基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研究

【摘要】： 钢铁企业中能源介质的传输与转换的过程复杂,确保连续、安全和经济的能源供应是企业能源管理的重要任务。从钢铁企业能源的使用情况来看,副产煤气是能源优化调度的重点。由于高炉煤气(BFG)热值最低,生产过程复杂,产出波动大,一般情况下企业在对煤气调度和平衡调整不善时首先选择将BFG作放散处理,这势必造成大量有害气体对环境造成污染。因此对BFG产生量和消耗量进行科学预测,充分回收和利用BFG,可为制定合理的煤气使用计划提供依据,提高钢铁企业节能降耗的水平。 本文以上海宝钢股份公司为研究背景,针对BFG系统的预测问题,将其系统中的产消用户分为非调节用户和调节用户,对不同类型用户采用不同的方法进行预测。对于非调节用户,提出一种带参数的改进回声状态网络(ESN)时间序列方法进行预测,同时根据最小均方差准则,以训练误差最小为目标,利用随机梯度下降法优化网络参数,并与其它几种常见神经网络的预测效果进行了比较,说明了该方法的优势。对于调节用户,则采用平均值法进行预测。对于BFG的受入量,由于其含噪水平较高,直接采用改进ESN方法进行预测,其效果不理想,为此提出一种基于经验模态分解(EMD)的除噪算法,在预测前首先对数据进行除噪。此外,分析了影响高炉煤气系统柜位升降的因素,采用ESN网络建立了高炉煤气系统柜位预测因素模型。 在高炉煤气系统预测模型的基础上,本文研究开发了高炉煤气系统预测软件。该软件分为服务端和客户端,服务端每隔一定时间对高炉煤气系统(包括各个用户和柜位)进行预测,客户端则将实时数据和预测数据通过用户界面进行显示。仿真实验和高炉煤气系统软件运行均取得了较好的效果,表明了本文提出算法的有效性。 【关键词】：高炉煤气预测 回声状态网络 参数优化 经验模态分解
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP273;TF321.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容及意义12-14
• 2 一种改进回声状态网络14-25
• 2.1 时间序列预测技术14
• 2.2 人工神经网络14-15
• 2.3 回声状态网络15-21
• 2.3.1 网络结构15-17
• 2.3.2 学习过程17-19
• 2.3.3 理论分析19-21
• 2.4 改进ESN网络21-25
• 2.4.1 权值矩阵W~(in)、W和W~(fb)的优化21-23
• 2.4.2 输出权值矩阵W~(out)的确定23-24
• 2.4.3 改进ESN的学习过程24-25
• 3 基于改进ESN的BFG系统预测25-40
• 3.1 宝钢BFG系统25-26
• 3.2 高炉煤气系统中的预测对象分析26-28
• 3.3 EMD数据除噪28-29
• 3.4 ESN网络结构的确定29-30
• 3.4.1 输入维数与输出维数的选择29
• 3.4.2 动态储备池规模的确定29
• 3.4.3 激活函数29-30
• 3.5 仿真算例30-39
• 3.5.1 高炉受入流量预测30-32
• 3.5.2 其他用户流量预测32-38
• 3.5.3 柜位预测38-39
• 3.6 小结39-40
• 4 系统开发及应用40-54
• 4.1 功能介绍40-42
• 4.1.1 服务端41
• 4.1.2 客户端41-42
• 4.2 数据库设计42-43
• 4.3 系统程序设计43-46
• 4.3.1 程序主流程43-44
• 4.3.2 单用户预测部分程序设计44-46
• 4.3.3 柜位预测部分程序设计46
• 4.4 运行实例46-49
• 4.5 预测效果49-53
• 4.6 小结53-54
• 结论54-56
• 参考文献56-58
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59-60

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