數(shù)控燃氣鍋爐 鍋爐長期穩(wěn)定無故障運行

導讀：

使用聯(lián)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(lián)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(lián)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。

方快鍋爐出產(chǎn)的燃氣鍋爐具有以下明顯特點：1、熱效率

方快鍋爐出產(chǎn)的數(shù)控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

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(jīng)網(wǎng)絡的預測模型,實現(xiàn)對NOx排放的動態(tài)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(yōu)輸入特征集和最佳模型參數(shù).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(wǎng)格搜索算法優(yōu)化網(wǎng)絡超參數(shù),建立了NOx排放動態(tài)預測模型.基于某660MW超超臨界燃煤機組的運行數(shù)據(jù)對模型進行驗證,實驗結(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,同時提高了預測模型的精度和魯棒性。

顯熱：對呈固態(tài)、液態(tài)或氣態(tài)的物質(zhì)加熱，它的形態(tài)不變時，把熱量加進去，物質(zhì)的溫度升高，加入熱量的多少在溫度上能顯示出來，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(wǎng)的購電成本較小，且向電網(wǎng)售電所獲得的收益較大，同時其CO2排放明顯小于場景1。

結(jié)論：

使用聯(lián)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(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡的預測模型,實現(xiàn)對NOx排放的動態(tài)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(yōu)輸入特征集和最佳模型參數(shù).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(wǎng)格搜索算法優(yōu)化網(wǎng)絡超參數(shù),建立了NOx排放動態(tài)預測模型.基于某660MW超超臨界燃煤機組的運行數(shù)據(jù)對模型進行驗證,實驗結(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,同時提高了預測模型的精度和魯棒性。顯熱：對呈固態(tài)、液態(tài)或氣態(tài)的物質(zhì)加熱，它的形態(tài)不變時，把熱量加進去，物質(zhì)的溫度升高，加入熱量的多少在溫度上能顯示出來，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。