流动湿蒸汽湿度谐振腔微扰法测量的实验研究

介绍了谐振腔材料微扰技术连续测量流动湿蒸汽湿度的原理,设计了适用于流动湿蒸汽湿度连续测量的谐振器及测量系统。与现有的热力学法或光学法测量方法相比,测量系统简单,抗污染能力强,能实现蒸汽湿度的在线连续测量。影响测量精度的因素主要是温度、压力的测量精度和谐振腔形状微扰。图4表1参10     

抛煤机链条炉节能改造

抛煤机链条炉节能改造华北电力学院韩中合，鲍志勇，刘彦丰石家庄某化工厂生产用蒸汽锅炉为２０ｔ／ｈ抛煤机倒转链条炉。自１９７９年安装投人运行以来，由于锅炉炉膛结构不合理，致使锅炉运行热效率一直较低。为此，我们与厂方合作，在进行了分析计算后，对其实施了节能...     

非共沸混合工质在低温余热回收系统中的特性模拟

通过模拟非共沸混合工质和纯工质在低温烟气有机朗肯循环(ORC)系统中的特性,考察了不同质量比下的混合工质的热力学特性和经济特性,并与纯工质进行对比。结果表明:混合工质在基本ORC系统中的热效率和质量流量介于其组元纯质之间,但在加装回热器后,部分混合工质的系统热效率优于纯工质,且混合工质较纯工质具有更小的膨胀比和单位功量;含有1种相同组元的二元混合工质,其组元之间临界温度差越大,热力学性能变化幅度越大。     

谐振腔内水膜和积盐厚度对蒸汽湿度测量的影响

微波谐振腔法测量蒸汽湿度时,谐振腔内壁面会沉积一层水膜和盐垢,计算在不同水膜和积盐厚度下谐振腔谐振频率的变化,进而分析介质沉积对蒸汽湿度测量的影响。研究结果表明:在水膜或积盐较薄时,其对湿度测量的影响较小,随着沉积介质厚度的增大其影响明显增加;相同水膜厚度时,湿蒸汽压力(温度)对测量结果的影响较小,且随着湿蒸汽压力(温度)的升高,水膜对测量结果的影响略有下降;沉积水膜对测量结果的影响要大于积盐影响,但在用于汽轮机排汽湿度测量时,谐振腔内壁沉积水膜厚度不到35μm,忽略水膜影响引起的湿度测量偏差不到1.262%。     

太阳能辅助燃煤机组碳捕集系统对比研究北大核心

太阳能辅助燃煤发电碳捕集系统可以在保证机组的出力的基础上实现电厂CO2的捕集,在以往太阳能与碳捕集机组结合方法的基础上提出了5种集成方案,建立了碳捕集系统仿真模型和热力系统变工况模型,计算了5种集成方式下机组的热力学性能、太阳能集热场的运行性能、电厂发电成本以及CO2减排成本等评价指标。结果表明,太阳能所需凝结水从六号加热器出口引出的方案为最佳可行性方案,机组的投资节煤比最大为0.067 5 g/k W·h/元,太阳能集热场的热电转化率最高为28.55%,发电成本最低为0.474 6元/k W·h,捕碳成本最少为265.74元/t CO2。当外置太阳能供热时,系统结构简单,初投资小,是一种可以实际应用的方案。     

煤矿用高压电能计量准确性浅谈

在煤矿高压供电系统中，高压电能计量仪表的倍率值很大（大多在10^3-10^6之间），如果计量回路稍有偏差，在实际的计量中就会产生很大的影响。那么，怎样才能更进一步提高高压电能计量的准确性呢？单靠提高电度表的精度是远远不     

基于压缩空气储能的CCHP系统特性研究

以先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）为基础,构建冷热电联产（CCHP）系统,对比4种不同储气室和运行方式方案下的系统特性,并针对关键参数进行敏感性分析。结果表明,采用恒温储气室且滑压运行时系统储能效率和效率最高;采用恒温储气室且恒压运行时系统能量密度最高。第二级换热器损最大,是提高系统性能时的首要优化目标。当换热器效能提高时,储能效率、效率均出现折点。储气室最大压比越大,系统储能效率和效率越低,能量密度越高。采用恒温储气室时,系统不受压缩/膨胀影响;采用恒壁温储气室时,较高的压缩/膨胀功率有利于提高储能效率和效率,但压缩功率升高会降低能量密度。     

计及柔性负荷参与的综合能源系统优化调度

为提高源荷匹配度,平抑负荷波动,该文提出计及需求响应负荷和地源热泵出力的综合能源系统优化调度模型,研究柔性负荷与地源热泵在调度顺序不同的情况下对系统的影响。首先,以系统的经济成本和环境成本最小为目标,建立综合能源系统优化调度模型优化各设备的出力。其次,在考虑新能源机组出力不确定性的基础上,利用地源热泵装置转换效率高的特点改善能源互补能力并使其作为一种可调度资源参与系统的调度。最后,在需求侧将柔性负荷分为可转移、可削减负荷作为可调度资源参与调度,平滑负荷曲线。通过算例分析可得：不考虑可调度资源出力顺序的情况下,能有效提高系统的经济和环境效益以及源荷匹配能力。     

基于K-L散度的EMD虚假分量识别方法研究

经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)以其自适应的滤波特性和多分辨率在很多非线性研究领域得到广泛应用,但在分解过程中常会出现虚假分量。针对此问题,基于信息论的知识提出利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence,K-L)的虚假分量识别方法。该方法先将原始信号分解成若干个本征模态函数(intrinsic modefunction,imf),再分别计算原始信号与imf分量之间的K-L散度,然后将所求的K-L散度值从小到大排序,对应于较大K-L散度值的imf分量被视为虚假分量,可以去除。实验证明,该方法能够明显地区分出真实信号与虚假分量,准确而快速的得到信号的真实成分,消除虚假分量的影响。