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张思海、黄中:330MW循环流化床锅炉深度调峰技术(复述.发电技术2024.4)

为推进“双碳”政策的实施,消纳波动性较强的新能源并网发电,当前对火电机组的深度调峰要求越来越高。 循环流化床(CFB)锅炉机组在深度调峰低负荷运行工况有着先天优势,但实现20%以下的超低负荷运行依然面临众多的困难,如炉内流化的稳定性、氮氧化物的排放及炉内局部超温带来的安全性等问题。以某330 MW CFB锅炉的深度调峰技术应用为例,介绍了输煤筛分破碎系统、风帽节流圈、下二次风管等机组部件的改造,并配合烟气再循环等技术应用,成功实现了18%的超低负荷深度调峰运行,同时也很好地控制了NOx的排放。 最后总结了CFB机组超低负荷深度调峰技术的关键点和难点,对深度调峰运行带来的潜在问题进行了分析,并提出了相应的解决措施。研究结果具有重要的工程借鉴作用。

  • 2025-01-15
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【大厂方案】徐工供应商SRM系统(79页)

SRM是Supplier Relationship Management(供应商关系管理)的缩写,它是以多种信息技术为支持的一套先进的管理软件和技术,它将先进的电子商务、数据挖掘、协同技术等信息技术紧密集成在一起,是一种致力于实现与供应商建立和维持长久、紧密伙伴关系的管理思想和软件技术的解决方案。是改善企业与供应商之间关系的新型管理机制,是实现双赢的企业管理模式。

  • 2025-06-04
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中服云CServer系列产品简介

西安中服软件有限公司(简称“中服云”),总部位于西安,在北京设有子公司,并在全国多地设有办事处,高新技术企业,西安市创新型企业。2008年成立,长期致力于云计算平台及相关产品的研发和服务,是国内专业的云平台提供商和服务商,工业互联网平台核心厂商。通过多年专业的研究、开发、应用,形成了自主的“一网四平台”产品体系,拥有了完整的“中服云”产品品牌。

  • 2021-07-08
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机器学习入门算法:从线性模型到神经网络

近段时间以来,我们频频听到「机器学习(machine learning)」这个词(通常在预测分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。几十年来,机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步,我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢?答案很简单:算法(algorithm)。

  • 2021-04-18
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清华大学任一夫教授报告|面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

  • 2025-02-28
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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各种电容器的分类及特点

电容器是电子设备中常用的电子元件,下面对几种常用电容器的结构和特点作以简要介绍以供大家参考。电容器是电子设备中常用的电子元件,下面对几种常用电容器的结构和特点作以简要介绍以供大家参考。

  • 2024-04-28
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库存管理内训课件(39页 PPT)

库存是指为了满足未来需求而暂时闲置的有价值的资源,与是否处于运动状态、是否存放在仓库无关。按照用途及经济属性主要划分为如下八大类:

  • 2024-05-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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