钢厂高炉煤气受入量预测方法的研究

【摘要】：钢铁企业煤气的消耗和平衡是关乎钢铁企业生产效率和环境污染的重大问题,钢铁冶炼过程中产生的重要副产品之一即为高炉煤气,它既是重要的二次能源也是污染大气的主要污染源,其特点为热值低,产生量和消耗量随工艺生产状态而发生较大波动,突发煤气过剩或紧缺易致设备熄火和用户停产,企业在对煤气调度和平衡调整不善时会将BFG放散到大气中,这势必会造成环境的污染。如何准确预测BFG的产出和消耗,科学合理地进行平衡调整,提高能源利用效率,保护环境,成为一项意义重大的研究和开发课题。 本文针对高炉煤气受入量的长期预测问题,研究了回声状态网络、多元回归分析、高斯过程回归等多种方法,并成功将这些方法应用到长期预测中。文中首先介绍了高炉炼铁生产工艺,阐述了高炉煤气的利用价值和预测意义,然后详细介绍了ESN的原理和特性,使用Matlab作为仿真工具对高炉煤气受入量进行建模预测,根据实践经验确定各参数的选取以及分析传统ESN存在的问题,针对所存在的问题对ESN进行改进,并最终实现对高炉煤气受入量的一种稳定长期预测。预测之前,首先采用一种灰色T型关联度的改进模型对现有三项数据进行关联分析,找出对高炉煤气受入量影响较大的因素,作为预测模型的输入,再对高炉煤气受入量进行去噪处理,使用基于经验模态分解的阈值去噪方法。最后简要介绍了高斯过程回归和多元回归分析两个预测方法,并对高炉煤气受入量进行预测,与改进ESN方法进行比较,分析各自的特点,表明了改进ESN方法的优势。 【关键词】：灰色T型 回声状态网络 EMD 长期预测 高斯过程回归
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TF701
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 国内研究现状9-11
• 1.3 本论文的主要工作11-12
• 2 高炉炼铁生产工艺12-17
• 2.1 高炉炼铁工艺12-13
• 2.2 高炉炼铁产品13-14
• 2.3 高炉煤气利用与预测14-17
• 2.3.1 高炉煤气利用14-16
• 2.3.2 高炉煤气产出预测16-17
• 3 基于灰色T型关联度和EMD的数据预处理17-26
• 3.1 灰色T型关联度理论17-21
• 3.1.1 灰色关联度分析17-18
• 3.1.2 灰色T型关联度的改进模型18-20
• 3.1.3 确定影响因素20-21
• 3.2 EMD阈值去噪21-25
• 3.2.1 经验模态分解21-22
• 3.2.2 高炉煤气受入量EMD阈值去噪22-25
• 3.3 小结25-26
• 4 回声状态网络26-36
• 4.1 人工神经网络26-29
• 4.2 回声状态网络29-35
• 4.2.1 回声状态网络29-32
• 4.2.2 建立一个回声状态网络32-34
• 4.2.3 实际问题优化与控制34-35
• 4.3 小结35-36
• 5 高炉煤气受入量预测36-58
• 5.1 传统ESN预测36-41
• 5.2 改进ESN预测41-49
• 5.3 其他方法49-57
• 5.3.1 高斯过程回归49-54
• 5.3.2 多元回归分析54-57
• 5.4 小结57-58
• 结论58-59
• 参考文献59-61
• 致谢61-62

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