气柜负荷预测设备和方法以及瓦斯调度系统和方法

    公开(公告)号:CN102032443A

    公开(公告)日:2011-04-27

    申请号:CN200910093694.7

    申请日:2009-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种瓦斯系统的气柜负荷预测设备和方法以及瓦斯的调度系统和方法,所述瓦斯系统包括相互连接的低压瓦斯产生装置和气柜,所述方法包括:(1)采集在第一预定时间段内不同时刻的气柜负荷和低压瓦斯产生装置的瓦斯产量;(2)选择气柜负荷预测模型的模型结构,根据所选的模型结构和所采集的第一预定时间段内不同时刻的气柜负荷和低压瓦斯产生装置的瓦斯产量,建立气柜负荷预测模型;以及(3)利用所建立的气柜负荷预测模型,预测第二预定时间段内不同时刻的气柜负荷;所述第二预定时间段为第一预定时间段之后的时间段。本发明所提供的基于气柜负荷预测的瓦斯调度系统和方法,可以从根本上解决完全凭经验进行瓦斯平衡与调度的现状,明显提高瓦斯系统的调度水平,避免气柜负荷超过气柜的负荷上下限。

    预测氢气需求量的方法和设备及氢气平衡调度方法和设备

    公开(公告)号:CN102592037A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201110004563.4

    申请日:2011-01-11

    Abstract: 本发明提供了一种预测氢气需求量的方法和设备及氢气平衡调度方法和设备,所述预测耗氢装置的氢气需求量的方法包括:采集耗氢装置在第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息;选择模型结构,根据所选的模型结构和所采集的耗氢装置在第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息,建立氢气需求量预测模型;以及利用所建立的氢气需求量预测模型,计算第二预定时间段内不同时刻的氢气预测需求量。本发明提供的方法和设备可较好地预测氢气需求量,并根据所预测的氢气需求量,对产氢量进行调节,可以从根本上解决完全凭经验进行产氢量调节所存在的缺陷,达到减少氢气排放,降低用氢成本,提高氢气利用效率的目的。

    用于流程工业过程的实时优化方法

    公开(公告)号:CN111340269B

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN201911403753.6

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本申请实施例提出了用于流程工业过程的实时优化方法,包括对实时工况进行数据有效性检测及稳态检测;在历史工况库中搜索历史优化工况得到匹配工况作为参考优化工况;采用偏差补偿算法对参考优化工况进行偏差补偿;在偏差补偿后对优化结果进行有效性检测,通过则将优化结果以外部目标值的形式传递给APC进行控制。通过采用工况匹配驱动。结合优化决策偏差修正算法,确定决策变量的最终优化结果。在线实时运行过程中不涉及到机理模型的在线取数运算,且工况匹配的优化方案均是历史上经过实际生产验证的可行的,因此本技术于在线运行过程中不会出现模型计算收敛的问题,从而可以保证在工况匹配成功的情况下,优化结果真实,确保了RTO系统的长期运行。

    基于算法微服务的计算方法及系统

    公开(公告)号:CN112698878A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011508299.3

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明属于微服务领域,具体涉及基于算法微服务的计算方法及系统,包括:针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;利用统一数据模型创建任务调度;获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图,根据流程图执行算法流程得到计算结果。本发明采用的技术方案,具有如下有益效果:将算法建立相应的图形组态组件,从而实现算法的可复用性;2.根据算法流程利用图像组态组件构建流程图,在流程图的构建过程中,只需要选择对应的图形组态组件即可构成流程图;3.基于微服务特性,本系统可以通过动态改变部署的服务节点来调节计算负载。

    用于流程工业过程的实时优化方法

    公开(公告)号:CN111340269A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN201911403753.6

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本申请实施例提出了用于流程工业过程的实时优化方法,包括对实时工况进行数据有效性检测及稳态检测;在历史工况库中搜索历史优化工况得到匹配工况作为参考优化工况;采用偏差补偿算法对参考优化工况进行偏差补偿;在偏差补偿后对优化结果进行有效性检测,通过则将优化结果以外部目标值的形式传递给APC进行控制。通过采用工况匹配驱动。结合优化决策偏差修正算法,确定决策变量的最终优化结果。在线实时运行过程中不涉及到机理模型的在线取数运算,且工况匹配的优化方案均是历史上经过实际生产验证的可行的,因此本技术于在线运行过程中不会出现模型计算收敛的问题,从而可以保证在工况匹配成功的情况下,优化结果真实,确保了RTO系统的长期运行。

Patent Agency Ranking