基于統(tǒng)計分類的高爐煤氣系統(tǒng)調(diào)度單元確定

【摘要】：高爐煤氣是鋼鐵企業(yè)二次能源的主要組成部分。為了確保企業(yè)的低成本運行,從能源系統(tǒng)平衡的角度來提高企業(yè)整體的能源調(diào)度水平,減少二次可用能源的耗費,改變當前能源平衡調(diào)整過程對人工經(jīng)驗的過分依賴和盲目性,為調(diào)度人員制定合理煤氣調(diào)度方案提供科學指導,對企業(yè)自動化水平的進步顯得尤為重要,以達到減少煤氣放散量、增加企業(yè)經(jīng)濟效益、提高節(jié)能降耗水平的目的。 本文提出一種基于統(tǒng)計分類的高爐煤氣系統(tǒng)實時平衡調(diào)整方法,用于實時在線確定系統(tǒng)調(diào)整單元。該方法將高斯過程分類器和模糊規(guī)則庫相結(jié)合,應用高斯過程分類器從調(diào)整用戶的煤氣消耗量歷史數(shù)據(jù)中分離出調(diào)整點,將所有調(diào)整點對應的系統(tǒng)各用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建模糊規(guī)則庫的訓練樣本,建立調(diào)整樣本庫；得到調(diào)整樣本庫后,使用模糊C均值(FCM)聚類算法將其各個樣本轉(zhuǎn)化為If-Then的模糊規(guī)則形式,建立模糊規(guī)則庫。當監(jiān)測到副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)某一時刻產(chǎn)消不平衡時,使用FCM聚類算法將該時刻對應的煤氣發(fā)生用戶和消耗用戶的數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換成If-Then的模糊規(guī)則,與之前建立的模糊規(guī)則庫進行比對,比對原則為參照各模糊規(guī)則的隸屬度乘積大小,從而實時在線確定可調(diào)整單元。 為驗證本文所提方法的有效性,針對國內(nèi)某鋼鐵企業(yè)的實際需要,以高爐煤氣系統(tǒng)為研究對象,采用大量的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行了驗證實驗,生產(chǎn)現(xiàn)場的實際應用表明,本文提出的方法能夠在較短時間內(nèi)給出較合理的調(diào)整方案,為整個煤氣管網(wǎng)后續(xù)的調(diào)整用戶的調(diào)整量分配等提供依據(jù),滿足現(xiàn)場調(diào)度工作對實時性和穩(wěn)定性的要求,有效解決調(diào)整滯后的問題,從而實現(xiàn)整個高爐煤氣系統(tǒng)的平衡調(diào)整。 【關鍵詞】：高爐煤氣系統(tǒng) 高斯過程 分類器 模糊規(guī)則庫
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TF321;TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究內(nèi)容及意義12-13
• 1.4 本文主要工作13-14
• 2 基于高斯過程的分類算法14-25
• 2.1 監(jiān)督分類器理論14
• 2.2 基于高斯過程的分類14-21
• 2.2.1 高斯分布與高斯過程15-17
• 2.2.2 基于高斯過程的二分類算法17-20
• 2.2.3 核函數(shù)20-21
• 2.2.4 參數(shù)估計21
• 2.3 基于高斯過程分類的近似算法21-24
• 2.3.1 拉普拉斯近似算法21-22
• 2.3.2 期望傳播近似算法22-24
• 2.4 小結(jié)24-25
• 3 基于高斯過程分類的調(diào)度單元確定25-32
• 3.1 BFG系統(tǒng)25-27
• 3.2 平衡調(diào)整問題描述27-28
• 3.3 調(diào)整點分離方法28-29
• 3.4 模糊規(guī)則庫確定29-31
• 3.5 小結(jié)31-32
• 4 數(shù)據(jù)驗證及分析32-44
• 4.1 調(diào)整點確定32-36
• 4.1.1 仿真實驗32-34
• 4.1.2 結(jié)果分析34-36
• 4.2 調(diào)整用戶的制定36-43
• 4.2.1 仿真實驗36-38
• 4.2.2 結(jié)果分析38-43
• 4.3 小結(jié)43-44
• 結(jié)論44-45
• 參考文獻45-49
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文及申報專利情況49-50
• 致謝50-51

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