隨著熱泵技術發展,煙氣余熱回收換熱器與熱泵耦合的熱泵型煙氣余熱回收系統能夠有效的深入回收煙氣余熱,目前比較常見的熱泵形式包括有蒸汽壓縮式與溶液吸收式。
隨著熱泵技術發展,煙氣余熱回收換熱器與熱泵耦合的熱泵型煙氣余熱回收系統能夠有效的深入回收煙氣余熱,目前比較常見的熱泵形式包括有蒸汽壓縮式與溶液吸收式。
方快鍋爐秉持著“互利共惠,合作共贏”的經營理念,與多家企業形成了戰略性持久合作關系。
其次,熱水供暖管道和蒸汽供暖管道兩者相比,前者造成的散熱損失會更小,這是因為臥式蒸汽鍋爐生產廠家需要進行連續排污和定期排污,而熱水鍋爐只需要進行少量的定期排污。
為提高電廠熱能循環控制的精度和穩定性,采用一種基于卷積神經網絡的模型自適應監督預測的環控制算法.設計了采用卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據真實工況進行自適應調整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統,設計了狀態反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠鍋爐汽機聯合循環控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統的PID控制算法和廣義預測控制算法。
對于大容量電站煤粉鍋爐,目前制造廠常用CDT 100℃)和(ST-150℃)兩者中的較小者作為爐膛出口溫度i的控制性指標。
隨著熱泵技術發展,煙氣余熱回收換熱器與熱泵耦合的熱泵型煙氣余熱回收系統能夠有效的深入回收煙氣余熱,目前比較常見的熱泵形式包括有蒸汽壓縮式與溶液吸收式。方快鍋爐秉持著“互利共惠,合作共贏”的經營理念,與多家企業形成了戰略性持久合作關系。其次,熱水供暖管道和蒸汽供暖管道兩者相比,前者造成的散熱損失會更小,這是因為蒸汽鍋爐需要進行連續排污和定期排污,而熱水鍋爐只需要進行少量的定期排污。為提高電廠熱能循環控制的精度和穩定性,采用一種基于卷積神經網絡的模型自適應監督預測的環控制算法.設計了采用卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據真實工況進行自適應調整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統,設計了狀態反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠鍋爐汽機聯合循環控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統的PID控制算法和廣義預測控制算法。
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