钢铁企业高炉煤气动态预测模型研究及应用

【摘要】：高炉煤气是高炉炼铁的副产品,是钢铁企业重要的煤气资源之一,其有效利用程度直接影响着企业的能耗指标。对高炉煤气产生量、消耗量和储存量建立合适的模型进行预测,为煤气分配和调度提供及时、准确的预测信息,可以显著减少煤气放散,降低企业能耗。论文针对高炉煤气产生量、消耗量和储存量动态预测的问题,开展了以下研究：(1)从钢铁生产工艺与高炉煤气产消设备运行状态入手,深入探讨了产生、消耗和缓冲设备运行工况发生改变时,对煤气产生量(消耗量)的影响,并结合原料条件、换热效率、热工操作等方面寻找出煤气产消量的主要影响因素,为建立高炉煤气动态预测模型奠定理论基础。(2)建立了预测精度较高的Mix_Bp_lssvm预测模型和可以在线运行的Updata_Lssvm预测模型。基于高炉煤气产消量预测精度不高的问题,运用小波分析方法对高炉煤气量历史数据进行预处理,分离出趋势数据和波动数据,再结合Bp和Lssvm模型预测特性,建立精度较高的Mix_Bp_Lssvm预测模型；同时针对传统预测模型不能解决变工况煤气预测的问题,采用递推和权值、阈值更新的方式对Lssvm预测模型改进,建立具有时序更新和自我修正功能的Updata_Lssvm预测模型。通过实际钢铁企业运行数据验证证明：Updata_Lssvm预测模型可以对变工况数据预测,有很好的预测精度,计算时间适中,能够在线对煤气变化量进行预测。(4)结合向量空间变换理论,采用灰色关联度分析法摒除小用户影响,简化高炉煤气系统构建和煤气柜影响因素,建立高炉煤气缓冲单元煤气消耗量和储存量预测模型,通过高炉煤气动态预测系统验证证明,模型有较好的预测效果。(5)根据高炉煤气动态预测模型,应用Matlab程序开发高炉煤气动态预测系统,实现了对高炉煤气产生量、消耗量和缓冲量的动态预测,同时为分析本文建立模型的实用性与有效性提供了平台,并结合实际钢铁企业煤气历史数据,给出高炉煤气动态预测系统适用案例。 【关键词】：钢铁企业 高炉煤气 动态预测模型 Updata_Lssvm模型 节能
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TF53

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