基于跨临界CO2热泵的茶叶生产能源系统负荷削减潜力

乡村产业中的化石能源设备逐渐被电能技术替代，引起了乡村负荷波动增大、部分时段产生集中高负荷的问题。为了解决以上问题，将低品位清洁能源应用至乡村的茶叶生产中，针对烘茶全过程的工艺要求提出了跨临界CO₂热泵烘茶技术；并以某茶叶生产乡村为对象，对其代表台区的全年日用电量及产茶日负荷进行了分析，得出采用CO₂热泵烘茶后其负荷得到大幅度削减，整体可降低至原负荷的39.6%~46.8%，峰值负荷与平时负荷的比值由原本的13.6降至5.4~6.2。跨临界CO₂热泵应用至农产品生产中可有效缓解乡村供电压力。     

基于模型预测控制算法的智能密度控制系统在选煤厂的应用

为解决三河口选煤厂重介质旋流器分选过程中PID控制对合格介质密度控制调节能力有限等问题，采用系统辨识构建合格介质密度与精煤灰分数学模型，建立了基于模型预测控制(MPC)算法的智能密度控制系统，提高了合格介质密度控制精度，改善了重介质旋流器分选效果。现场应用表明：该系统在合格介质密度控制中应用效果良好，有效抑制了重介质选煤环节随机性干扰，实现了合格介质密度的稳定、动态调节，使精煤质量得到了显著提高，大大降低了精煤灰分波动幅度，稳定了产品质量，提高了经济效益。     

日本制浆造纸业的现状与展望——2021年概况以及国际结构变化中的新增长北大核心

对全球经济来说,2021年是寻求摆脱新型冠状病毒(COVID-19)负面影响的一年,也就是因封城和宣布紧急状态等主流应对对策下的经济活动停滞,如何得以恢复回升。这些努力的结果,许多国家和地区确保了相对较高的经济增长率,使全球经济总体增长达到6.1%,而日本仅增长1.6%(根据货币基金组织IMF调查)。预测2022年后全球经济将进一步复苏,但2月发生的俄乌冲突给全球经济蒙上了阴影,原油和各种原材料的价格急涨,阻碍了新冠疫情影响下经济恢复的脚步,预测4月的全球经济GDP增长率为3.6%,日本为2.4%。该预测数据是在1月公布的全球4.4%、日本3.3%的预测数据基础上,在4月做了下调修正,若在7月修正审查时,增长率的下行风险未能消除,通货膨胀持续上升扩大,将可能做出更进一步的下调。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”

2020年11月16日,在浙江宁波爱柯迪上市三周年暨领爱菁英启动会上,爱柯迪与SK电讯、联通时科签订了构建“智慧工厂”战略合作协议。通过此次合作,爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”。“压铸AI解决方案”是通过大数据建模,实现对压铸件的缺陷预警,可以提前预测压铸件是否存在缺陷以及识别缺陷类型,只把“合格品”传递给后续加工流程,明显地提高了生产效率。     

油田区块监测指标与开发指标预测建模及运用

对油田区块监测工作进行分析,认识到区块监测指标以及开发指标预测建模的重要性,其核心目的是根据油田区域的基本情况,构建完善性的预测模式,以此来提高油田工作的整体质量,为行业的发展提供保障。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

北方地区供暖电气化的挑战及其影响

选取济南、大连、沈阳3个城市,探讨供暖电气化对社会用能的影响。假定所有供暖热负荷均由热泵系统满足,根据各地气象参数,采用面积指标法得出供暖热负荷,根据热泵系统COP计算供暖耗电量,与全社会耗电量、居民耗电量、工业耗电量进行对比。借助Dymola仿真模型,计算各城市当前风力、光伏装机容量下可再生能源发电量,分析其与供暖耗电量关系。给出未来中国建筑供暖的发展建议。结果表明:现阶段,北方地区实行供暖电气化将给现有电网带来强烈冲击,3个城市供暖期光伏发电几乎可以忽略,风力发电受间歇性影响严重。借鉴欧盟能源转型路径,未来需保持终端用能与设备多样化发展,以保证能源系统的弹性。