杨晨琛
- 作品数：29 被引量：27H指数：3
- 供职机构：江苏方天电力技术有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电气工程环境科学与工程更多>>
- 煤质检测报告图像的表格自动化重建方法、存储介质及电子设备
- 本发明公开了一种煤质检测报告图像的表格自动化重建方法、存储介质及电子设备，包括收集；进行表格识别，即经过文本检测模型EAST、文本识别模型CRNN、基于自适应注意机制的表格结构预测模型RARE和单元格聚合模块的处理；进行...
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- 燃煤机组节能减排绩效综合评价方法研究被引量：3
- 2015年
- 为了全面定量评估燃煤机组的节能减排效果,首先对燃煤机组供电煤耗率、SO2排放绩效、NOx排放绩效、烟尘排放绩效等单一评价指标进行详细阐述,然后应用雷达图、基于能源消耗与环境代价统一量化的节能减排绩效评价等两种方法分析燃煤机组节能减排绩效综合评价效果,最终对比分析了两种综合评价方法的优缺点及适用条件,并提出了优化改进意见。
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- 关键词：燃煤机组节能减排综合评价绩效指标
- 一种基于隶属模糊函数的电厂一次风机振动状态评估方法
- 本发明公开了一种基于隶属模糊函数的针对燃煤电厂一次风机振动状态的评估方法，包括获取当前轴振值的绝对值和隶属函数系数；根据隶属函数系数和当前轴振值的绝对值计算得到振动绝对值特征值；判断一次风机当前时刻转速是否稳定；若稳定则...
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- 文献传递
- 省域用煤量的多模型分段预测方法
- 2017年
- 为了实现62%的煤炭控制目标,作为煤耗大省的江苏亟需建立一个省域用煤量预测模型来准确掌握全省火电行业煤炭消费的未来趋势。由于用煤量同时受到春节、气温、"迎峰度夏"等多种外部因素影响,使用统一模型的传统预测方法无法很好地表达这些模式。因此,提出了一种多模型分段预测方法,根据一年中不同时段用煤量的变化特征和主要影响因素,将其分成多个时段,在每段中分别选用最合适的建模技术,对2015年江苏省月用煤量进行预测,并将结果与季节ARIMA模型进行了比较,相对误差百分比从12.1%降至5.27%。实验结果表明,多模型分段预测方法有效地提高了预测精度,能够为政府节能减排监管工作提供更为可靠的决策依据。
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- 关键词：PEARGRNN
- 自动盘煤技术研究综述被引量：2
- 2024年
- 在燃煤电厂,如何及时盘存煤场各煤种存煤量,以便优化燃煤库存、完善配煤作业,进而科学合理地进行经济生产调度,一直是重要的课题。传统的人工盘煤方式误差大、成本高且资源浪费严重,超声波测量技术受时间差及粉尘的影响大,基于计算机视觉的测量技术需要插值拟合修正模型,因此,都存在较大误差,已被市场淘汰。重点介绍了目前研究和应用较多的激光盘煤技术和无人机倾斜摄影盘煤技术,分析了其各自的安装方式、特点以及适用的作业场合;总结了其共性的特点都是需要解算出煤场表面的三维坐标点云数据,才能生成煤场三维模型并进行储煤量计算;提出了在无法直接获得各个电厂盘煤系统的三维坐标点云数据的情况下,利用盘煤报告中煤场二维图像进行三维重构,或者利用煤场盘煤图像及库存量数据建立神经网络模型,进而对电厂煤量库存数据进行校核的进一步研究思路;对实现电厂存煤数据的有效和准确监管具有重要意义。
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- 关键词：激光无人机
- 基于UKF-LSSVM的燃煤机组NO_x排放浓度预测方法被引量：6
- 2018年
- 目前,燃煤机组广泛采用选择性催化还原(SCR)脱硝技术。对燃煤机组NO_x排放浓度进行准确预测,不但有利于进一步提高SCR控制系统的调节品质,而且可以评估现场所收集到的数据是否真实准确,为环保部门对电厂排放NO_x浓度进行监管执法提供依据。提出一种基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机(UKF-LSSVM)的NO_x排放浓度预测方法。基于现场数据和理论分析,确定了脱硝系统动态模型的输入和输出变量。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)不断更新核参数σ和其他模型参数α、b,并采用样本更新策略对支持向量进行更新,提高了模型的自适应能力。将该方法用于某300 MW机组脱硝系统的NO_x排放浓度预测。仿真结果表明,所建模型能够准确预测燃煤机组NO_x排放浓度。与原有基于批量最小二乘支持向量机(LSSVM)建立的稳态模型相比,该方法具有更高的预测精度和自适应能力,为进一步研究脱硝系统动态优化控制奠定了基础。
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- 关键词：无迹卡尔曼滤波燃煤机组脱硝系统动态建模
- 一种燃煤电站烟气量快速预测方法、系统、介质及设备
- 本发明公开了碳排放数据监测技术领域的一种燃煤电站烟气量快速预测方法、系统、介质及设备，旨在解决现有技术无法满足实际需求的问题。获取入炉煤的工业分析和元素分析数据，以及燃煤发电机组运行工况数据；根据燃煤发电机组运行工况数据...
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- 基于相关系数的最近历史工况选择方法
- 本发明是基于相关系数的最近历史工况选择方法，首先确定研究对象，研究对象包括当前工况下的输出变量以及影响输出变量的n个输入变量；并对全部输出变量数据和输入变量数据进行归一化处理；接着，计算输入变量与输出变量间相关系数；通过...
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- 文献传递
- 基于相似度的半监督学习工业数据分类算法被引量：3
- 2021年
- 针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F_(1)值的表现上超越传统方法。
- 孙栓柱陈广高阳孙彬李逗杨晨琛
- 关键词：数据分类半监督学习相似度不平衡数据分类
- 基于区间粗糙数层次分析的冷热电联产系统综合性能评价方法被引量：4
- 2020年
- 冷、热、电能量之间的不等价性使得冷热电联产系统性能的准确评价存在较大困难。考虑到联产系统实际运行中供热蒸汽温度、冷冻水供水温度以及环境温度的波动变化,以及电价、热价、冷价随季节变化的特点,本文建立了一种基于区间粗糙数层次分析的评价模型,通过评价指标中能量权重大小来衡量不同能量之间的差异。由该种方法得到的指标不单从一种角度来考虑能源之间的折算问题,同时评价结果向能量梯级利用的原则靠拢,从而能够更加全面完整地描述冷热电联产系统的性能。通过算例,以某天然气冷热电联产系统为实例,分析了不同评价方法下的联产系统综合性能以及冷热电比例和价格变化对性能评价的影响。结果表明,本文提出的计算准则能更好地反映系统的综合利用效率,为多联产系统的准确性能评价提供了有效手段。
- 孙栓柱陈克李益国李春岩潘苗杨晨琛
- 关键词：冷热电联产系统性能评价层次分析法
