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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
  • 阅读653

热电厂锅炉智能燃烧优化控制技术思考

近期,我们一台150吨的高温高压的CFB锅炉,应用了和利时公司的“CFB锅炉燃烧自动及母管协调控制技术”,效果还不错。

  • 2025-01-25
  • 阅读181

锅炉安全监察专项重点图解

五、锅炉设备本体及附属管道,是否存在跑、冒、滴、漏。要有运行记录。

  • 2025-01-15
  • 阅读222

【大屏】3D产线数字孪生合集

【大屏】3D产线数字孪生合集

  • 2025-01-15
  • 阅读217

IEEETII基于随机权重网络的多目标增量建模

本文提出了一种基于图片-正则化的多目标IRWN来解决多目标过程建模问题。在常规IRWN中引入特征层,以提高特征提取能力。此外,采用了一个集成图片范数正则化的目标函数来捕捉目标之间的潜在关系。此外,通过Greville方法,构建了一个全局质量约束,并用于选择有效的随机参数,以同时提高性能并确保所提出方法的收敛性。最后,在六个基准数据集和真实的多目标建模过程中测试了所提出方法的泛化性能。实验结果表明,所建立的模型非常适合多目标应用。 虽然MTIRWN可以有效地处理多目标建模问题,但仍需要考虑一些局限性。1)随着概念漂移问题的出现,MTIRWNs的准确性和鲁棒性肯定会受到影响。在未来,将进一步探索考虑概念漂移的鲁棒和自适应增量学习。2) 由于ADMM和特征层的结合,MTIRWN的构建需要花费更多的时间。在未来的工作中,将采用基于GPU的优化方法,并探索有限元纯层参数确定方法,以降低计算成本。3) 在未来,我们将考虑大量隐藏节点的建模误差缓慢下降的现象。并且,我们希望将所提出的方法与建模误差的加速减小方法相结合,建立一个隐藏节点较少的强大多目标学习模型。

  • 2024-12-19
  • 阅读302

丹佛斯:2024影响力系列白皮书(第五册)——绿氢:平衡之要

面对气候变化,行业正在探寻可持续的应对之道,这一过程既事关紧迫,又错综复杂。有人希望寻找灵丹妙药,也不难理解。同样,氢能效用的相关研究使其成为绿色转型中争议最大的话题之一。

  • 2024-12-30
  • 阅读338
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电力源网荷储一体化和多能互补是什么?-天风证券

12 月 20 日,河北省发改委公示《河北省 2021 年度电力源网荷储一体化和多能互补试点项目》,试点项目共 11 个,其中源网荷储一体化项目 6 个、多能互补项目 5 个。本周我们介绍电力源网荷储一体化和多能互补在构建新型电力系统的作用。

  • 2024-12-30
  • 阅读316
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  • 16页
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IEEESENSORSJOURNAL基于深空时网络和典型变量分析的工业过程质量相关故障检测方法

现代制造过程通常包含多个子过程,过程变量的时空特征难以提取,这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析(GATRU-CVA)。首先,利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来,为全局变量构建了图注意力网络(GAT)的空间特征提取器。此外,使用子块知识图将全局空间特征划分为子块,并构建相应的时间特征提取器。然后,考虑到过程动态特性,使用CVA基于时空特征对过程进行建模,并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器(KDE)方法确定。最后,使用热轧带钢机过程(HSMP)的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明,该方法对HSMP的正确监测率(CMR)为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词:规范变量分析、故障检测、门控递归单元(GRU)、图注意力网络(GAT)知识图。

  • 2025-01-11
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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