鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測與調(diào)度建模研究

【摘要】：2012年，我國鋼鐵業(yè)能耗約占全國總能耗16%。大型鋼鐵企業(yè)能源成本占總生產(chǎn)成本30%左右，而鋼鐵廠副產(chǎn)煤氣可以提供其生產(chǎn)能耗的1/3，因此對于副產(chǎn)煤氣的充分合理利用可以有效的減少鋼鐵企業(yè)能源成本。在實際生產(chǎn)過程中，由于生產(chǎn)計劃、存儲條件、煤氣調(diào)用方式順序等的影響，使得一方面由于煤氣過剩而放散，一方面煤氣不足而消耗電能等其他能源，因此對于煤氣的合理規(guī)劃調(diào)度對于提高企業(yè)的能耗成本有著重要的意義。 預測是煤氣優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)。通過基于生產(chǎn)計劃的煤氣消耗預測，可以及時把握各種煤氣的動態(tài)需求，提前做好能源準備以及調(diào)度工作?；诿簹庀牡漠a(chǎn)量預測，可以判斷生產(chǎn)過程是否正常，操作是否有失誤，及時進行檢測、維修和操作改正。本文用BP神經(jīng)網(wǎng)絡基于歷史數(shù)據(jù)進行煤氣產(chǎn)耗預測，預測結(jié)果比較理想，可以很好的為優(yōu)化調(diào)度提供決策支持。 本文將煤氣系統(tǒng)抽象為煤氣管網(wǎng)和調(diào)度單元。用矩陣形式表達了煤氣管網(wǎng)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；建立了基于調(diào)度單元分類的優(yōu)化調(diào)度模型。根據(jù)調(diào)度單元的具體特點，將調(diào)度單元分為四類。針對每一個具體單元建立了其目標函數(shù)與約束條件，運用最小二乘回歸和偏最小二乘回歸理論建立煤氣優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型并說明了鋼鐵業(yè)煤氣調(diào)度的基本準則。通過以上的煤氣流量預測與調(diào)度模型的建立，可以實現(xiàn)鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣的合理利用，既能保證企業(yè)的正常生產(chǎn)，又能有效的提高煤氣的利用率，從而節(jié)約成本，提高企業(yè)的市場競爭力。間接的減少污染排放，保護了環(huán)境，實現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展。 【關(guān)鍵詞】：副產(chǎn)煤氣 煤氣預測 BP網(wǎng)絡 最小二乘法 調(diào)度模型
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：N945.12
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-11
• 1.1.1 我國能源消耗簡介9
• 1.1.2 鋼鐵企業(yè)能耗分析9-10
• 1.1.3 副產(chǎn)煤氣現(xiàn)狀分析10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 生產(chǎn)調(diào)度問題的研究11-12
• 1.2.2 能源管理系統(tǒng)發(fā)展12-13
• 1.2.3 煤氣系統(tǒng)管網(wǎng)模型化研究13-14
• 1.3 研究思路與研究目的14
• 1.4 論文布局14-15
• 第2章 鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣概述15-24
• 2.1 鋼鐵企業(yè)主要能源及其分布15-18
• 2.2 鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣18-21
• 2.2.1 焦爐煤氣18-19
• 2.2.2 高爐煤氣19-20
• 2.2.3 轉(zhuǎn)爐煤氣20-21
• 2.3 鋼鐵企業(yè)煤氣管網(wǎng)21-22
• 2.3.1 煤氣輸送管路21
• 2.3.2 工作站點21-22
• 2.4 副產(chǎn)煤氣利用技術(shù)22-23
• 2.4.1 焦爐煤氣利用技術(shù)22-23
• 2.4.2 高爐煤氣利用技術(shù)23
• 2.4.3 轉(zhuǎn)爐煤氣利用技術(shù)23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 鋼鐵企業(yè)煤氣產(chǎn)耗預測24-46
• 3.1 預測學與常用預測算法24-27
• 3.1.1 預測學基礎(chǔ)24
• 3.1.2 常用預測算法24-27
• 3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的預測算法27-32
• 3.2.1 BP 網(wǎng)絡算法28-31
• 3.2.2 附加動量法的 BP 網(wǎng)絡算法31-32
• 3.3 數(shù)據(jù)之間的灰色關(guān)聯(lián)度分析32-35
• 3.3.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析基礎(chǔ)32-34
• 3.3.2 針對高爐煤氣消耗的灰色關(guān)聯(lián)分析法實例34-35
• 3.4 高爐煤氣產(chǎn)耗預測 BP 網(wǎng)絡仿真35-41
• 3.4.1 高爐煤氣消耗預測仿真35-39
• 3.4.2 高爐煤氣發(fā)生預測仿真39-41
• 3.5 基于時間序列誤差權(quán)值修正的加動量 BP 算法41-44
• 3.5.1 小區(qū)間單調(diào)曲線法說明41-42
• 3.5.2 誤差權(quán)值修正算法的仿真42-43
• 3.5.3 焦爐煤氣發(fā)生基于誤差權(quán)值修正算法的仿真實例43-44
• 3.6 兩種預測基準44-45
• 3.6.1 基于生產(chǎn)計劃的能源消耗預測44
• 3.6.2 基于能源消耗的產(chǎn)品產(chǎn)量預測44-45
• 3.7 本章總結(jié)45-46
• 第4章 煤氣系統(tǒng)建模分析46-61
• 4.1 煤氣系統(tǒng)模型化分析46-50
• 4.1.1 煤氣系統(tǒng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)46-47
• 4.1.2 煤氣系統(tǒng)單元分類47-50
• 4.2 煤氣優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型50-58
• 4.2.1 最小二乘回歸建模理論基礎(chǔ)50-51
• 4.2.2 基于單元分類回歸模型構(gòu)建51-53
• 4.2.3 模型的數(shù)學表示53-58
• 4.2.4 模型的求解步驟58
• 4.3 建模數(shù)據(jù)預處理58-59
• 4.4 煤氣優(yōu)化調(diào)度原則59
• 4.5 本章總結(jié)59-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻63-66
• 攻讀學位期間承擔的科研任務與主要成果66-67
• 致謝67-68
• 作者簡介68

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