基于大数据的供热机组调峰能力研究与应用

针对传统供热机组调峰能力评估方法过程过于复杂、资料难以收集齐全等弊端及供热机组调峰能力预测的电网调度急迫需求性,运用聚类分析算法,对供热机组海量运行大数据进行归类划分,运用高斯分布概率密度函数工具按照设定的约束条件进行寻优遍历计算,评估特定工况下机组的调峰能力区间。该计算方法较工况图法等传统方法,计算方式更加简洁,且其计算结果来源于机组海量历史运行数据,因此其结果的可复现性及准确性较理论方法更加可靠。     

资源综合利用发电企业在线监测技术研究

依据国家有关管理规定,确定了掺煤燃烧的资源综合利用机组的主要考核指标.应用锅炉效率计算方法建立了燃料比和入炉燃料低位热量等指标的在线监测模型,并以此为基础建设了管理信息系统,实现了资源综合利用机组的实时在线监测和规范化管理.     

超短期供热负荷预测技术研究及应用

针对大机组供热改造日趋普遍的现状,简要介绍了供热负荷的特点和3类供热负荷预测技术,结合工程实际介绍了一种超短期供热负荷预测技术,比较了该方法与传统计算方法的应用效果,并简要分析了供热负荷预测技术在电网调度预测管理方面应用,为全网可调出力的及时预报提供了技术支撑.     

脱硝电价考核判断规则的设计与应用

2011年12月．国家发改委通知在江苏等省份开展脱硝电价试点,为规范全省脱硝电价考核管理,江苏设计了脱硝电价弩核判断规则。该规则充分考虑了各类脱硝原理的特点,对各种不同脱硝原理的判定条件进行界定．并给出了规则中的理论和实际依据。该规则在江苏省2012年火电厂的脱硝电价考核中得到了实际应用,NOx平均排放浓度由219mg／m^3下降至77mg／m^3,有效地促进了全省火电机组的NOx减排工作、针对规则的应用情况及火电厂未来发展趋势对该规则提出了修正建议。     

基于数据处理与BP神经网络的SCR脱硝效率预测模型

基于数据处理与分析的方法,充分利用电厂DCS系统中存储的大量实际运行数据,以SCR系统相关参数为输入,SCR出口NOx浓度为输出,采用BP神经网络构建SCR脱硝系统预测模型。该模型充分考虑脱硝效率与其他变量的关系。实验结果表明模型预测结果可靠,为下一步脱硝系统优化运行、实现节能减排提供模型基础。     

烟气排放连续监测系统及其常见故障分析处理

简述了烟气排放连续监测系统的系统构架和测量原理,分析了各种常见故障的产生原因,并提出了相应的处理方法,对保证系统的正常稳定运行,降低系统维护成本,准确反映污染物排放水平,为环保部门提供详实的污染物排放数据有着极其重要的意义.     

基于SCR脱硝系统动态特性修正的喷氨优化控制方法

从SCR脱硝系统动态特性出发,针对动态环节推导出修正公式,对理论还原剂体积流量进行优化,并利用仿真数据和现场实际运行数据对优化方法进行了验证。结果表明:该优化控制方法可有效减小动态过程中SCR脱硝系统氨氮摩尔比的波动,有利于系统对NOx排放质量浓度的控制。     

烟气预洗涤处理技术存在问题及对策分析

文中首先分析了烟气预洗涤处理技术诞生的来源,然后结合某1050 MW燃煤机组运行实例数据,分析了烟气预洗涤处理技术在应用过程中存在的烟气携带工艺水量过大,进而导致吸收塔液位控制失调及油污导致浆液品质恶化等问题,并深入阐述了上述问题带来的影响,最后从设计、运行调节等角度提出了相应的对策建议。     

一种可度量的贝叶斯网络结构学习方法

针对基于约束的方法存在的序依赖、高阶检验等问题,提出了一种通过互信息排序的贝叶斯网络结构学习方法,该方法包括度量信息矩阵学习和“偷懒”启发式策略2部分.其中度量信息矩阵刻画了变量间的依赖程度而且暗含了程度强弱的比较,有效地解决了检验过程中由于变量序导致的误判问题;“偷懒”启发式策略在度量信息矩阵的指导下有选择地将变量加入到条件集中,有效地降低了高阶检验而且减少了检验次数.从理论上证明了新方法的可靠性,从实验上展示了在不丢失学习结构质量的条件下,新方法的搜索比其他搜索过程显著快而且易扩展到样本量小且稀疏的数据集上.