钢铁企业副产煤气预测及优化调度

【摘要】：针对钢铁企业副产煤气系统产消量频繁波动,不平衡现象比较严重,供需之间的平衡程度对钢铁企业的生产成本、能源消耗情况影响较大,并且钢铁企业中工序、设备繁多,每道工序都涉及多种能源介质的问题,利用HP滤波、支持向量机分类(SVC)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和Elman神经网络的特性建立了SVC-HP-ENNLSSVM模型,并根据用能设备的能源利用特点和预测结果对副产煤气进行优化调度。模型应用表明:所建预测模型对煤气系统的预测平均相对误差小于4%,满足工业生产需要。根据预测结果进行的优化调度解决了煤气系统的不平衡问题,应用于钢铁企业典型工况,主工序可降低10%左右能耗,应用其自备电厂(一年按照330天计算),可多产蒸汽约104 148 t,节能约9 998 208 kg标煤。 【作者单位】： 昆明理工大学质量发展研究院;信阳职业技术学院数学与计算科学学院;
【关键词】： 支持向量机分类 HP滤波 Elman神经网络 最小二乘支持向量机 优化调度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51066002/E060701) 云南省钢铁企业煤气系统预测及优化调度研究资助项目(KKSY201458118)
【分类号】：TF089
【正文快照】： 副产煤气是钢铁联合企业中重要的二次能源,约占企业二次能源总量的三分之一。在生产过程中,伴随副产煤气的产生过程会消耗大量的能源,但同时产生的煤气资源又可以作为二次能源被继续使用。副产煤气的发生量以及供需之间的平衡,对钢铁企业的生产成本及能源消耗影响巨大。钢铁联

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