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公开(公告)号：CN119671002A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411840851.7
申请日：2024-12-13
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及基于多目标约束的煤电碳减排路径优化方法，属于电力系统改造领域，其包括：采用机组退役算法模块计算现役机组的寿命参数，淘汰寿命参数低于寿命参数的机组；采用碳减排技术寻优算法模块在剩余机组的基础上生成碳减排技术改造方案，并通过模拟退火算法不断迭代寻找最优碳减排技术改造方案。本发明通过机组退役算法模块确定退役机组规模，并获得各类煤电机组总装机/新增装机/退役装机等装机容量变化情况；通过碳减排技术寻优算法模块求解得到包括煤电低碳转型路径布局，煤电低碳转型路径的碳减排量，以及碳减排技术在规划期投资成本、运维成本及降碳成本等，兼顾了能源安全、经济发展、政策减碳目标等一系列外部约束条件。
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公开(公告)号：CN119186242A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411580349.7
申请日：2024-11-07
Abstract: 本发明涉及节能环保领域，具体公开智能化循环流化床法脱硫协同碳‑污深度净化系统，通过多污染物生成‑脱除过程知识与数据协同驱动的建模方法，构建高可靠、可解释的多种污染物浓度精准预测模型，实现提前90s预测污染物浓度变化，平均相对百分比误差小于2％，克服数据测量延迟导致控制滞后及难以实时准确优化问题；建立消石灰给料机频率/床层压/喷水量多参数协同优化‑模型预测控制双层结构耦合的智能调控技术，在全时段稳定超低排放同时，出口污染物浓度波动减小50％以上，出口温度波动±2℃以内，床层压降波动±75Pa以内，消石灰耗量下降10％以上，水耗量降低5％以上，减少6％以上CO2排放，解决了复杂工况下烟气多污染物高效稳定脱除协同降碳难题。
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公开(公告)号：CN118643328B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410739611.1
申请日：2024-06-07
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了耦合辐照度与温度的新建光伏场站功率迁移学习预测方法，涉及新能源预测技术领域，步骤包括使用已长期投运光伏电站的数据进行基础网络训练，并保存模型整体结构以及用于斜面辐照度、组件背板温度特征提取的DNN网络、CNN网络、LSTM网络层的参数。其次固定用于特征提取的CNN网络中卷积层的参数、DNN网络中隐藏层的参数及LSTM网络中隐藏层的参数以进行知识转移，但仍然可以进行训练以进行微调。然后，随机初始化其余参数，以便对新数据进行自适应训练。使用新建光伏电站的数据用于训练和微调网络以实现迁移学习，提高网络对目标域数据的适应性。本发明方法采用光伏电站实际运行数据进行了验证，结果表明预测结果中误差降低了25％以上。
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公开(公告)号：CN115309117B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210932045.7
申请日：2022-08-04
IPC: G05B19/418 , B01D53/80 , B01D53/50 , B01D53/34
Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的WFGD出口SO2浓度预测及智能优化方法，WFGD包括脱硫剂制备系统、烟气系统、脱硫塔、工艺水系统、供电系统、氧化风系统、在线监测系统、控制中心、废水处理系统、石膏脱水系统、化验室和工程师站；基于化学分析参数、实时运行参数和历史数据建立动态数据库，利用数据驱动技术对数据库数据进行分析，采用人工神经网络对出口SO2浓度进行结果校正，并匹配验证实测值，建立出口SO2浓度预测模型，同时提出了双模型评价指标及其取值方法，形成具有实际指导意义的SO2浓度预测模型，然后基于预测模型搭建智能预测控制系统，实现实时优化调整WFGD运行参数，达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号：CN115111601B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210785624.3
申请日：2022-07-04
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明涉及一种多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法，所述算法融合为随机森林算法与遗传算法融合构建多目标锅炉燃烧优化控制方法；多目标锅炉燃烧优化控制包括锅炉、风烟系统、DCS控制系统、在线监测系统、算法融合软件和模型预测控制器硬件；在锅炉燃烧优化控制寻优过程中实现减污提效。本发明基于算法融合，实现数据算法优势互补，使预测模型的精确度和稳定性更好，控制系统优化指令的可靠性更好；本发明可以实现锅炉燃烧出口NOx浓度以及热效率的精准预测，为高效低耗燃烧优化调节提供了预报信息；基于算法融合开展多目标锅炉燃烧优化，实现炉膛出口NOX浓度降低15％以上，同时锅炉热效率提高0.2％～0.6％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114345098B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210021518.8
申请日：2022-01-10
Abstract: 本发明涉及一种CO2捕集吸收剂分解抑制及高效减污的方法及系统，本发明在保证高效脱碳的前提下，从抑制吸收剂分解逃逸和逃逸吸收剂高效捕集回收两个角度，提出了CO2捕集吸收剂分解抑制及高效减污的方法并建立整套吸收及处理系统。本发明采用预洗涤除杂、吸收及解吸过程精密温度调控、级后水洗除雾、循环吸收液除杂、荷电强化的气溶胶凝并长大与静电脱除等多元手段，以低损耗、高效率为寻优目标，在CO2高效捕集的同时，降低吸收剂损耗，抑制二次污染，有效利用系统余热，实现CO2捕集清洁、长效技术推广；也为进一步优化烟气净化系统布局，缩短烟气处理流程，开展CO2及其他污染物协同脱除打下基础。
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公开(公告)号：CN115270473A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210916083.3
申请日：2022-08-01
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的RTO智慧监测与诊断方法，包括：步骤一、收集包括RTO的运行数据、尺寸信息、检维修记录在内的数据，建立多维度数据库，基于数据库对RTO进行结构分析和功能分析，进行RTO机理模型构建和RTO数据驱动模型构建，得到针对RTO的数字孪生模块；步骤二、根据步骤一所得RTO的数字孪生模块，对RTO内部运行状态进行模拟，实现RTO运行状态的实时监测与诊断；步骤三、将模拟的内部运行过程连接至AR眼镜，实现可视化分析，并可基于可视化分析结果采取相对应的安全决策。本发明可以防止因为部分参数超出合理范围而造成的RTO部件损坏，甚至是停炉和爆炸事故；保证RTO设备的稳定与安全运行。
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公开(公告)号：CN115145152A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210785842.7
申请日：2022-07-04
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种锅炉燃烧‑脱硝过程协同优化控制方法，包括基于CO监测的燃烧优化控制模块、基于风量等参数预报的还原剂总量控制模块和基于分区喷入量分布表的分区喷入控制模块。本发明建立了CO浓度与燃烧效率之间的神经网络模型，控制风量以优化锅炉燃烧效率；在此基础上，将风量指令作为前馈预报，克服脱硝系统的大延迟、大惯性及强非线性缺点，实时精确控制还原剂喷入总量；进一步，根据多工况下烟道内NOx特征，建立分区喷入量分布表，实时控制分区喷入阀门开度，实现还原剂与烟气的均匀混合，提高脱硝效率；本发明在大范围变负荷工况下，保证出口NOx浓度达标、提高脱硝控制精度、提升锅炉燃烧效率，实现机组降碳减排。
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公开(公告)号：CN114712989A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210235430.6
申请日：2022-03-11
Abstract: 本发明涉及一种低成本高效的污染物与CO2协同吸收‑解吸解耦方法，建立了不同工况下的污染物与CO2协同吸收‑解吸解耦控制优化模型，以低成本高效获得高纯度液态污染物和CO2为寻优目标，构造自适应罚函数将有约束优化问题的求解转变成无约束优化问题，实现参数的实时、精确、稳定控制；辅以烟气预洗涤降温、多级中间冷却和塔顶除雾等手段，实现污染物和CO2的高效捕集。本发明吸收过程与解吸过程解耦，进行各级温度‑pH‑液气比与富液流量‑解吸温度的协同调控，实现高效低能耗污染物和CO2的协同捕集‑再生‑浓缩，降低了现有烟气净化系统与碳捕集系统分离运行的高昂成本。
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公开(公告)号：CN114699883A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210431144.7
申请日：2022-04-22
Abstract: 本发明涉及一种催化剂协同外场强化二氧化碳低能耗解吸系统及方法，吸收CO2后的富液经富液输送泵输运，与解吸后经贫液输送泵输运的贫液在贫富液换热器进行换热升温；升温后的富液进入解吸塔内，再生后的贫液经微波再沸器汽化后为解吸塔内的富液提供解吸能量，经微波再沸器汽化后的贫液与富液采用逆向接触，接触区域自上至下依次为带有超声波强化区的填料区、带有超声波强化区的催化区；解吸完的气混物经气液冷却器冷却和气液分离器气液分离后的液体继续注入解吸塔循环；降低了40％以上的能耗。本发明在催化剂协同超声波场/微波电磁场等外场作用下实现了二氧化碳低能耗解吸。
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