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公开(公告)号：CN111811206A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010647894.9
申请日：2020-07-07
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气冷热电三联供分布式能源系统，包括燃气机、第一发电机、热泵、换热器模块、热负荷端、冷负荷端、烟气余热驱动的热机、第二发电机和电力负荷端，燃气机通过可切换的连接模块连接第一发电机或热泵，热泵分别连接热负荷端和冷负荷端；燃气机的缸套水出口管道连接换热器模块，换热器模块连接热负荷端；燃气机的排烟管道通过三通管分别连接换热器模块和热机，该热机通过第二发电机连接电力负荷端。与现有技术相比，本发明可以灵活调整发电量、制热量、制冷量，适应各种季节下的冷、热、电负荷变动，增强了对用户负荷的适应性，保证系统全年始终在高效率下运行。
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公开(公告)号：CN112598168A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011497377.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于猴群算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，方法包括以下步骤：S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；S2：利用模型样本和猴群算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。与现有技术相比，使得到的人工神经网络具有稳定性，使电站锅炉NOx排放量的预测更准确。
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公开(公告)号：CN112598167A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011497376.X
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，方法包括以下步骤：S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；S2：利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。与现有技术相比，使得到的人工神经网络具有稳定性，使电站锅炉NOx排放量的预测更准确。
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公开(公告)号：CN212619658U
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202021315472.3
申请日：2020-07-07
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本实用新型涉及一种燃气冷热电三联供分布式能源系统，包括燃气机、第一发电机、热泵、换热器模块、热负荷端、冷负荷端、烟气余热驱动的热机、第二发电机和电力负荷端，燃气机通过可切换的连接模块连接第一发电机或热泵，热泵分别连接热负荷端和冷负荷端；燃气机的缸套水出口管道连接换热器模块，换热器模块连接热负荷端；燃气机的排烟管道通过三通管分别连接换热器模块和热机，该热机通过第二发电机连接电力负荷端。与现有技术相比，本实用新型可以灵活调整发电量、制热量、制冷量，适应各种季节下的冷、热、电负荷变动，增强了对用户负荷的适应性，保证系统全年始终在高效率下运行。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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