没有什么比机器噪音更能扰乱工作场所了。因此,我们的工程师已将声功率级降至满负荷运行条件下的 90 dB(A)* - 部分负荷条件下的声功率级甚至更低。得益于压缩机的特殊声学处理和定制的大金风扇设计,EWAD-TZB 可降低噪音影响和振动,即使是对噪音最敏感的环境也非常适合。
案例 2 -a (C 2 a) - 在 C1 中包含最低稳定发电量 案例 2 -b (C 2 b) - 在 C 2 a 中包含爬坡率 案例 2 -c (C 2 c) - 在 C 2 b 中包含启动和关闭成本 案例 2 -d (C 2 d) - 在 C 2 c 中包含部分负荷效率
在部分负荷下运行时,可以采用空气控制来减少燃气轮机压缩机提供的空气流量,从而减少驱动它所需的功率,从而提高燃料效率。同样,可以提高燃气轮机排气温度,从而提高热回收锅炉等的效率。这在热电联产和联合循环电厂中是理想的。在发电机应用中减载时,排气阀的快速和成比例反应有助于通过排出多余的压缩机排气来控制多轴燃气轮机的动力涡轮超速。
低运营成本 AWS 是精心设计的成果,旨在优化冷水机组的能源效率,从而降低运营成本,提高盈利能力、效率和经济管理。AWS 冷水机组采用新型高效 McQuay 单转子螺杆压缩机设计,大冷凝器盘管表面积可实现最大热传递和低排放压力,采用先进技术的冷凝器风扇,单程纯逆流壳管直接膨胀蒸发器,制冷剂压降低。低运行噪音水平 最新的压缩机设计使用单个主转子和两个相邻的旋转复合闸转子,使气体流速和随后的噪音水平达到最低水平,独特的新型风扇以极低的噪音水平移动大量空气,并且几乎无振动运行,因此在满负荷和部分负荷条件下的噪音水平都非常低。出色的可靠性 AWS 冷水机组根据尺寸有两个或三个真正独立的制冷剂回路,以确保任何维护(无论是计划内还是非计划内)的最大安全性。它们配备了坚固的压缩机设计,采用先进的复合压缩机闸转子材料和主动控制逻辑,并经过了完整的工厂运行测试,以实现优化的无故障运行。无限容量控制制冷容量控制通过微处理器系统控制的单螺杆非对称压缩机无级变化。每个单元都具有从 100% 降至 12%(双压缩机单元)或 7%(三压缩机单元)的无级容量控制。这种调节可使压缩机容量与建筑物冷却负荷完全匹配,而不会导致蒸发器水温波动。只有通过无级控制才能避免这种冷冻水温度波动。事实上,通过压缩机负荷阶跃控制,在部分负荷下,压缩机容量与建筑物冷却负荷相比会过高或过低。结果是降低了冷却器的能量成本,特别是在冷却器大部分时间运行的部分负荷条件下。无级调节单元具有阶跃调节单元无法比拟的优势。能够随时跟踪系统能源需求,并且能够提供稳定的出水温度,不会偏离设定点,这两点让您明白,只有使用无级调节装置才能满足系统的最佳运行条件。 卓越的控制逻辑 新的 MicroTech III 控制器提供易于使用的控制环境。控制逻辑旨在提供最高效率,在异常运行条件下继续运行,并提供装置运行历史记录。最大的好处之一是易于与 LonWorks、Bacnet 接口,以太网 TCP/IP 或 Modbus 通信。
低运营成本 AWS 是精心设计的成果,旨在优化冷水机组的能源效率,从而降低运营成本,提高盈利能力、效率和经济管理。AWS 冷水机组采用新型高效 McQuay 单转子螺杆压缩机设计,大冷凝器盘管表面积可实现最大热传递和低排放压力,采用先进技术的冷凝器风扇,单程纯逆流壳管直接膨胀蒸发器,制冷剂压降低。低运行噪音水平 最新的压缩机设计使用单个主转子和两个相邻的旋转复合闸转子,使气体流速和随后的噪音水平达到最低水平,独特的新型风扇以极低的噪音水平移动大量空气,并且几乎无振动运行,因此在满负荷和部分负荷条件下的噪音水平都非常低。出色的可靠性 AWS 冷水机组根据尺寸有两个或三个真正独立的制冷剂回路,以确保任何维护(无论是计划内还是非计划内)的最大安全性。它们配备了坚固的压缩机设计,采用先进的复合压缩机闸转子材料和主动控制逻辑,并经过了完整的工厂运行测试,以实现优化的无故障运行。无限容量控制制冷容量控制通过微处理器系统控制的单螺杆非对称压缩机无级变化。每个单元都具有从 100% 降至 12%(双压缩机单元)或 7%(三压缩机单元)的无级容量控制。这种调节可使压缩机容量与建筑物冷却负荷完全匹配,而不会导致蒸发器水温波动。只有通过无级控制才能避免这种冷冻水温度波动。事实上,通过压缩机负荷阶跃控制,在部分负荷下,压缩机容量与建筑物冷却负荷相比会过高或过低。结果是降低了冷却器的能量成本,特别是在冷却器大部分时间运行的部分负荷条件下。无级调节单元具有阶跃调节单元无法比拟的优势。能够随时跟踪系统能源需求,并且能够提供稳定的出水温度,不会偏离设定点,这两点让您明白,只有使用无级调节装置才能满足系统的最佳运行条件。 卓越的控制逻辑 新的 MicroTech III 控制器提供易于使用的控制环境。控制逻辑旨在提供最高效率,在异常运行条件下继续运行,并提供装置运行历史记录。最大的好处之一是易于与 LonWorks、Bacnet 接口,以太网 TCP/IP 或 Modbus 通信。
低运营成本 AWS 是精心设计的成果,旨在优化冷水机组的能源效率,从而降低运营成本,提高盈利能力、效率和经济管理。AWS 冷水机组采用新型高效 McQuay 单转子螺杆压缩机设计,大冷凝器盘管表面积可实现最大热传递和低排放压力,采用先进技术的冷凝器风扇,单程纯逆流壳管直接膨胀蒸发器,制冷剂压降低。低运行噪音水平 最新的压缩机设计使用单个主转子和两个相邻的旋转复合闸转子,使气体流速和随后的噪音水平达到最低水平,独特的新型风扇以极低的噪音水平移动大量空气,并且几乎无振动运行,因此在满负荷和部分负荷条件下的噪音水平都非常低。出色的可靠性 AWS 冷水机组根据尺寸有两个或三个真正独立的制冷剂回路,以确保任何维护(无论是计划内还是非计划内)的最大安全性。它们配备了坚固的压缩机设计,采用先进的复合压缩机闸转子材料和主动控制逻辑,并经过了完整的工厂运行测试,以实现优化的无故障运行。无限容量控制制冷容量控制通过微处理器系统控制的单螺杆非对称压缩机无级变化。每个单元都具有从 100% 降至 12%(双压缩机单元)或 7%(三压缩机单元)的无级容量控制。这种调节可使压缩机容量与建筑物冷却负荷完全匹配,而不会导致蒸发器水温波动。只有通过无级控制才能避免这种冷冻水温度波动。事实上,通过压缩机负荷阶跃控制,在部分负荷下,压缩机容量与建筑物冷却负荷相比会过高或过低。结果是降低了冷却器的能量成本,特别是在冷却器大部分时间运行的部分负荷条件下。无级调节单元具有阶跃调节单元无法比拟的优势。能够随时跟踪系统能源需求,并且能够提供稳定的出水温度,不会偏离设定点,这两点让您明白,只有使用无级调节装置才能满足系统的最佳运行条件。 卓越的控制逻辑 新的 MicroTech III 控制器提供易于使用的控制环境。控制逻辑旨在提供最高效率,在异常运行条件下继续运行,并提供装置运行历史记录。最大的好处之一是易于与 LonWorks、Bacnet 接口,以太网 TCP/IP 或 Modbus 通信。
低运营成本 AWS 是精心设计的成果,旨在优化冷水机组的能源效率,从而降低运营成本,提高盈利能力、效率和经济管理。AWS 冷水机组采用新型高效 McQuay 单转子螺杆压缩机设计,大冷凝器盘管表面积可实现最大热传递和低排放压力,采用先进技术的冷凝器风扇,单程纯逆流壳管直接膨胀蒸发器,制冷剂压降低。低运行噪音水平 最新的压缩机设计使用单个主转子和两个相邻的旋转复合闸转子,使气体流速和随后的噪音水平达到最低水平,独特的新型风扇以极低的噪音水平移动大量空气,并且几乎无振动运行,因此在满负荷和部分负荷条件下的噪音水平都非常低。出色的可靠性 AWS 冷水机组根据尺寸有两个或三个真正独立的制冷剂回路,以确保任何维护(无论是计划内还是非计划内)的最大安全性。它们配备了坚固的压缩机设计,采用先进的复合压缩机闸转子材料和主动控制逻辑,并经过了完整的工厂运行测试,以实现优化的无故障运行。无限容量控制制冷容量控制通过微处理器系统控制的单螺杆非对称压缩机无级变化。每个单元都具有从 100% 降至 12%(双压缩机单元)或 7%(三压缩机单元)的无级容量控制。这种调节可使压缩机容量与建筑物冷却负荷完全匹配,而不会导致蒸发器水温波动。只有通过无级控制才能避免这种冷冻水温度波动。事实上,通过压缩机负荷阶跃控制,在部分负荷下,压缩机容量与建筑物冷却负荷相比会过高或过低。结果是降低了冷却器的能量成本,特别是在冷却器大部分时间运行的部分负荷条件下。无级调节单元具有阶跃调节单元无法比拟的优势。能够随时跟踪系统能源需求,并且能够提供稳定的出水温度,不会偏离设定点,这两点让您明白,只有使用无级调节装置才能满足系统的最佳运行条件。 卓越的控制逻辑 新的 MicroTech III 控制器提供易于使用的控制环境。控制逻辑旨在提供最高效率,在异常运行条件下继续运行,并提供装置运行历史记录。最大的好处之一是易于与 LonWorks、Bacnet 接口,以太网 TCP/IP 或 Modbus 通信。
■ 机组满负荷和部分负荷时能效高,水侧高效设计: - 符合 EN 14511- 3:2013 的标准化 Eurovent 值,EER 高达 2.9(30RQP 版) - 30RQP 和 30RQM 系列符合自 2017 年 9 月起适用的欧盟生态设计 Tier 2 供暖最低能效性能标准 (MEPS) - 多台涡旋压缩机配备高效电机,可实现容量与负载的精确匹配 - 电子膨胀装置允许在较低的冷凝压力下运行,并提高蒸发器热交换表面的利用率(过热控制) - 带有 Greenspeed ® 变速风扇的空气热交换器(30RQP 版) - 低压降钎焊板式热交换器(在 Eurovent 条件下压降 < 45 kPa)。
本文提出了一种解决能源圈内通常称为鸭曲线问题的电力负荷分配问题的新方法。鸭曲线问题是一条曲线,显示公用事业公司为其消费者提供的总电力负荷(来自火力发电厂的能源)与风能和太阳能发电(或本地发电)满足部分负荷(可再生资源或绿色能源)后的负荷之间的差异。这种方法基于无监督学习长短期记忆(LSTM)和注意力机制,旨在对鸭曲线预测做出清晰的解释,并了解这种差异的明确原因,从而帮助决策者更好地解释曲线并有效地解决问题。信息和通信技术(ICT)和物联网(IoT)对于绿色能源的部署是必不可少的。因此,可以利用不同传感器的数据作为支撑,验证本地生产层面的信息,以有效、有针对性的方式解决“鸭子曲线”问题。