一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法

    公开(公告)号:CN106447130A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610929475.8

    申请日:2016-10-31

    Applicant: 东南大学

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q10/06312

    Abstract: 本发明公开了一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法,属于循环泵优化调度技术领域,其主要包括如下步骤:步骤(1)变量选择;步骤(2)数据扫描与组合划分:步骤(2a)扫描过程数据;步骤(2b)组合划分;步骤(3)浆液循环泵实时优化调度:步骤(3a)优化调度的触发条件;步骤(3b)浆液循环泵组合寻优;本发明的一种基于过程数据扫描的浆液循环泵优化调度方法,从过程数据中扫描出机组历史上浆液循环泵组合变化对脱硫效果影响的数据,对当前浆液循环泵进行优化调度,克服了现场试验方法中所获的样本工况覆盖范围窄的缺点,扩大了浆液循环泵优化调度的适用范围;同时本方法相比现场试验方法所需成本低,操作便捷。

    基于模糊C均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法

    公开(公告)号:CN106841520A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201611270674.9

    申请日:2016-12-30

    Applicant: 东南大学

    CPC classification number: G01N33/00

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊C均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法,首先采用关联分析方法分析出体现石灰石浆液品质特征参数,包括脱硫效率、浆液pH值、反映石灰石流量与SO2入口浓度以及烟气总量关系的石灰石指数。再利用模糊C均值聚类算法对浆液品质特征参数进行聚类分析,从而实现石灰石浆液品质优劣的识别与诊断。在此基础上还根据模糊隶属度的思想提出了一种模糊浆液品质指数,以实现对脱硫系统浆液有效监测和量化评估。可以对连续时间段内石灰石浆液品质有量化标定,为浆液系统调整与控制提供依据。

    适用于燃煤装备大截面烟道的分布式烟气速度测量方法

    公开(公告)号:CN112964896A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN201911285303.1

    申请日:2019-12-13

    Abstract: 本发明涉及适用于燃煤装备大截面烟道的分布式烟气速度测量方法。该适用于燃煤装备大截面烟道的分布式烟气速度测量方法为:烟道某截面布置均匀布置多个空腔型速度传感器,捕获流场各个测点流动信号;通过屏蔽线将流动信号送入调节信号调节模块,完成信号调节;数据采集模块负责完成上述模拟信号向数字信号的转换,并送入上位机;上位机运行分布式速度测量程序,根据上述信号,计算各个测点速度,并进行截面流场实时反演,生成烟道流场的三维云图。本发明提供的适用于燃煤装备大截面烟道的分布式烟气速度测量方法,实现对大截面烟道的分布式烟气速度测量与流场实时监测,为生产运行部门的实时调控及环保部门的精确排污统计,提供可靠的数据。

    一种用于修正矩阵测速装备流速计算的装置与方法

    公开(公告)号:CN108490219B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201810177620.0

    申请日:2018-03-05

    Abstract: 本发明涉及烟气流速及流量一体化测量技术领域,具体涉及一种用于修正矩阵测速装备流速计算的装置与方法。修正矩阵测速装备流速计算的装置,包括:冷态试验模型为燃煤电厂的湿式电除尘器出口至烟囱段烟道按比例缩小搭建,分为4个模块;多点矩阵测速装置按照比例缩小的测速装置;修正矩阵测速装备流速计算方法的步骤包括:换算对应流量、模拟负荷计,计算风量大小,确定变频器频率,利用手工矩阵布点测量方法测量平均烟气流速,比对得处速度场修正系数,得到速度计算模型并进行复验测试。本发明通过冷模试验方法计算多点矩阵测量装置在不同负荷条件下的速度场修正系数,对准确获取测量截面的流速流量情况具有重要意义。

    一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法

    公开(公告)号:CN106844908B

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201710004621.0

    申请日:2017-01-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法,属于数据驱动建模技术领域,包括以下步骤:1)建模变量选择;2)建模样本获取;3)建模样本权重分配;4)建模样本更新;5)设备自适应模型建立;根据前面的步骤得到建模样本及其权重后,利用机器学习算法建立设备特性模型。本发明基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法,以电站历史数据库中对象过程数据为主,结合对象现场试验数据,建立设备模型;根据建模样本的相似度将样本划分为不同的工况,根据时间为各工况内样本分配权重,剔除样本,兼顾建模样本的时效性和多样性,使得模型具有自学习能力,同时保证模型的适用范围广。

    一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法

    公开(公告)号:CN106844908A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710004621.0

    申请日:2017-01-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法,属于数据驱动建模技术领域,包括以下步骤:1)建模变量选择;2)建模样本获取;3)建模样本权重分配;4)建模样本更新;5)设备自适应模型建立;根据前面的步骤得到建模样本及其权重后,利用机器学习算法建立设备特性模型。本发明基于样本相似度加权的电站设备自适应建模方法,以电站历史数据库中对象过程数据为主,结合对象现场试验数据,建立设备模型;根据建模样本的相似度将样本划分为不同的工况,根据时间为各工况内样本分配权重,剔除样本,兼顾建模样本的时效性和多样性,使得模型具有自学习能力,同时保证模型的适用范围广。

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