基于HP(2)-Elman模型的钢铁企业富余煤气预测及优化调度

【摘要】：针对钢铁企业富余煤气的频繁波动对自备电厂能耗及煤气平衡影响严重,且难以通过建立机制模型进行预测的问题,依据HP滤波和Elman神经网络性质建立了HP(2)-Elman预测模型。并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解锅炉的经济运行负荷,在此基础上对富余煤气进行优化调度。模型应用表明:所建预测模型对煤气柜位预测平均相对误差小于2.8%,自备电厂煤气供入量30、45、60个点预测平均相对误差分别为1.7%、1.6%、1.6%。根据预测结果进行的优化调度可为煤气柜位调整及自备电厂锅炉负荷分配提供操作依据,一年按照330天计算,可多产蒸汽约100 495t,节能约11 670 481kg标煤。 【作者单位】： 昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心;
【关键词】： HP滤波 Elman神经网络 优化调度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51066002/E060701) NSFC-云南联合基金资助项目(U0937604)
【分类号】：TF083
【正文快照】： 副产煤气是钢铁企业在生产钢铁产品的同时产生的重要二次能源,占企业总能源消耗的40%左右。为推动钢铁企业物质流的连续、紧凑化运行,煤气作为能量流的主体总是过剩的,表现为煤气的产生量总是大于主生产工序煤气的消耗量,由于煤气产生和消耗的波动,富余的煤气量随时间变化大

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