潞西市鍋爐廠 積極推動鍋爐行業(yè)向前發(fā)展

隨著我國經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，能源的消耗量增長迅速，有資料顯示，2011年，我國能源消耗量為34.8億噸標準煤，相比于2000年的13.03億噸標準煤，增加了1.67倍[1]。

潞西市鍋爐廠協(xié)會領(lǐng)導蒞臨方快集團：創(chuàng)新發(fā)展獲高度贊揚近日，中國鍋爐與鍋爐水處理協(xié)會秘書長王驕凌、秘書長助理郭華、總工童有武等一行3人蒞臨方快鍋爐集團進行視察走訪，盧海剛總裁全程熱情陪同。

在煙氣從潞西市鍋爐廠尾部出口出來之后進入鍋爐節(jié)能器，吸收煙氣的部分熱量，從節(jié)能器出來的低溫煙氣再進入煙囪排放，鍋爐節(jié)能器將吸收的熱量加熱鍋爐回水，從而提高了回水溫度，在降低排煙溫度的同時，提高了鍋爐的熱效率。布置鍋爐節(jié)能器還有一個顯著的優(yōu)點，節(jié)能器提高了鍋爐回水溫度，可以顯著減少鍋爐本體產(chǎn)生的冷凝水，對鍋爐本體是一種保護，但是節(jié)能器本身產(chǎn)生的冷凝水量是非常大的，所以產(chǎn)生的腐蝕也非常大，但是節(jié)能器與鍋爐本體是分開布置，出現(xiàn)腐蝕滲漏等狀況維修更換節(jié)能器的成本遠遠低于鍋爐運行成本。2、布置尾氣（煙氣）余熱回收裝置。

為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型自適應監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應調(diào)整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統(tǒng),設計了狀態(tài)反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠潞西市鍋爐廠汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。

《改造任務》表顯示，今年的超低排放改造容量主要分布在內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、新疆等西部地區(qū)。在超低排放改造整體提速的趨勢下，山西、安徽、河南等中部地區(qū)省份已提前完成超低排放改造目標，但節(jié)能改造任務仍較為艱巨。其中，河南省今年節(jié)能改造目標容量為1080萬千瓦，湖南也達到999.5萬千瓦。

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