[發(fā)明專利]一種基于信息粒度最優(yōu)分配的鋼鐵工業(yè)高爐煤氣長(zhǎng)期區(qū)間預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611114676.9
• 申請(qǐng)日: 2016-12-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106779384B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓中洋;趙珺;王霖青;盛春陽(yáng);王偉;馮為民;汪晶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué);上海寶信軟件股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q10/04
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉;潘迅

1.一種基于信息粒度最優(yōu)分配的鋼鐵工業(yè)高爐煤氣長(zhǎng)期區(qū)間預(yù)測(cè)方法，其特征在于如下步驟：

第一步，從鋼鐵工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取高爐煤氣管網(wǎng)各產(chǎn)消用戶的流量數(shù)據(jù)，在建立模型前對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；所述的流量數(shù)據(jù)包括高爐煤氣發(fā)生量、熱風(fēng)爐高爐煤氣用量、焦?fàn)t高爐煤氣用量、冷/熱軋高爐煤氣用量；

第二步，橫向的數(shù)據(jù)粒度化

對(duì)第一步得到的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)微粒t₁,t₂,……,t_N，其中N為粒子個(gè)數(shù)，各粒子長(zhǎng)度不同；

第三步，非等長(zhǎng)數(shù)據(jù)微粒規(guī)范化

通過(guò)各微粒間的時(shí)間彎曲距離動(dòng)態(tài)計(jì)算，選擇一個(gè)數(shù)據(jù)微粒作為基準(zhǔn)序列，其他數(shù)據(jù)微粒作為待規(guī)范序列；將待規(guī)范序列與基準(zhǔn)序列做比較，進(jìn)行伸長(zhǎng)或縮短，使各序列長(zhǎng)度相同；步驟為：

3.1)基準(zhǔn)序列選取：對(duì)于N個(gè)數(shù)據(jù)微粒t₁,t₂,……,t_N，分別取其中一個(gè)與其它微粒計(jì)算時(shí)間彎曲距離和，并記錄相應(yīng)彎曲路徑；在所得結(jié)果中，選取一個(gè)數(shù)據(jù)微粒作為基準(zhǔn)序列t_s，此序列滿足即時(shí)間彎曲距離和取得最小值所對(duì)應(yīng)序列；其中，DTW(t_i,t_j)為時(shí)間彎曲距離，arg Min表示取最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的t_i；基準(zhǔn)序列的長(zhǎng)度記為n；

3.2)數(shù)據(jù)微粒規(guī)范化：根據(jù)上一步已獲得的待規(guī)范序列與基準(zhǔn)序列的彎曲路徑結(jié)果，將待規(guī)范序列在彎曲部分進(jìn)行自我復(fù)制或縮減，實(shí)現(xiàn)伸長(zhǎng)或壓縮，使多段非等長(zhǎng)的待規(guī)范序列等距化，所得的等長(zhǎng)序列記做s₁,s₂,……,s_N；

第四步，縱向的聚類中心粒度化

對(duì)等長(zhǎng)序列s₁,s₂,……,s_N，應(yīng)用模糊C均值聚類方法，獲得聚類中心和相應(yīng)模糊隸屬度，分別記做v_ij和u_ik，其中i＝1,2,……,c，j＝1,2,……,n，k＝1,2,……,N；

將聚類中心在縱向進(jìn)行延展，形成區(qū)間數(shù)，即：

其中，ε_j稱為信息粒度值，和分別是聚類中心區(qū)間的上下界；

形成區(qū)間數(shù)后的相應(yīng)模糊隸屬度為：

其中，i＝1，2，……，c，或或是聚類中心區(qū)間上下界和組成的列向量，m為模糊系數(shù)；

利用區(qū)間化的聚類中心和模糊隸屬度，針對(duì)上下界分別進(jìn)行模糊推理，即：

其中，n_I為規(guī)則輸入維數(shù)；t＝1，2，……，N；和代表數(shù)據(jù)微粒的上下界；和均為數(shù)據(jù)微粒的聚類標(biāo)識(shí)變量；對(duì)所有數(shù)據(jù)微粒進(jìn)行模糊推理，獲得由(N-n_I)條規(guī)則組成的模糊規(guī)則庫(kù)；提取各最大模糊隸屬度對(duì)應(yīng)聚類，在模糊規(guī)則庫(kù)中尋找標(biāo)識(shí)一致規(guī)則，記輸出模糊隸屬度最大值和對(duì)應(yīng)位置為列向量和計(jì)算如下變量：

其中，i＝1，2，……，c，再采用中心解模糊化方法得到初始的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)區(qū)間：

其中，和是預(yù)測(cè)區(qū)間的上下界，V^-、V⁺分別是聚類中心區(qū)間上下界所組成的矩陣；

第五步，基于信息粒度最優(yōu)分配的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)區(qū)間優(yōu)化

在公式(5)所得結(jié)果基礎(chǔ)上，以信息粒度ε_j最優(yōu)分配為目標(biāo)，建立的優(yōu)化問(wèn)題如下：

其中，s_ij(i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，n)為測(cè)試樣本點(diǎn)；card{}表示集合的勢(shì)；

等式約束的目的是將信息粒度的平均值限定為定值ε₀；

借助粒子群優(yōu)化算法求解，適應(yīng)度函數(shù)取測(cè)試樣本下的區(qū)間覆蓋率，即：

min(l-card{s_ij∈[s^-TV^-,s^+TV⁺]}) (7)

其中，l為測(cè)試樣本長(zhǎng)度，亦即預(yù)測(cè)長(zhǎng)度；求解過(guò)程需反復(fù)應(yīng)用公式(1)(2)(3)(4)(5)；

最終，求得最優(yōu)化的信息粒度ε_j，及相應(yīng)的長(zhǎng)期區(qū)間預(yù)測(cè)結(jié)果

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于信息粒度最優(yōu)分配的鋼鐵工業(yè)高爐煤氣長(zhǎng)期區(qū)間預(yù)測(cè)方法，其特征在于，第一步中所述的處理包括濾波、除噪和填補(bǔ)。