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公开(公告)号：CN114819354B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210464493.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于残差记忆网络的凝汽器真空度预测方法，包括：采集凝汽器相关的原始数据，对每一组原始数据划分成历史数据序列、被预测节点工况数据和被预测节点凝汽器真空度数据；利用长短时记忆网络将历史数据编码存入端到端残差记忆网络的记忆池中，将被预测节点工况数据编码作为端到端残差记忆网络的输入，将被预测节点凝汽器真空度数据作为端到端残差记忆网络的目标输出，训练端到端残差记忆网络，直至MSE损失函数收敛，完成对端到端残差记忆网络的训练；实时采集凝汽器相关的原始数据，输入训练好的端到端残差记忆网络中，预测出凝汽器真空度。本发明方法能够捕获历史数据中隐含的周期性特征、时序特征，具有更高的预测精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN112163383B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011086526.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种计及煤种和环境参数修正的燃煤锅炉最低深调负荷评估方法，包括：利用最低稳然试验煤种的煤质分析参数，计算最低稳燃试验中煤种的着火热和挥发分放热量；利用待求煤种煤质分析参数，计算待求煤种的着火热和挥发分放热量；计算最低稳燃试验和待求煤种运行工况的水冷壁吸热量比值；根据最低稳燃试验和待求煤种运行工况的水冷壁吸热量比值及得到的最低稳燃试验煤种与待求煤种的着火热和挥发分放热量，计算待求煤种的最低稳燃给煤量；计算得到待求煤种的最低稳燃电负荷。本发明以最低深调负荷基准值为基础，建立一个适应于多种外部因素变化的最低深调负荷修正方法，形成一套服务于电网调度的燃煤发电机组群深调能力评估体系。
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公开(公告)号：CN112163383A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011086526.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种计及煤种和环境参数修正的燃煤锅炉最低深调负荷评估方法，包括：利用最低稳然试验煤种的煤质分析参数，计算最低稳燃试验中煤种的着火热和挥发分放热量；利用待求煤种煤质分析参数，计算待求煤种的着火热和挥发分放热量；计算最低稳燃试验和待求煤种运行工况的水冷壁吸热量比值；根据最低稳燃试验和待求煤种运行工况的水冷壁吸热量比值及得到的最低稳燃试验煤种与待求煤种的着火热和挥发分放热量，计算待求煤种的最低稳燃给煤量；计算得到待求煤种的最低稳燃电负荷。本发明以最低深调负荷基准值为基础，建立一个适应于多种外部因素变化的最低深调负荷修正方法，形成一套服务于电网调度的燃煤发电机组群深调能力评估体系。
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公开(公告)号：CN111222685A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911150477.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法，包括数值模拟计算中心、基模型训练中心、运行数据通讯接口、基模型迁移及更新机制以及NOx排放预测模型通讯接口；本发明在锅炉主要运行参数的可行域内，以设计煤种为基准，通过离线模拟得到设计煤种下锅炉全工况样本，采用机器学习建立NOx排放预测基模型；考虑锅炉燃用非设计煤种，通过离线模拟得到少量典型工况样本，再采用高斯过程回归将设计煤种基模型迁移到非设计煤种工况，形成适应多煤种变化的基模型库；考虑实际工况与模拟工况的差异，首先根据实际煤质选择基模型，再基于运行数据通过迁移学习将基模型投影到锅炉实际运行状态，实现锅炉宽负荷下NOx排放浓度的准确预测。
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公开(公告)号：CN111222685B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201911150477.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法，包括数值模拟计算中心、基模型训练中心、运行数据通讯接口、基模型迁移及更新机制以及NOx排放预测模型通讯接口；本发明在锅炉主要运行参数的可行域内，以设计煤种为基准，通过离线模拟得到设计煤种下锅炉全工况样本，采用机器学习建立NOx排放预测基模型；考虑锅炉燃用非设计煤种，通过离线模拟得到少量典型工况样本，再采用高斯过程回归将设计煤种基模型迁移到非设计煤种工况，形成适应多煤种变化的基模型库；考虑实际工况与模拟工况的差异，首先根据实际煤质选择基模型，再基于运行数据通过迁移学习将基模型投影到锅炉实际运行状态，实现锅炉宽负荷下NOx排放浓度的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114446051A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210009019.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F30/18 , G06F16/951 , G06F16/909
Abstract: 本发明公开了一种城市路网韧性薄弱点识别方法，编写了对视频卡口数据清洗和筛选的程序来获取路网对应的交通指标，同时运用网络爬虫通过高德地图的API接口爬取区域路网的运行速度和路段的基础信息；通过构建路网退化‑恢复模型可以有效模拟路网性能的退化和恢复的情形；提出一种基于干扰情形下对路网韧性量化评估的方法，结合路网效率与速度提出一种韧性指标能够有效衡量路网的判别路段的恢复情况，通过I_raw法对各个路段的重要度进行评估；提出基于客流修正的韧性评估模型，可以有效地衡量路段在不受干扰下段与整体路网的关联性和在整体路网中的重要程度；综合两个模型所得出的数据，可以对路段的重要度进行排序，从而识别城市路网的韧性薄弱点。
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公开(公告)号：CN107185588B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710333319.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种抗硫抗水的低温脱硝复合分子筛催化剂及其制备方法，该催化剂采用浸渍法制备，以菱沸石分子筛H‑SAPO‑34为载体，活性组分为过渡金属Cu和Mn的复合氧化物，助剂为Ce、Fe、Co、Mo、Cr中的一种，负载量按质量百分比计：活性组分中铜元素和锰元素的质量分别为2％～10％，助剂为1～10％。该发明的脱硝复合分子筛催化剂与单一组分的Cu或Mn基催化剂相比，利用了多金属协同作用显著的提高了催化剂的脱硝效率和热稳定性，有效的拓宽了其活性温度窗口，且有较好的抗硫性。
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公开(公告)号：CN107185588A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710333319.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种抗硫抗水的低温脱硝复合分子筛催化剂及其制备方法，该催化剂采用浸渍法制备，以菱沸石分子筛H‑SAPO‑34为载体，活性组分为过渡金属Cu和Mn的复合氧化物，助剂为Ce、Fe、Co、Mo、Cr中的一种，负载量按质量百分比计：活性组分中铜元素和锰元素的质量分别为2％～10％，助剂为1～10％。该发明的脱硝复合分子筛催化剂与单一组分的Cu或Mn基催化剂相比，利用了多金属协同作用显著的提高了催化剂的脱硝效率和热稳定性，有效的拓宽了其活性温度窗口，且有较好的抗硫性。
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公开(公告)号：CN105854932A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610248133.X
申请日：2016-04-20
Applicant: 东南大学
IPC: B01J29/85
CPC classification number: B01J29/85 , B01J35/0093 , B01J2229/18
Abstract: 本发明公开一种Cu?Mn双金属复合型低温脱硝催化剂及其制备方法，该催化剂采用浸渍法制备。以菱沸石分子筛H?SAPO?34为载体，活性组分为过渡金属Cu和Mn的复合氧化物，其中，按质量百分比计：活性成分Cu和Mn分别为2~10%。该发明的SCR催化剂与单一组分的Cu或Mn基催化剂相比，利用了双金属协同作用显著的提高了催化剂的脱硝效率和热稳定性，有效的拓宽了其活性温度窗口；在180~350℃内，NO的转化率均可达到90%以上。
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公开(公告)号：CN115146703A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210585368.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的燃煤机组宽负荷下炉膛壁温在线监测方法，涉及在线故障诊断技术领域，解决了燃煤机组宽负荷运行下炉膛壁温不能实时监测和故障诊断的技术问题，其技术方案要点是通过安装于机组锅炉内壁处的壁温传感器收集大量壁温历史数据，利用PCA算法对历史数据进行降维分析，采用GMM算法对低维特征空间上的数据集进行聚类，从而将历史数据划分为多组符合高斯分布的数据集，然后对各个数据集分别构建PCA离线模型，再采用RBPCA方法对在线数据进行在线监测和诊断。对热电厂锅炉壁温实现在线监测，有效处理宽负荷范围内的非高斯分布数据，可以迅速确认故障类型并提供报警，为运行人员和维修人员提供操作和维护的意见。
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