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摘要
探索在复杂工况下的直接空冷机组最佳运行方式，寻找最佳背压，对于提升直接空冷机组热经济性至关重要，同时也是困扰行业多年经典问题。本文基于大数据和人工智能技术处理机组实际运行中产生的海量数据，采用机理-数据建模方式对冷端系统进行数字孪生建模。采用构建的模型可以评估当前工况下背压对空冷岛电耗和发电功率的影响，进而通过寻优算法获取最佳背压，最后得到与最佳背压相适应的空冷岛电耗和空冷风机转速推荐值。现场应用结果表明，最佳背压随着环境温度和负荷的升高而增大；适当调节背压有利于降低燃料量，提升机组经济性；运行人员跟随推荐值调整背压，供电标煤耗平均下降0.5～1.0 g/kWh。
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单位西安交通大学; 朗坤智慧科技股份有限公司
