全能耗评价指标体系的建立和应用

我国工业系统中的物质消耗和经济投入越来越多,污染物处理也越发重要,由此产生的能耗应该被重视。因此提出了一种全能耗评价方法,并基于此方法建立了全能耗评价指标体系,此指标体系包含了一个一级指标——全能耗以及四个二级指标——直接能耗、间接能耗、污染处理能耗以及经济投入能耗,此评价方法在计算过程中无需确定权重,且将能源、物质、经济和环境等各因素均包含在内。最后计算了某烧结烟气脱硫系统的全能耗,结果发现经济投入能耗、间接能耗和污染物处理能耗都是不可忽略的,此外通过与综合能耗的对比,发现全能耗评价方法相比传统能耗评价方法有更大的优势。     

基于BP神经网络的高速动车组牵引能耗计算模型

为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗的BP神经网络输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组实测能耗进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的实测能耗与计算能耗相对误差在4.26%以内,改进牵规法的实测能耗与计算能耗相对误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。     

基于LMDI方法的北京市对外交通运输能耗分解研究

基于2005-2012年北京市对外交通运输各运输方式的客、货运周转量及对应能源消耗量的统计数据，利用LMDI方法建立了能耗变化模型。根据ASIF分类方法，选择影响能耗变化的3个主要因素：交通活动水平、交通方式结构和能源强度，定量地计算各因素对能耗变化的影响力和贡献率。研究发现，能源强度抑制能耗的增加，其他2个因素均促进能耗的增加。为了减缓能源消耗的增长速度，需要依托能源技术进一步降低能源强度，并将客货运量向运量大、能耗低的铁路吸引。     

纤维板纤维制备单元能耗分析

 利用统计实验的方法对国内典型纤维板生产厂家的纤维制备单元进行能耗分析, 得出了生产单位质量纤维的能耗组成、各部分能耗所占比重以及影响纤维制备单元能耗的主要影响因素.通过实际生产的测试数据, 定量分析计算了纤维制备单元各工序以标准煤表征的电能、热能的消耗.在此基础上的分析和计算结果表明, 1t纤维的总能耗为162.434kg(ce), 电能和热能消耗比例大约在1.00:4.49;各工序中, 干燥和热磨为主要的耗能工序, 分别占总能耗的65.199%和33.681%, 电能和热能的消耗比例分别为1.00:17.40和1.00:1.75, 研究为进一步采取有效措施节能降耗提供了理论依据.     

基于建筑信息模型技术的水电建筑施工节能模式评估方法

水电建筑施工节能问题是目前建筑施工领域亟待解决的重点问题,对水电建筑施工节能模式评估,对于提高建筑工程节能施工技术水平具有重要意义。传统的评估方法计算量大、检验需要通过多次调整,造成评估结果不准。针对上述问题,提出基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术的水电建筑施工节能评估方法,采用施工工序分析法建立水电建筑施工节能模式总能耗模型,计算出建筑内含能耗、运输能耗、施工能耗,为后续评估过程提供基础数据;将BIM技术与模糊综合评估方法相融合,用于构建评估对象特征矩阵,根据指标评价区间确定评估可变范围并建立建筑施工节能模式模糊评估模型;由评估模型计算所有评价指标的隶属度,将计算结果进行归一化处理得到施工节能模式评估值。实验结果表明,所提方法与传统评估方法相比,评估结果与实测结果更加贴近、评估精度更高。     

重庆城市居住建筑能耗预测模型

为了研究重庆市居民住宅建筑能耗的影响因素,通过问卷调查匹配居民实际能源消耗,借助SPSS软件,运用相关分析和多元回归分析对影响居民建筑能耗各因素与能耗的关系进行实证研究,得出常住人口、人均建筑面积、制冷空调和电脑台数总和和夏季空调降温方式4个因素与建筑能耗有显著相关性,据此建立居住建筑能耗预测的多元线性回归模型,并运用历年实际能耗消费数据对模型拟合效果进行检验,研究结果表明:模型拟合预测年能耗与实际统计年能耗符合度达95%左右,说明能耗影响模型的预测结果具有较高的预测精度和较好的拟合效果;居住建筑能耗预测模型可为国家区域能源规划、相关能源政策的制定提供有力的数据支持。     

冷热原油交替顺序输送中加热时机的经济比选

冷热原油交替顺序输送是原油输送领域的新工艺,其中确定经济加热方案是工程应用的关键技术之一。建立了冷热油交替输送管道的水力、热力计算模型,用有限容积法和热力特征线法对非稳态热力、水力耦合问题进行求解,并用国内某原油管道现场实测数据对程序进行了检验。基于加热能耗最小,建立了加热方式经济比选的计算模型。数值模拟了不同的加热方案,计算了低凝油不同加热时机的加热能耗。结果表明：对低凝油油尾提前适当时间加热可大大节省加热能耗;加热能耗随加热时机的延长先下降后上升,最佳加热时机约为10％。     

基于最大时间阈值与自适应步长的时间相关性感知数据去冗余算法

针对传感器网络感知数据去冗余方法存在冗余度高的不足,提出一种基于最大时间阈值及自适应步长的时间相关性感知数据去冗余算法(TCDA).TCDA充分考虑了去冗余过程中,数据变动幅度大、局部最大值与最小值存在较大误差、局部特征值的丢失以及数据平稳时的数据相似阈值失效因素;TCDA在保证去冗余率的前提下,设置最大时间阈值防止数据相似阈值失效,确保数据的时效性;同时TCDA采用自适应步长机制降低计算复杂性,减少计算能耗.实验结果表明:TCDA与数据传输协议(DaT)方法相比,节约了3%的传输能耗和50%的计算能耗.     

基于投入产出模型的生产流程能耗敏感性分析

通过纳入副产品流向和流量,使拓展后的企业投入产出模型能够更全面地反映生产流程中各种物质流和能流的相互作用,也能更准确求出各产品的能值和总能耗.在此基础上,结合敏感性分析,建立了最终需求量和技术系数两类因素变化对总能耗影响的数学关系,从而找到工业生产流程中影响能耗最关键的因素.计算分析湘钢的产品能值和总能耗结果表明:总能耗的90%以上来源于化石燃料,而不足10%来源于外购物料的上游能耗;副产品回收利用能减少62.5%的总能耗;焦炉对洗精煤的单耗、高炉焦比、1#转炉的铁水单耗、含铁物流的利用效率和高炉的技术优化(烧结矿单耗和煤气产率)对能耗影响最为显著.     

基于模糊层次分析的注水系统能耗主控因素确定方法

目前国内油田注水系统优化改造时,需要确定注水系统能耗的主控因素,为此提出了一种基于模糊层次分析法的注水系统能耗主控因素确定方法。首先明确了注水系统能量的流向,把损失的能量分为3类,并进一步分析了造成这3类损失的影响因素,从而建立了注水系统能耗影响因素的分层模型;提出了基于模糊层次分析法的注水系统能耗主控因素确定方法,构建了注水系统能耗损失的隶属度函数、模糊互补矩阵,得到了注水系统能耗影响因素的综合权重值。现场应用表明,所建立的能耗影响因素分层模型和形成的模糊层次分析法能有效确定注水系统能耗的主控因素,为注水系统的优化改造提供了依据。     

城市轨道交通列车牵引能耗分析

对现有城市轨道交通列车牵引能耗影响因素研究进行梳理和总结,得到了较为全面的指标体系,并以日常运营中的可变因素作为变量进行牵引能耗的物理建模,在此基础上建立了多元线性回归统计模型。以北京轨道交通2号线运营数据为基础,进行牵引能耗统计回归。研究结果表明,该模型对牵引能耗实际数据拟合程度高,对变量解释能力强,对未来预测能力佳。     

认知多址接入系统中的能量消耗优化研究

考虑认知多址接入系统中的多个次用户与主用户同时共享多个信道的能量消耗问题,次用户能够同时感知和接入多个主用户信道并把对主用户的干扰维持在一定的范围内。为了减少能量消耗,需要对感知时间、信道以及功率进行合理的分配,同时,把干扰功率作为约束条件以保证主用户的服务质量。在基于多用户多信道感知的频谱共享方案中,所建立的初始优化问题为非凸整型组合分式规划问题,为了对感知时间、信道及功率进行联合优化,将其进行凸松弛并进一步转化为一个含参数的线性问题,从而提出一种最小化能量消耗的算法。通过实验仿真讨论次用户数量,信道数量及干扰功率对能量消耗和最优感知时间的影响,同时也验证了分析结果。     

基于多元线性回归模型的居民用电量影响因素分析

随着社会和科学的不断进步,人们意识到环境能源对人类发展的重要性,节约能源是其中的一个重要措施。居民用电量与多种因素有关。为了研究各个影响因素对居民用电量影响程度的大小,以蚌埠市为例,首先从影响电量的供给、需求和外部因素角度分别选取了收入、价格、人口、气温及居住面积等五个因素作为分析指标,然后在EVIEWS建立蚌埠市居民用电量与以上5个因素的多元线性回归模型,用以研究各个影响因素对居民用电量的影响程度大小。通过EVIEWS对回归结果的分析得到如下结论:当前影响蚌埠市居民用电量的最主要因素取决于人口数量和人均居住面积,并提出节约用电的相关建议。     

线性回归模型复相关系数的影响评价

在线性模型中，复相关系数作为模型拟合程序的度量是一个常用的统计量，但它对异常值及影响点是很敏感的，本文用数据删除法及局部影响分析讨论复相关系数的影响点的识别问题，在各种情况下都得了了相应的诊断统计量，最后用一实例加以说明。     

一种新的多速度差交通流跟驰模型

从提高车流的稳定性和降低车流能耗的角度,考虑多辆车相对速度的总体阻尼效应,提出一种多重"向前看"多速度差交通流跟驰模型(MRVOV模型),并将该模型与几种典型的跟驰模型的稳定性及能耗进行比较。结果表明在充分利用前方车辆运动信息的情况下,MRVOV模型能较好的反映现实交通的跟驰效应,仅仅考虑前方较少车辆对当前车的影响,就可以增强车流的稳定性,降低资源浪费,减少对周围环境的污染。     

基于多元线性回归模型的考试成绩评价与预测

为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性, 根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法, 对考试成绩指标进行量化, 建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系, 建立了基于成绩评价的多元线性回归的数学模型, 并得到了回归系数的数值。通过对回归模型以及回归系数进行显著性检验, 证明了模型的合理性。结果表明, 利用该模型对数据进行合理的评价与预测, 并在充分的条件下, 根据学生的期末考试成绩能合理地预测出学生的英语四级考试成绩。     

基于混杂系统及多元线性回归的电液伺服系统参数性故障建模

为了有效地诊断电液伺服系统参数性故障,提出一种基于混杂系统及多元线性回归模型的电液伺服系统参数性故障模型.其过程为:将电液伺服系统的工况抽象为多个离散状态,建立压力-流量的观测模型;以结构参数为回归系数,基于样本数据的线性回归分析辨识模型参数;结合故障参数建立电液伺服系统的故障模型.利用参数辨识实验验证方法的参数拟合精度.研究结果表明:该模型能有效地应用于早期参数性故障的诊断,并能解决并发故障诊断困难的问题.     

民用建筑“四节一环保”数据的清洗与修复方法研究

针对民用建筑“四节一环保”原始数据中存在的数据质量问题, 使用多种方法实现数据清洗与数据修复。数据清洗方面, 重点关注单栋建筑能耗数据中存在的相似重复记录及异常记录。其中, 识别异常记录采用3σ准则、DBSCAN聚类算法及箱线图内限3种方法。数据修复方面, 重点关注缺失值的填补及基于模型的数据修正。其中, 缺失值的填充使用简单填充、线性回归模型和基于用户的协同过滤推荐算法, 并以平均绝对误差为评估指标进行对比。基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归、岭回归及Lasso回归5种模型, 拟合建筑运行能耗与各解释变量间的关系, 对上海市建筑运行能耗相关数据进行数据修复。结果显示, 单栋建筑能耗数据适合采用箱线图内限来识别异常记录, 并使用中位数填补缺失数据; 上海市建筑运行能耗相关数据中, 岭回归模型的拟合情况最好。     

药皮成分对电焊条能耗的影响规律研究

本文利用二次回归正交设计得出的回归方程系数之间不相关这一优点,分析了J506焊条正接和反接施焊时能耗、熔化和熔敷性能对药皮成分的回归方程,获得了大理石/萤石、石英、钛铁、稀土镁和铁粉对能耗的影响规律、并对这些规律进行了分析。