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公开(公告)号：CN109057903A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811286231.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种新型能源岛系统，属于绿色能源应用技术领域。本发明包括可再生能源、动力系统、供热系统、制冷系统、污染物净化废弃物集中处理系统；地热能经过热泵后进入供热系统；动力系统将可再生能源转化为电能和热能；转化的电能一部分用于区域内供电，剩余部分的电能进入能量分级装置；能量分级装置分级后的能量用于为制冷系统和供热系统提供能量；区域内污泥和废弃物输送至污染物净化废弃物集中处理系统进行净化，污染物净化废弃物集中处理系统在净化过程中产生电能和热能；净化过程中产生的电能和余热进入能量分级装置。本发明解决了现有城市能源利用率低，废弃物难于处理的问题。本发明可用于大型工业园区和城市能源利用。
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公开(公告)号：CN119495379A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411528032.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 , 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司
IPC: G16C20/70 , G16C20/10 , G06F30/27 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 一种基于数值模拟的利用DT建模快速预测炉膛内氮氧化物浓度的方法和系统，涉及炉膛内氮氧化物浓度领域。现有技术中对炉膛内氮氧化物浓度测量和计算方法存在精度不足、收敛性不好、计算工作量大、模型不全且速度慢效率低的问题。所述方法包括采集实时或离线数据，利用数值模拟软件建立锅炉炉膛的物理模型，并进行仿真计算后，对数据进行预处理和预分析。利用DT建模软件，对处理好的数据进行机器学习预测，实现不同工况下氮氧化物浓度的快速预测，所述系统基于所述方法实现，本发明还适用于监测炉膛内氮氧化物浓度领域中。
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公开(公告)号：CN109057903B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201811286231.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种新型能源岛系统，属于绿色能源应用技术领域。本发明包括可再生能源、动力系统、供热系统、制冷系统、污染物净化废弃物集中处理系统；地热能经过热泵后进入供热系统；动力系统将可再生能源转化为电能和热能；转化的电能一部分用于区域内供电，剩余部分的电能进入能量分级装置；能量分级装置分级后的能量用于为制冷系统和供热系统提供能量；区域内污泥和废弃物输送至污染物净化废弃物集中处理系统进行净化，污染物净化废弃物集中处理系统在净化过程中产生电能和热能；净化过程中产生的电能和余热进入能量分级装置。本发明解决了现有城市能源利用率低，废弃物难于处理的问题。本发明可用于大型工业园区和城市能源利用。
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公开(公告)号：CN119760328A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411818403.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 , 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司 , 北京国电电力有限公司大连开发区热电厂
IPC: G06F18/15 , G06N20/00 , G06N3/0499
Abstract: 锅炉炉膛内部运行数据的获取方法、系统和设备，属于数据处理技术领域，解决现有获取炉膛内部运行数据方法准确性低和缺乏解释性问题。本发明的方法包括：在机器学习的过程中嵌入锅炉运行过程中满足的先验知识和机理，用于控制和修正机器学习的过程，并提升了预测的锅炉运行数据结果的准确性，也就是说训练出来的结果是符合物理规律的。通过在锅炉尾部受热面烟气成分稳定区域嵌入质量守恒机理，增加了机器学习训练结果的可解释性及合理性，使得机器学习预测数据更加符合锅炉实际运行规律，贴合实际。本发明适用于获取锅炉运行时炉膛内部运行数据。
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公开(公告)号：CN118228203A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410413622.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 广东大唐国际雷州发电有限责任公司 , 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 , 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/10
Abstract: 本发明提出了一种基于多种机器学习算法与机理模型的电站锅炉排烟温度降维预测方法，根据锅炉机理及专家经验，整理出与排烟温度相关特征变量；采集排烟温度相关特征变量的历史数据并预处理；通过低方差滤波与高相关滤波方法对处理后的特征变量数据进行降维；利用降维前后的数据，分别建立基于岭回归算法的排烟温度预测模型、基于lasso回归算法的排烟温度预测模型，以及基于支持向量回归算法的排烟温度预测模型；比较三种算法的准确率与运算速度，选择相较于采用机器学习算法能够节约70％的计算成本，并且保证在5℃、30s滞后的情况下，准确率在95％以上的预测模型用于电站锅炉排烟温度降维预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119720843A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411779058.0
申请日：2024-12-05
Applicant: 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司 , 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 一种利用锅炉烟气测温校准CFD数值模拟方法、系统、设备及介质，属于锅炉技术领域，解决了现有的测温方法按照设计条件依靠数值模拟进行计算，得到的结果与实际运行偏差较大的问题。所述方法包括：采集锅炉的运行数据；采集锅炉烟气温度，计算获得吸热量；生成UDF，导入到相应结构的边界条件中；调整相应结构的吸热系数；采集锅炉基本工况下的换热系数与输入数据，进行大数据学习，得到全工况下的换热系数，将锅炉全工况下的换热系数导入到水冷壁和高温受热面的边界条件中，完成所述模拟方法。本发明适用于锅炉测温应用场景。
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公开(公告)号：CN114036758B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111341743.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 华电新疆哈密煤电开发有限公司 , 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 基于数值模拟和机器学习的锅炉燃烧状态动态展示方法，涉及锅炉燃烧状态监测领域。本发明是为了解决目前主要通过从模拟数据库中调用燃烧参数获取锅炉燃烧状态预测范围有限，且仅适用于离线分析实时性差的问题。本发明包括：将待获取燃烧参数的锅炉运行工况输入到训练好的全工况燃烧参数预测模型中获得该运行工况下的燃烧参数，然后将燃烧参数转换为可供显示程序识别的RGB值和沿炉膛宽度、高度方向上静态或动态各个截面上的燃烧参数分布信息即可动态实时展示锅炉燃烧状态。本发明用于实时获取锅炉燃烧状态。
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公开(公告)号：CN111931436A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010796708.8
申请日：2020-08-10
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法，涉及燃烧器技术领域，针对传统的炉膛内部风量测量方法测量精度和效率低的问题，包括步骤一：利用数值模拟软件建立锅炉热二次风道的物理模型，进行仿真运算，生成各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据；步骤二：对生成的各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据进行数据清洗；步骤三：根据处理后的数据训练神经网络，并利用训练好的神经网络对燃烧器喷口风量进行预测。根据人为设定的典型工况，作为算法输入，训练神经网络，通过该模型可以预测大量其他工况下的燃烧器喷口风量。利用算法代替人工网格绘图、数值模拟仿真等大量工作。极大程度上缩短了预测时间、提高了仿真效率、并且提高了测量精度。
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公开(公告)号：CN119514342A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411566223.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司 , 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 , 北京国电电力有限公司大连开发区热电厂
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F119/02
Abstract: 基于仿真数据的炉内腐蚀状态在线计算方法和系统，涉及锅炉燃烧运行控制领域。解决了现有技术中高温腐蚀未考虑煤中的硫化物以及管壁温度的问题，容易导致某些区域的高温腐蚀加剧，进而影响设备的安全性和可靠性的问题。方法包括：根据锅炉运行数据构建锅炉典型运行数据库；建立硫化物反应机理模型；根据硫化物反应机理模型计算全工况的硫化物浓度分布情况及热负荷数据；划分水力计算回路，根据结构阻力及热负荷数据计算各回路的水力分布及金属壁温分布；计算水冷壁壁面H2S浓度；利用神经网络模型计算炉内近壁面硫化物浓度及金属壁温，获取炉内腐蚀状态。本方法可以适应不同类型的锅炉和燃料，具有通用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN119106605A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411106379.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 , 哈尔滨哈锅能源动力科技有限公司 , 北京国电电力有限公司大连开发区热电厂
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/20 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 一种炉内受热面磨损速率预测方法，涉及锅炉炉内磨损计算。为解决现有技术中存在的，目前，固体颗粒对管子的磨损计算不能满足要求，且不能实现磨损程度的在线定量计算的技术问题，本发明提供的技术方案为：一种炉内受热面磨损速率预测模型构建方法，包括：采集待测锅炉的设计与运行参数，并构建锅炉典型运行数据库的步骤；根据所述数据库，建立不同煤种的受热面磨损计算模型的步骤；根据所述不同煤种的受热面磨损计算模型，对待测锅炉水冷壁磨损速率进行模拟计算，得到磨损速率数据库的步骤；根据所述磨损速率数据库，得到不同边界条件下的磨损速率预测模型的步骤。适合应用于炉内磨损状态在线计算的工作中。
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