变频空调实际运行模式识别及数据挖掘

变频空调的长期运行数据是空调在实际环境中运行状态最直接的反映,空调运行的内在规律潜藏在其长期的运行数据中,分析其长期运行数据时,由于数据冗余、存在异常数据等原因,需要采用数据挖掘的方法进行研究。采用聚类算法进行分析,空调的运行模式可总结为三种模式,即上午高负荷模式、下午高负荷模式以及低频平稳模式,三种模式下空调的送风温度都比较接近,但室外温度有所区别。上午(下午)高负荷模式中,室外温度在上午(下午)最高,功率及制冷性能系数(Energy efficiency ratio, EER)分别处于峰值及谷值,低频平稳模式下,室外温度并不高,开机后空调运行比较稳定,运行参数变化不大。此后,采用控制变量法和多项式拟合来分析环境工况参数对空调性能的影响,室外侧环境温度、空调回风温度的升高均导致空调的功率增加,而空调的EER随着回风温度的升高而增加,随着室外温度及空调的功率(运行频率)的增加而下降。采用神经网络算法,研究基于空调送风侧参数预测变频空调性能的方法,并建立神经网络预测模型,该方法的预测误差在15%以内,可以通过控制空调运行时的送风侧参数,达到控制空调性能的目的。最后,根据以上研究成果,提出变频空调控制优化方法,提高空调在线长期运行能效。     

SCR烟气脱硝系统氨氮双控新方法

针对目前电厂实际选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统运行中存在的出口NO_x质量浓度分布不均以及氨逃逸超标等问题，进行了数值模拟分析并基于此提出了一种氨氮双控的喷氨优化新方法。以某660 MW机组SCR烟气脱硝系统为例，建立可视化流场和脱硝反应数值模型，分析比较了不同氨氮摩尔比条件下出口各分区NO_x质量浓度、氨逃逸体积分数以及脱硝效率的变化规律。结果表明：分区脱硝效率、出口NO_x质量浓度和氨逃逸体积分数与氨氮比之间的关系均呈由一拐点分隔的两段线性的变化规律，拐点出现在氨氮摩尔比为1.15左右。据此，提出了基于分段拟合函数与优化矩阵方程相结合的氨氮双控喷氨优化新方法，分别预测了该660 MW机组使用5分区和42喷嘴进行喷氨调节优化，优化后的总喷氨量相对均匀喷氨工况最多下降7.2%，同时出口NO_x质量浓度和氨逃逸体积分数的相对标准偏差分别下降至9.4%和4.2%，出口均匀性显著提高，不存在局部超标现象。