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题名氧和水蒸气浓度及升温速率对生物质燃烧的影响
被引量：3
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作者
方向
贾力
谭泽涛
王忠民
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机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
北京市节能环保中心
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期145-149,共5页
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基金
国家"863"计划项目资助(2006AA05Z228)
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文摘
采用热重实验法,实验研究了升温速率、氧浓度和水分浓度对生物质燃烧的影响.研究结果表明,升温速率过大时会发生热滞后现象,着火倾向发生在颗粒表面,对燃烧特征温度、失重速率和剩余质量百分数均有影响;当氧浓度较大时,氧向固体层的质量传递作用加强,使得挥发分与固体层同时发生燃烧,燃烧速率明显增大而燃烬温度降低;水分浓度影响了生物质的燃烧,湿空气燃烧不稳定的原因是水分的凝结与蒸发,湿空气燃烧会造成炉膛热负荷波动.
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关键词
生物质
升温速率
富氧
水分浓度
热重
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Keywords
biomass
heating rate
rich oxygen
water concentration
thermogravimetric
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分类号
TK6
[动力工程及工程热物理—生物能]
TK16
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名基于智慧城市产业重构的中长期电力需求预测
被引量：2
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作者
刘燕飞
周晖
郁灿
吴兴华
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机构
北京交通大学电气工程学院
北京市节能环保中心
国网山东省青岛供电公司
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2017年第12期204-207,共4页
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文摘
随着新一轮能源革命的兴起和产业发展布局的优化,传统的产业分类方法已不能体现智慧城市经济与电力需求的关系,电力需求的中长期预测面临着新的挑战。以战略新兴产业分类标准为调整依据,制定智慧城市产业目录,并挖掘该产业目录下北京市2005~2014年的经济与电力相关数据,建立相应时间序列,采用向量自回归模型和误差修正模型分别反映关联性和预测电力需求偏离长期均衡的波动值。算例校验证明,该预测方法合理有效,为电力政策制定提供了借鉴。
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关键词
智慧城市
产业重构
电力需求
中长期预测
VAR模型
误差修正
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Keywords
smart city
industry reconstruction
electricity demand
medium and long term forecast
VAR model
error correction
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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