火电厂热力性能分析软件：基于机器学习的应用

"这篇文档是关于使用人工智能和机器学习技术在火电厂热力设备及系统性能分析中的软件实施案例。作者通过深入分析传统热力计算方法，归纳出适合计算机处理的算法，并使用INPRISE公司的C++Builder开发了一个名为电厂工程师助手的软件包（PPTC），该软件运行在Microsoft的WINDOWS平台上。软件包涵盖了工质热参数计算、热力设备性能分析和热力系统计算等功能。此外，软件还结合现代软件技术，如数据库支持和图形绘制，以提高数据管理和用户交互体验。作者还探讨了火电厂的计算机化监控和管理，并为大型电厂管理软件开发提供了基础的抽象类和动态链接库（DLL）。关键词包括火电厂、性能计算、监测和软件系统。" 这篇文档详细介绍了如何应用人工智能和机器学习来优化火电厂的热力系统分析。首先，作者对传统电站热力系统的计算方法进行了深入研究，提炼出一系列计算机友好的算法，这些算法考虑了最新的热力计算技术和火电厂的特定需求。接着，借助C++Builder这一可视化开发工具，作者构建了一个电厂工程师助手软件，它可以在Windows环境下运行，为电厂工程师提供便利。 软件的主要功能包括以下几个部分： 1. **工质热参数计算**：能够进行工质（如蒸汽、水等）的热力学参数计算，如温度、压力、焓值等，确保计算结果的准确性和可靠性。 2. **热力设备性能分析计算**：分析热力设备（如锅炉、汽轮机等）的工作效率和性能指标，帮助工程师评估设备运行状态。 3. **热力系统计算**：对整个热力循环进行模拟计算，包括热量损失、能量转换效率等，以便优化系统设计和运行策略。 软件不仅限于基础计算，还利用现代软件技术增强用户体验： - **在线计算**：可能包含了实时监测和数据分析功能，允许工程师即时获取系统性能数据。 - **图形和图表绘制**：所有计算结果可以通过计算机自动生成曲线和图表，方便查看和打印。 - **数据库支持**：对于大量计算数据，软件引入了后台数据库，实现数据的系统化管理和高效检索。 此外，作者还讨论了火电厂的计算机化监控和管理系统，这可能涉及到自动化控制、预测性维护等方面，旨在提升电厂的运营效率和安全性。 在软件开发层面，作者遵循面向对象编程（OOP）原则，创建了火电厂设备和热力计算的抽象类，这些类封装在动态链接库中，便于其他大型电厂管理软件的开发和扩展。 这份文档提供了一个人工智能和机器学习在火电厂热力系统分析中实际应用的实例，展示了如何通过软件工程方法提升电厂的性能计算和监测能力。