浅析垃圾焚烧发电项目的投资控制问题及相关措施

垃圾焚烧发电可以有效减少城市垃圾对环境的污染,发挥垃圾的能源价值,提供清洁能源是一项具有较高可持续性的项目。在国内,垃圾焚烧发电项目已经得到很好的推广和应用,但由于其投资较大、建设周期长、技术要求高等问题,投资建设过程中存在一定的风险和挑战。探讨垃圾焚烧发电项目投资控制问题,并针对相关问题提出改进措施和建议,具有重要的现实意义和研究价值,可为行业发展提供一定的参考。     

生活垃圾焚烧发电污染控制技术探究

生活垃圾的快速增长和处理成为城市化进程中的一项重要挑战。传统的垃圾填埋处理方式在空间占用、土地资源浪费和环境污染等方面存在诸多问题,因此,生活垃圾焚烧发电技术逐渐成为一种可行的替代方案。生活垃圾焚烧发电技术将垃圾转化为能源,既能有效减少垃圾体积,又能发挥垃圾中有机物的能源潜力。与传统的焚烧技术相比,焚烧发电技术更加环保和高效。然而,生活垃圾焚烧发电过程中产生的废气和废渣对环境和人类健康造成潜在风险,因此,焚烧发电污染控制技术的研究和应用至关重要。文章旨在对生活垃圾焚烧发电污染控制技术进行深入研究,探讨其在环境保护和可持续发展方面的应用潜力。首先,将对生活垃圾焚烧发电技术的原理和工艺进行介绍,然后将重点关注焚烧发电过程中产生的废气和废渣的排放特征和污染物组成,以及其对环境和人类健康的影响。接着,将综述目前常用的焚烧发电污染控制技术,并评估其效果和可行性。通过对生活垃圾焚烧发电污染控制技术的研究,可以为城市垃圾处理提供科学依据和技术支持,促进环境保护和可持续发展。同时,也希望能够引起社会各界对生活垃圾处理和焚烧发电污染控制的关注,共同推动环境保护工作的进展。     

新疆启动能源植物产地战略

我国科学家在近日提交的一份关于我国能源结构的报告中提出：应在新疆、内蒙、甘肃等荒漠地区建设大规模可再生能源综合利用基地,把大规模藻类的养殖和能源植物的种植与大规模太阳能发电及风力发电结合在一起,推动我国未来能源结构从以化石能源为主向可再生能源转换的历史性转变。新疆发展可再生能源、特别是能源植物的种植优势受到关注。     

关于风力发电机及风力发电控制技术分析

风力作为一种新型能源,借助风力这种清洁能源发电可以有效降低能源消耗,保护生态环境,创造更大的经济效益和社会效益。通过在风力发电中大量应用先进技术,有助于提升中国风力发电效益,大力推进风力市场建设和发展。对风力发电机和风力发电控制技术进行分析,从多种角度把握技术要点,提升风力发电经济效益。     

向蓝天放飞梦想——记杭州锦江集团总经理王元珞

这几年,我国的绿色能源产业方兴未艾,势如破竹。其中有一家从事垃圾焚烧发电的领军企业尤其为业内瞩目,这家企业就是杭州锦江集团有限公司。这是一家以环保能源、有色金属、化工三大产业为主业,集商工贸于一体的现代化大型民营企业集团。目前,其投资的企业已遍布全国29个省市县,其垃圾焚烧电厂和资源综合利用电厂多达30多家,     

关于垃圾焚烧发电工程中的谐波治理

因社会经济发展需要,我国电能消耗量大幅度增加,使得发电工程的运转面临困境。一方面,大部分发电工程依赖于传统的燃烧发电模式;另一方面,煤、石油等自然资源的存储量日趋减少。为了缓解自然能源消耗危机,降低发电工程实施的成本投入,采用"垃圾焚烧发电"成为了电能生产的新方法,实现了废弃资源的循环利用。但在垃圾焚烧发电工程中常会面临谐波问题,若不及时处理则会影响到电气设备的运行效率,本文主要分析了垃圾焚烧发电中的谐波治理问题。     

为正则刚,有容乃大——记杭州锦江集团董事长钭正刚

2012年8月15日,首届中国垃圾焚烧发电项目招标采购评价榜单在京正式公布,杭州锦江集团有限公司荣膺"中国十大最具投标实力垃圾焚烧发电企业"、"中国垃圾焚烧发电杰出贡献企业"、"最具社会责任感垃圾焚烧发电企业"、"最受城市管理部门信任的垃圾焚烧发电企业"四项殊荣,这是主办单位中国采购与招标网、中国名企排行网综合考量业内主要企业的12项参数并结合社会各界的反馈意见后颁发的。表明杭州锦江集团实力、信誉、     

垃圾焚烧发电烟气处理技术

垃圾焚烧发电是指在垃圾焚烧厂利用高科技的垃圾焚烧设备进行发电的工作,但垃圾焚烧过程中会产生空气污染,对人体的伤害特别大,因此需对垃圾焚烧空气进行技术处理,特别是产生致癌物质二恶英,在空气处理的过程中带来很大的麻烦,也是全世界现在关注的话题之一,因此采取有效的方法来控制二恶英在空气中的散发,能够提高垃圾焚烧发电烟气处理的好坏程度,本文详细介绍了我国在垃圾焚烧发电烟气处理的现状,以及对现阶段垃圾焚烧发电烟气处理技术的对比,并根据处理效果给出一个最优的烟气处理方案。     

基于价值链视角的垃圾焚烧发电建设项目成本控制研究

随着我国城市化进程的不断推进,垃圾焚烧发电项目已经成为城市生活垃圾无害化处理的主要方式。但是,目前垃圾焚烧发电建设项目面临日益加剧的市场竞争,运营成本及管理费用不断提高,利润空间不断被压缩。本文在分析基于价值链视角探讨垃圾焚烧发电建设项目成本控制的重要性基础上,探讨了垃圾焚烧发电建设项目成本基本构成及成本控制存在的问题,并提出了基于价值链视角加强垃圾焚烧发电建设项目成本控制对策。     

风光互补技术中存在的若干问题

风光互补发电系统具有较多独特优势。包括：不需要燃料、不占耕地、没有污染,运行成本低,我国风力资源丰富。但由于其效率较低,造价昂贵,技术有待改进,管理不够完善等因素。目前尚不具备与其他常规能源发电的竞争力。但是随着经济的发展,可再生能源的利用将成为未来能源领域的重要部分,而风光互补发电系统以其特有的优势必将在新能源领域占有重要席位。     

矿井废风发电并网研究

文章针对自然风和矿井废风的不同特性,对风电机在不同风况下的并网特性进行了分析。运用MATLAB/Simulink软件对风力发电机在自然风和矿井废风情况下,并网前后的电网电压误差进行了仿真。仿真结果表明矿井废风发电并网相比自然风具有较好的稳定性,对电网影响较小。     

垃圾焚烧发电项目安装工程中存在的问题及应对措施

随着我国的经济不断发展,居民的生活水平和工作水平获得了较大的提高,在客观上促进了国家的进步和社会的发展。但是,现阶段我国面临一个较大的挑战,那就是电力紧张问题。几乎所有的地区都在一定程度上表现出了电力紧张,为了充分保障居民的日常生活和工作用电,同时也为了处理好日益增多的生活垃圾给环境带来的污染,部分地区启动了垃圾焚烧发电项目。此项工程虽然能够提供较多的电力资源,但是也存在一定的问题。从客观上说,垃圾焚烧所带来的污染是一方面,整体的发电技术又是一方面,还有居民的接受程度,国家的支持力度等等。必须将其中存在的问题有效处理,才能更好的推广垃圾焚烧发电这一项环保工程。     

探究分析风能发电的现状和未来发展趋势

因为风能具有可再生、无污染以及蕴量比较大等一些优点,所以国际电力的发展趋势就是利用和发展风能等一些可再生资源,在未来的发展过程当中,风能发电肯定会具有更加广阔的前景。本文主要就对风能发电的现状以及未来的发展趋势进行了探究和分析。     

风力发电机接入直流微电网的运行控制研究

本文针对目前现行风力发电机系统接入微网效率低和不易控制的问题,提出建立改进型的风力发电模型,这个系统主要包括:风力机、永磁同步发电机、三相整流桥、DC-DC变换器以及蓄电池。利用PSIM仿真软件进行等效仿真验证。仿真结果表明风力发电机通过整流变换后能很好的能接入直流微电网,为用户提供高质量的电能。     

Online distributed learning in wind power forecasting

Forecasting wind power generation up to a few hours ahead is of the utmost importance for the efficient operation of power systems and for participation in electricity markets. Recent statistical learning approaches exploit spatiotemporal dependence patterns among neighbouring sites, but their requirement of sharing confidential data with third parties may limit their use in practice. This explains the recent interest in distributed, privacy preserving algorithms for high-dimensional statistical learning, e.g. with auto-regressive models. The few approaches that have been proposed are based on batch learning. However, these approaches are potentially computationally expensive and do not allow for the accommodation of nonstationary characteristics of stochastic processes like wind power generation. This paper closes the gap between online and distributed optimisation by presenting two novel approaches that recursively update model parameters while limiting information exchange between wind farm operators and other potential data providers. A simulation study compared the convergence and tracking ability of both approaches. In addition, a case study using a large dataset from 311 wind farms in Denmark confirmed that online distributed approaches generally outperform existing batch approaches while preserving privacy such that agents do not have to actively share their private data.     

大规模风电接入对继电保护的影响与对策

近几年,风力发电开始介入到电力系统中,促进了电力系统的迅速发展。然而,也给以往传统继电保护带来很多新的问题。本文论述了风电场和风电机组的主要故障特性,以及风电接入电力系统给继电保护造成的影响,并且介绍了将大规模风电场接入继电保护的思路及方法。     

Physics-informed Gaussian process regression for states estimation and forecasting in power grids

Real-time state estimation and forecasting are critical for the efficient operation of power grids. In this paper, a physics-informed Gaussian process regression (PhI-GPR) method is presented and used for forecasting and estimating the phase angle, angular speed, and wind mechanical power of a three-generator power grid system using sparse measurements. In standard data-driven Gaussian process regression (GPR), parameterized models for the prior statistics are fit by maximizing the marginal likelihood of observed data. In the PhI-GPR method, we propose to compute the prior statistics offline by solving stochastic differential equations (SDEs) governing the power grid dynamics. The short-term forecast of a power grid system dominated by wind generation is complicated by the stochastic nature of the wind and the resulting uncertainty in wind mechanical power. Here, we assume that the power grid dynamics are governed by swing equations, with the wind mechanical power fluctuating randomly in time. We solve these equations for the mean and covariances of the power grid states using the Monte Carlo simulation method.We demonstrate that the proposed PhI-GPR method can accurately forecast and estimate observed and unobserved states. For the considered problem, PhI-GPR has computational advantages over the ensemble Kalman filter (EnKF) method: In PhI-GPR, ensembles are computed offline and independently of the data acquisition process, whereas for EnFK, ensembles are computed online with data acquisition, rendering real-time forecast more challenging. We also demonstrate that the PhI-GPR forecast is more accurate than the EnKF forecast when the random mechanical wind power is non-Markovian. In contrast, the two methods produce similar forecasts for the Markovian mechanical wind power.For observed states, we show that PhI-GPR provides a forecast comparable to the standard data-driven GPR; both forecasts are significantly more accurate than the autoregressive integrated moving average (ARIMA) forecast. We also show that the ARIMA forecast is more sensitive to observation frequency and measurement errors than the PhI-GPR forecast.     

玻璃窑余热发电技术的应用与研究

通过余热发电技术,将玻璃窑废气转化为清洁的、可利用的能源,提高了资源综合利用率,改善了玻璃窑废气给环境带来的污染。     

高层建筑屋顶塔楼对风力利用效能的影响分析

风力发电已经广泛应用在人口密度大、土地空间紧张的城市,如何更好地在建筑中利用风力资源的问题,值得探索。本文通过对高层建筑的屋顶塔楼周围风环境影响因素的分析,得出塔楼的设计可以提高建筑顶部风力资源的利用,塔楼的高度、长度的选择需要适当,可以使风能利用最优。这些结论可以为高层建筑的风能利用提供参考。