【摘 要】
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本课题主要着重于研究超重力除尘技术及设备应用于柴油发电机组的废气除尘效果,特别是采用超重力除尘技术的后处理设备自身的阻力会不会影响柴油发电机的正常运转。超重力除尘技术作为一种新型的湿式除尘技术,与现有传统除尘技术及设备相比存在明显优势。本课题在北京化工大学教育部超重力工程研究中心对不同含尘量、不同尘样、不同粒径含尘气体进行除尘试验研究的基础上,对超重力除尘技术在柴油发电机废气除尘的应用进行了试验研
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本课题主要着重于研究超重力除尘技术及设备应用于柴油发电机组的废气除尘效果,特别是采用超重力除尘技术的后处理设备自身的阻力会不会影响柴油发电机的正常运转。超重力除尘技术作为一种新型的湿式除尘技术,与现有传统除尘技术及设备相比存在明显优势。本课题在北京化工大学教育部超重力工程研究中心对不同含尘量、不同尘样、不同粒径含尘气体进行除尘试验研究的基础上,对超重力除尘技术在柴油发电机废气除尘的应用进行了试验研究。考察了两个方面：(1)不同的气量、气速、转速及液量的变化对系统压降的影响。(2)不同的液量对废气烟度
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近年来,对电力大数据进行挖掘、分析和应用已成为学术界和工业界的研究热点。其中发电机组排放预测问题是发电节能减排研究的重要部分。本文采用深度学习方法,提出一个新的发电机组排放预测模型,并以此为基础设计了一个具有节能减排效果的发电调度算法。目前研究者通过传统统计学方法、机器学习方法等手段在排放预测方面取得了一定的成果,但这些方法的预测效果较为依赖数据的特征质量。而深度学习方法具有表达能力强、不依赖高质
在电力系统中,中长期用电需求预测是很多工作的前提,准确的用电需求预测,可以合理地安排机组启停,规划电网建设,提高经济效益和社会效益。传统中长期用电需求预测方法有很多,主要分为基于经济因素的回归预测方法和基于时间序列的预测方法。然而,目前的预测方法考虑的因素主要为GDP、气候以及历史负荷等,所用数据也仅限于传统的结构化数据。近年来,大数据概念受到极大关注,在电力系统中应用大数据技术成为新的研究热点。
钠作为第一主族的元素,与锂性质相似,由于其资源丰富、价格低廉,水系钠离子电池的研究日渐引起人们的广泛关注。锰酸钠是水介质中钠离子嵌入-脱出的理想主体,结构最为稳定,且钠锰资源丰富,环境友好,已成为水系钠离子电池最具吸引力的正极材料。但其放电比容量偏低,循环稳定性也有待改善。本论文旨在探讨锰酸钠电极结构与其性能关系的基础上,从电解液中离子与固体电极之间的固液界面相互作用的角度,研究电解液组分的改变对
在超临界、超超临界的电站锅炉中,过热器和再热器都比较普遍使用了耐高温、抗腐蚀性能更好的奥氏体不锈钢管来制造。设计时估算5年或更久才会有氧化皮脱落,但是在实际运行过程中,恶劣的工况环境会加快管道内壁发生氧化,在内壁表面形成氧化皮。当工作环境发生剧烈变化时,例如每年的维修停炉和启炉时,管道内壁的附着的氧化皮很容易剥落,剥落的氧化皮会堆积在过热器和再热器管道弯头部位,严重时会堵塞管道,甚至导致管道爆裂。
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磁耦合谐振式无线电能传输(RWPT)系统,是一种在未来可以广泛应用的无线供能技术。其拥有感应式无线电能传输系统的较高传输功率的优点,同时是传输距离可以适当增加的松耦合传输系统。本文理论上给出谐振电路、传输电路的电路数学模型,以及相关参数计算。研究了产生高频交流电的逆变电路,用于电路谐振的谐振电路、电能传输电路,用于保持较高传输效率和功率的频率跟踪电路、驱动脉冲。首先,总结比较了三种无线电能传输技术
目前电磁兼容实验室已经广泛应用于各行各业当中,但是,国内外建造的电磁兼容用电波暗室大部分为通用型设计方案,针对电力系统智能电能表用电波暗室,还没有专门的设计方案。智能电能表用电波暗室,由于引入、引出测试线的电磁场泄露,导致环境电平升高,无法满足智能电能表测试标准的要求。因此,需要研究智能电能表测试线引入、引出的方法,分析电波暗室对测试信号线的屏蔽效果,研发相关核心技术,进而给出智能电能表专用电波暗
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