【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于火力发电，尤其涉及一种基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法。
技术介绍
1、逆流式自然通风冷却塔是电力系统广泛使用的冷却设备，作为电厂热力循环中的重要辅助设备，冷却塔优良的热力性能是保证汽轮发电机组高效、安全、稳定运行的前提条件。
2、冷却塔冷却性能直接影响机组真空，从而影响机组节能减排效果和运行经济性。以某引进型300mw机组为例进行了计算，其结果显示降低进水温度0.1℃，真空可提高0.026kpa。根据公开文献显示，循环水流量不变的前提下，由于冷却塔的冷却能力降低，导致出塔水温升高1℃时，200mw机组煤耗增加1.107g/(kw·h)，300mw机组煤耗增加0.798g/(kw·h)。由此可见，在保证冷却塔的结构安全、控制项目整体投资的前提下，通过科学手段提高冷却塔的冷却性能，进一步降低出塔水温，可有效提高机组真空，降低发电煤耗，减少机组碳排放，在提高机组运行经济性的同时，达到节能减排的目的。
3、冷却塔内通风量以及风速在填料区分布的均匀性是影响冷却塔冷却性能的重要因素，二者受周围环境大风的影响较大，特别是环境侧风对其会产生直接的不利影响。国内外学者分别通过理论研究及模拟实验分析了环境侧风对冷却塔的影响。通过数值计算及风洞模拟发现，自然风对进塔空气的流场存在较大影响，可以通过在上风向设置挡风墙来予以缓解。认为环境侧风会使冷却塔进出口的压力分布发生改变，从而破坏进风的均匀性，安装挡风墙可以有效降低环境侧风的不利影响，在冷却塔进风口安装挡风墙可有效改善侧风情况下的冷却塔热力性
4、然而，对于主动引导环境侧风进塔、均匀塔内流场分布这一思路，目前国内的研究基本停留在模拟计算的阶段，缺乏相关的现场试验数据作为支撑。根据相关文献研究，环境侧风不仅降低了通风量，还破坏了冷却塔周向进风的均匀性，通过优化冷却塔周向进风，可以增强塔内传热传质均匀性，提高冷却效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，以解决上述技术问题。
2、本专利技术提供了一种基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，包括如下步骤：
3、步骤1：现场资料收集，获取冷却塔入口结构与尺寸，及冷却塔底部典型气象参数,对冷却塔底部导流原件的影响因素进行初步方案确定；
4、步骤2：根据导流原件结构与尺寸参数构建计算域的几何模型并划分网格；
5、步骤3：建立粒子群算法模型，通过修改惯性权重在粒子群算法更新公式中的取值，控制算法向未知解空间的探索能力和趋近于最优解的能力；
6、步骤4：设定计算边界条件，根据模型进行参数计算；提取计算结果，输出冷却塔底部扇区风速、压力参数；导出结果，得到导流原件结构、尺寸、布置位置对流场影响规律；
7、步骤5：结合算法模型进行最优参数选取；
8、步骤6：结合导流效果、工艺实施的实际情况，确定最佳结构、尺寸参数。
9、进一步地，步骤1中所述冷却塔入口结构与尺寸包括冷却塔塔筒高度、塔筒顶部直径、塔筒底部直径；所述冷却塔底部典型气象参数包括冷却塔底部典型风向、冷却塔底部典型风速。
10、进一步地，所述步骤2具体包括如下步骤：
11、步骤2.1：采用solidworks软件建立结构模型；所述包括冷却水塔塔体、塔体支撑柱、冷却塔导流装置；
12、步骤2.2：基于geometry导入结构模型；
13、步骤2.3：生成流体域并采用icem进行流体网格划分，包括：
14、将流体域切块分割为大小不同的块，分别对每个块进行针对性网格划分；所述网格形状为四面体或六面体。
15、进一步地，所述步骤3包括：算法参数初始化、迭代计算每个粒子当前适应度、更新局部最优粒子和全局最优粒子，以及对应的适应度、速度更新和位置更新、判断加上外循环，判断迭代是否结束；其中，所述算法参数初始化包括目标函数、初始参数、迭代关键参数记录；所述初始参数包括：初始种群个数、最大迭代次数、空间维数、惯性权重、可信度因子、允许的精度误差、初始种群的速度、初始种群每个粒子的适应度；所述迭代关键参数记录包括每个个体的历史最佳位置、每个个体的历史最佳适应度、种群的历史最佳位置、种群的历史最佳适应度。
16、进一步地，所述更新局部最优粒子和全局最优粒子，以及对应的适应度包括更新个体历史最佳适应度、更新个体历史最佳位置、更新群体历史最佳适应度、更新群体历史最佳位置。
17、进一步地，所述的速度更新和位置更新包括速度边界速度处理、位置更新、位置边界处理。
18、进一步地，所述步骤4包括：
19、步骤4.1：在cfx中建立计算模型；
20、步骤4.2：获得合理化的计算模型：根据冷却水塔底环境风速，塔底进风风速与压力进行计算，计算完成后提取几何模型中若干点的速度与压力计算值，比较速度与压力计算值与实测值以验证计算模型的合理性，若计算值与实测值的差值在±15％以内，则计算模型合理；若计算模型不合理，需要重复步骤1与步骤2，直至得到合理的计算模型。
21、进一步地，步骤4中参数值包括导流装置形状、角度与安装位置，加装导流装置前后冷却塔进风风速，性能指标包括冷却塔进风局部速度分布。
22、本专利技术还提供了一种冷却塔导流装置，由所述基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法所得。
23、进一步地，所述冷却塔导流装置本体为翼型，导流装置沿支撑住布置，弦线方向垂直于冷却水塔塔圈切线。
24、借由上述方案，通过基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，能够实现冷却塔导流装置优化设计，大大缩短改进设计周期，降低设计成本和实验成本，在不对冷却塔本体结构做改动的基础上，有效提升夏季冷却塔的进风量。
25、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
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1.一种基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，步骤1中所述冷却塔入口结构与尺寸包括冷却塔塔筒高度、塔筒顶部直径、塔筒底部直径；所述冷却塔底部典型气象参数包括冷却塔底部典型风向、冷却塔底部典型风速。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：算法参数初始化、迭代计算每个粒子当前适应度、更新局部最优粒子和全局最优粒子，以及对应的适应度、速度更新和位置更新、判断加上外循环，判断迭代是否结束；其中，所述算法参数初始化包括目标函数、初始参数、迭代关键参数记录；所述初始参数包括：初始种群个数、最大迭代次数、空间维数、惯性权重、可信度因子、允许的精度误差、初始种群的速度、初始种群每个粒子的适应度；所述迭代关键参数记录包括每个个体的历史最佳位置、每个个体的
5.根据权利要求4所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述更新局部最优粒子和全局最优粒子，以及对应的适应度包括更新个体历史最佳适应度、更新个体历史最佳位置、更新群体历史最佳适应度、更新群体历史最佳位置。
6.根据权利要求4所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述的速度更新和位置更新包括速度边界速度处理、位置更新、位置边界处理。
7.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述步骤4包括：
8.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，步骤4中参数值包括导流装置形状、角度与安装位置，加装导流装置前后冷却塔进风风速，性能指标包括冷却塔进风局部速度分布。
9.一种冷却塔导流装置，其特征在于，由所述权利要求1～8任一项所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法所得。
10.如权利要求9所述的冷却塔导流装置，其特征在于，所述冷却塔导流装置本体为翼型，导流装置沿支撑住布置，弦线方向垂直于冷却水塔塔圈切线。
...【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，步骤1中所述冷却塔入口结构与尺寸包括冷却塔塔筒高度、塔筒顶部直径、塔筒底部直径；所述冷却塔底部典型气象参数包括冷却塔底部典型风向、冷却塔底部典型风速。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于粒子群算法与有限元分析的冷却塔导流装置优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：算法参数初始化、迭代计算每个粒子当前适应度、更新局部最优粒子和全局最优粒子，以及对应的适应度、速度更新和位置更新、判断加上外循环，判断迭代是否结束；其中，所述算法参数初始化包括目标函数、初始参数、迭代关键参数记录；所述初始参数包括：初始种群个数、最大迭代次数、空间维数、惯性权重、可信度因子、允许的精度误差、初始种群的速度、初始种群每个粒子的适应度；所述迭代关键参数记录包括每个个体的历史最佳位置、每个个体的历史最佳适应度、种群的历史最佳位置、种群的历史最佳适应度...
【专利技术属性】
技术研发人员：李欣，高世杰，林显超，李燕平，乔文艺，杨洋，邓爱祥，郭美丽，张海红，王统，杨晋，杨国强，青可儿，张振华，杜未，吴韬，胥佳瑞，张浩峰，张飞飞，
申请(专利权)人：内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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