【摘要】：鋼鐵產(chǎn)業(yè)是我國重要的產(chǎn)業(yè)之一,對鋼鐵產(chǎn)業(yè)的研究對國民經(jīng)濟有非常重要的作用和意義。由于鋼鐵生產(chǎn)流程復雜多樣,而且大都伴隨著高溫高熱的生產(chǎn)環(huán)境,這對生產(chǎn)過程中的能源管理帶來了困難。本文從鋼鐵企業(yè)實際能源管理中提煉出能源診斷問題,目的是結合生產(chǎn)工藝,基于歷史實際生產(chǎn)能源數(shù)據(jù),對各工序能源消耗情況進行分析,識別出能源消耗異常情況,為能源管理人員分析能源實際消耗量,優(yōu)化整個能源系統(tǒng)以達到節(jié)能目的提供有效的數(shù)據(jù)支持。目前,有關鋼鐵企業(yè)的診斷問題的研究大都停留在定性分析的階段,而本文以鋼鐵企業(yè)實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為建�；A,將模型和實際生產(chǎn)緊密聯(lián)系在一起,提出了基于數(shù)據(jù)的診斷方法和評價標準。主要研究工作如下:(1)以鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)過程中的能源消耗現(xiàn)狀為背景,提出了針對鋼鐵能源介質(zhì)的診斷問題。在學習鋼鐵生產(chǎn)工藝和分析現(xiàn)場采集到的測量數(shù)據(jù)時,發(fā)現(xiàn)鋼鐵生產(chǎn)過程存在機理模型難以建立和測量數(shù)據(jù)內(nèi)含大量噪聲等問題,根據(jù)這些問題的特點,提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的能源介質(zhì)消耗關系模型。(2)首先在分析了各種統(tǒng)計模型的特點的基礎上選擇LSSVM模型作為本文的數(shù)據(jù)建模方法。LSSVM模型的非線性擬合能力可以表達鋼鐵能源介質(zhì)間的消耗關系,而其對噪聲的控制可以在一定程度上減弱測量噪聲帶來的誤差。然后針對鋼鐵能源診斷問題的特點設計了智能優(yōu)化策略以對其參數(shù)進行優(yōu)化。最后利用數(shù)據(jù)實驗證實了該模型的有效性。(3)將基于LSSVM的能源消耗模型與傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法相結合,建立了基于LSSVM的卡爾曼濾波模型。診斷算法以選定的標準數(shù)據(jù)為依據(jù),利用標準數(shù)據(jù)濾波結果的統(tǒng)計特點來制定評價標準。通過對比真實測量數(shù)據(jù)與評價標準之間的偏差給出當前系統(tǒng)的異常程度。最后將該算法應用到了鋼鐵企業(yè)六個典型工序的數(shù)據(jù)的診斷中,分析驗證了模型的診斷效果。(4)基于數(shù)據(jù)解析思想開發(fā)了電力信息管理系統(tǒng),利用數(shù)據(jù)解析技術對系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)進行了分析,總結了當?shù)亟鼛啄甑慕?jīng)濟情況并預測了未來經(jīng)濟走勢。在這個過程中也將本文提出的診斷算法應用對了數(shù)據(jù)分析過程中,在解決問題的同時驗證了算法的有效性。
【圖文】：

技術有很多，現(xiàn)在大多數(shù)鋼鐵企業(yè)采用的是變壓吸附技術。在這個過程中，，對原逡逑料及焦爐煤氣的監(jiān)控非常重要，鋼鐵廠一般會對其進行測量和監(jiān)控。本文收集到逡逑的焦爐制氫工序中焦爐煤氣的流量數(shù)據(jù)如圖２．１所示。逡逑０ｘ邋１０４逡逑Ｄｒ邐下－邐—Ｔ—邐￣邐￣Ｔ邐邐ｔ邐—Ｌ邐ｌＰ邐ｌ邐．．逡逑５．５邐？邐１逡逑ｆＵ暴／＃＿逡逑＊邐ｊｌ逡逑２．５邋？邐１逡逑0．邐？邐＇邐ｒ邐ｌ邐ｒ邐ｒ邐ｆ邐ｒ逡逑２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０逡逑觀測點逡逑圖２．１焦爐煤氣流量的測量值逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｃｏｋｅ邋ｏｖｅｎ邋ｇａｓ邋ｆｌｏｗ逡逑－ＩＩ－逡逑

從圖中可以看出，焦爐煤氣的觀測值波動比較大。為分析內(nèi)含噪聲的具體情逡逑況，選定一個合適時間窗參數(shù)，利用均值濾波，將噪聲信號從原信號中分類出來，逡逑得到的噪聲信號如圖２．２所示。逡逑１．５＾１°４邋．邋－—ｔ１邐？邐１邐１＾逡逑１邋；－邐－逡逑Ｒ邋０５！邐？邋｜邐Ａ邐＾逡逑ｍｉ：逡逑－１邋［＇邐－逡逑＊１５＇．邐：邐？邐－邐－邐？邐？逡逑０邐２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０逡逑觀測點逡逑圖２．２焦爐煤氣測量值中的噪聲逡逑Ｆｉｇ．邋２．２邋Ｎｏｉｓｅ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｃｏｋｅ邋ｏｖｅｎ邋ｇａｓ逡逑同消耗量一樣，在焦爐煤氣制氫的過程中，氫氣的產(chǎn)量也是很多鋼鐵企業(yè)關逡逑心的一個重要指標。本文收集到的該鋼鐵企業(yè)某一時間段內(nèi)的氫氣產(chǎn)出流量如圖逡逑２．３所示。逡逑２Ｓｘ１０４逡逑Ｚ邋０邋：＊邐．邐—１邐—邋Ｌ邐Ｌ邐邋Ｌ邐Ｌ邐邐Ｌ邐＿‘一邐－．？：逡逑ＩＩ逡逑ａ邐１邋．N」」逡逑０邐２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０邐１８０逡逑觀測點逡逑圖２．３氫氣流量的測量值逡逑Ｆｉｇ．邋２．３邋Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｈｙｄｒｏｇｅｎ邋ｆｌｏｗ逡逑同樣，選定一個時間窗參數(shù)，利用均值濾波分離出其中的噪聲信號，如圖２．４逡逑－１２－逡逑
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713;TF31

【參考文獻】

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本文編號：2676498