高炉生产多目标优化模型及高炉煤气预测研究

【摘要】：炼铁工序是钢铁企业重要的生产工序,该工序能耗约占钢铁企业总能耗的70%,其中高炉能耗约占炼铁工序能耗的50%,因此,高炉的节能降耗是钢铁企业节能降耗的重点。高炉节能降耗的前提是建立相应的能耗模型和二次能源生成量模型。本研究在对现有高炉能耗模型和高炉煤气发生量模型综述的基础上,本着建立可靠、易更新、具有普适性的模型为目的,提出了基于支持向量机的高炉生产多目标优化模型和基于小波分析的高炉煤气组合预测方法,从操作变量出发对高炉能耗进行综合优化并对高炉煤气生成量准确预测,为高炉炼铁生产过程综合优化及钢铁企业煤气系统资源优化调度奠定基础。本文在对高炉炼铁工艺过程及原理详细分析的基础上,首先研究钢铁企业综合生产目标,分析高炉炼铁过程,确定影响生产目标的操作变量和状态变量;然后利用灰色关联分析法,定量计算确定目标的主要影响因素,建立生产目标的基于支持向量机的预测模型;以此为基础,研究高炉生产多目标优化模型的建立方法,在优化模型综合最优的情况下,得到各操作变量和状态变量的最优参数值,对高炉生产进行指导;对高炉炼铁过程中产生的高炉煤气,采用基于小波分析的组合预测方法进行预测,经小波分析,根据得到的煤气变化趋势序列和波动序列,分别采用最小二乘支持向量机和时间序列分析方法进行预测。结果表明,建立的能耗预测模型和高炉煤气预测模型准确度高,为实现高炉生产多目标综合优化和钢铁企业煤气系统优化调度奠定了基础。 【关键词】：高炉 灰色关联分析 预测模型 支持向量机 小波分析 时间序列分析
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TF53;TP181
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 研究现状及存在问题10-13
• 1.2.1 高炉能耗模型发展过程10-11
• 1.2.2 高炉能耗模型中存在的问题11-12
• 1.2.3 高炉煤气发生量预测模型研究现状12-13
• 1.2.4 高炉煤气发生量预测模型存在的问题13
• 1.3 研究目的、思路和方法13-14
• 1.3.1 研究目的和思路13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.4 研究内容14-16
• 1.4.1 研究内容14-15
• 1.4.2 主要创新点15-16
• 第二章 炼铁生产过程机理分析16-19
• 2.1 高炉炼铁工艺流程16
• 2.2 高炉炼铁过程的基本原理16-19
• 第三章 生产指标与操作参数的关联性分析及综合优化结构19-26
• 3.1 生产指标与过程参数的关系分析19-21
• 3.1.3 生产指标与过程参数的确定19-21
• 3.1.4 过程参数对生产指标的影响分析21
• 3.2 生产指标与过程参数的关联性分析21-23
• 3.2.1 灰色关联性分析法21-22
• 3.2.2 生产指标与过程参数的灰色关联分析结果22-23
• 3.3 单目标预测模型与多目标综合优化模型的整体结构和工作原理23-26
• 3.3.1 单目标预测模型与多目标综合优化模型的整体结构23-24
• 3.3.2 工作原理分析24-26
• 第四章高炉生产多目标综合优化模型26-37
• 4.1 高炉能耗预测模型26-31
• 4.1.3 高炉能耗样本数据的确定26-27
• 4.1.4 基于支持向量机的高炉能耗模型的建立27-29
• 4.1.5 实例仿真分析29-31
• 4.2 高炉生产多目标综合优化模型31-37
• 4.2.1 改进的多目标粒子群优化算法32-33
• 4.2.2 高炉生产多目标优化模型的建立过程33-37
• 第五章 高炉煤气生成量预测37-49
• 5.1 高炉煤气生成量预测方法37-38
• 5.2 ARIMA时间序列预测方法38-40
• 5.2.3 ARIMA基本模型概述38-39
• 5.2.4 ARIMA时间序列预测步骤39-40
• 5.2.5 实例仿真分析40
• 5.3 最小二乘支持向量机预测模型40-42
• 5.3.1 最小二乘支持向量回归机原理40-41
• 5.3.2 实例仿真分析41-42
• 5.4 基于小波分析的高炉煤气发生量混合预测模型42-49
• 5.4.1 小波分析42-44
• 5.4.2 基于小波分析的组合预测方法44-45
• 5.4.3 实例仿真分析45-49
• 第六章 结论与展望49-51
• 6.1 结论49-50
• 6.2 展望50-51
• 参考文献51-54
• 发表论文和科研情况54-55
• 致谢55-56

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