随着热泵技术发展,烟气余热回收换热器与热泵耦合的热泵型烟气余热回收系统能够有效的深入回收烟气余热,目前比较常见的热泵形式包括有蒸汽压缩式与溶液吸收式。
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方快锅炉秉持着“互利共惠,合作共赢”的经营理念,与多家企业形成了战略性持久合作关系。
其次,热水供暖管道和蒸汽供暖管道两者相比,前者造成的散热损失会更小,这是因为卧式蒸汽锅炉生产厂家需要进行连续排污和定期排污,而热水锅炉只需要进行少量的定期排污。
为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法.设计了采用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行电厂热能循环的自适应学习模型,解决辨识模型不能根据真实工况进行自适应调整的问题,提高了预测模型的精度;针对所设计控制系统,设计了状态反馈自适应控制器,并对所设计控制器的渐进稳定性进行了证明,为应用提供了理论基础;通过在电厂锅炉汽机联合循环控制上的仿真测试,显示所提方法相对于传统的PID控制算法和广义预测控制算法。
对于大容量电站煤粉锅炉,目前制造厂常用CDT 100℃)和(ST-150℃)两者中的较小者作为炉膛出口温度i的控制性指标。
随着热泵技术发展,烟气余热回收换热器与热泵耦合的热泵型烟气余热回收系统能够有效的深入回收烟气余热,目前比较常见的热泵形式包括有蒸汽压缩式与溶液吸收式。方快锅炉秉持着“互利共惠,合作共赢”的经营理念,与多家企业形成了战略性持久合作关系。其次,热水供暖管道和蒸汽供暖管道两者相比,前者造成的散热损失会更小,这是因为蒸汽锅炉需要进行连续排污和定期排污,而热水锅炉只需要进行少量的定期排污。为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法.设计了采用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行电厂热能循环的自适应学习模型,解决辨识模型不能根据真实工况进行自适应调整的问题,提高了预测模型的精度;针对所设计控制系统,设计了状态反馈自适应控制器,并对所设计控制器的渐进稳定性进行了证明,为应用提供了理论基础;通过在电厂锅炉汽机联合循环控制上的仿真测试,显示所提方法相对于传统的PID控制算法和广义预测控制算法。
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