循环流化床机组深度调峰性能分析与评价

某330 MW循环流化床机组进行深度调峰改造后,能长期保持30%负荷段运行,但深度调峰时机组存在热效率差、单位发电成本高、难以投入自动的问题。本文通过分析该机组深度调峰运行数据,建立深度调峰性能分析评价流程;在对机组深度调峰时的热力性能、发电成本等问题的分析过程中,研究了入炉煤粒径与流化风量对炉膛物料分布的影响,并计算了深度调峰的经济性。结果表明:循环流化床机组在深度调峰条件下具有天然优势与可行性;深度调峰改造后,该330 MW循环流化床机组每日可稳定调峰6 h以上,初步计算每年可以获得约1 700万元的效益。本文研究结果可以为今后循环流化床机组深度调峰运行的改造提供参考。     

浅谈影响PTMEG色度的因素

综述了影响聚四氢呋喃(PTMEG)色度的因素,包括生产制造过程、贮存与运输过程中对色度的影响,并对各类影响因素进行逐一分析。     

融合BFGS的自适应蜂群算法在谐波平衡分析中的应用

针对谐波平衡分析中传统算法存在初值限制,以及智能算法收敛速度慢的缺点,提出一种基于BFGS（Broyden-Fleteher-Goldfarl-Shanno）算法局部搜索策略的自适应蜂群算法。该算法在基本蜂群算法的基础上引入非线性的动态调整因子代替蜂群算法搜索公式中的随机变量,增加搜索的自适应性,并将BFGS算法运用到自适应蜂群算法后期求解,提高其局部搜索能力。实验结果表明,改进算法较标准蜂群算法迭代次数减少51.9%,相对于传统BFGS算法和部分改进智能算法均表现出较好收敛性能。     

基于离散分数傅里叶变换的SVG数字水印技术

提出了一种基于离散分数傅里叶变换(DFRFT)的SVG图形水印算法,用于SVG的版权保护.将水印嵌入到SVG图形控制点坐标构造的复数信号的离散分数傅里叶变换频谱中.经实验结果验证,该算法具有较强的透明性,对于通常的图形几何变换以及局部修改攻击,均有令人满意的鲁棒性.     

合理遗忘选择训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测

为了提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,针对煤矿瓦斯涌出量的训练样本选择问题,提出一种基于合理遗忘训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测模型。首先通过引入遗忘因子既考虑了历史数据的影响,又突出了新数据的作用,然后最小二乘支持向量机建立煤矿瓦斯涌出量预测模型,最后进行了仿真分析。结果表明,该模型提高了煤矿瓦斯涌出量的建模效率,获得了更加理想的煤矿瓦斯涌出量预测结果。     

宽带功率放大器PGSC建模方法及预失真研究

针对宽带功率放大器的强记忆效应特性,提出一种功放建模和数字预失真方法——PGSC模型。利用广义记忆多项式(GMP)、特定交叉项(SCT)及记忆时刻信号交叉项(CIMT)3个基函数来构造功放行为模型及数字预失真器,并搭建实际测试平台对模型的精度及线性化效果进行验证。测试结果表明,与PMEC方法相比,PGSC方法建模时的归一化均方误差减少了2.1 dB,数字预失真时输出信号的三阶邻信道功率比降低了4.94/2.03 dB;与GMP方法相比,PGSC方法仅利用73%的系数即可得到更高的模型精度和更好的线性化效果。     

基于动态有理函数的功放模型及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的非线性与记忆效应,提出一种新的低复杂度的动态有理函数模型,该模型简化了有理函数模型,通过两个多项式的比进行建模,但分子是包络记忆多项式的形式,分母由无记忆多项式构成.通过模型仿真和预失真应用系统验证,结果表明:与记忆多项式模型相比,动态有理函数模型所需的系数要少30.6％,模型精度却与其相近,邻信道功率比(ACPR)改善约20 dB,而与有理函数模型相比,所需系数要少21.9％,模型精度改善2.4 dB,ACPR改善约15 dB.由此证明了该模型在复杂度和精确度上的优越性,对功放预失真的研究具有重要的参考价值.     

基于蚁狮算法优化的BP-RBF 功放行为模型研究

为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键。文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF 级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放电路,对从设计的电路中提取出的电压数据进行处理,然后利用蚁狮种群中的多个个体并行寻优的能力,优化BP-RBF 神经网络的权值和阈值,对改进优化后的ALOBP-RBF 神经网络模型进行MATLAB 仿真,通过比较电压均方根误差验证模型精确性。仿真结果表明,相比于BP-RBF、GABP-RBF 模型,该模型具有更高的精度、更快的收敛速度,可以精确地模拟功率放大器的特性,对射频电路的建模具有重要意义。     

制革湿整理工段废水含铬量及来源分析

测定了典型制革企业牛皮蓝湿革、羊皮蓝湿革鞣后湿整理各工序废水的铬浓度,并分析了废水中铬的分布特点及来源。结果表明,在鞣后湿整理过程,各工序均有铬释放。铬复鞣是导致湿整理废水中铬含量较高的主要原因,而蓝湿革中铬的释放也是废水中铬的重要来源;即使对铬鞣废液进行了循环利用,湿整理工段释放的铬也会导致综合废水中的铬显著超标。基于实验结果,提出了针对这一问题的技术发展方向。     

基于数据挖掘的循环流化床锅炉辅机故障预警

为保障循环流化床机组辅助设备的安全运行,提出了一种基于模糊推理和滑动平均相似度的辅助设备故障预警方法。以改进模糊关联规则挖掘为基础的模糊推理被用于推断正常运行情况下设备状态参考值,采用测试数据与参考值之间的滑动平均相似度来判断辅机安全性的预警标准,采用层次分析方法来确定相似度函数中变量的权重,并将正常状态下的最低滑动平均相似度作为故障预警阈值,最后以某电厂300 MW循环流化床锅炉引风机为例进行验证。结果表明:当相似度低于故障预警阈值时,系统可发出警告报警和故障变量定位,因此所提方法能有效预测故障。