王璇
- 作品数：15 被引量：29H指数：3
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划天津市应用基础与前沿技术研究计划更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理电气工程交通运输工程机械工程更多>>
- 一种获取针对车-站-网灵活性资源调控计划的方法及装置
- 本发明提供了一种获取针对车‑站‑网灵活性资源调控计划的方法及装置，包括：将历史预测值输入优化调控模型，获取决策数据集；获取确定影响因素，基于所述决策数据集和所述确定影响因素，获取样本集；将所述样本集输入GAN模型进行数据...
- 王璇王智爽赵倩宇祖国强穆云飞张旋刘晓楠徐科赵康宁金尚婷
- 吸附还原催化系统降低稀燃汽油机NOx排放模拟与实验被引量：3
- 2008年
- 在分析NO_x吸附还原催化器在稀燃吸附和浓燃还原过程所进行的化学反应后,依据开发的稀燃汽油机新型稀NO_x吸附还原催化系统和在典型稀燃工况下催化后的实验数据,编写了CHEMKIN软件输入气体成分文件,并进行了模拟计算.结果表明:计算与实验结果具有很好的一致性;发动机排气流量、吸附还原催化器浓、稀燃运行时间和比值大小对新型稀NO_x吸附还原催化系统NO_x排放具有较大影响.
- 李晶华李志军张延峰王璇张广宇刘波
- 关键词：稀燃汽油机CHEMKIN
- 吸附还原催化系统降低稀燃汽油机NOx排放模拟与实验研究
- 本文在分析NOx 吸附还原催化器在稀燃吸附和浓燃还原过程所进行的化学反应后，依据稀燃汽油机应用开发的新型稀NOx吸附还原催化系统和在典型稀燃工况下催化后的实验数据，编写了CHEMKIN 软件输入气体成分文件，并进行了模拟...
- 李志军王璇张延峰张桐山孙玉亮张广宇
- 关键词：汽油机氮氧化物模拟计算
- 文献传递
- 汽油机三元催化器中芳香烃排放规律的实验及模型研究
- 随着我国汽油车保有量的持续增加和无铅汽油的推广应用，汽油车排放物中芳香烃对生物和环境造成的危害也将愈加严重。而且芳香烃中苯及其苯系物因其对人类的致癌性和致畸性已开始引起人们的关注。因此有必要进行汽油机三元催化器上芳香烃的...
- 王璇
- 关键词：汽油发动机三元催化器
- 文献传递
- 吸附还原催化系统降低稀燃汽油机NOx排放模拟计算
- 本文在分析NOx吸附还原催化器在稀燃吸附和浓燃还原过程所进行的化学反应后,依据一台改制后的夏利8A-FE 16气门EFI稀燃汽油机典型稀燃工况实验数据,编写了CHEMKIN软件输入气体成分文件,并进行了模拟计算。计算结果...
- 王璇张桐山张延峰张广宇李志军刘书亮
- 关键词：汽车发动机稀燃汽油机NOX排放
- 文献传递
- 碳氢燃料预混火焰中苯的生成规律被引量：1
- 2012年
- 为了研究碳氢燃料预混火焰中苯的生成规律,首先在定容燃烧弹上进行了实验,对不同工况下,90号汽油和模拟汽油(由异辛烷和正庚烷按9∶1的质量比例配制)燃烧产物中的苯进行了采集和定量分析;随后利用高速摄像机对这两种燃料在定容燃烧弹中的燃烧图像进行了拍摄,将定容燃烧弹中的预混燃烧火焰划分热焰区、蓝焰区和冷焰区;最后,利用CHEMKIN软件对不同火焰结构区域中模拟汽油的燃烧过程进行了化学动力学分析.结果表明,苯在预混火焰中的冷焰、蓝焰区域内形成,并在热焰中完全氧化;苯来源于未完全燃烧的碳氢,其排放量取决于未完全燃烧区中苯的质量分数和未完全燃烧区的容积;汽油燃烧过程中形成的碳粒在一定程度上能减少苯的排放量;汽油机冷起动时,燃烧室壁面吸附作用将对苯的排放量有重要影响.
- 张延峰唐青龙裴毅强白洪林覃玉峰王璇李志军
- 关键词：苯碳氢燃料预混火焰定容燃烧弹
- 汽油机TWC中芳烃演化过程的模拟研究
- 2008年
- 本文应用蒙特卡罗方法建立了汽油机三元催化器(TWC)芳香烃演化模型,并使用实际发动机的实验结果对该模型进行了验证,结果表明该模型与实际基本相符。同时根据计算证明了,烷基苯催化重整加氢脱烷基生成苯,是三元催化器中苯生成的一个途径。而且发现了三元催化器中苯生成的另一个途径:烷基苯部分氧化生成苯,而且在某些工况该反应起主要作用.
- 张延峰刘朝永王璇白洪林杨学光李志军黎苏
- 关键词：蒙特卡罗方法芳香烃汽油机三元催化器
- 层流预混火焰中苯的生成规律的研究
- 为了研究层流预混火焰中苯的生成规律，首先在定容燃烧弹上进行了实验，对不同工况下，90＃汽油和模拟汽油（由异辛烷和正庚烷按9:1的质量分数配制）燃烧产物中的苯进行了采集和定量分析;随后利用高速摄像机对这两种燃料在定容燃烧弹...
- 张延峰唐青龙白洪林覃玉峰王璇
- 关键词：BENZENECHEMKIN
- 文献传递
- 基于卷积神经网络和深度置信网络的多类型能源需求预测方法被引量：12
- 2020年
- 精准的需求预测对于高效、绿色地使用多种类型能源具有十分重要的作用,值得开展深入研究。结合当前人工智能的研究热点,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和深度置信网络(deep belief network,DBN)的多类型能源需求预测方法。首先,通过CNN进行自动特征提取,并将其中间层的更有效特征抽取出来。然后,将抽取到的特征输入给DBN网络,从而进行无监督和有监督方式相结合的训练学习,最终得到能源需求预测结果。最后,仿真实验表明,所提模型能够有效提取数据样本特征,挖掘各类型能源需求的演变规律,验证了所提模型的有效性和适用性。
- 许若冰王璇王璇王守相
- 关键词：人工智能卷积神经网络
- 基于注意力机制双向长短期记忆网络的短期负荷滚动预测方法
- 短期负荷预测对电力系统的生产计划安排和实际运行调度起着举足轻重的作用。在智能电网发展的大背景下，强波动性分布式能源发电在电力系统中的大量接入给短期负荷预测的精确性、可靠性、实时性和智能性都带来了新的挑战。与此同时，智能电...
- 王璇
- 关键词：人工智能负荷预测
- 文献传递
