本招標(biāo)項(xiàng)目名稱(chēng)為:江蘇公司陳家港電廠除塵器智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu)及智慧運(yùn)行技術(shù)研究及應(yīng)用公開(kāi)招標(biāo), 本項(xiàng)目已具備招標(biāo)條件,現(xiàn)對(duì)該項(xiàng)目進(jìn)行國(guó)內(nèi)資格后審公開(kāi)招標(biāo)。
2.項(xiàng)目概況與招標(biāo)范圍
2.1 項(xiàng)目概況、招標(biāo)范圍及標(biāo)段(包)劃分:本項(xiàng)目主要內(nèi)容為電除塵器智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu)及智慧運(yùn)行技術(shù)研究及應(yīng)用,為完成本項(xiàng)目所涉及的所有研發(fā)及應(yīng)用工作均包含在本項(xiàng)目范圍內(nèi),包括全局性深度節(jié)能優(yōu)化控制系統(tǒng)、故障及非正常運(yùn)行狀態(tài)下運(yùn)行自?xún)?yōu)化靈活調(diào)整系統(tǒng)、智能感知系統(tǒng)、故障智能診斷及預(yù)警系統(tǒng)、元器件級(jí)別全生命周期精細(xì)化管理系統(tǒng)、健康實(shí)時(shí)在線評(píng)估系統(tǒng)、智能分析專(zhuān)家系統(tǒng)等各子系統(tǒng)涉及的全尺寸三維模型建立、基于機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型耦合的節(jié)能優(yōu)化算法及模型研究、健康評(píng)估及壽命評(píng)估等算法研究、詳細(xì)方案設(shè)計(jì)、軟硬件平臺(tái)搭建及典型案例實(shí)施(應(yīng)用于國(guó)能陳家港發(fā)電有限公司2號(hào)機(jī)組配套電除塵器)、科技成果等所有工作,其中軟硬件平臺(tái)搭建及典型案例實(shí)施包含新增設(shè)傳感器、系統(tǒng)需配套的優(yōu)化及控制專(zhuān)用服務(wù)器、終端主機(jī)、交換機(jī)等裝置及其附屬設(shè)備的供貨、施工、調(diào)試及最終交付,并提供系統(tǒng)及設(shè)備的技術(shù)培訓(xùn)和操作指導(dǎo)等,同時(shí),為完成本項(xiàng)目所需要的勞務(wù)用工、工器具、設(shè)備、電纜、管材、輔助材料以及所有必要的備品備件、專(zhuān)用工具、相關(guān)技術(shù)資料等均包含于本項(xiàng)目范圍內(nèi)。請(qǐng)?jiān)斠?jiàn)技術(shù)部分。
2.2 其他:/
2.3 主要研究?jī)?nèi)容及預(yù)期目標(biāo):2.3.1主要研究?jī)?nèi)容
1)研究基于除塵效率機(jī)理模型及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電除塵器出口煙塵濃度預(yù)測(cè)模型,基于粒子群算法的電除塵器運(yùn)行成本優(yōu)化框架及模型,在此基礎(chǔ)上,研究基于上述多模型耦合的電除塵器智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu)及深度節(jié)能優(yōu)化控制算法來(lái)實(shí)現(xiàn)電除塵器的智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu),實(shí)時(shí)調(diào)整電除塵器高壓電源參數(shù)、低壓參數(shù),結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)給出脫硫系統(tǒng)循環(huán)啟停策略,實(shí)現(xiàn)從燃煤電廠全流程煙塵控制大系統(tǒng)角度進(jìn)行系統(tǒng)性的、整體深度節(jié)能優(yōu)化控制;
2)通過(guò)研究并創(chuàng)建專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在變負(fù)荷、變煤種、故障及非正常運(yùn)行狀態(tài)下電除塵器運(yùn)行策略的自?xún)?yōu)化靈活調(diào)整,最大限度提高電除塵器運(yùn)行的靈活性和環(huán)保性;
3)通過(guò)研究電除塵器報(bào)警及故障的智能診斷方法以及篩選定位算法,實(shí)現(xiàn)電除塵器報(bào)警及故障的智能診斷、篩選定位、解決方案及故障預(yù)警,完成電除塵器報(bào)警及故障的閉環(huán)管理;
4)基于先進(jìn)的傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及機(jī)理模型,研究電除塵器運(yùn)行條件、設(shè)備狀態(tài)、工況條件等全面參數(shù)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè),研究擁有全面感知能力的電除塵器大數(shù)據(jù)分布式集群平臺(tái),實(shí)現(xiàn)電除塵器全工況、全參數(shù)三維動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè);
5)通過(guò)分析燃煤特性(除塵難易性及煤種適應(yīng)性)、煙氣特性(含粘污特性、磨損特性等)、煙氣硫酸氫銨沉積特性并建立相應(yīng)的分析算法,完成智能分析專(zhuān)家系統(tǒng)的研究;
6)通過(guò)分析電除塵器的環(huán)境溫度、電源功率閃絡(luò)工況、IGBT溫度、變壓器溫度、環(huán)境酸堿腐蝕性、環(huán)境粉塵、環(huán)境濕度等多種因素對(duì)電除塵器設(shè)備及器件壽命的影響,研究電除塵器設(shè)備及器件壽命評(píng)估算法及數(shù)字化檔案的建立,實(shí)現(xiàn)電除塵器元器件級(jí)別的設(shè)備全生命周期精細(xì)化管理;
7)在分析電除塵器的技術(shù)、故障、壽命、安全、運(yùn)行環(huán)境及腐蝕情況及其影響因子的基礎(chǔ)上,研究電除塵器的健康評(píng)估算法并建立健康評(píng)估體系,實(shí)現(xiàn)電除塵器健康實(shí)時(shí)在線評(píng)估;
8)基于機(jī)理模型及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的協(xié)同耦合,完成覆蓋電除塵器全工況、全生命周期的自適應(yīng)、自演進(jìn)數(shù)字孿生智慧運(yùn)行系統(tǒng)的研究,實(shí)現(xiàn)電除塵器的智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu)及智慧運(yùn)行并完成其在陳家港電廠2號(hào)機(jī)組配套電除塵器上的應(yīng)用研究。
2.3.2 預(yù)期目標(biāo)
1)研發(fā)一整套包含硬件及軟件的基于機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型深度耦合的電除塵器智能工況動(dòng)態(tài)尋優(yōu)及智慧運(yùn)行技術(shù),并將該技術(shù)應(yīng)用于陳家港電廠2號(hào)機(jī)組配套電除塵器。
2)申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利1項(xiàng)(需取得專(zhuān)利申請(qǐng)受理通知書(shū))。
3)發(fā)表核心期刊論文1篇。
2.4 項(xiàng)目總工期:合同簽訂之日起至2025年12月31日。
3.投標(biāo)人資格要求
3.1 資質(zhì)條件和業(yè)績(jī)要求:
【1】資質(zhì)要求:(1)投標(biāo)人須為依法注冊(cè)的獨(dú)立法人或其他組織,須提供有效的證明文件。
(2)投標(biāo)人須具有并提供有效的環(huán)保工程專(zhuān)業(yè)承包一級(jí)資質(zhì)證書(shū)。
【2】財(cái)務(wù)要求:/
【3】業(yè)績(jī)要求:2019年6月至投標(biāo)截止日(以合同簽訂時(shí)間為準(zhǔn)),投標(biāo)人須至少具有電除塵器改造或電除塵器智慧管理系統(tǒng)改造合同業(yè)績(jī)2份。投標(biāo)人須提供能證明本次招標(biāo)業(yè)績(jī)要求的合同證明掃描件,合同掃描件須至少包含:合同買(mǎi)賣(mài)雙方蓋章頁(yè)、合同簽訂時(shí)間和業(yè)績(jī)要求中的關(guān)鍵信息頁(yè)。
【4】信譽(yù)要求:/
【5】項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的資格要求:(1)投標(biāo)人為本項(xiàng)目配備的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人須至少具有副高級(jí)及以上技術(shù)職稱(chēng)。
(2)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人須至少具有1個(gè)電除塵器改造或電除塵器智慧管理系統(tǒng)改造的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人工作經(jīng)歷,投標(biāo)人須提供能證明項(xiàng)目負(fù)責(zé)人業(yè)績(jī)的合同,若合同中無(wú)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人姓名,須提供對(duì)應(yīng)的驗(yàn)收證明或用戶證明等有蓋章的證明材料(須含工程名稱(chēng)、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人及單位名稱(chēng))。
【6】其他主要人員要求:/
【7】科研設(shè)施及裝備要求:/
【8】其他要求:/
3.2 本項(xiàng)目不接受聯(lián)合體投標(biāo)。
4.招標(biāo)文件的獲取
4.1 招標(biāo)文件開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)時(shí)間2024-07-01 10:00:00,招標(biāo)文件購(gòu)買(mǎi)截止時(shí)間2024-07-08 10:00:00。