钢铁企业高炉煤气动态预测模型研究及应用

发布时间：2022-07-02 15:30

　　高炉煤气是高炉炼铁的副产品,是钢铁企业重要的煤气资源之一,其有效利用程度直接影响着企业的能耗指标。对高炉煤气产生量、消耗量和储存量建立合适的模型进行预测,为煤气分配和调度提供及时、准确的预测信息,可以显著减少煤气放散,降低企业能耗。论文针对高炉煤气产生量、消耗量和储存量动态预测的问题,开展了以下研究：（1）从钢铁生产工艺与高炉煤气产消设备运行状态入手,深入探讨了产生、消耗和缓冲设备运行工况发生改变时,对煤气产生量（消耗量）的影响,并结合原料条件、换热效率、热工操作等方面寻找出煤气产消量的主要影响因素,为建立高炉煤气动态预测模型奠定理论基础。（2）建立了预测精度较高的Mix_Bp_lssvm预测模型和可以在线运行的Updata_Lssvm预测模型。基于高炉煤气产消量预测精度不高的问题,运用小波分析方法对高炉煤气量历史数据进行预处理,分离出趋势数据和波动数据,再结合Bp和Lssvm模型预测特性,建立精度较高的Mix_Bp_Lssvm预测模型；同时针对传统预测模型不能解决变工况煤气预测的问题,... 

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文研究内容和创新点
第2章 高炉煤气系统影响因素分析
    2.1 煤气系统组成与特性
    2.2 煤气产生机理及影响因素分析
        2.2.1 煤气发生机理
        2.2.2 影响因素
    2.3 煤气消耗特性及影响因素分析
        2.3.1 热风炉消耗煤气特性及影响因素分析
        2.3.2 焦炉消耗煤气特性及影响因素分析
        2.3.3 加热炉消耗煤气特性及影响因素分析
    2.4 煤气缓冲用户特性分析
        2.4.1 CCPP特性分析
        2.4.2 燃气锅炉特性分析
        2.4.3 煤气柜特性分析
    2.5 小结
第3章 高炉煤气动态预测模型
    3.1 预测方法选择
        3.1.1 Bp预测方法
        3.1.2 Lssvm预测方法
    3.2 数据预处理
        3.2.1 小波分析
        3.2.2 相量空间重构
    3.3 Mix_Bp_Lssvm预测模型
        3.3.1 Mix_Bp_Lssvm预测模型机理
        3.3.2 Mix_Bp_Lssvm建模流程
    3.4 Updata_Lssvm预测模型
        3.4.1 Updata_Lssvm预测模型机理
        3.4.2 Updata_Lssvm建模流程
    3.5 煤气柜柜位预测模型
    3.6 模型验证
    3.7 小结
第4章 高炉煤气动态预测系统开发
    4.1 系统简介
        4.1.1 系统组成
        4.1.2 系统功能
        4.1.3 系统流程
    4.2 预测单元
        4.2.1 发生量预测
        4.2.2 消耗量预测
        4.2.3 富余煤气量预测
        4.2.4 缓冲单元煤气预测
    4.3 运行效果
        4.3.1 预测工况信息
        4.3.2 运行结果
        4.3.3 结果分析
    4.4 小结
第5章 结论
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的专利



本文编号：3654614