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公开(公告)号：CN112861416A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911186883.9
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质固定碳含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质固定碳含量进行测量，获得生物质固定碳含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与固定碳含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的固定碳含量。
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公开(公告)号：CN112861412A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181188.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质挥发分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质挥发分含量进行测量，获得生物质挥发分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与挥发分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的挥发分含量。
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公开(公告)号：CN112861411A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181178.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质钠含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 30725‑2014《固体生物质燃料灰成份测定方法》)对生物质钠含量进行测量，获得生物质钠含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与钠含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的钠含量。
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公开(公告)号：CN112858205A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911182295.8
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G01N21/3504 , G06K9/62 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质氢含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的氢含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和氢含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，氢含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得氢含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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公开(公告)号：CN104479790A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410694957.0
申请日：2014-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: C10L9/10
Abstract: 本发明公开了一种抑制生物质燃烧过程中碱金属向气相迁移的复合添加剂，由活性成分和辅料制成，所述的活性成分为Al2O3、高岭土和(NH4)2SO4，其中所述的Al2O3、高岭土和(NH4)2SO4的质量份配比为10~25：40~60：20~35。本发明中的复合添加剂能抑制生物质燃烧过程中碱金属向气相迁移，避免碱金属在燃烧过程中生成低熔点共熔体和熔融状态的共晶体，解决现有生物质锅炉炉内结焦结渣，热效率低等问题。还公开了上述复合添加剂的制备方法，该制备方法简洁，成本低，并公开了上述复合添加剂在生物质燃烧过程中的应用，复合添加剂应用于生物质燃烧中时，添加量小，投资成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102533523B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110401793.4
申请日：2011-12-06
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于垃圾资源化与生物能源开发利用技术领域，特别涉及一种集装箱式的干发酵系统。通过固定在发酵间天花板上可上下伸缩的不锈钢罩配合带有车轮的可移动干发酵装置，利用可移动式干发酵装置敞口进料和直接抽出底部多孔挡板出料，实现方便的进出料；通过地面埋设的控温装置实现干发酵过程的控温，同时罩体敷设泡沫塑料板保温材料，从而保持干发酵过程的温度；在地面上沿不锈钢罩的底部轮廓铺设水槽，以水封的方式保证厌氧环境；通过渗滤液循环系统即渗滤液收集箱、泵、喷淋头，来实现渗滤液循环。这个装置不仅可以解决干发酵进出料困难，同时可以控制干发酵过程所需的环境条件，从而提高干发酵的效率同时减低了运输成本和能耗。
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公开(公告)号：CN102728347A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210211629.1
申请日：2012-06-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: MnO2-TiO2石墨烯-多孔无机陶瓷膜低温催化脱硝自清理材料及其制备方法属于低温催化脱硝技术领域。该材料以多孔无机陶瓷膜为载体，将MnO2、TiO2与石墨烯的复合物负载于载体表面，构成催化剂，并在催化剂表面负载氟烃树酯材料；氟烃树酯材料与催化剂的质量百分比分别为30%和70%；在催化剂中，多孔无机陶瓷膜的质量百分比为50%~80%，其余为MnO2、TiO2与石墨烯的复合物；在MnO2、TiO2与石墨烯的复合物中，Mn、Ti和C的原子比为1：6.9：1.7。多孔无机陶瓷膜具有多孔结构与极大的比表面积，可为催化反应提供更多的活化中心；石墨烯具有较高的比表面积、优异的电输运性能、机械性能和表面化学性能，可提高材料在低温下的催化性能；催化剂表面的氟烃树酯复合物具有自清理功能。
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公开(公告)号：CN116796905A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310799401.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了垃圾渗滤液处理过程中微生物反应器出水指标的预测方法。运行参数有因素X和具体出水指标y两类，监测数据有控制系统监测的一分钟一记录的分钟数据集、人工每天固定时间段TF取样分析一次而得的天数据集。分钟数据集只保留TF时间段内的记录，按天分成若干子集，用四分位法剔除各子集及天数据集的异常记录。变异系数cv小的子集用平均值记录代替，弃用cv大的子集，分钟数据集就统一成了天数据集。按日子顺序合并所有天数据集得并集，为缺记录的日子插入空记录。并集记录若缺因素X向量的某个具体因素xi，用线性插值生成，若缺y值用半监督回归算法生成，所得数据集用来训练改进型长短期记忆神经网络模型，能准确预测出水指标。
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公开(公告)号：CN113791360A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111031095.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/36 , G01R31/396 , G01R31/374
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于改进EKF算法的变温度下的锂电池SOC估算方法。建立了修正的RC戴维南电池仿真模型，通过混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对锂动力电池进行了参数辨识，探索了电池SOC与开路电压、内阻之间的关系，在此基础上将温度、充放电倍率等多项影响电池性能的因素综合考虑，提出一种基于EKF算法的变温情况下动力锂电池SOC的估算模型，同时由于基础的EKF算法存在累积误差，本专利算法对此进行修正，将电池实际两端的SOC值替代电池管理系统中上次计算所得到的SOC值，减轻了EKF因为忽略了非线性函数的泰勒展开的高阶项导致其计算出现的累积误差，同时还考虑到了电池停机因素的影响，每一次对于SOC的估计更接近于实际值，建立仿真模型并进行实验后，验证模型的误差值。
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公开(公告)号：CN112861414A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181236.9
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G01N21/3504 , G01N31/12 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质碳含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的碳含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和碳含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，碳含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得碳含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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