简介：对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。

简介：纸机干燥部吹贯蒸汽流速控制是解决烘缸积水问题的一项重要措施。吹贯蒸汽流速控制通常采用PID控制器,而传统的PID控制方法的控制精度较低、参数整定耗时较长,难以达到理想的控制效果。本课题在对基本遗传算法进行分析的基础上,提出了一种改进的遗传算法,并将该算法用于PID控制器参数优化,实现对纸机干燥部吹贯蒸汽流速的精确控制。MATLAB仿真实验结果表明,与常规PID控制器和基于基本遗传算法的PID控制器相比,基于改进遗传算法的PID控制系统具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够获得理想的控制效果。文中所述算法已投入实际应用,明显提高了二次蒸汽的利用效率,能够获得可观的经济效益。

简介：以在我国造纸工业最具代表性的一家制浆造纸联合工厂为研究对象,采用“造纸和纸制品生产企业温室气体排放核算方法与报告指南”和温室气体核算体系计算工具的方法,研究了温室气体种类、核算边界和方法、工厂能耗和碳排放总量以及碳强度。结果表明,2014年该工厂碳排放总量为430496.772tCO2,不包含生物质能源产生的碳排放;基于工厂的纸浆碳强度为0.228tCO2/t风干浆,为基于产品获得的各种纸浆碳强度的7.4%~56.9%;基于国民生产总值(GDP)的碳强度为1.08tCO2e/1000USD,为我国造纸工业平均水平的56.3%;基于销售额的碳强度为0.301tCO2e/1000USD,约为国际纸业公司的52.6%。结果也表明,影响企业碳强度的主要因素有原材料种类、能源结构、产品结构等,以及为在碳排放交易市场中获得更多的碳排放交易权空间,企业应进一步进行节能减排。