WDPF系统在沙角(A)发电厂的应用——4号机给水自动调节系统的整定及其特点

1 主设备简介 沙角A厂4号机组是Ⅱ期工程第一台300MW机组,采用上海生产的亚临界一次再热控制循环汽包炉(型号:SG—1025/183/M317),亚临界中间再热单轴双缸双排汽凝汽式汽轮机(型号:N300—167/538/538)。其热工自动控制系统采用美国西屋公司的WDPF微机分散控制系统,实现DAS、CCS、DEH、BCS四部分功能,是目前国内较完整引进微机分散系统的300MW机组之一。     

220t/h锅炉定速给水泵的变频改造

详细介绍了220t/h锅炉配套1600kW工频定速给水泵变频改造情况及系统控制方案,并对改造后的节能情况进行了计算分析.     

锅炉供浆触摸屏与PLC控制系统

介绍基于触摸屏与PLC的供浆控制系统,以及该系统的组成和软件设计.该系统在我公司投运以来取得了较好的效果.     

基于输电线传输的打铃测控系统

针对传统的打铃系统信号接口多、控制功能单一等问题,提出了一种基于输电线传输的新型打铃测控系统. 该系统应用载波调制和频分复用等技术,以微控制器AT89C51单片机作为系统的控制芯片,采用中断等指令对软件系统进行了编程设计,同时使用PCF8591、MAX232及相关电路实现了数据转换与通信.测试结果表明,接收端解调信号的周期为63 μs,占空比为50%,与发送端调制信号参数一致,解调效果好,且响铃系统控制精准.该打铃测控系统成本低,维护管理方便.     

基于智能测量前端的数字测控系统在电厂改造中的应用

智能测量前端具有就地安装、就地处理数据和远程传输等实用功能,介绍了基于这种前端的数字测控系统在电厂改造中的应用情况,现场运行效果良好.     

分布式训练异构任务调度算法研究

分布式机器学习中的工作结点在训练过程中经常需要处理异构任务,但任务发布者可能无法根据有效的先验知识确定边缘服务器集群中哪些是处于训练状态的工作结点。针对边缘服务器集群无法同时满足训练性能与服务质量最大化的问题,对异构任务调度算法进行了研究。首先在集群资源约束下分析了分布式训练收敛性能的影响因素;其次建立了最大化训练性能的优化目标;最后转化为多维多选择背包问题进行求解。仿真结果表明,所提异构任务调度算法能够在保证服务质量的同时,最大化分布式训练性能。     

基于深度神经网络的移动端人像分割

针对现有的人像分割算法大多忽略移动设备的硬件限制，盲目追求效果，以致无法满足移动端对于分割速度要求的问题，提出了一种可在移动设备上高效运行的人像分割网络。首先，基于编码器-解码器的轻量级U型架构来构建网络；其次，为了克服全卷积网络（FCN）受制于较小的感受域，无法充分捕获长距离信息的缺陷，引入期望最大化注意力块（EMAU）置于编码器之后、解码器之前；然后，在训练阶段添加多层边界辅助损失，有助于提高人物边界轮廓的准确度；最后，对模型进行量化和压缩。在Veer数据集上将所提网络与PortraitFCN+、ENet和BiSeNet等网络进行对比实验。实验结果表明，所提网络可以提高图像推理速度和分割效果，并能够以95.57%的准确率处理分辨率为224×224的RGB图像。     

变频调速控制系统在燃用水煤浆锅炉中的应用

在汕头万丰热电有限公司2^#锅炉的技术改造中，针对燃油工艺中出现的种种问题及水煤浆工艺本身的特性，采用了变频调速的控制方案，实现了供浆泵的安全可靠、节能高效地运行。介绍了变频器的工作原理、系统构成、软件实现方案等。实际应用证明该系统控制起／制动的自动化程度，为锅炉安全运行起到了重要的作用。     

WDPF给水自动控制系统的整定

1 主设备简介沙角A电厂4号机组是二期扩建工程的第一台300MW机组,采用上海生产的亚临界一次中间再热汽包炉(SG-1025/18.2/M317型),亚临界中间再热单轴双缸双排汽凝汽式汽轮机(N300-16.7/538/538型).其热工自动控制系统采用美国西屋公司的WDPF分散控制系统,实现DAS、CCS、DEH、BCS四部分功能,是目前国内较完整引进国外分散控制系统的机组之一.     

基于深度神经网络的移动端人像分割

针对现有的人像分割算法大多忽略移动设备的硬件限制，盲目追求效果，以致无法满足移动端对于分割速度要求的问题，提出了一种可在移动设备上高效运行的人像分割网络。首先，基于编码器-解码器的轻量级U型架构来构建网络；其次，为了克服全卷积网络（FCN）受制于较小的感受域，无法充分捕获长距离信息的缺陷，引入期望最大化注意力块（EMAU）置于编码器之后、解码器之前；然后，在训练阶段添加多层边界辅助损失，有助于提高人物边界轮廓的准确度；最后，对模型进行量化和压缩。在Veer数据集上将所提网络与PortraitFCN+、ENet和BiSeNet等网络进行对比实验。实验结果表明，所提网络可以提高图像推理速度和分割效果，并能够以95.57%的准确率处理分辨率为224×224的RGB图像。