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1、博士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)的高爐煤氣系統(tǒng)建模與調(diào)度應(yīng)用研究DatabasedModelingandSchedulingforBlastFurnaceGasSystem學(xué)11109022大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文摘要鋼鐵工業(yè)是高能耗高排放的行業(yè),實現(xiàn)其節(jié)能減排是行業(yè)發(fā)展的重大需求。其中,高爐煤氣作為一種重要的二次能源,研究其平衡調(diào)度問題,不僅對解決能源系統(tǒng)的優(yōu)化、調(diào)度和管理有重要
2、作用,更對實現(xiàn)鋼鐵工業(yè)節(jié)能減排有重要的意義。針對鋼鐵企業(yè)高爐煤氣系統(tǒng)工藝復(fù)雜,難于建立系統(tǒng)模型的特點(diǎn),本文研究了基于數(shù)據(jù)的高爐煤氣發(fā)生流量和柜儲量建模及平衡調(diào)度方法,具體內(nèi)容如下:針對生產(chǎn)過程中的煤氣流量數(shù)據(jù)缺失問題,考慮到相同生產(chǎn)狀態(tài)下數(shù)據(jù)變化的相似性,設(shè)計了一種基于生產(chǎn)節(jié)奏信息挖掘的數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法。鑒于工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)節(jié)奏不固定的問題,提出一種用于挖掘不同長度信息相關(guān)性的非等長粒度相關(guān)性分析方法,并設(shè)計了一種基于分布估計算法的求解模型,從
3、而將對應(yīng)關(guān)系的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為解空間概率矩陣的進(jìn)化,避免了問題求解的困難。針對高爐煤氣系統(tǒng)建模問題,鑒于高爐煤氣發(fā)生量的波動特性以及數(shù)據(jù)含有高噪聲和異常值的特點(diǎn),提出了一種基于分位數(shù)回歸的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)集成模型對其進(jìn)行區(qū)間估計,該方法將回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中輸出矩陣的線性回歸模型用分位數(shù)回歸來實現(xiàn),并將Bootstrap方法結(jié)合不同分位數(shù)下的回歸模型來構(gòu)造置信區(qū)間和預(yù)測區(qū)間,解決了以往建模過程中對于高噪聲和異常數(shù)據(jù)的敏感性問題,克服了線性回
4、歸算法的過擬合。在建立煤氣柜儲量模型的過程中,考慮到工業(yè)數(shù)據(jù)噪聲大、干擾多,建立的模糊模型容易受訓(xùn)練樣本影響導(dǎo)致過擬合,提出了一種模糊子集融合和規(guī)則約簡方法,從而提高了模糊模型的泛化能力,簡化了規(guī)則庫的結(jié)構(gòu)。針對高爐煤氣系統(tǒng)調(diào)度問題,在煤氣發(fā)生量區(qū)間估計模型和煤氣柜存儲量模型的基礎(chǔ)上,綜合考慮現(xiàn)場各調(diào)整用戶的生產(chǎn)狀態(tài),提出一種基于CFCBR的煤氣調(diào)度方法。該方法通過對調(diào)度樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)提取典型調(diào)度案例,從而實現(xiàn)案例數(shù)據(jù)樣本集的約簡
5、。在案例推理過程中,根據(jù)案例相似度進(jìn)行案例檢索,并結(jié)合社區(qū)分布情況得到匹配案例的可信度,為調(diào)度人員進(jìn)行調(diào)度決策提供依據(jù)?;趪鴥?nèi)某鋼鐵企業(yè)高爐煤氣系統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)對本文所提出的數(shù)據(jù)填補(bǔ)、建模以及調(diào)度方法進(jìn)行了仿真實驗,其結(jié)果表明了所提方法對高爐煤氣的調(diào)度問題具有良好的效果。將所研究成果結(jié)合軟件工程的方法開發(fā)成為一套高爐煤氣平衡調(diào)度系統(tǒng),并應(yīng)用于該企業(yè)能源中心,實際運(yùn)行情況表明本文工作對鋼鐵企業(yè)高爐煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度有直接的指導(dǎo)作用,對企業(yè)
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