关键词： 商业综合体   暖通空调   分区设计   节能   智能控制  

摘要： 大型商业综合体作为集购物、餐饮、娱乐等多功能为一体的现代商业建筑,对暖通空调系统的灵活性、舒适性、节能性等提出了更高要求。暖通空调系统分区设计是提高商业综合体能源利用效率、满足多样化使用需求的有效途径,本文从功能分区、负荷特性、能源利用等角度,阐述了商业综合体暖通空调系统分区设计的基本原则。从冷热源形式选择、末端设备优化、智能控制集成等方面,分析系统分区设计要点,结合国内大型商业综合体暖通工程案例,探讨分区设计的节能应用实践,研究表明,科学合理的暖通系统分区设计,有利于提升商业综合体建筑能效水平和运营管理品质,具有广阔的应用前景。

关键词： 汽轮机调速   深度强化学习   数字孪生   智能控制  

摘要： 针对汽轮机在复杂工况下调速系统控制精度不足、响应速度慢等问题,提出一种基于深度强化学习的智能控制模型,通过采集汽轮机在不同负荷、不同转速条件下运行数据,建立汽轮机调速系统的数字孪生模型,采用改进的DDPG算法对控制策略进行优化,引入注意力机制提升模型对复杂工况的适应能力。在真实运行环境中进行验证,结果表明该控制模型相比传统PID控制在调节时间上缩短35%,超调量降低42%,稳态误差减小至0.15%以内,进一步在负荷突变、蒸汽参数波动等工况下开展测试,验证模型具有良好的鲁棒性和自适应能力,为提升汽轮机调速系统控制性能提供新思路。

关键词： 电气工程   自动化   新能源发电   效率优化   智能控制  

摘要： 本文聚焦于电气工程及其自动化在新能源发电领域的优化应用展开深入研究。全面剖析当下电气工程自动化在风能、太阳能等新能源发电场景中的实际应用现状,精准识别出诸如能源转换效率有限、设备稳定性欠佳以及系统集成度不高等现存问题。基于此,提出涵盖智能化控制、深度数据分析以及先进优化算法等技术手段的具体优化方案,详细阐述如何借此提高新能源发电效率与稳定性。结合实际案例展开深度分析,有力验证所提方案的有效性。文末对电气工程自动化在新能源发电领域的未来发展前景作出合理展望。

关键词： 新能源汽车   系统集成   智能控制技术  

摘要： 在全球能源结构的转变背景下,新能源汽车逐渐成为未来汽车产业发展的主要趋势。作为新能源汽车的核心技术,探究新能源系统集成与智能控制技术,能够为新能源汽车的普及和应用提供技术支持与创新空间。基于此,本文就新能源系统集成与智能控制技术展开探究,同时阐述能量管理系统、故障诊断与安全控制系统等智能技术在新能源系统中的重要性,以期为推动新能源产业的持续发展提供必要的参考借鉴。

关键词： 地面采油设备   节能管理   设备优化   智能控制   预测性维护  

摘要： 随着能源成本上升和环保要求提高,地面采油设备的节能管理与优化日益重要,通过分析抽油机,电机,加热炉等关键设备的能耗特征,提出设备选型优化,运行参数调整,智能控制系统应用等节能措施,研究表明,合理的平衡度调节可降低电机峰值功率15%-20%,优化后的启停策略可减少无效冲程30%以上,数字化管理平台的应用使能耗预测准确率达到92%,预测性维护系统实现故障预警提前期72小时,节能措施的实施使单井日耗电量降低22.4%,能源利用系数提升至0.68,年度节电量达25.4万kWh,产生显著的经济以及环保效益。

关键词： 圆形料场   智能控制降尘方案   监测技术   降尘设备   电厂应用  

摘要： 针对传统降尘方法的局限性,阐述了圆形料场堆取料机智能控制降尘方案的设计、原理、组成部分及其显著成效,包括对电力设备的保护、与电厂运行系统的融合等。此方案融合先进监测技术、高效降尘设备与智能控制系统,能够实现对圆形料场粉尘的精准治理,大幅改善作业环境,兼具重要环保与经济价值。

关键词： 机电一体化系统   智能控制技术   系统优化   自动化生产   故障诊断  

摘要： 随着科技不断发展,智能控制技术在各个领域都得到广泛的应用,尤其在机电一体化系统中发挥了关键作用。科学采用先进的智能控制技术,可改善机电一体化系统的性能,提升应用水平,对打破传统技术的局限性具有重要意义。基于此,文章分析智能控制技术在机电一体化系统中的应用价值、应用措施,借助具体案例分析展示智能控制技术的实际效果,以期为相关研究提供借鉴与参考。

关键词： 智能控制技术   船舶电力推进系统   能源优化   故障诊断   绿色航运  

摘要： 航运业未来的发展离不开船舶电力驱动技术,这项技术兼具高能效与生态友好特点。通过智能调控手段优化能源配置,调节动力系统的工作状态,能够提升船舶的能源效率,降低碳足迹,并同步优化系统的稳固性与安全性。随着船舶对环境保护要求的不断提高,智能控制技术在电力推进系统中的应用前景广阔。该技术在增强动态响应能力、降低故障率及优化操作模式方面取得了显著进展,未来有望在绿色航运与智能航运领域发挥重要作用。

关键词： 局部通风机   智能控制   神经网络   模糊控制  

摘要： 针对煤矿井下通风系统对通风需求的复杂性与动态性,提出一种基于Elman神经网络和模糊PID控制的局部通风机智能控制系统。系统通过Elman神经网络实时预测矿井通风需求,提高风量调节精度,结合模糊PID控制与变频调速技术,实现风机智能动态调节。莒山煤矿经过6个月应用测试,系统将风量误差控制在±0.81%以内,能在7 s内趋于稳定,系统年节约电能约192万kW·h,能耗降低25%,提升矿井通风安全性和经济效益。该研究为煤矿通风系统智能化控制提供了有效解决方案,具备广泛应用潜力。