简介:摘要:随着社会主义经济高速发展,对电能的需求逐渐增多,电能属于人们正常生活中必不可少的能源,其中化学处理技术在电能生产中起着至关重要的作用,需要相关人员高度重视电厂中的化学运行,全面提高相关电厂的经济效益与社会效益。现阶段,相关电厂在进行化学运行过程中,还是存在较多的问题,如机械设备出现老化现象、对水资源使用没有达到相关标准范围等问题,这就直接影响电厂化学运行的效率与质量。因此,相关电厂在实际开展化学运行期间,需要高度重视化学水处理技术,深刻了解到化学水处理技术所存在的问题,结合电厂实际运行情况,制定合理科学的措施,全面提高电厂化学运行效率与质量。基于此,本文主要从电厂化学运行所存在的问题入手,对电厂化学运行措施进行全面阐述,以期为相关电厂提供参考。
简介:摘要:对于火电厂而言,所采用的原料水成分是相对比较复杂的,一般情况下是含有一定程度的化学成分,在火电厂热力设备接触到这些较为复杂的化学成分和空气中的氧气时候,十分容易出现腐蚀问题,导致热力设备受到严重的威胁,同时也会影响到设备的稳定性,使其设备在维护和更换的过程中需要投入较大的经济成本。此外因为热力设备结构比较复杂,通常包括加热器和水冷壁以及散热器等,这些组件都是金属构造的,并且没有经过复杂的防锈处理,十分容易受到水中的化学成分进行腐蚀,设备腐蚀不仅会导致其使用年限受到影响,也会带来更多的经济损失,因此在电厂化学水处理设备防腐蚀过程中,需要引起足够的重视。
简介:摘要:随着当前电化学储能技术的广泛应用,电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度,并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件,掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求,首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后,讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点,并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后,对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。