采集機組實時在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)，并利用機組的設計參數(shù)和現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)，應用機理模型辨識、機器學習、大數(shù)據(jù)分析等技術，對機組復雜非線性系統(tǒng)的全工況精確狀態(tài)重構，建立包含混雜數(shù)據(jù)預處理、復雜熱力系統(tǒng)建模、能耗決策規(guī)則與知識提取，實際可達優(yōu)化目標值確定與在線診斷應用的智能運行優(yōu)化管控體系。
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縮進采用機理模型加數(shù)理模型相結合的方法，基于完全反平衡熱力計算和生產(chǎn)事件尋因模型，提供穩(wěn)態(tài)歷史尋優(yōu)指導，實現(xiàn)機組運行經(jīng)濟性全面節(jié)能診斷評價與優(yōu)化。
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縮進基于鍋爐在線試驗平臺，實現(xiàn)主力煤、常用混煤等入爐煤質主要負荷工況下的運行優(yōu)化；采用穩(wěn)態(tài)尋優(yōu)優(yōu)化指導模型，開展鍋爐配風和氧量控制優(yōu)化。
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縮進通過循環(huán)水動態(tài)模擬試驗，結合循環(huán)水運行參數(shù)和日常水質化驗參數(shù)，擬合循環(huán)水加藥模型，確定最佳加藥量和加藥周期，通過水質分析不斷優(yōu)化加藥模型。
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縮進搭建機效監(jiān)測試驗平臺，監(jiān)測汽輪機效率變化?；诨瑝涸囼炂脚_利用完全反平衡熱力計算模型，在線進行汽機熱耗實時計算，提供最優(yōu)滑壓運行曲線。
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縮進基于爐效試驗平臺，在線實時進行鍋爐效率計算，采用大數(shù)據(jù)算法對運行數(shù)據(jù)開展深度挖掘，提供煤種與磨煤機運行方式之間的最佳組合。
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縮進通過對循環(huán)水泵歷史運行方式進行大數(shù)據(jù)分析，在線給出最佳循泵運行方式；監(jiān)視冷端系統(tǒng)實時運行值，提供當前最佳的循泵調度方式。
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縮進依據(jù)受熱面積灰預警模型進行受熱面污染程度判斷，提醒吹灰操作，改變原有定期吹灰方式為按需吹灰，降低吹灰蒸汽損失，以及過度吹灰對受熱面的損傷。
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縮進基于機組歷史運行數(shù)據(jù)，分析不同機組運行邊界條件下的煤耗特性，構建廠內負荷優(yōu)化分配模型，提供智能優(yōu)化算法，在線進行機組最優(yōu)分配方案決策。
400-109-9595
