基于MGM（1，n）模型的钢铁企业煤气供需平衡预测

【摘要】：钢铁联合企业在生产钢铁产品的同时,会产生大量的副产煤气。各种煤气是钢铁企业重要的二次能源,占企业总能耗的40%左右。合理利用副产煤气可以节约能源,降低能耗,减少对环境的污染。对煤气的供需进行准确预测,是合理利用煤气的前提。基于对煤气供需的准确预测可以改变经验调度不及时、煤气放散严重的现状,减少副产煤气放散损失。本文应用基于MGM(1,n)模型的预测方法对副产煤气的供需平衡情况进行预测,可为能源平衡调度提供科学依据。 在对钢铁企业进行深入调研的基础上,本文根据副产煤气发生和消耗特点,选择因子分析法和灰色关联度分析法对副产煤气发生量与消耗量的影响因素进行预处理,在此基础上应用灰色多因素MGM(1,n)模型对煤气系统这种受多个影响因素影响的非线性复杂系统进行预测。 利用本文提出的方法,以某典型钢铁企业为实例进行副产煤气供需预测,研究表明灰色MGM(1,n)模型可以较好地满足副产煤气发生量和消耗量的预测需求。本文对副产煤气发生量预测时运用因子分析法进行处理,其预测效果比时间序列、回归分析、神经网络、GM(1,n)等预测方法的预测效果更好。同时对副产煤气消耗量预测时应用灰色关联度计算选择合适的因子并在此基础上建立MGM(1,3)模型进行预测,与其它预测方法相比,预测效果也比较好。 【关键词】：副产煤气 供需平衡 因子分析 灰色关联度分析 MGM(1 n)
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F426.31
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 我国钢铁工业面临的节能减排形势8
• 1.2 钢铁工业煤气资源及其利用现状8-11
• 1.2.1 焦炉煤气的回收利用9-10
• 1.2.2 高炉煤气的回收利用10
• 1.2.3 转炉煤气的回收利用10-11
• 1.3 副产煤气供需预测方法研究现状11-13
• 1.3.1 神经网络法11-12
• 1.3.2 趋势外推法12
• 1.3.3 时间序列法12
• 1.3.4 回归分析法12-13
• 1.3.5 系统预测模型13
• 1.4 钢铁企业副产煤气发供需预测的意义13-14
• 1.5 本文的主要工作14
• 1.6 本文创新点14-16
• 第二章 副产煤气发生量/消耗量影响因素分析16-22
• 2.1 副产煤气发生量影响因素分析16-19
• 2.1.1 焦炉煤气16-18
• 2.1.2 高炉煤气18
• 2.1.3 转炉煤气18-19
• 2.2 副产煤气消耗量影响因素分析19-20
• 2.2.1 烧结厂20
• 2.2.2 炼钢厂20
• 2.2.3 轧钢厂20
• 2.3 本章小结20-22
• 第三章 因子分析与灰色关联度分析22-30
• 3.1 副产煤气发生量影响因素因子分析22-26
• 3.1.1 因子分析的基本形式22-23
• 3.1.2 因子分析的基本原理及模型23-26
• 3.2 副产煤气消耗量影响因素灰色关联度分析26-28
• 3.2.1 关联分析的基本思想27
• 3.2.2 灰色关联度分析基本原理及其计算方法27-28
• 3.3 本章小结28-30
• 第四章 副产煤气供需多因素MGM(1,n)预测模型30-36
• 4.1 灰色系统概论30-32
• 4.1.1 灰色系统简介30-31
• 4.1.2 灰色系统概念引出31
• 4.1.3 灰色系统理论31-32
• 4.2 灰色MGM(1,n)模型及其模型研究32-35
• 4.2.1 灰色多因素系统理论的提出32
• 4.2.2 灰色多因素MGM(1,n)模型32-35
• 4.3 本章小结35-36
• 第五章 副产煤气供需预测模型应用36-68
• 5.1 钢铁企业A现状36
• 5.2 副产煤气发生量预测36-44
• 5.2.1 发生量影响因素因子分析37-41
• 5.2.2 基于多因素灰色MGM(1,n)副产煤气发生量预测41-44
• 5.3 副产煤气消耗量预测44-65
• 5.3.1 消耗量灰色关联度计算44-46
• 5.3.2 基于多因素灰色MGM(1,n)副产煤气消耗量预测46-65
• 5.4 钢铁企业副产煤气放散量预测65
• 5.5 预测结果分析65-66
• 5.6 本章小结66-68
• 第六章 结论68-70
• 6.1 全文总结68-69
• 6.2 工作展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-76
• 附录A 程序代码76-82
• 附录B 攻读学位期间发表的论文82

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