基于入炉煤元素成分的电站锅炉调节方法及装置

    公开(公告)号:CN103453548A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310370306.1

    申请日:2013-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于入炉煤元素成分的电站锅炉调节方法,包括:根据电站锅炉中的物质平衡公式,建立用于计算入炉煤元素成分的方程组;其中,所述物质平衡公式是指入炉煤中的各种元素成分在入炉煤燃烧前后相等;根据建立的所述方程组,计算电站锅炉中的入炉煤元素成分;根据计算的所述入炉煤元素成分,对电站锅炉进行调节。此外,还公开了一种基于入炉煤元素成分的电站锅炉调节装置。采用本发明可以实现对入炉煤元素成分的实时在线计算,对电站锅炉进行实时调节,具有很好的调节效果,而且具有足够的安全性,成本较低,易于推广。

    基于入炉煤水分的电站制粉系统调节方法及装置

    公开(公告)号:CN103453539B

    公开(公告)日:2017-03-01

    申请号:CN201310370251.4

    申请日:2013-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于入炉煤水分的电站制粉系统调节方法,包括:根据电站制粉系统中的热平衡公式,建立用于计算入炉煤水分的方程组;根据建立的所述方程组,计算电站制粉系统中的入炉煤水分;根据计算的所述入炉煤水分,对电站制粉系统的出口风粉混合温度进行调节。此外,还公开了一种基于入炉煤水分的电站制粉系统调节装置。采用本发明可以实现对入炉煤水分的实时在线计算,对电站制粉系统的出口风粉混合温度进行实时调节,具有很好的调节效果,而且具有足够的安全性,成本较低,易于推广。

    基于入炉煤水分的电站制粉系统调节方法及装置

    公开(公告)号:CN103453539A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310370251.4

    申请日:2013-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于入炉煤水分的电站制粉系统调节方法,包括:根据电站制粉系统中的热平衡公式,建立用于计算入炉煤水分的方程组;根据建立的所述方程组,计算电站制粉系统中的入炉煤水分;根据计算的所述入炉煤水分,对电站制粉系统的出口风粉混合温度进行调节。此外,还公开了一种基于入炉煤水分的电站制粉系统调节装置。采用本发明可以实现对入炉煤水分的实时在线计算,对电站制粉系统的出口风粉混合温度进行实时调节,具有很好的调节效果,而且具有足够的安全性,成本较低,易于推广。

    一种基于数据驱动的火电机组燃烧控制系统性能评价方法

    公开(公告)号:CN104732350A

    公开(公告)日:2015-06-24

    申请号:CN201510142830.2

    申请日:2015-03-30

    CPC classification number: G06Q10/06393 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的火电机组燃烧控制系统性能评价方法,包括以下步骤:A、将系统的运行周期分成若干个区间,随机选择两个区间采集系统的输出数据N和输出数据M;B、对输出数据N的偏差数据和监测数据M的偏差数据进行标准化处理;C、分别求解数据N和数据M对应的标准化处理后所得数据的协方差矩阵评价函数;D、根据步骤C得出的评价函数对系统的性能进行评价;E、采集其它区间内的系统输出数据M对应的偏差数据,然后重复步骤B、步骤C和步骤D,评价整个控制系统及各变量的性能变化情况。本发明不会对系统的正常运行产生额外的扰动,能够简单、可靠、准确的实现对多变量控制系统性能的评价。

    一种基于GARCH模型的风速预测残差修正方法

    公开(公告)号:CN106611243A

    公开(公告)日:2017-05-03

    申请号:CN201611094219.8

    申请日:2016-12-02

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于GARCH模型的风速预测残差修正方法,属于输配电技术领域,目的是改进原有的风速预测方法,提高风速预测精度,其技术方案是,采用GARCH模型对原始风速序列进行预测,对GARCH模型拟合后的残差建立回归模型,并将该回归模型用于后面残差的预测,最后用该预测值对GARCH模型初步预测的结果进行修正。实验结果表明,本发明要优于单纯传统ARMA的预测方法以及BP神经网络模型的预测方法,并且具有更高的预测精度。

    一种并网型风电场短期风速组合预测方法

    公开(公告)号:CN106447063A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201510489096.7

    申请日:2015-08-11

    Abstract: 本发明属于环境技术领域公开了一种并网型风电场短期风速组合预测方法,主要基于小波分解和遗传算法优化最小二乘支持向量机的风电场短期风速组合预测方法;在建立了风速预测的预测模型后,利用风电场实测数据进行了一天内的短期风速预测,并与单一预测模型进行比较,在此基础之上,建立了遗传算法优化RBF神经网络模型,拟合得出负荷该风电场特性的实际风速-功率曲线模型。本发明通过利用WD将原始风速序列分解为一系列具有不同尺度的数据序列,根据各序列的自身特点构建不同的GA_LS_SVM模型进行预测,最后各分量预测值通过重构转化为风电场短期风速的最终预测结。

    基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法

    公开(公告)号:CN106384170A

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201610845639.9

    申请日:2016-09-24

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解与重构的时间序列风速预测方法,属于输配电技术领域,目的是改进原有的风速预测方法,提高风速预测精度,其技术方案是,所述方法通过小波变换的时间-频率局域分析方法,对历史风速序列进行分解与重构,将原始风速序列分解为低频和高频部分,最后分别对分解与重构后的高频和低频序列建立时间序列模型,合成各个预测结果得到原始风速的预测值。本发明充分挖掘风速序列的内在联系,揭示序列在不同尺度上的时频特征,在此基础上,建立适当的时间序列模型。实验结果表明,本方法要优于单纯传统ARMA的预测方法,并且具有更高的预测精度。

    一种基于自激励门限自回归模型的风速预测方法

    公开(公告)号:CN106600055A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611142679.3

    申请日:2016-12-12

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明提供了一种基于自激励门限自回归模型的风速预测方法,属于输配电技术领域,目的是改进原有的风速预测方法,提高风速预测精度,本发明通过SETAR模型将原始的非线性风速序列,通过门限值r和滞后阶数d分为多个序列,并对每段序列建立AR模型,这种模型实际就是l个AR模型,或者说是由门限r控制的l个分段AR模型。最后根据预测结果判断得出最优预测值。本发明充分挖掘风速序列的非线性特性,在此基础上,建立适当的回归模型。实验结果表明,本方法要优于单纯传统ARMA模型和BP模型的预测方法,并且具有更高的预测精度。

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