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能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。 相似文献
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异步联网方式下的中国西南电网转动惯量显著减小,频率调节特性发生深刻变化,对自动发电控制(AGC)的动态品质要求更高。首先,利用离散傅里叶变换分析了区域控制偏差(ACE)的频域特性。然后,结合中国西南电网高比例水电、大规模外送的显著特征,分析了有功功率控制面临的新问题,建立了维持省级电网控制区有功功率平衡和电网频率稳定性的数学模型。提出了基于2层数字低通滤波的水、火电机组有功功率调节量分离算法,时间维度上实现不同响应时间和跟踪周期的水、火电机组互补协调控制。进而,通过考虑电网频率、ACE以及送出断面功率控制要求,空间维度上动态调整不同地理位置机组群的调用顺序和有功功率调节范围。最后,基于电力系统全过程动态仿真程序(PSD-FDS)验证了所提方法的有效性。 相似文献
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研究了某含硫21.2%、含金40.3 g/t难处理金精矿的加压氧化预处理工艺。通过单因素试验研究加压氧化过程中磨矿细度、反应压力、反应温度、反应时间、搅拌转速及矿浆浓度等对氰化效果的影响,得到易于氰化的加压氧化渣。再通过氰化提金过程中矿浆浓度、氰化钠用量、pH、浸出时间等对金浸出率的影响研究,获得最佳加压氧化预处理工艺条件为:磨矿细度-0.045 mm占95%、反应压力1.6 MPa、矿浆浓度20%、反应温度160 ℃、反应时间240 min、搅拌转速350 r/min。在此条件下,金氰化平均浸出率达到97.3%。 相似文献
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尾矿库坝体发生漫顶、垮塌、坝体滑坡、渗漏等溃坝因素导致尾矿库溃坝,溃坝后高势能的尾砂形成尾砂泥石流冲向下游,对下游居民的生命财产构成严重的威胁。针对以尾矿坝溃坝为尾矿库安全事故灾害中的突出问题,以宝山荷叶塘尾矿库为例,运用分步数值模拟方法将尾砂泥石流运移、淹没这一动量过程和尾砂泥石流与障碍物撞击这一力学过程相结合分析尾矿库4#副坝溃坝时对其下游马鞍岭公路的安全影响,尾矿库溃坝后尾砂对下游公路的淹没和尾砂泥石流运移的规律直接影响着灾害能量的变化,通过尾砂泥石流与下游公路的撞击作用及能量变化揭示其运移规律,研究溃坝尾砂泥石流对下游的淹没范围、尾砂移动规律以及尾砂对下游公路的撞击,探讨下游公路的安全性。 相似文献
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