基于大数据技术的特点，针对冷藏机深度剃须的关键问题，本文探讨了应用于大数据技术的具体方向和实施方案。藏单元的剃须点。战略包括在燃料混合，燃烧数据分析和火焰稳定性检测以及机器侧应用步骤等领域使用大数据技术。智能优化涡轮机滑动压力的运行和智能诊断涡轮机安全的方向。
　　阐明如何完善基于大数据平台的应用程序，并使用大数据技术确保冷藏存储单元的安全性和经济性。数据;剃掉深峰;机器学习;智能诊断;燃料管理中图分类号：TM621文档编号：A产品货号：2095-2945（2018）28-0150-02概述：基于大数据技术特点及火电厂深峰剃须的关键问题，讨论了大数据技术在寻找火电厂深峰剃须方面的具体方向和实施，以及锅炉侧和机侧的具体应用策略。轮机压力运行的优化和汽轮机安全的智能诊断方向，也解释了如何在大数据平台的基础上完善这些应用以及如何使用它们Ig Data Technology确保设备的安全性和经济性。键词：大数据，深度剃须，机器学习，智能诊断igent，探索燃料管理数据，机器学习，工业物联网不仅是信息研究的热点，也是一个部门。字处理的基本架构技术。着能源部门信息日益融合，大数据和人工智能技术逐渐进入能源和生产领域研究人员的视野。量。着测量和信息处理技术的快速发展，存储在工厂的DCS系统中的生产操作的数据量在几何上增加。运行数据具有大容量，多样性和高价值等大数据的明显特征。

　　些数据的提取和分析有助于控制冷库和整个能源生产系统的内部规律，并充分提高其可靠性和经济性。备。着用于从可再生能源产生能量的冷藏机组装机的容量的增加，最先进的热能冷藏单元已经变得越来越多更严重。大功率冷库的深储能力进行研究迫在眉睫，有必要找到最佳解决方案，确保各期储存单元的安全性和效率。进。着工业数字化的发展，先进的计算机技术与工业生产的结合变得越来越狭窄，允许使用大数据技术来研究和指导剃须的深入。藏热能。数据简介大数据技术是指在采集，存储，管理和分析方面的大量数据，远远超出了传统数据库软件工具的功能。电公司的生产和运营数据具有这样的特征。数据技术实际上是指对这些重要数据的专业处理，从中得出潜在的联系和多变量的规律，从而指导生产活动，即“附加值” “数据由”治疗“。于网络公司而言，大数据分析可以预测网络负载的波动，分析电力销售的情况，加速智能网络的建设。以指导设备的运行，优化维护计划，降低资金风险等。据技术在深峰研究中的应用也将带来巨大的好处。响锅炉侧锅炉深度调节的因素主要是燃料特性和锅炉燃烧稳定性。智能混合冷藏单元的深度调整时，最小负载的决定因素是燃料的行为。

　　果混合煤不合理，可能导致燃烧稳定性降低，甚至锅炉失速，锅炉结垢严重等。达到高潮之前，必须可靠地预设燃煤，以实现安全和经济的运行。煤类型的选择可以建立基于大数据平台的“智能燃料组合”系统。体的结构框架如图1所示。进入工厂之前，燃料是机械化的，自动取样并进行全面检查，以验证煤质特性是否被充分理解。关数据被输入工厂。料特性数据库。

　　据挖掘方法和机器学习算法用于根据存储单元负荷预测和燃料电池的运行条件来计算煤。备。方法和混合比实时优化，以引导燃料进入炉内。录并分析火焰的燃烧条件，辅助机器的运行状态以及不同类型煤燃烧过程中炉子的热参数，然后在燃料特性数据库中进行跟踪。存储单元可以共享相同类型的数据。
　　烧数据分析当冷藏机组进行深度刮削时，锅炉动力场包括一次风，二次风，冷库安装燃料量减少，燃烧温度还原设备的脱硝，脱硫，电除尘等运行参数，在正常工作条件下，很难完全指导该状态下正在进行的运行。用事业当前采取的措施主要包括通过测试或测试来探索法律并积累实践经验，但是操作人员审查的规则是高度主观的和限制的。且很难准确把握客观规律。如，如果您正在构建基于大数据平台的“Combustion数据分析中心”，则可以结合最新的计算机技术来指导存储单元的深度剃须。体的施工框架如图2所示。作参数和锅炉性能指标，包括相关的辅助机器，被导入燃烧数据分析中心进行处理和分析。机器学习算法与同类型冷库单元的数据相结合进行燃烧建模，根据模型确定最优控制参数，指导深度峰值漂移。当前工作下，在燃烧数据中心记录健康信息。于神经网络的火焰稳定性检测是影响冷藏机组深峰容量的关键因素。神经网络锅炉[1]中检测火焰燃烧稳定性的方法可以有效提高锅炉火焰稳定性检测的准确性，并提供先进的监测手段。受深峰状态的炉内燃烧的安全性。方法使用神经网络算法选择与火焰稳定性直接相关的几个特征作为神经网络的输入向量。过多次驱动样本，由微小脉冲引起的微脉冲的影响。
　　以抑制杂质燃烧，并且不会超过传统方法的检测精度。问题路侧汽轮机及其热力系统的运行经济性是冷藏机组高峰期煤耗指标的最重要因素。
　　变运行的汽轮机在贯穿部分的空气动力学特性和设计值之间具有很大的差异。必须准确评估设备安全和生命损失。轮机滑动运行的智能优化为了确保冷库的经济运行，必须根据汽轮机的运行状态重新设计汽轮机的运行曲线作为滑动压力的函数。度峰值，冷库安装包括确认滑动压力操作的经济负荷的起始点和停止点，以及确保涡轮机顶部的滑动压力。此期间，门开合理，入口扼流圈损耗低，主蒸汽参数稳定。前，该测试方法主要用于优化汽轮机的滑差模式，测试过程复杂。统“汽轮机滑动压力的智能优化”是与大数据平台相结合开发的。据负荷预测和冷藏单元的运行状态，先前已经校正了滑动压力曲线，以确保冷藏单元在当前工作条件下的最佳经济性能，并满足冷藏单元的要求。GAC标准。

　　管体系的要求。于大数据平台的滑动压力操作调节系统还可以调节和分析相同类型的冷藏单元的滑动压力曲线。轮机安全智能诊断深峰值为汽轮机带来许多潜在的安全问题：例如，汽缸变形和由于高排气温度导致的轴承位置变化可能导致涡轮轴的振动增加，而具有末级的移动叶片容易引起振动。动：滑动操作增加了低循环材料的疲劳并影响冷藏单元的寿命。
　　须在冷藏单元的冷却峰值之前对这些安全问题进行评估，并且通过系统研究，可以清楚地呈现冷藏单元各方面的风险，并且针对风险制定相应的策略。于大数据平台建立“汽轮机安全智能诊断中心”正在实现这一目标。系统的体系结构如图3所示。进的数值模拟方法用于安全诊断中心，以计算冷藏单元的流动条件。过流动部分的热特性，流动特性和热应力状态得到了充分的理解，采用流固耦合算法计算了该阶段的水蚀和浮选条件。据实际运行条件评估低压缸的末端和设备的安全性。系统可参与制冷储存单元深度峰值的可行性研究。整个制冷储存单元的整个生命周期内，安全警示的准确性随着积累数据。文最后评论了蓄热单元深度剃须的技术难点和大数据技术的应用特点，探讨了大数据技术应用于深度剃须研究的具体路径。库，并针对锅炉和汽轮机侧的关键问题提出具体的应用策略。包括在锅炉侧使用大数据技术进行智能燃料混合，燃烧数据分析和燃烧稳定性检测，以及蒸汽轮机侧面应用步骤'智能优化汽轮机滑压运行和汽轮机安全智能诊断方向。业数字化是当下的趋势，大数据技术和深入研究的结合将产生巨大的效益。
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