建立机理模型的方法加以预测;将输入变量和随机性变化的部分作为噪声,依据其统计学规律,应用小波变换进行处理,并建立时间序列模型进行数值预测。最后采用自适应加权数据融合算法将两者的预测结果进行融合,得到最终的预测结果。针对一600MW亚临界机组,建立其负荷/压力对象模型及协调控制系统,分析非正常工况下控制系统中高限/低限、闭锁、保持、迫升/迫降、压力拉回等因素对发电负荷的影响;最后的实验选用一350MW超临界机组作为研究对象,通过小波变换对负荷指令进行多尺度分解,建立ARIMA模型,依据前N个时刻的发电负荷预测其变化规律并进行加权求和得到数值预测的结果。通过机理方法对此机组进行机理预测,最后通过数据融合的方法将二者最终结果相融合。根据机组的实际运行数据和当前负荷指令以5分钟为一个步长预测发电负荷,经历1个小时后与机组实际发电负荷进行对比。结果表明,应用数据融合将数值法预测结果与机理法预测结果相融合,所得预测结果的相对误差在5.2%以内,相较于数值预测法与机理预测法的结果,更能够满足电网调度对预测精度的要求。课题研究成果可作为源网测双向信息交互模式下和谐调度的基础。
（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。
非正常工况论文参考文献
[1].胡和平,马卓荦,谢海旗,肖许沐.管网水位非正常工况下的截污纳管方案探讨[J].中国给水排水.2019
[2].张然然.非正常工况下火电机组短期负荷预测技术研究[D].华北电力大学.2019
[3].邹建军,黄志辉.几种非正常工况下的车辆限界计算[J].都市快轨交通.2018
[4].姜勇,张鹏昊,张彦海,任同伟,俞彬.煤化工污水非正常工况排放及处理措施[J].煤炭加工与综合利用.2018
[5].杨钊才.红水河大化水电站汛期非正常溢流工况安全影响研究[J].红水河.2018
[6].郑有为.大型无隔板镁电解槽非正常工况处理措施探究[J].世界有色金属.2017
[7].胡瑾秋,张来斌,伊岩,蔡爽.非正常工况下化工过程设备故障实时关联预警研究[J].中国安全科学学报.2016
[8].许克磊.基于数据的风电机组非正常工况预测研究[D].兰州交通大学.2016
[9].冯建洲.非正常工况下模块化多电平变换器的控制策略研究[D].山东大学.2016
[10].严冬冬.盘山县某化工园区非正常工况下地下水污染预测与防治[D].辽宁工程技术大学.2015