采用LSTM的风电功率预测方法研究

为实现风电功率的有效预测,本文提出了一种基于长短期记忆神经网络的风电功率预测方法,并建立了基于长短期记忆的风电功率预测模型。在公开的数据集中对该风电功率预测方法进行分析与验证。结果表明,该方法有较好的预测精度。     

炼油厂凝结水分级利用技术的研究与应用

以某炼化企业为研究对象，对凝结水分级利用的应用状况进行研究和分析。通过建立凝结水分级利用模型，结合水质在线监测技术，以炼油厂LIMS(实验室信息管理系统)数据库储存的凝结水水质历史数据为基础，利用DCS(分布式控制系统)来实现对凝结水的分级回收。研究表明：利用DCS减少了补入循环水系统的凝结水量，有效避免了“高水低用”。通过回收凝结水连续运行周期及利用率两个指标进行评价，运行周期增加了13.25%,周期性利用率增加了20.3百分点，凝结水回收效果显著。分级回收模型可有效保证锅炉水汽品质合格同时实现凝结水高效利用。但考虑到循环水水质的影响，凝结水利用率无法达到100%。