[發明專利]基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測的方法

有效

• 申請號: 201910728160.0
• 申請日: 2019-08-08
• 公開（公告）號: CN110427715B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 崔桂梅;張勝男;于凱
• 申請（專利權）人: 內蒙古科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06K9/62;G06Q10/04;G06F119/08;G06F119/12
• 代理公司: 北京律遠專利代理事務所(普通合伙) 11574
• 代理人: 全成哲

本發明公開了一種基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測方法，利用物質流運動規律、動態時間序列相關性分析法依次給出高爐冷卻壁立體水溫差對爐缸溫度響應的滯后時間，計算泊松相關系數確定有效的歷史爐溫時間序列及與爐溫預測相關的其它過程參數；再利用立體高爐各指標參數及其相關歷史信息，建立基于時間序列和高爐多維度的PSO?LSSVM爐缸熱狀態預測模型，驗證高爐冷卻壁立體水溫差的多維性變化對爐缸熱狀態變化趨勢預測的準確性。本發明充分利用了高爐冷卻壁段水溫差的立體分布特征及其依次對爐缸溫度的滯后性影響，可協助高爐操作者，準確預判高爐爐缸熱狀態，為高爐的高效、節能運行奠定基礎。

技術領域

本發明屬于復雜高爐煉鐵過程中實時不可測關鍵參數預測領域，尤其是涉及一種基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測的方法，高爐冷卻壁立體水溫差的多維性變化對爐缸熱狀態變化趨勢的超前預知，可準確預判高爐爐缸熱狀態，協助高爐操作者，為高爐的高效、節能運行奠定基礎。

背景技術

高爐生產運行目標是爐況平穩下的高效、節能運行。穩定的爐溫是爐況平穩的先決條件，其高低直接影響煉鐵過程中高爐穩定順行、低能耗、高質量等性能指標，因而現有生產操作制度的基礎就是確保爐溫的穩定。高爐煉鐵進行節能降耗的最有效措施是高煤比降焦，而制約其有效性的則是爐缸熱狀態。不可實時測得的爐溫及爐缸熱狀態所反映的高爐運行行為熱狀態，是直接影響噴煤量的關鍵因素，故實時準確地預測爐溫及爐缸熱狀態，進而掌握其變化趨勢，對于具有大滯后、大慣性的高爐實施節能降耗優化操作至關重要。

傳統的高爐爐缸熱狀態通常用鐵水[Si]、鐵水溫度(MIT)或爐缸冷卻壁熱電偶溫度表征，然而，單一參數或單一參數建立的爐溫預測模型皆難以準確描述高爐爐缸熱狀態。據此，本發明利用高爐冷卻壁段的空間立體分布特性，定義冷卻壁立體水溫差概念。高爐爐體冷卻壁從上到下分為多段，圓周上呈立體式分布，各冷卻壁段水溫差的變化可反映對應爐內溫度的變化。本文基于縱向物質流運動規律，通過分析高爐冷卻壁立體水溫差對爐缸溫度響應的滯后性，提出高爐冷卻壁立體水溫差的多維性變化可超前反映爐缸熱狀態的變化趨勢，從而提出了一種基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測方法。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的是提供一種基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測的方法。

為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：

一種基于時間序列和高爐多維度的爐缸熱狀態趨勢預測的方法，包括如下步驟：利用縱向物質流運動規律和動態時間序列相關性分析法依次給出高爐冷卻壁立體水溫差對爐缸溫度響應的滯后時間，然后計算泊松相關系數提取有效的歷史爐溫時間序列及與爐溫預測相關的其它過程參數；利用立體高爐各指標參數及其相關歷史信息，建立基于時間序列和高爐多維度的PSO-LSSVM爐缸熱狀態預測模型，驗證高爐冷卻壁立體水溫差的多維性變化對爐缸熱狀態變化趨勢預測的準確性。

進一步的，具體步驟如下：

S1、采集某高爐實時運行過程數據

包括歷史爐溫數據、各冷卻壁段歷史水溫差及與爐溫預測相關的其它過程數據；

S2、過程數據預處理

用拉依達準則剔除所選原始樣本集中的異常數據，對異常數據賦空值并用牛頓插值法修補，最終使選取的過程數據分布在(μ-3σ,μ+3σ)區間內；

S3、爐缸熱狀態預測相關特征參數提取

計算所選過程參數與爐溫的泊松相關系數，依據相關系數的閾值及頂峰值選取爐缸熱狀態預測相關特征參數；

S4、建立模型

將選取的相關特征參數數據作為模型的輸入，建立基于時間序列和高爐多維度的PSO-LSSVM爐缸熱狀態預測模型；