劉偉先生一行人對我公司的遠程監(jiān)控云服務(wù)平臺十分感興趣,認為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺可實現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對鍋爐行業(yè)未來發(fā)展情況抱有極高的信心。考察團對我公司不斷推進科技創(chuàng)新力量、升級低氮排放技術(shù)、聚焦鍋爐全生命周期管理等方面給予充分的肯定。對我公司主動延伸上下游產(chǎn)業(yè)、積極
劉偉先生一行人對我公司的遠程監(jiān)控云服務(wù)平臺十分感興趣,認為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺可實現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對鍋爐行業(yè)未來發(fā)展情況抱有極高的信心。考察團對我公司不斷推進科技創(chuàng)新力量、升級低氮排放技術(shù)、聚焦鍋爐全生命周期管理等方面給予充分的肯定。對我公司主動延伸上下游產(chǎn)業(yè)、積極挑戰(zhàn)更高層次的領(lǐng)域表示由衷的贊許。
作為清潔燃料鍋爐研發(fā)與制造的先鋒企業(yè)——方快鍋爐,自從業(yè)以來,一直堅守對清潔燃料(天然氣、電)的開發(fā)和使用,具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗。同時,方快鍋爐緊跟社會主流發(fā)展步伐,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等平臺,實現(xiàn)鍋爐智能化、安全化和簡單化。
廠區(qū)供熱天然氣熱水鍋爐生產(chǎn)廠家制造及使用存在的安全隱患:熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患雖然鍋爐本體沒有承受環(huán)泵施加的壓力,但鍋爐每時每刻都承受著高位貯水箱提供的熱水靜壓力,樓層越高,熱水靜壓力就越高。常壓熱水鍋爐本體上安裝的排汽管口徑過小,有的排汽管口徑僅為Ф20mm,不能迅速地將爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽排放掉,使鍋爐本體承受一定壓力而存在一定的危險性。檢驗中發(fā)現(xiàn)一臺常壓熱水鍋爐的額定功率為30萬大卡,本體上的排汽管為Ф20mm時,因排放能力不足,爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽壓力可達0.15Mpa。鍋爐的額定熱功率越大,爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽壓力就越大,危險性也就越大。
為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測的環(huán)控制算法.設(shè)計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測模型的精度;針對所設(shè)計控制系統(tǒng),設(shè)計了狀態(tài)反饋自適應(yīng)控制器,并對所設(shè)計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠鍋爐汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測控制算法。
目前我國的環(huán)保政策日趨完善,工業(yè)企業(yè)中高污染、高能耗的設(shè)備已逐漸被燃燒清潔燃料的新型設(shè)備所取代,天然氣等清潔能源已成為工業(yè)企業(yè)的首選,但是天然氣的價格較昂貴,所以提高天然氣鍋爐的燃燒效率仍然是一個十分重要的問題.本文提出的浸沒式燃燒技術(shù)能夠預(yù)先將燃氣與空氣送入燃燒室,再將燃燒完全后的高溫?zé)煔鈬娙胍合鄥^(qū)達到液體與高溫?zé)煔庵苯訐Q熱從而與液體二次換熱.通過實驗與技術(shù)經(jīng)濟分析得知,此技術(shù)具有節(jié)省制造成本、傳熱效率高、能源利用率高、對鍋爐的腐蝕性小等優(yōu)點。
劉偉先生一行人對我公司的遠程監(jiān)控云服務(wù)平臺十分感興趣,認為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺可實現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對鍋爐行業(yè)未來發(fā)展情況抱有極高的信心。作為清潔燃料鍋爐研發(fā)與制造的先鋒企業(yè)——方快鍋爐,自從業(yè)以來,一直堅守對清潔燃料(天然氣、電)的開發(fā)和使用,具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗。熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患:熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患雖然鍋爐本體沒有承受環(huán)泵施加的壓力,但鍋爐每時每刻都承受著高位貯水箱提供的熱水靜壓力,樓層越高,熱水靜壓力就越高。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測的環(huán)控制算法.設(shè)計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測模型的精度;針對所設(shè)計控制系統(tǒng),設(shè)計了狀態(tài)反饋自適應(yīng)控制器,并對所設(shè)計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠鍋爐汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測控制算法。
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