炼油企业蒸汽动力系统改造优化研究

针对当前形势下炼油企业蒸汽动力系统存在的巨大改造潜力,提出了蒸汽动力系统改造的优化方法;该方法首先通过运行优化方案分析和系统设备诊断找出系统存在问题,然后通过专家知识系统提出一系列解决的方案,建立系统改造方案的超结构和考虑柔性调节的优化改造混合整数线性规划(MILP)模型,求解模型并确定最优的改造方案;文章最后部分给出了详细的案例分析,结果表明应用本文提出的改造优化策略方法确定的最佳改造方案可以为案例背景炼油企业蒸汽动力系统节约大约6%的运行费用,投资回收期约0.38年;本文提出的优化改造方法为推动炼油企业蒸汽动力系统的节能降耗提供了定的理论指导和技术支持.     

基于深度学习的短时交通流预测

针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律,提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型,利用差分去除交通流数据的趋势向,用深度信念网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明：文中提出的预测模型与传统预测模型相比,具有更高的预测精度,预测性能提高了18.01%,是一种有效的交通流预测方法。     

板式换热器及其热力系统的运行特性和高级分析

针对不同换热设备组合之间以及换热设备在系统中的分布情况进行了研究,建立了高级分析模型,将换热设备与系统的损进一步分割成不可避免性部分和可避免性部分,计算相应的损失和效率,确定换热设备与系统中能量损失的主要部位,并在有机朗肯循环（organic Rankine cycle,ORC）系统试验台中进行验证,为换热设备及其热力系统的运行优化提供科学依据。结果表明,不同的换热面积对换热设备的能效有着非常大的影响,同时常规分析和高级分析提出了不同的系统优化次序。高级分析表明,蒸发器可避免损占蒸发器损的41.2%～60.0%,冷凝器可避免损占冷凝器总损最高可达91%～97%,整个ORC系统有52.5%～66.3%的损可以避免,有很大的改造潜力,且发现不合理设计的管道也会影响ORC系统性能。     

探究2种光电光热一体化（PV/T）系统在中国不同建筑气候带下的热电性能

为考察太阳能光伏/热(PV/T)集热技术在中国各建筑气候带下的性能,利用TRNSYS软件,建立基于家用太阳能热水系统的太阳能光电光热一体化系统,分别模拟以单晶硅(Mono-cSi)和碲化镉(CdTe)薄膜为光电采集模块的PV/T集热器在中国各建筑气候带下的性能。结果表明,在中国7种建筑气候区,单晶硅型PV/T具有更高的光电转换效率,然而,CdTe薄膜型PV/T集热器的光电转换效率较为稳定;并且,同一气候区域下,CdTe薄膜型的光热转换效率较单晶硅型高约10%。综合评估后发现,CdTe薄膜型PV/T系统气候适应性更强,具有更大的实际应用潜力。     

基于夹点分析的大型公共建筑热需求和热回收系统综合与优化设计

本文针对大型公共建筑用热温位要求多、运行工况多的特点,提出了一种多工况建筑用能系统综合与设计的方法,以提高系统的能量利用效率.首先,通过对用能温度品位高低进行分类,将各温位的热需求和废(余)热(如空调冷凝热等)以冷、热物流的形式组成了能量回收再利用网络.根据组成该网络的各冷、热物流的时间特性,对整个运行时间分段离散化,将问题转化为确定性的多周期优化问题.而后,以年度总费用(包括投资折旧费用和运行费用)最小为目标,建立了建筑物用能及回收系统综合与设计多周期优化的模型,并采用基于夹点分析的方法进行了求解.最后,应用本文提出的综合与优化方法,对某酒店建筑进行了系统综合与优化设计,得到了最优设计方案以及各周期的换热匹配方案,与未考虑系统综合和优化设计的结果相比,可节约10.7%的年度总费用,表明本文提出的方法在建筑能量系统应用中具有一定的实用性和有效性.     

高速公路短时交通流量预测的改进非参数回归算法

针对现有预测模型无法在交通大数据中提取交通流序列的内部规律,且未能充分利用交通流的时空相关性以实现高精度预测的问题,提出了一种基于K-最近邻（K-nearest neighbor,KNN）与长短时记忆（long short term memory,LSTM）网络模型相结合的短时交通流预测模型.采用KNN算法选择路网中与预测站点时空相关的检测站,以选择的检测站的交通流序列构造数据集,将其输入LSTM模型中进行训练及测试,并通过美国交通研究数据实验室的真实交通数据对提出的模型进行验证.结果表明：与现有的交通预测模型相比,该方法能更好地提取交通流序列的时空特性,预测准确率平均可提高12.28%,可为交通诱导与控制提供必要的依据.

     

基于压缩空气储能的新型冷热电联供系统性能研究

为了解决用户负荷需求在时间上的变动和传统冷热电联供（Combine Cooling, Heating & Power, CCHP）系统大部分时间处于非设计工况下运行导致系统的能源利用效率较低的问题,提出了一种耦合压缩空气储能系统（Compressed Air Energy Storage system, CAES）和蓄热装置的新型CCHP系统（CAES based CCHP system,CAES CCHP）,建立系统的热力学模型,在给定的充、放电工作条件下对CAES CCHP系统的热力学性能进行分析,并对影响该系统性能的CAES压气机压缩比、透平进气口压力、流经CAES的烟气质量流量3个关键参数进行敏感性分析。研究结果表明：CAES CCHP系统能实现冷热电灵活调控,且系统的CAES功转换效率为57.41%,一次能源利用率、一次节能率及火用效率分别为76.22%,24.84%和31.97%,比传统的CCHP系统分别提高10.97%,18.15%和7.58%。     

时空相关的短时交通流宽度学习预测模型

针对深度学习预测模型运算大的问题,在充分挖掘交通大数据的时空相关性的基础上,提出了一种基于K-最邻近（K-nearest neighbor,KNN）与宽度学习系统（broad learning system,BLS）相结合的短时交通流预测模型。利用KNN算法筛选与预测路段时空相关性高的K个路段,将选取路段的交通流数据作为BLS模型的输入分别进行预测,对选取不同路段的预测结果进行加权,以均方根误差（root mean square error,RMSE）为最小时对应K值的结果作为最终的预测值。美国加利福尼亚州交通局PeMs交通数据库实测的交通流量数据的测试结果表明,提出的模型相比于ARIMA、WNN、LSTM、KNN-LSTM模型均方根误差平均降低46.56%,运算效率明显提高,是一种有效的短时交通流预测方法。     

石化企业蒸汽动力系统优化设计建模及应用

在石化企业蒸汽动力系统(SPS)热力学分析与数学规划集成优化策略的指导下,建立了多周期设计与运行协同优化的混合整数线性规划模型(MILP)。通过热力学效率、电热供应比2个指标筛选组合子系统,采用设计负荷离散化的方法确定SPS初始超结构,大大降低了优化设计问题模型的规模和复杂度。案例分析部分采用提出的优化设计方法和建模求解策略,得到了最优设计和运行方案,同传统设计方法相比,模型求解时间大大降低,方案可操作性大大提高,证实了文中提出的优化设计策略、筛选规则和优化设计模型的可行性和有效性。     

带分液结构蒸发器的性能研究

提出一种新型的蒸发器,在平行流的联箱中设计带分液小孔的隔板,利用其气液分离作用对蒸发区的制冷剂干度进行调控.建立了分液蒸发器的计算模型,并进行实验验证,结果表明传热系数和压降的偏差在±30%以内.分析了不同管程分布对分液蒸发器性能的影响,结果表明管程对性能的影响较大.