講座名稱：面向智能發(fā)電的燃煤發(fā)電機(jī)組運行數(shù)據(jù)分析方法
報告人：周懷春教授
報告單位：中國礦業(yè)大學(xué)低碳能源與動力工程學(xué)院
講座時長：29:12
內(nèi)容簡介:中國礦業(yè)大學(xué)低碳能源與動力工程學(xué)院院長/教授周懷春發(fā)表“面向智能發(fā)電的燃煤發(fā)電機(jī)組運行數(shù)據(jù)分析方法”。由于機(jī)組運行始終處動態(tài)變化過程中，“數(shù)據(jù)清 洗”方法要求苛刻，可能導(dǎo)致很難獲取足夠數(shù)量的有效數(shù)據(jù)。解決辦法：從機(jī)組運行始終處于動態(tài)變化過程中的動態(tài)數(shù)據(jù)中提取動態(tài)分量，一是分析在波動條件下，各參數(shù)之間是否具有明顯相關(guān)性，二是如果有明顯相關(guān)性，區(qū)別正的或者負(fù)的相關(guān)性對于運行優(yōu)化調(diào)節(jié)意義。提出用“風(fēng)煤比”、“水煤比”預(yù)測“電煤比”，分別比較不同預(yù)測模型的精度，分負(fù)荷段擬合分析，可以更清晰地了解不同負(fù)荷段“風(fēng)煤比”、“水煤比”優(yōu)化調(diào)整方向，指出“風(fēng)煤比”、“水煤比”控制新思路。智能發(fā)電具有理論創(chuàng)新性和技術(shù)創(chuàng)新性，降低機(jī)組運行煤耗1%以上，降低氮氧化物排放5%以上，提高機(jī)組負(fù)荷爬坡率1%以上，鍋爐深度調(diào)峰穩(wěn)燃負(fù)荷降低5～10%。