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數控燃氣鍋爐 鍋爐長期穩定無故障運行

導讀:

使用聯合設計圖樣制造的電站鍋爐型號,可在型號第一部分工廠代號后再加L表示。電站鍋爐型號的表示形式見圖1-3。例如zHG670/13.72M表示哈爾濱鍋爐廠制造的670t/h,13.72MPa工作壓力的電站鍋爐,設計燃料為煤,原型設計。又如zSG1000/16.66YM2表示上海鍋爐廠制造的lOOOt

使用聯合設計圖樣制造的電站鍋爐型號,可在型號第一部分工廠代號后再加

使用聯合設計圖樣制造的電站鍋爐型號,可在型號第一部分工廠代號后再加L表示。電站鍋爐型號的表示形式見圖1-3。例如zHG670/13.72M表示哈爾濱鍋爐廠制造的670t/h,13.72MPa工作壓力的電站鍋爐,設計燃料為煤,原型設計。又如zSG1000/16.66YM2表示上海鍋爐廠制造的lOOOt/h,16.66MPa工作壓力的電站鍋爐,設計燃料為油煤兩用,第二次變型設計。

數控燃氣鍋爐

方快鍋爐出產的燃氣鍋爐具有以下明顯特點:1、熱效率

方快鍋爐出產的數控燃氣鍋爐具有以下明顯特點:1、熱效率高,更省燃料

數控燃氣鍋爐

電站鍋爐NOx排放是大氣污染物的重要來源,建立有效的預測模

電站鍋爐NOx排放是大氣污染物的重要來源,建立有效的預測模型是降低NOx排放的基礎.NOx的排放特性受多個熱工變量的影響,針對變量間的相關性和強耦合性,提出一種基于互信息變量選擇和長短期記憶神經網絡的預測模型,實現對NOx排放的動態預測.以互信息“最小冗余最大相關”為準則對特征變量進行重要性排序和變量選擇.在變量篩選過程中采用序列前向選擇方法,以模型預測精度為目標確定最優輸入特征集和最佳模型參數.將篩選出來的特征變量集作為LSTM預測模型的輸入,并采用多層網格搜索算法優化網絡超參數,建立了NOx排放動態預測模型.基于某660MW超超臨界燃煤機組的運行數據對模型進行驗證,實驗結果表明該方法能夠有效地減少模型輸入變量的數目,降低變量間的信息冗余,同時提高了預測模型的精度和魯棒性。

顯熱:對呈固態、液態或氣態的物質加熱,它的形態不變時,把熱量加進去,物質的溫度升高,加入熱量的多少在溫度上能顯示出來,在不改變物質形態的前提下引起溫度變化的熱量稱為顯熱。

場景3由于所配置的燃氣輪機容量略大,考慮到燃氣輪機的單位投資成本較大,其投資成本略大于場景1。而場景3中,CHP型微網的購電成本較小,且向電網售電所獲得的收益較大,同時其CO2排放明顯小于場景1。

結論:

使用聯合設計圖樣制造的電站鍋爐型號,可在型號第一部分工廠代號后再加L表示。方快鍋爐出產的燃氣鍋爐具有以下明顯特點:1、熱效率高,更省燃料。電站鍋爐NOx排放是大氣污染物的重要來源,建立有效的預測模型是降低NOx排放的基礎.NOx的排放特性受多個熱工變量的影響,針對變量間的相關性和強耦合性,提出一種基于互信息變量選擇和長短期記憶神經網絡的預測模型,實現對NOx排放的動態預測.以互信息“最小冗余最大相關”為準則對特征變量進行重要性排序和變量選擇.在變量篩選過程中采用序列前向選擇方法,以模型預測精度為目標確定最優輸入特征集和最佳模型參數.將篩選出來的特征變量集作為LSTM預測模型的輸入,并采用多層網格搜索算法優化網絡超參數,建立了NOx排放動態預測模型.基于某660MW超超臨界燃煤機組的運行數據對模型進行驗證,實驗結果表明該方法能夠有效地減少模型輸入變量的數目,降低變量間的信息冗余,同時提高了預測模型的精度和魯棒性。顯熱:對呈固態、液態或氣態的物質加熱,它的形態不變時,把熱量加進去,物質的溫度升高,加入熱量的多少在溫度上能顯示出來,在不改變物質形態的前提下引起溫度變化的熱量稱為顯熱。

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