
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文檔簡介
1、高爐煤氣是高爐煉鐵的副產(chǎn)品,是鋼鐵企業(yè)重要的煤氣資源之一,其有效利用程度直接影響著企業(yè)的能耗指標(biāo)。對高爐煤氣產(chǎn)生量、消耗量和儲存量建立合適的模型進(jìn)行預(yù)測,為煤氣分配和調(diào)度提供及時、準(zhǔn)確的預(yù)測信息,可以顯著減少煤氣放散,降低企業(yè)能耗。論文針對高爐煤氣產(chǎn)生量、消耗量和儲存量動態(tài)預(yù)測的問題,開展了以下研究:
(1)從鋼鐵生產(chǎn)工藝與高爐煤氣產(chǎn)消設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)入手,深入探討了產(chǎn)生、消耗和緩沖設(shè)備運(yùn)行工況發(fā)生改變時,對煤氣產(chǎn)生量(消耗量)的
2、影響,并結(jié)合原料條件、換熱效率、熱工操作等方面尋找出煤氣產(chǎn)消量的主要影響因素,為建立高爐煤氣動態(tài)預(yù)測模型奠定理論基礎(chǔ)。
(2)建立了預(yù)測精度較高的Mix_Bp_lssvm預(yù)測模型和可以在線運(yùn)行的Updata_Lssvm預(yù)測模型。基于高爐煤氣產(chǎn)消量預(yù)測精度不高的問題,運(yùn)用小波分析方法對高爐煤氣量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,分離出趨勢數(shù)據(jù)和波動數(shù)據(jù),再結(jié)合Bp和Lssvm模型預(yù)測特性,建立精度較高的Mix_Bp_Lssvm預(yù)測模型;同時針
3、對傳統(tǒng)預(yù)測模型不能解決變工況煤氣預(yù)測的問題,采用遞推和權(quán)值、閾值更新的方式對Lssvm預(yù)測模型改進(jìn),建立具有時序更新和自我修正功能的Updata_Lssvm預(yù)測模型。通過實(shí)際鋼鐵企業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證證明:Updata_Lssvm預(yù)測模型可以對變工況數(shù)據(jù)預(yù)測,有很好的預(yù)測精度,計(jì)算時間適中,能夠在線對煤氣變化量進(jìn)行預(yù)測。
(4)結(jié)合向量空間變換理論,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法摒除小用戶影響,簡化高爐煤氣系統(tǒng)構(gòu)建和煤氣柜影響因素,建立高爐煤
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