專利名稱：鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法
技術領域：
本發明涉及信息技術領域，涉及到因素關聯分析理論與數據驅動建模回歸預測技 術，具體涉及一種鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法。
背景技術：
鋼鐵企業是能源消耗大戶，合理利用能源是鋼鐵企業始終努力的目標。對于鋼鐵 企業的副產煤氣系統，為了使其實現供用平衡，目前主要依靠現場調度人員進行調配，實現 煤氣的產銷平衡。但是煤氣的產銷是一個動態的過程，影響煤氣產銷平衡的因素很多；例 如，調度人員的經驗、方法等；而且調度人員現場調配存在時間上的滯后，易產生生產安全
急 ^^ ο為克服上述問題，中國發明專利申請公布說明書CN101109952A(
公開日2008年 1月23日)公開了一種“基于柜位預測的鋼鐵企業煤氣動態平衡實時控制方法”，通過預測 未來一段時間的煤氣柜位變化趨勢，在此基礎上綜合現場調度人員的各種平衡經驗，動態 給出可調整用戶使用煤氣量或混合站調整熱值的操作建議，達到快速平衡煤氣用量，減少 煤氣放散，高效利用煤氣的目的。但是該方法將煤氣管網中的各個煤氣用戶都當作柜位預 測模型的輸入，冗余輸入增加了模型的復雜度；并且建模方法依賴傳統的回歸建模方法，所 建柜位預測模型精度不高。
發明內容
本發明要解決的技術問題是提供一種鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法，能夠 準確地預測煤氣柜的柜位平穩、上升和下降變化趨勢，為現場調度人員完成煤氣的平衡調 度提供合理指導。為解決上述技術問題，本發明的鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法包括如下步 驟步驟一、確定影響柜位變化的主要煤氣用戶；步驟二、基于現有的大量數據，采用現代的回歸建模方法建立體現煤氣柜位與各 主要煤氣用戶之間關系的柜位預測模型；步驟三、利用現有的大量數據，基于時間序列預測方法，采用現代的回歸建模方法 建立各主要煤氣用戶流量預測模型；步驟四、預測未來一段時間內的柜位變化趨勢；根據所建立的流量預測模型預測 各用戶的煤氣流量預測值，將該煤氣流量預測值輸入給所述柜位預測模型，得到各預測時 刻對應的煤氣柜位變化預測值。采用本發明的方法能夠準確預測未來一段時間的煤氣柜位變化趨勢，使調度人員 可以參考煤氣柜位的變化趨勢，結合已有的調度經驗，對煤氣進行合理調度；實現快速平衡 煤氣用量，減少煤氣放散，高效利用煤氣的調度。本發明有效減少了調度人員的調度工作量，并且預測結果比人工調度結果更及時、更準確。本發明在建立柜位預測模型前，首先確定出影響柜位變化的主要煤氣用戶作為柜 位預測模型的輸入，然后采用現代的回歸建模方法(即小樣本的支持向量機)來建立柜位 預測模型，降低了模型的復雜度，提高了模型的預測精度。
下面結合附圖與具體實施方式
對本發明作進一步詳細的說明圖1是本發明一實施例的焦爐煤氣系統管網圖；圖2是本發明一實施例的焦爐煤氣柜位預測過程流程圖；圖3是本發明一實施例的焦爐煤氣柜位變化及其預測結果比較圖。
具體實施例方式參見圖1所示，在本發明的一實施例中焦爐煤氣系統由煤氣發生源、煤氣消耗用 戶、煤氣調節用戶、煤氣儲存設備、煤氣放散設備和煤氣輸送管網組成。煤氣發生源產生的大部分煤氣由煤氣管網輸送給煤氣消耗用戶供其正常生產，剩 余的存入煤氣管網中的煤氣儲存設備-煤氣柜。實際中，由于各煤氣用戶的生產工藝不同， 其消耗煤氣的流量變化呈現不同程度的波動，這將會出現煤氣的產消不平衡，導致煤氣柜 位的不平穩變化。而由于煤氣柜的安全運行設置，調度人員需要實時掌握煤氣柜的柜位變 化，及時調整煤氣調節用戶的煤氣用量來穩定煤氣柜，從而避免煤氣的無效放散，提高煤氣 的利用率。結合圖2所示，在本發明的一實施例中所述鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法 是按照如下步驟實現的步驟一，讀取和處理各用戶煤氣流量和柜位數據。通過現場能源系統中的實時數 據庫讀取預測所需的各用戶煤氣流量和柜位數據，對數據進行量綱統一化和歸一化。步驟二，利用灰色關聯分析確定柜位變化的主要影響用戶因素，確定出影響柜位 變化的主要煤氣用戶。即根據不同時段內的各主要煤氣用戶因素數據列與被影響柜位數據 列之間的發展態勢的相異或相似程度，利用各自數據列變量變化率和變量變化率比中潛在 的信息，來計算各主要煤氣用戶與柜位的潛在關聯程度，從而選擇關聯度大的用戶作為柜 位的主要影響用戶因素。具體實現的方法是A、選取一定時間區間[ta，tb] (tb > ta彡0)內的用戶因素數據列Xi (tk)和tk+Ai 時刻的柜位數據列XtlUk+Ai)；(其中，i為用戶編號，Ai為用戶延遲時間，根據調度經驗， Ai e [1,5])B、區間值化處理各用戶因素數據列Xi (t)，
/、 xi (t) ~ min χ (t)Xi (0 = ~；
maxXi (t) -mm Xi (t)(其中，maxXi (t)為用戶因素數據列的最大值、min Xi (t)為用戶因素數據列的最 小值)C、計算各主要煤氣用戶因素數據列與柜位數據列的關聯系數ri(l;(其中ri0(ri0 ( 1)表示第i個用戶對柜位的影響程度) D、計算各主要煤氣用戶因素數據列與柜位數據列的關聯度氏。，
權利要求
1.一種鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法，其特征在于，包括如下步驟 步驟一、確定影響柜位變化的主要煤氣用戶；步驟二、基于現有的大量數據，采用現代的回歸建模方法建立體現煤氣柜位與各主要 煤氣用戶之間關系的柜位預測模型；步驟三、利用現有的大量數據，基于時間序列預測方法，采用現代的回歸建模方法建立 各主要煤氣用戶流量預測模型；步驟四、預測未來一段時間內的柜位變化趨勢；根據所建立的流量預測模型預測各用 戶的煤氣流量預測值，將該煤氣流量預測值輸入給所述柜位預測模型，得到各預測時刻對 應的煤氣柜位變化預測值。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于步驟一所述的確定影響柜位變化的主要煤 氣用戶的方法是，通過現場能源系統中的實時數據庫讀取預測所需的各用戶煤氣流量和柜位數據，對數 據進行量綱統一化和歸一化；利用灰色關聯分析確定柜位變化的主要影響用戶因素，確定出影響柜位變化的主要煤 氣用戶，即A、選取一定時間區間[ta，tb](ta > tb彡0)內的用戶因素數據列Xi (tk)和tk+Ai時刻 的柜位數據列WAi)；B、區間值化處理各用戶因素數據列Xi(t)， χ ⑴=X,O)-minx,.⑴；‘ max Xi (t) - min Xi (t)C、計算各主要煤氣用戶因素數據列與柜位數據列的關聯系數riQ；D、計算各主要煤氣用戶因素數據列與柜位數據列的關聯度Rio； 1 k'κ =-~；h ~ tU k=2Ε、對柜位數據列和各主要煤氣用戶因素數據列的關聯度從大到小進行排序，優先選取 關聯度大于指定閾值的P個用戶序列作為柜位變化的主要影響用戶因素，從而確定出影響 柜位變化的主要煤氣用戶。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述建立柜位預測模型的具體方法是， 利用灰色關聯分析得到的影響柜位變化的主要煤氣用戶，構造訓練樣本集S，SfWWjYj = I,,，其中，χ/_ι和H/—1組成模型輸入樣本，H；為模型輸出樣本， Xj'1 G礦表示影響柜位變化的P個用戶前一時刻煤氣發生和使用流量，H/-1表示前一時刻 的柜位，H/表示當前時刻的柜位；根據訓練樣本集S采用小樣本的支持向量機構建柜位預測模型；即基于現有的大量 數據，采用小樣本的支持向量機建立體現煤氣柜位與各主要煤氣用戶之間關系柜位預測模 型。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于建立各主要煤氣用戶流量預測模型的具體 方法是，a、對主要煤氣用戶的煤氣流量數據進行中值濾波和歸一化處理；b、利用G-P算法確定各主要煤氣用戶的嵌入維數m;
全文摘要
本發明公開了一種鋼鐵企業焦爐煤氣柜位預測平衡方法，確定影響柜位變化的主要煤氣用戶；基于現有的大量數據，采用現代的回歸建模方法建立體現煤氣柜位與各主要煤氣用戶之間關系的柜位預測模型；利用現有的大量數據，基于時間序列預測思想，采用現代的回歸建模方法建立各主要煤氣用戶流量預測模型；預測未來一段時間內的柜位變化趨勢；根據所建立的流量預測模型預測各用戶的煤氣流量預測值，將該煤氣流量預測值輸入給所述柜位預測模型，得到各預測時刻對應的煤氣柜位變化預測值。本發明能夠準確地預測煤氣柜的柜位平穩、上升和下降變化趨勢，為現場調度人員完成煤氣的平衡調度提供合理指導。
文檔編號G05B17/02GK102109837SQ20091020204
公開日2011年6月29日 申請日期2009年12月24日 優先權日2009年12月24日
發明者叢力群, 馮為民, 劉穎, 吳毅平, 張曉平, 王偉, 趙珺 申請人:上海寶信軟件股份有限公司, 大連理工大學