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節能供暖鍋爐價格 獲取報價

導讀:

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節能供暖鍋爐價格

一、主要目標

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供熱系統能耗診斷是一個難點.提出一種基于機器學習算法的能耗診斷標準

供熱系統能耗診斷是一個難點.提出一種基于機器學習算法的能耗診斷標準模型結構,通過聚類或分類算法,從采集的診斷數據中篩選出節能特性較好的運行數據,基于回歸模型建立能耗診斷模型對被診斷數據進行診斷.研究發現:1)經K-means聚類篩選數據并基于貝葉斯正則化訓練的人工神經網絡建立擬合模型,R值分別達到了0.9756、0.9705、0.9214和0.9101,模型擬合度較高;2)模型經過3個被診斷數據集驗證,經過篩選的數據建立診斷模型,節能率指標分別10.7%、17%和4%,累積誤差指標達到了-149498.67、-86526、-4052.27kW,診斷效果優于未經聚類的數據建立的模型;3)對診斷結果進行分析,發現供熱系統二次換熱端熱水流量變頻節能控制措施節能效率較低,一次供熱端熱水流量人工調節是造成能耗過高的主要原因.這種數據建模診斷的方式是基于輸入、輸出變量之間的物理響應關系而不受數據時間特性的影響。

為了提高機組運行的經濟性、靈活性以及滿足國家環保要求,對在役高能耗、高排放的燃煤機組進行綜合升級改造非常有必要.以某600MW亞臨界燃煤機組為研究對象,從改造方案、項目、效果等全方位研究此次綜合升級改造,結果表明,改造后機組滿足擴容至630MW的要求,節能供暖鍋爐價格效率較改造前提高0.20~0.70百分點,供熱工況下供電煤耗已低于國家能耗指標300g/(kW·h),同時低負荷下選擇性催化還原(SCR)入口煙氣溫度亦有較大程度改善。

結論:

我公司在前期調查時就對方快鍋爐非常感興趣,方快的多項研發專利以及在各個行業領域的優秀案例,都讓我們對方快這個品牌抱有信心。一、主要目標。供熱系統能耗診斷是一個難點.提出一種基于機器學習算法的能耗診斷標準模型結構,通過聚類或分類算法,從采集的診斷數據中篩選出節能特性較好的運行數據,基于回歸模型建立能耗診斷模型對被診斷數據進行診斷.研究發現:1)經K-means聚類篩選數據并基于貝葉斯正則化訓練的人工神經網絡建立擬合模型,R值分別達到了0.9756、0.9705、0.9214和0.9101,模型擬合度較高;2)模型經過3個被診斷數據集驗證,經過篩選的數據建立診斷模型,節能率指標分別10.7%、17%和4%,累積誤差指標達到了-149498.67、-86526、-4052.27kW,診斷效果優于未經聚類的數據建立的模型;3)對診斷結果進行分析,發現供熱系統二次換熱端熱水流量變頻節能控制措施節能效率較低,一次供熱端熱水流量人工調節是造成能耗過高的主要原因.這種數據建模診斷的方式是基于輸入、輸出變量之間的物理響應關系而不受數據時間特性的影響。為了提高機組運行的經濟性、靈活性以及滿足國家環保要求,對在役高能耗、高排放的燃煤機組進行綜合升級改造非常有必要.以某600MW亞臨界燃煤機組為研究對象,從改造方案、項目、效果等全方位研究此次綜合升級改造,結果表明,改造后機組滿足擴容至630MW的要求,鍋爐效率較改造前提高0.20~0.70百分點,供熱工況下供電煤耗已低于國家能耗指標300g/(kW·h),同時低負荷下選擇性催化還原(SCR)入口煙氣溫度亦有較大程度改善。

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