[發(fā)明專利]基于煉鋼節(jié)奏估計(jì)的冶金企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量長期預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410066954.2
• 申請(qǐng)日: 2014-02-26
• 公開（公告）號(hào): CN103793767A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙珺;盛春陽;湯曉燕;王偉;劉穎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06F17/30
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及到基于模匹配的特征提取、基于向量的特征描述和基于聚類的特征融合理論，是一種基于煉鋼節(jié)奏估計(jì)的冶金企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量長期預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明將冶金企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)已有的轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量數(shù)據(jù)進(jìn)行有限段的等時(shí)間間隔劃分，首先采用基于模匹配的方法從不同的劃分?jǐn)?shù)據(jù)片段中提取出能夠描述生產(chǎn)節(jié)奏的時(shí)域特征和頻域特征，并以一組多源的二維向量的形式將其描述；其次采用改進(jìn)的模糊C均值聚類方法對(duì)多源的二維特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，估計(jì)代表煉鋼節(jié)奏普遍規(guī)律的二維特征向量；最后，基于估計(jì)的煉鋼節(jié)奏特征向量重構(gòu)出轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量的長期預(yù)測(cè)值；本發(fā)明對(duì)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量的長時(shí)段預(yù)測(cè)結(jié)果可以有效地指導(dǎo)煤氣平衡調(diào)整人員實(shí)施煤氣調(diào)度工作。

背景技術(shù)

節(jié)能減排是冶金行業(yè)目前所面臨的最嚴(yán)峻問題之一。隨著一次能源的緊缺和新節(jié)能技術(shù)的提高，冶金生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的副產(chǎn)煤氣是否能夠得到合理的利用將直接影響到整個(gè)冶金企業(yè)的節(jié)能降耗效果，所以必須對(duì)副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)實(shí)施合理有效地平衡調(diào)整。由于副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)具備復(fù)雜性、非線性和不確定性的特點(diǎn)，所以建立副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)的平衡調(diào)整模型是非常困難的，基于預(yù)測(cè)的啟發(fā)式優(yōu)化調(diào)度方式是目前為止較為行之有效的副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)平衡調(diào)整方法(J.Zhao,W.Wang,Y.Liu,et?al.(2011).A?two-stage?online?prediction?method?for?a?Blast?Furnace?Gas?system?and?its?application[J].IEEE?Transactions?on?Control?Systems?Technology,19(3):507-520.)。轉(zhuǎn)爐煤氣是鋼鐵企業(yè)煉鋼過程中產(chǎn)生的主要二次能源，是副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)的主要組成部分，因此，轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量預(yù)測(cè)問題是一項(xiàng)重要的研究。由于轉(zhuǎn)爐煤氣是不連續(xù)間歇回收的，使得轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量預(yù)測(cè)是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的工作。

對(duì)冶金企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量的短期預(yù)測(cè)采用的是基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法，如最小二乘支持向量回歸機(jī)(J.Zhao,W.Wang,W.Pedrycz,et?al.(2012).Online?parameter?optimization-based?prediction?for?converter?gas?system?by?parallel?strategies[J].IEEE?Transactions?on?Control?Systems?Technology,20(3):835-845.)，該類方法的原理是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力對(duì)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量的歷史時(shí)間序列進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立基于數(shù)據(jù)的非線性時(shí)間序列回歸模型，給定當(dāng)前時(shí)刻以前的一段時(shí)間序列作為模型輸入，預(yù)測(cè)出未來短時(shí)段內(nèi)轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量。這類方法用于長期預(yù)測(cè)時(shí)存在著如下的不足：(1)基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)采用的是一種迭代預(yù)測(cè)模式，迭代預(yù)測(cè)會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差的積累，不能應(yīng)用于長期預(yù)測(cè)；(2)工業(yè)數(shù)據(jù)存在著一定的缺失，基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)對(duì)缺失數(shù)據(jù)的應(yīng)對(duì)能力較差；(3)基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的回歸模型的參數(shù)不易確定；(4)工業(yè)數(shù)據(jù)普遍是含有噪聲的，基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法對(duì)噪聲的應(yīng)對(duì)能力不高。

目前實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)冶金企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量的長期預(yù)測(cè)還是以靜態(tài)預(yù)測(cè)為主，靜態(tài)預(yù)測(cè)主要是以轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)的計(jì)劃和規(guī)劃為依據(jù)，對(duì)一段時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生量，結(jié)合期間煉鋼的生產(chǎn)計(jì)劃、檢修計(jì)劃或技改項(xiàng)目等因素，進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)。靜態(tài)預(yù)測(cè)方法存在如下不足：(1)靜態(tài)的預(yù)測(cè)方式過分的依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性得不到保證；(2)對(duì)轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)發(fā)生量的長期預(yù)測(cè)，僅通過生產(chǎn)計(jì)劃和規(guī)劃來預(yù)測(cè)，有很大的不確定性，且大多數(shù)情況下準(zhǔn)確的生產(chǎn)計(jì)劃和檢修計(jì)劃是不可能提前較長一段時(shí)間獲得。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是現(xiàn)有冶金企業(yè)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量長期預(yù)測(cè)問題。為解決上述這一問題，對(duì)轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生情況進(jìn)行分析，得出煤氣發(fā)生與轉(zhuǎn)爐煉鋼節(jié)奏相關(guān)聯(lián)的結(jié)論，提出通過估計(jì)轉(zhuǎn)爐煉鋼節(jié)奏的方法來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量的長期預(yù)測(cè)。首先，將轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量數(shù)據(jù)劃分為有限段等時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)片段，采用基于模匹配的方法從不同的劃分?jǐn)?shù)據(jù)片段中提取出能夠描述煉鋼節(jié)奏的時(shí)域特征和頻域特征，并以一組多源的二維向量的形式將其描述；其次采用改進(jìn)的模糊C均值聚類方法對(duì)多源的二維特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，估計(jì)代表煉鋼節(jié)奏普遍規(guī)律的二維特征向量；最后，基于估計(jì)的能夠描述煉鋼節(jié)奏的特征向量反重構(gòu)出轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量的長期預(yù)測(cè)值。利用該發(fā)明可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出轉(zhuǎn)爐煤氣在未來較長時(shí)段內(nèi)的發(fā)生量變化，從而為煤氣系統(tǒng)的平衡調(diào)度提供決策支持。

本發(fā)明技術(shù)方案的整體實(shí)現(xiàn)流程如附圖1所示，具體步驟如下：