基于统计分类的高炉煤气系统调度单元确定

【摘要】：高炉煤气是钢铁企业二次能源的主要组成部分。为了确保企业的低成本运行,从能源系统平衡的角度来提高企业整体的能源调度水平,减少二次可用能源的耗费,改变当前能源平衡调整过程对人工经验的过分依赖和盲目性,为调度人员制定合理煤气调度方案提供科学指导,对企业自动化水平的进步显得尤为重要,以达到减少煤气放散量、增加企业经济效益、提高节能降耗水平的目的。 本文提出一种基于统计分类的高炉煤气系统实时平衡调整方法,用于实时在线确定系统调整单元。该方法将高斯过程分类器和模糊规则库相结合,应用高斯过程分类器从调整用户的煤气消耗量历史数据中分离出调整点,将所有调整点对应的系统各用户数据构建模糊规则库的训练样本,建立调整样本库；得到调整样本库后,使用模糊C均值(FCM)聚类算法将其各个样本转化为If-Then的模糊规则形式,建立模糊规则库。当监测到副产煤气系统某一时刻产消不平衡时,使用FCM聚类算法将该时刻对应的煤气发生用户和消耗用户的数据,转换成If-Then的模糊规则,与之前建立的模糊规则库进行比对,比对原则为参照各模糊规则的隶属度乘积大小,从而实时在线确定可调整单元。 为验证本文所提方法的有效性,针对国内某钢铁企业的实际需要,以高炉煤气系统为研究对象,采用大量的实际生产数据进行了验证实验,生产现场的实际应用表明,本文提出的方法能够在较短时间内给出较合理的调整方案,为整个煤气管网后续的调整用户的调整量分配等提供依据,满足现场调度工作对实时性和稳定性的要求,有效解决调整滞后的问题,从而实现整个高炉煤气系统的平衡调整。 【关键词】：高炉煤气系统 高斯过程 分类器 模糊规则库
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TF321;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容及意义12-13
• 1.4 本文主要工作13-14
• 2 基于高斯过程的分类算法14-25
• 2.1 监督分类器理论14
• 2.2 基于高斯过程的分类14-21
• 2.2.1 高斯分布与高斯过程15-17
• 2.2.2 基于高斯过程的二分类算法17-20
• 2.2.3 核函数20-21
• 2.2.4 参数估计21
• 2.3 基于高斯过程分类的近似算法21-24
• 2.3.1 拉普拉斯近似算法21-22
• 2.3.2 期望传播近似算法22-24
• 2.4 小结24-25
• 3 基于高斯过程分类的调度单元确定25-32
• 3.1 BFG系统25-27
• 3.2 平衡调整问题描述27-28
• 3.3 调整点分离方法28-29
• 3.4 模糊规则库确定29-31
• 3.5 小结31-32
• 4 数据验证及分析32-44
• 4.1 调整点确定32-36
• 4.1.1 仿真实验32-34
• 4.1.2 结果分析34-36
• 4.2 调整用户的制定36-43
• 4.2.1 仿真实验36-38
• 4.2.2 结果分析38-43
• 4.3 小结43-44
• 结论44-45
• 参考文献45-49
• 攻读硕士学位期间发表学术论文及申报专利情况49-50
• 致谢50-51

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