基于Bayesian網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習及推理的轉(zhuǎn)爐煤氣調(diào)度.pdf

1、準確有效地對冶金企業(yè)副產(chǎn)煤氣進行分配調(diào)度是企業(yè)合理利用資源，提高其節(jié)能降耗水平，提高生產(chǎn)效益，減少環(huán)境污染的關(guān)鍵。為了保證煤氣管網(wǎng)正常運行，當前的企業(yè)生產(chǎn)實際當中多是先對煤氣流量實時預測，再依靠人工經(jīng)驗的方式手動對煤氣系統(tǒng)實施優(yōu)化調(diào)度。而此類模式雖然一定程度上為企業(yè)副產(chǎn)能源的實時調(diào)度起到了略微的作用，但是在調(diào)度過程中對可調(diào)用戶的選擇、調(diào)整量的確定以及調(diào)度方案的優(yōu)化制定上依然缺乏科學的依據(jù)，以至于很難形成真正自動化和智能化的方法。因此對管

2、網(wǎng)中煤氣的產(chǎn)生量和消耗量進行合理優(yōu)化配置，保證煤氣管網(wǎng)的用戶以及煤氣存儲柜正常運行，并最大限度地回收和利用副產(chǎn)煤氣，可為制定合理的煤氣使用計劃提供依據(jù)，提高鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗的水平。
　　本文提出一種基于概率因果關(guān)系建模的煤氣系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度方法，該方法通過提取工業(yè)現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)中的機理信息，實時確定當前對煤氣存儲柜的位置產(chǎn)生直接影響的調(diào)整用戶，通過動態(tài)構(gòu)建鋼鐵企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)的Bayesian網(wǎng)絡，并采用Bayesian推理計算調(diào)整用戶

3、取值狀態(tài)的最大后驗概率，以定量給出轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)的實時調(diào)度方案。針對Bayesian網(wǎng)絡輸入節(jié)點拓撲順序的確定問題，提出基于工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)約束的遺傳算法來選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡節(jié)點拓撲順序。之后采用遞歸網(wǎng)絡建立的因素模型來檢驗系統(tǒng)調(diào)度的適用效果。
　　為了驗證本文所提方法的有效性，采用國內(nèi)某鋼廠轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)實際數(shù)據(jù)，考慮工業(yè)現(xiàn)場可能出現(xiàn)的煤氣柜位超限、煤氣柜位不足以及變更煤氣柜界限情況進行仿真實驗，并將其結(jié)果均表明所提出的煤氣系統(tǒng)平衡調(diào)度方案