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高炉煤气产生量与消耗量动态预测模型及应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:19:27
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高炉煤气产生量与消耗量动态预测模型及应用【摘要】:针对钢铁企业高炉煤气产生量和消耗量波动频繁,难以有效预测的问题,应用小波分析方法将高炉煤气产生量和消耗量历史数据经剔除"噪声"后分

【摘要】:针对钢铁企业高炉煤气产生量和消耗量波动频繁,难以有效预测的问题,应用小波分析方法将高炉煤气产生量和消耗量历史数据经剔除"噪声"后分为趋势数据和波动数据,并结合高炉实际运行工况,建立一种具有时序更新和自我修正功能的最小二乘支持向量机(Lssvm)高炉煤气动态预测模型.以一座容积为3 200 m3高炉的煤气产生量和相应的热风炉煤气消耗量作为样本数据,对8 h内的煤气产生量与消耗量进行了动态预测.结果表明:采用小波分析后的Lssvm预测模型绝对平均误差降低到2.77%,Update_Lssvm模型预测高炉煤气产量精度达到1.55%,热风炉高炉煤气消耗量精度达到4.23%,解决了变工况下高炉煤气产生量和消耗量预测随机性问题.与其他预测模型相比,Update_Lssvm模型预测精度明显提升.该模型不仅具有泛化能力,也为高炉煤气优化调度提供了理论依据. 【作者单位】: 国家环境保护生态工业重点实验室(东北大学);东北大学科技产业集团有限公司;
【关键词】钢铁企业 高炉煤气 动态预测 小波分析 节能
【基金】:国家自然科学基金(51274065) 教育部中央高校基本科研业务经费(N130402008;N110702001)
【分类号】:TF53
【正文快照】: 钢铁企业高炉煤气(BFG)、焦炉煤气(COG)和转炉煤气(LDG)是企业重要的二次能源,其中,高炉煤气的产生量大且广泛应用于钢铁生产过程,如热风炉、焦炉、加热炉和电厂锅炉等的加热[1].近年来,随着节能减排工作的开展,钢铁企业高炉煤气得到了有效利用,放散率逐年下降.但在实际生产中

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