一种废旧光伏组件的热解回收装置

    公开(公告)号:CN114769272A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210578530.9

    申请日:2022-05-25

    摘要: 本发明实施例公开了一种废旧光伏组件的热解回收装置,可实现废旧光伏组件钢化玻璃板和晶硅电池片的有效分离。所述装置包括第一传送机构、热解室和第二传送机构;第一传送机构包括进样口、第一柔性辊轴、柔性锯齿辊轴和第一传送链板;热解室包括热解室链板和若干陶瓷蓄热式加热管;第二传送机构包括第二传送链板、蛇形水冷却管和玻璃板出口。用上述装置处理废旧光伏组件,光伏组件由第一传送机构送入热解室热解,分离后的电池碎片从电池片出口排出,完整玻璃板在第二传送机构中冷却后排出。本装置结构设计简单,操作方便,可实现完整钢化玻璃板和晶硅电池片快速分类分离,提高了光伏组件回收效率,为废旧光伏组件的再利用提供了便利。

    双室有机固体废弃物热解装置与热解方法

    公开(公告)号:CN111534311A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010251587.9

    申请日:2020-04-01

    IPC分类号: C10B53/00 C10B47/18 C10B33/02

    摘要: 本发明实施例提供了双室有机固体废弃物热解装置及热解方法。所述装置包括料斗、进料系统、热解系统、固体收集系统、余热利用系统、燃烧系统和尾气处理系统。其中,热解系统主要包括反应室、缓冲室、搅拌桨、旋转内筒及其他辅助结构。有机固废原料进入反应室后,由搅拌桨翻动保证均匀受热;待原料减量后,将热解剩余物送入缓冲室中继续热解,直到热解完全后将焦炭和残渣排出,反应室开始进料进行下一轮热解;热解气被用于燃烧提供能量,实现半自热式热解过程;燃烧产生的热烟气向热解供热及预热冷空气后,由尾气处理系统净化排空。所述装置具有物料适用性广、反应受热均匀、系统热量及空间利用率高、排放清洁等优点。

    一种风电场多机等值建模方法

    公开(公告)号:CN103942736B

    公开(公告)日:2017-10-10

    申请号:CN201410194177.X

    申请日:2014-05-08

    IPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 本发明属于电力系统仿真领域,尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中,从优化机群中心初始位置出发,综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程,并在后续的机群聚类中心更新过程中,基于目标函数在当前解处的伪梯度信息,对机群聚类中心进行优化搜索,提高了机群划分的精确性,优化了风电场多机等值建模方法,降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性,建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况,在实测数据准确可信的前提下,建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性,模型的精确性较高。

    一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN104200283A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410428808.X

    申请日:2014-08-27

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法,所述方法包括:步骤1:建立(n-1)个影响因子指标X1-Xn-1和1个预测对象Xn的原始矩阵,采用Z标准化,对影响因子指标数据X1-Xn-1和Xn进行预处理,将指标数据无量纲化,得到指标矩阵Aoxn;步骤2:根据因子分析方法,确定选择的公因子,并计算相应的因子得分,建立因子预测模型步骤3:根据主属性算法,筛选得到主属性m1,…,mr,主属性模型为其中v是特征向量;步骤4:根据公式建立因子-主属性的中长期电力负荷预测模型,计算得到归一化后的预测变量值,经过Z标准化公式变换,重新计算得到相应的原变量实际值。

    一种风电场多机等值建模方法

    公开(公告)号:CN103942736A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410194177.X

    申请日:2014-05-08

    IPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 本发明属于电力系统仿真领域,尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中,从优化机群中心初始位置出发,综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程,并在后续的机群聚类中心更新过程中,基于目标函数在当前解处的伪梯度信息,对机群聚类中心进行优化搜索,提高了机群划分的精确性,优化了风电场多机等值建模方法,降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性,建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况,在实测数据准确可信的前提下,建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性,模型的精确性较高。

    基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法

    公开(公告)号:CN103870923A

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201410075215.X

    申请日:2014-03-03

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了电力系统仿真领域的一种基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法。其技术方案是,首先,根据风电场的实测运行数据,采用谱聚类算法将风电场内的风电机组划分为k个风电机群;其次,建立基于信息熵的相似性矩阵;然后,基于凝聚型层次聚类算法Cure算法的机群合并;直到将所有的机群合并为指定的等值风电机组个数。该方法面向风电场动态建模,在机群聚合过程中,借用信息论中熵的定义和性质,对数据库中关系属性之间的规则进行挖掘,引入信息熵作为合并前后聚类质量的评价指标,并向上层反馈,通过一个特定的收缩因子将样本组向聚类中心收缩,从而达到合并机群的目的,且机群聚合前后风电场的动态响应特性较接近。