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火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。
东南大学
2021-04-13
一种煤粉火焰稳性定量在线预测与诊断方法
本发明公开了一种煤粉火焰稳定性定量在线预测与诊断方法，该方法在燃煤锅炉煤粉射流的一维传热传质与燃烧模型的基础上，提出了煤粉射流的着火距离数学模型，其包括煤粉射流中氧质量浓度的微分方程、煤焦颗粒直径变化的微分方程、煤粉颗粒温度微分方程及一次风射流温度的微分方程。导出了煤粉射流着火与稳定性程序的定量判据。可用于在实际煤粉锅炉运行中，根据DCS系统检测的参数进行着火稳定性程序的定量判断，为燃烧调整和投油助燃提供定量依据。可用于锅炉火焰稳定性预测及仿真机设计中。
长沙理工大学
2021-01-12
能源消费与碳排放现状、预测及低碳发展路径选择研究
北京工业大学
2021-04-14
一种直线感应电机多步长模型预测控制方法
本发明公开了一种直线感应电机多步长模型预测控制方法，包 括如下步骤：(1)采集直线感应电机的状态变量及角速度；(2)求解无约 束条件下的电机输入电压矢量最优值；(3)判定最优值是否满足电压约 束条件，若满足，则进入步骤(5)，否则进入步骤(4)；(4)以满足电压约 束条件为目标更新最优值；(5)判定最优值是否满足电流约束条件，若 满足，则进入步骤(7)，否则进入步骤(6)；(6)以满足电流约束条件为目标更新最优值；(7)根据电机输入电压矢量最优值计算三相桥臂的占空 比，将其送给逆变器调制电机工作状态
华中科技大学
2021-04-14
基于模型预测的污水处理节能减排智能优化系统
该技术通过自适应模型参数校准的方法，克服此项技术应用的瓶颈。用户的投资可以通过节省能源费用的方式迅速得到回收。节省 20-30%的供气能源；总氮去除率增加 30%，减少剩余污泥排放 10%，出水水质更加稳定，减少温室气体排放 10%，减少操作员工工作负荷 40%。
扬州大学
2021-04-14
一种数控机床滚珠丝杠磨损状态的预测方法
本发明公开了一种数控机床滚珠丝杠磨损状态的预测方法，其 包括如下步骤:采集数控机床进给轴电机的三相电流信号，并进行预 处理，然后计算三相电流的均方根值 IRMS;对均方根值 IRMS 进行频 域分析，获得进给轴的滚珠丝杠磨损前后的电流信号频域能量分布， 根据滚珠丝杠磨损前后电流信号频域能量分布的对比，获取电流信号 突变时所对应的频率;根据获取的频率选择小波包分解层数，对均方 根值 IRMS 进行小波包分解，获得多个小波包分量，对敏感段小波包 分量重构
华中科技大学
2021-04-14
一种基于损伤断裂准则数值预测板料成形断裂的方法
本发明公开了一种基于损伤断裂准则数值预测板料成形断裂的 方法，包括：根据热力学不可逆定律获取金属板料筒形件冲压过程的 受力状态分布，并根据该受力状态分布得到金属板料筒形件冲压过程 中应力的平衡微分方程，根据连续损伤力学理论计算金属板料筒形件 冲压过程中金属板料筒形件发生损伤时，金属板料筒形件的小单元的 面积的变化率，并根据该变化率获得金属板料筒形件的损伤，计算出 金属板料筒形件的损伤和应变之间的关系，最后推导出整个金
华中科技大学
2021-04-14
一种考虑环境温度的重型机床热误差预测方法
本发明公开了一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法，具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量，将机床内、外部热源引起的机床热变形量叠加得到机床最终热变形量。在机床外部热源引起的机床热变形量预测中考虑了环境温度引起的时滞热变形误差，在内部热源引起的机床热变形量预测中进行了基于最小二乘原理的多元回归建模。本发明综合了反映重型机床受环境温度非线性滞后影响和内热源影响的共同作用效果，能够实现任意环境条件和加工条件下的热变形误差实时有效预测。
华中科技大学
2021-04-14
轨道交通供电系统故障预测与健康管理（PHM）系统
本成果来自国家级、省部级科技计划项目和有重大应用前景的横向项目，已登记软件著作权1项，公开发明专利4项，知识产权属于西南交通大学。该系统通过利用各类传感器采集供电系统中关键设备的状态数据及服役环境信息，借助信号处理、信息融合及智能推理算法对系统进行故障预测与健康状态管理，在短时间尺度上进行故障预测与快速诊断、在中时间尺度上进行健康评估与剩余寿命预测、在长时间尺度上进行系统可靠性评估与风险评估，并根据健康状态制定系统的状态维修策略，保障轨道交通系统的安全可靠、经济高效运行。
西南交通大学
2016-06-27
一种考虑环境温度的重型机床热误差预测方法
本发明公开了一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法， 具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量，将机床内、外部热源引起的机床热变形量 叠加得到机床最终热变形量。在机床外部热源引起的机床热变形量预 测中考虑了环境温度引起的时滞热变形误差，在内部热源引起的机床 热变形量预测中进行了基于最小二乘原理的多元回归建模。本发明综 合了反映重型机床受环境温度非线性滞后影响和内热源影响的共同作 用效果，能够实现任意环境条件和加工条件下的热变形误差实时有效 预测。
华中科技大学
2021-04-14