鋼鐵企業(yè)蒸汽系統(tǒng)優(yōu)化調度.pdf

1、能源是推動鋼鐵企業(yè)生產和發(fā)展的動力，作為支柱型產業(yè)和能源密集型產業(yè)的鋼鐵企業(yè)，在促進經濟發(fā)展的同時，也加大了能源的消耗。鋼鐵企業(yè)的能耗約占全國總能耗15％，節(jié)能降耗成為了鋼鐵企業(yè)急需解決的問題。蒸汽作為鋼鐵企業(yè)生產過程中的重要能源介質，其消耗比例在鋼鐵企業(yè)總能耗中超過10%。因此，蒸汽的優(yōu)化調度對鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗具有重要作用。
　　本文以鋼鐵企業(yè)蒸汽系統(tǒng)作為研究對象，以鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗為目的，對其優(yōu)化調度建模進行了深入研究，主要研

2、究成果如下：
　　(1)由于生產環(huán)節(jié)蒸汽產耗變化的無規(guī)律，使得蒸汽管網壓力呈現(xiàn)無規(guī)律的變化，造成檢測值與實際值之間存在一定的誤差，影響蒸汽管網壓力預測的精度。為此，選取小波變換-貝葉斯神經網絡方法對蒸汽管網壓力進行預測，通過實例驗證和模型比較，證明該方法預測精度較高。
　　(2)由于焦化工序蒸汽產生量的波動是有規(guī)律可尋的，且波動較小，影響因素少，因此選用回歸分析法對其進行預測；而燒結、煉鋼和軋鋼工序蒸汽受多種因素的影響，蒸汽

3、產量波動大、隨機性強，三種工序蒸汽產量具有相似的特點，因此，這三種工序可以采用同一種方法進行預測，即采用逐步回歸-小波神經網絡預測方法。通過實例的驗證，這些預測方法對各工序蒸汽產量的預測擬合度較高，有著較好的實用性。
　　(3)通過對蒸汽消耗用戶的研究，發(fā)現(xiàn)這些消耗用戶各有特點。根據它們在生產過程中消耗蒸汽特點的不同將其分成三類，即蒸汽消耗量采用回歸分析法、指數(shù)平滑分析法和BP神經網絡法進行預測。實例驗證表明，有針對性的選擇預測方