节能供暖锅炉价格 获取报价

导读：

我公司在前期调查时就对方快锅炉非常感兴趣，方快的多项研发专利以及在各个行业领域的优秀案例，都让我们对方快这个品牌抱有信心。合作过后，更是充分感受到方快锅炉的实力以及各个工作人员良好的服务态度，和方块合作，十分放心。——用户反馈

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一、主要目标

一、主要目标

供热系统能耗诊断是一个难点.提出一种基于机器学习算法的能耗诊断标准

供热系统能耗诊断是一个难点.提出一种基于机器学习算法的能耗诊断标准模型结构,通过聚类或分类算法,从采集的诊断数据中筛选出节能特性较好的运行数据,基于回归模型建立能耗诊断模型对被诊断数据进行诊断.研究发现:1)经K-means聚类筛选数据并基于贝叶斯正则化训练的人工神经网络建立拟合模型,R值分别达到了0.9756、0.9705、0.9214和0.9101,模型拟合度较高;2)模型经过3个被诊断数据集验证,经过筛选的数据建立诊断模型,节能率指标分别10.7％、17％和4％,累积误差指标达到了-149498.67、-86526、-4052.27kW,诊断效果优于未经聚类的数据建立的模型;3)对诊断结果进行分析,发现供热系统二次换热端热水流量变频节能控制措施节能效率较低,一次供热端热水流量人工调节是造成能耗过高的主要原因.这种数据建模诊断的方式是基于输入、输出变量之间的物理响应关系而不受数据时间特性的影响。

为了提高机组运行的经济性、灵活性以及满足国家环保要求,对在役高能耗、高排放的燃煤机组进行综合升级改造非常有必要.以某600MW亚临界燃煤机组为研究对象,从改造方案、项目、效果等全方位研究此次综合升级改造,结果表明,改造后机组满足扩容至630MW的要求,节能供暖锅炉价格效率较改造前提高0.20～0.70百分点,供热工况下供电煤耗已低于国家能耗指标300g/(kW·h),同时低负荷下选择性催化还原(SCR)入口烟气温度亦有较大程度改善。

结论：

我公司在前期调查时就对方快锅炉非常感兴趣，方快的多项研发专利以及在各个行业领域的优秀案例，都让我们对方快这个品牌抱有信心。一、主要目标。供热系统能耗诊断是一个难点.提出一种基于机器学习算法的能耗诊断标准模型结构,通过聚类或分类算法,从采集的诊断数据中筛选出节能特性较好的运行数据,基于回归模型建立能耗诊断模型对被诊断数据进行诊断.研究发现:1)经K-means聚类筛选数据并基于贝叶斯正则化训练的人工神经网络建立拟合模型,R值分别达到了0.9756、0.9705、0.9214和0.9101,模型拟合度较高;2)模型经过3个被诊断数据集验证,经过筛选的数据建立诊断模型,节能率指标分别10.7％、17％和4％,累积误差指标达到了-149498.67、-86526、-4052.27kW,诊断效果优于未经聚类的数据建立的模型;3)对诊断结果进行分析,发现供热系统二次换热端热水流量变频节能控制措施节能效率较低,一次供热端热水流量人工调节是造成能耗过高的主要原因.这种数据建模诊断的方式是基于输入、输出变量之间的物理响应关系而不受数据时间特性的影响。为了提高机组运行的经济性、灵活性以及满足国家环保要求,对在役高能耗、高排放的燃煤机组进行综合升级改造非常有必要.以某600MW亚临界燃煤机组为研究对象,从改造方案、项目、效果等全方位研究此次综合升级改造,结果表明,改造后机组满足扩容至630MW的要求,锅炉效率较改造前提高0.20～0.70百分点,供热工况下供电煤耗已低于国家能耗指标300g/(kW·h),同时低负荷下选择性催化还原(SCR)入口烟气温度亦有较大程度改善。