哈爾濱紅光燃?xì)忮仩t價(jià)格 價(jià)格一覽表

導(dǎo)讀：

方快鍋爐在全國(guó)范圍內(nèi)設(shè)有200多個(gè)售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，各售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)均配有專(zhuān)業(yè)的鍋爐技術(shù)工程師，提供24小時(shí)急修服務(wù)，并且常年備有足夠的備品備件和易損件，方便客戶(hù)及時(shí)更換。

方快鍋爐在全國(guó)范圍內(nèi)設(shè)有200多個(gè)售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，各售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)

方快鍋爐在全國(guó)范圍內(nèi)設(shè)有200多個(gè)售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，各售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)均配有專(zhuān)業(yè)的鍋爐技術(shù)工程師，提供24小時(shí)急修服務(wù)，并且常年備有足夠的備品備件和易損件，方便客戶(hù)及時(shí)更換。

一體式冷凝燃?xì)忮仩t采用更加先進(jìn)的冷凝技術(shù)，冷凝器設(shè)置在煙道尾部，

一體式冷凝哈爾濱紅光燃?xì)忮仩t價(jià)格采用更加先進(jìn)的冷凝技術(shù)，冷凝器設(shè)置在煙道尾部，將高溫?zé)煔庵械臐撛跓崃窟M(jìn)行再吸收利用，熱效率能提升15%。普通燃?xì)忮仩t熱效率一般在90%左右，一體式冷凝燃?xì)忮仩t熱效率則能達(dá)到105%。

為降低電站鍋爐NOx排放質(zhì)量濃度,對(duì)花授粉算法中轉(zhuǎn)

為降低電站鍋爐NOx排放質(zhì)量濃度,對(duì)花授粉算法中轉(zhuǎn)換概率和局部搜索進(jìn)行修改,得到改進(jìn)的花授粉算法,利用改進(jìn)花授粉算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)以某330MW燃煤鍋爐運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立鍋爐NOx排放特性模型;基于所建模型,采用改進(jìn)花授粉算法對(duì)燃煤鍋爐運(yùn)行時(shí)可調(diào)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)來(lái)優(yōu)化NOx排放質(zhì)量濃度.結(jié)果表明:相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型,所建NOx排放特性模型的預(yù)測(cè)精度更高,改進(jìn)的花授粉算法優(yōu)化后的NOx排放質(zhì)量濃度明顯低于花授粉算法,為燃煤鍋爐降低NOx排放質(zhì)量濃度提供了參考。

以北京市500平米供暖面積為例，農(nóng)村與城區(qū)享受“煤改電”補(bǔ)貼政策。采暖季電鍋爐從晚上9點(diǎn)運(yùn)行到第二天早上6點(diǎn)，共計(jì)10個(gè)小時(shí)，政策補(bǔ)貼后居民使用每度電只需花費(fèi)0.1元。在滿(mǎn)負(fù)荷工作狀態(tài)下也只需9元錢(qián)。其余時(shí)間基本不會(huì)達(dá)到滿(mǎn)負(fù)荷工作，我們算3個(gè)小時(shí)滿(mǎn)負(fù)荷工作，10KW供500平米，150度電，峰電價(jià)格0.3元/度，需要45元，每天500平米合計(jì)10+45=55元，一個(gè)采暖季節(jié)按120天計(jì)算，合計(jì)6600元。用戶(hù)如果能按工作人員指導(dǎo)的行為方式來(lái)使用電鍋爐，耗電量還將節(jié)約三分之一左右。

結(jié)論：

方快鍋爐在全國(guó)范圍內(nèi)設(shè)有200多個(gè)售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，各售后服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)均配有專(zhuān)業(yè)的鍋爐技術(shù)工程師，提供24小時(shí)急修服務(wù)，并且常年備有足夠的備品備件和易損件，方便客戶(hù)及時(shí)更換。一體式冷凝燃?xì)忮仩t采用更加先進(jìn)的冷凝技術(shù)，冷凝器設(shè)置在煙道尾部，將高溫?zé)煔庵械臐撛跓崃窟M(jìn)行再吸收利用，熱效率能提升15%。為降低電站鍋爐NOx排放質(zhì)量濃度,對(duì)花授粉算法中轉(zhuǎn)換概率和局部搜索進(jìn)行修改,得到改進(jìn)的花授粉算法,利用改進(jìn)花授粉算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)以某330MW燃煤鍋爐運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立鍋爐NOx排放特性模型;基于所建模型,采用改進(jìn)花授粉算法對(duì)燃煤鍋爐運(yùn)行時(shí)可調(diào)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)來(lái)優(yōu)化NOx排放質(zhì)量濃度.結(jié)果表明:相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型,所建NOx排放特性模型的預(yù)測(cè)精度更高,改進(jìn)的花授粉算法優(yōu)化后的NOx排放質(zhì)量濃度明顯低于花授粉算法,為燃煤鍋爐降低NOx排放質(zhì)量濃度提供了參考。以北京市500平米供暖面積為例，農(nóng)村與城區(qū)享受“煤改電”補(bǔ)貼政策。