數(shù)控燃?xì)忮仩t 鍋爐長(zhǎng)期穩(wěn)定無(wú)故障運(yùn)行

導(dǎo)讀：

使用聯(lián)合設(shè)計(jì)圖樣制造的電站鍋爐型號(hào)，可在型號(hào)第一部分工廠代號(hào)后再加L表示。電站鍋爐型號(hào)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(shè)計(jì)燃料為煤，原型設(shè)計(jì)。又如zSG1000/16.66YM2表示上海鍋爐廠制造的lOOOt

使用聯(lián)合設(shè)計(jì)圖樣制造的電站鍋爐型號(hào)，可在型號(hào)第一部分工廠代號(hào)后再加

使用聯(lián)合設(shè)計(jì)圖樣制造的電站鍋爐型號(hào)，可在型號(hào)第一部分工廠代號(hào)后再加L表示。電站鍋爐型號(hào)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(shè)計(jì)燃料為煤，原型設(shè)計(jì)。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(shè)計(jì)燃料為油煤兩用，第二次變型設(shè)計(jì)。

方快鍋爐出產(chǎn)的燃?xì)忮仩t具有以下明顯特點(diǎn)：1、熱效率

方快鍋爐出產(chǎn)的數(shù)控燃?xì)忮仩t具有以下明顯特點(diǎn)：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(lái)源,建立有效的預(yù)測(cè)模

電站鍋爐NOx排放是大氣污染物的重要來(lái)源,建立有效的預(yù)測(cè)模型是降低NOx排放的基礎(chǔ).NOx的排放特性受多個(gè)熱工變量的影響,針對(duì)變量間的相關(guān)性和強(qiáng)耦合性,提出一種基于互信息變量選擇和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)NOx排放的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè).以互信息“最小冗余最大相關(guān)”為準(zhǔn)則對(duì)特征變量進(jìn)行重要性排序和變量選擇.在變量篩選過(guò)程中采用序列前向選擇方法,以模型預(yù)測(cè)精度為目標(biāo)確定最優(yōu)輸入特征集和最佳模型參數(shù).將篩選出來(lái)的特征變量集作為L(zhǎng)STM預(yù)測(cè)模型的輸入,并采用多層網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)超參數(shù),建立了NOx排放動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型.基于某660MW超超臨界燃煤機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地減少模型輸入變量的數(shù)目,降低變量間的信息冗余,同時(shí)提高了預(yù)測(cè)模型的精度和魯棒性。

顯熱：對(duì)呈固態(tài)、液態(tài)或氣態(tài)的物質(zhì)加熱，它的形態(tài)不變時(shí)，把熱量加進(jìn)去，物質(zhì)的溫度升高，加入熱量的多少在溫度上能顯示出來(lái)，在不改變物質(zhì)形態(tài)的前提下引起溫度變化的熱量稱為顯熱。

場(chǎng)景3由于所配置的燃?xì)廨啓C(jī)容量略大，考慮到燃?xì)廨啓C(jī)的單位投資成本較大，其投資成本略大于場(chǎng)景1。而場(chǎng)景3中，CHP型微網(wǎng)的購(gòu)電成本較小，且向電網(wǎng)售電所獲得的收益較大，同時(shí)其CO2排放明顯小于場(chǎng)景1。

結(jié)論：

使用聯(lián)合設(shè)計(jì)圖樣制造的電站鍋爐型號(hào)，可在型號(hào)第一部分工廠代號(hào)后再加L表示。方快鍋爐出產(chǎn)的燃?xì)忮仩t具有以下明顯特點(diǎn)：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(lái)源,建立有效的預(yù)測(cè)模型是降低NOx排放的基礎(chǔ).NOx的排放特性受多個(gè)熱工變量的影響,針對(duì)變量間的相關(guān)性和強(qiáng)耦合性,提出一種基于互信息變量選擇和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)NOx排放的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè).以互信息“最小冗余最大相關(guān)”為準(zhǔn)則對(duì)特征變量進(jìn)行重要性排序和變量選擇.在變量篩選過(guò)程中采用序列前向選擇方法,以模型預(yù)測(cè)精度為目標(biāo)確定最優(yōu)輸入特征集和最佳模型參數(shù).將篩選出來(lái)的特征變量集作為L(zhǎng)STM預(yù)測(cè)模型的輸入,并采用多層網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)超參數(shù),建立了NOx排放動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型.基于某660MW超超臨界燃煤機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地減少模型輸入變量的數(shù)目,降低變量間的信息冗余,同時(shí)提高了預(yù)測(cè)模型的精度和魯棒性。顯熱：對(duì)呈固態(tài)、液態(tài)或氣態(tài)的物質(zhì)加熱，它的形態(tài)不變時(shí)，把熱量加進(jìn)去，物質(zhì)的溫度升高，加入熱量的多少在溫度上能顯示出來(lái)，在不改變物質(zhì)形態(tài)的前提下引起溫度變化的熱量稱為顯熱。