【摘 要】
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基于过程数据建立火力发电系统的数据驱动模型是实现电站优化、控制、状态评估以及智慧电厂构建的重要基础。如何利用电站过程数据,挖掘数据中的有效信息用于指导实际生产也成为目前学者的研究热点。随着发电机组容量趋于大型化以及国家对环保要求的不断提高,火电机组的大气污染物排放已被纳入严格监管,对火电机组烟气排放管理,采用单一的低氮氧化物(NOx)燃烧控制技术很难达到规定的NOx排放标准,必须同时采用二次烟气净
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基于过程数据建立火力发电系统的数据驱动模型是实现电站优化、控制、状态评估以及智慧电厂构建的重要基础。如何利用电站过程数据,挖掘数据中的有效信息用于指导实际生产也成为目前学者的研究热点。随着发电机组容量趋于大型化以及国家对环保要求的不断提高,火电机组的大气污染物排放已被纳入严格监管,对火电机组烟气排放管理,采用单一的低氮氧化物(NOx)燃烧控制技术很难达到规定的NOx排放标准,必须同时采用二次烟气净化方法,包括目前广泛采用的选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,S
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随着碳中和、碳达峰目标的提出,构建以新能源为主体的新型电力系统已成为未来能源电力的发展形态,高比例新能源接入使系统净负荷(负荷减去新能源出力)曲线波动性和不确定性大幅度增强,对电力系统灵活性提出了新挑战。目前我国已从技术层面投入大量资金进行灵活性改善,但仅从技术层面难以充分发挥资源灵活性价值,需要合理的市场机制激活系统灵活性潜力。然而,电力市场设计之初并没有考虑到现如今大规模新能源的接入与迫切的灵
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