【摘 要】
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结合选煤厂建设的实践经验,提出了建设智能化选煤厂的思路与架构,对完善基础、互联互通、标准数据、统一平台、智能控制、智能决策六个方面进行了阐述,并介绍了选煤厂智能密度控制、定制化智能配煤、智能空压机、汽车无人化装车、网管式停送电管理、智能机器人应用以及智能巡检维护方面的具体实践及实施效果,可为后期智能化选煤厂建设提供有益参考.
【机 构】
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平顶山中选自控系统有限公司,河南平顶山467000
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结合选煤厂建设的实践经验,提出了建设智能化选煤厂的思路与架构,对完善基础、互联互通、标准数据、统一平台、智能控制、智能决策六个方面进行了阐述,并介绍了选煤厂智能密度控制、定制化智能配煤、智能空压机、汽车无人化装车、网管式停送电管理、智能机器人应用以及智能巡检维护方面的具体实践及实施效果,可为后期智能化选煤厂建设提供有益参考.
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为了解决粗精煤泥灰分高和精煤产品水分高的问题,黄白茨矿选煤厂对设备性能和工艺环节进行了分析,从提高分级和脱泥效果,优化精煤脱水工艺和加压过滤机工况,加强管理三个方面提出了解决方案.方案实施后,分级效果明显改善,煤泥产率大幅下降,产品水分达到了生产要求,解决了粗煤泥灰分高和精煤产品水分高的问题,达到了提质增效的目的 .
为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional?neural networks,?CNN)汉语词义消歧方法.?首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止
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针对粗煤泥处理作业中振动弧形筛脱水脱泥效果差、筛上物灰分高、筛下水跑粗等问题,提出了以三质体智能高频细筛代替振动弧形筛的技术方案.三质体智能高频细筛在多种粗煤泥处理工艺的应用实践表明:该筛筛上物水分达到了煤泥离心机的最佳入料条件要求,筛上物灰分可以满足生产要求,且筛下水不跑粗,达到了浮选机所需的最佳粒度要求,实现了筛上物水分、筛上物灰分、筛下物粒度的精准控制.
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随着电动汽车(electric?vehicles,EVs)技术的快速发展,EVs数量激增,将其接入微电网中参与充放电调度成为了降低大规模EVs对电网负面影响的有效途径.?为此,将EVs接入交直流混合微电网的直流侧,考虑EVs的源荷双重特性,针对微电网系统中微源出力及负荷的不确定性,搭建了计及EVs充放电的交直流混合微电网两阶段鲁棒调度模型,以寻求系统在极端场景下的经济最优方案.?该模型采用盒式不确定集描述不确定性,通过不确定性预算灵活调节模型保守性;基于系统各单元运行约束条件,建立最小成本目标函数,并通过