鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測及優(yōu)化調度研究

【摘要】：鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)與主生產系統(tǒng)緊密耦合,當生產工況發(fā)生變化時,煤氣的發(fā)生量、消耗量也會隨之變化,規(guī)律性弱,依靠人工經驗無法對其發(fā)生量、消耗量進行準確的預測,從而直接導致調度的滯后,考慮到大部分工況都是事后調度,而這在一定程度上會造成能源的嚴重浪費,尤其當有些工況出現時若發(fā)生事后調度時間過長,更會給煤氣系統(tǒng)穩(wěn)定高效運行帶來壓力。為解決上述問題,論文從煤氣的半生命周期出發(fā),系統(tǒng)全面地識別和評估影響煤氣利用的各類因素,采用逐層遞進優(yōu)化的建模思路,建立了煤氣系統(tǒng)分類預測模型,在預測模型的基礎上從煤氣系統(tǒng)全局出發(fā),以固定用戶、可變用戶消耗燃料量最小為目標,考慮緩沖用戶消耗煤氣特性,采用規(guī)則調度與概率調度,建立優(yōu)化調度模型；并基于模型研究了應用企業(yè)的煤氣利用問題。具體研究內容如下： (1)在準確識別鋼鐵企業(yè)煤氣發(fā)生、消耗影響因素的基礎上,針對機理模型預測精度不高的實際情況,建立了SVC-HP-ENN-LSSVM-MC分類預測模型。整個建模過程采用預測前模型識別,預測中針對數據性質分解數據進行預測,預測后進行修正的方式。基于鋼鐵企業(yè)煤氣發(fā)生、消耗頻繁波動特性,首先利用SVC對煤氣量進行工況分類,對不同工況建立不同模型進行預測。為描述不同工況煤氣發(fā)生、消耗特性本文提出利用HP濾波把原始數據序列分為趨勢序列和波動序列,融合Elman神經網絡和最小二乘支持向量機優(yōu)勢分別對趨勢序列和波動序列建立預測模型進行預測。并對預測后的殘差序列,引入馬爾科夫鏈狀態(tài)轉移矩陣進行修正。利用鋼鐵企業(yè)實際數據對所建模型進行Wilcoxon符號秩檢驗表明：在離線建立分類模型的基礎上,建立不同工況的預測模型,能夠反映所有工況,不僅減少了在線訓練時間,而且可有效提高預測精度,尤其是當工況改變時,效果更佳。 (2)依據鋼鐵企業(yè)煤氣用戶產消特性及煤氣產生、消耗的預測結果,構建煤氣系統(tǒng)優(yōu)化調度模型。綜合考慮煤氣用戶的熱值要求、煤氣混合熵增引起的能量損失及緩沖用戶的緩沖能力等,以燃料消耗量最小為目標,遵循按質用能,達到能源梯級利用的目的,使能源結構趨于最優(yōu)化,在此基礎上建立優(yōu)化調度模型。同時為減少計算過程的復雜程度,在調度過程中主要考慮固定用戶、可變用戶和緩沖用戶,對于轉換用戶不納入計算。本文所建立的煤氣系統(tǒng)優(yōu)化調度模型改變了以往單純考慮固定用戶、可變用戶,而不考慮緩沖用戶特性的缺陷。 (3)為使煤氣系統(tǒng)全局能源利用效率最高,本文提出兩種建模方法對緩沖用戶消耗煤氣量進行調整。方法一：根據自備電廠鍋爐工作特性,建立燃料消耗與鍋爐負荷間的關系模型,從而得到鍋爐運行經濟區(qū)域,并在此基礎上,建立緩沖用戶煤氣優(yōu)化調度規(guī)則,保證煤氣柜在安全范圍內運行,并使鍋爐在經濟區(qū)域或靠近經濟區(qū)域運行;方法二：在緩沖用戶經濟效益目標函數中采用變權懲罰函數處理能源成本和運行風險間的關系,提出了協(xié)調緩沖用戶煤氣調度的經濟性和運行風險間關系的概率模型。通過建立鍋爐變權懲罰函數、煤氣柜柜位變權懲罰函數,能科學合理地描述調度情況,有效避免常規(guī)多目標優(yōu)化時人為定權重與實際煤氣波動情況相距甚遠,導致對懲罰估計偏差較大,影響正確決策。 本論文建立了鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測和優(yōu)化調度模型。所建預測模型與其它模型相比具有較高的預測精度,并且具有適應工況時變的能力,煤氣量預測平均相對誤差都小于或等于2.3%,并通過了Wilcoxon符號秩檢驗,滿足工業(yè)生產需要。針對典型工況得到的調度方案合理、實用,調度結果表明：運用所建預測調度模型,應用于鋼鐵企業(yè)正常生產工況將節(jié)約煤氣折標煤16.63kgce/t鋼,按此計算一年將節(jié)約197956.29toe,節(jié)能潛力巨大。 【關鍵詞】：鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng) 發(fā)生量預測 消耗量預測 優(yōu)化調度 SVC-HP-ENN-LSSVM-MC模型
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TF083
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-14
• 第一章 緒論14-28
• 1.1 研究背景及研究意義14-18
• 1.1.1 鋼鐵企業(yè)煤氣回收與利用途徑14-15
• 1.1.2 我國大型鋼鐵企業(yè)煤氣利用現狀15-17
• 1.1.3 煤氣回收利用存在的問題17-18
• 1.1.4 煤氣系統(tǒng)研究意義18
• 1.2 研究進展18-23
• 1.2.1 煤氣發(fā)生量、消耗量預測研究18-21
• 1.2.2 煤氣優(yōu)化調度研究21-23
• 1.3 研究目的、思路和方法23-25
• 1.3.1 研究目的和思路23-24
• 1.3.2 研究方法24-25
• 1.4 研究內容25-26
• 1.5 論文創(chuàng)新點26-28
• 第二章 鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)28-40
• 2.1 煤氣產生28-34
• 2.1.1 高爐煤氣的產生28-30
• 2.1.2 焦爐煤氣的產生30-33
• 2.1.3 轉爐煤氣的產生33-34
• 2.2 煤氣傳輸34-37
• 2.2.1 煤氣管道及其分類34-35
• 2.2.2 煤氣管網及其分類35-37
• 2.3 煤氣緩沖37-38
• 2.4 煤氣使用38-39
• 2.5 煤氣放散39
• 2.6 本章小結39-40
• 第三章 鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測建模40-62
• 3.1 數據處理及檢驗40-44
• 3.1.1 HP濾波40-41
• 3.1.2 符號秩檢驗41-43
• 3.1.3 相空間重構43-44
• 3.2 HP-ENN-LSSVM模型44-47
• 3.2.1 HP-ENN-LSSVM模型建立思想44-45
• 3.2.2 HP-ENN-LSSVM模型45-47
• 3.3 SVC-HP-ENN-LSSVM模型47-50
• 3.3.1 SVC-HP-ENN-LSSVM模型建立思想47-48
• 3.3.2 SVC-HP-ENN-LSSVM模型48-50
• 3.4 SVC-HP-ENN-LSSVM-MC模型50-53
• 3.4.1 SVC-HP-ENN-LSSVM-MC模型建立思想50
• 3.4.2 SVC-HP-ENN-LSSVM-MC模型50-53
• 3.5 模型檢驗及應用53-61
• 3.6 本章小結61-62
• 第四章 鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)優(yōu)化調度建模62-74
• 4.1 模型構建思想62-63
• 4.2 鋼鐵企業(yè)煤氣優(yōu)化調度模型63-72
• 4.2.1 模型假設63-64
• 4.2.2 目標函數64-68
• 4.2.3 約束條件68-70
• 4.2.4 模型求解70-72
• 4.3 本章小結72-74
• 第五章 鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測模型應用74-126
• 5.1 基本概況74-76
• 5.1.1 能耗狀況75
• 5.1.2 存在的主要問題75-76
• 5.2 預測模型應用76-125
• 5.2.1 發(fā)生量預測77-91
• 5.2.2 消耗量預測91-125
• 5.3 本章小結125-126
• 第六章 鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)優(yōu)化調度模型應用126-136
• 6.1 優(yōu)化調度模型應用126-135
• 6.2 本章小結135-136
• 第七章 結論與展望136-140
• 7.1 本文主要結論136-137
• 7.2 展望137-140
• 參考文獻140-154
• 致謝154-156
• 附錄156

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