基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法
【專利摘要】本發明公開一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，首先采用灰色關聯度分析確定影響高爐煤氣受入流量變化的主要因素，大大降低了高爐煤氣受入流量預測模型的復雜度。在建立高爐煤氣受入流量預測模型前，首先確定出影響高爐煤氣受入流量變化的主要因素作為高爐煤氣受入流量預測模型的輸入，然后采用智能回歸建模方法建立高爐煤氣受入流量預測模型，降低了模型的復雜度，提高了模型的預測精度。
【專利說明】基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法
【技術領域】
[0001]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高爐煤氣受入流量的預測方法。
【背景技術】
[0002]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。因此高爐煤氣受入流量的預測精度直接影響調度人員調節管網平衡的效果。
[0003]現有技術中，采用了一種通用的預測方法對高爐煤氣受入流量進行預測，預測原理上以時序方法為主，這種方案具有以下問題:高爐煤氣受入流量的影響因素復雜，流量波動較大，通用的建模方法對于數據依賴很大，數據波動對精度的影響較大。
[0004]經檢索，申請號為201010103317.X的中國專利，該專利提供一種基于數據的冶金企業高爐煤氣動態預測方法:“首先利用經驗模態分解的消噪方法對已知的歷史數據進行除噪處理，然后利用基于回聲狀態網絡的時間序列預測方法對高爐煤氣系統的產消量進行動態預測；其次在回聲狀態網絡中引入貝葉斯推理方法建立各主要煤氣用戶煤氣流量與煤氣柜柜位之間的關系模型用來預測高爐煤氣柜柜位在當前時刻后指定時間長度內的變化；本發明能夠準確地預測高爐煤氣系統的產消量和煤氣柜柜位變化，為現場煤氣平衡調度人員提供在線決策支持。”上述發明專利高爐煤氣受入流量預測方法是基于數據的方法，采用時序思想建立預測模型。
[0005]申請號為200710016562.5的中國專利，該專利提供: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:“1.基于柜位預測的鋼鐵企業煤氣動態平衡實時控制方法，其特征是，應至少包含:a、數據采集與監視控制系統SCADA將現場煤氣系統關鍵參數通過多組前端測控單元或網關經通信驅動模塊將現場的工藝參數讀入至SCADA實時數據庫，各操作終端通過網絡讀取數據庫內工藝參數數據并將各閥門的控制命令下發SCADA數據庫中，SCADA數據庫經通信驅動模塊發送至現場控制系統，實現整體煤氣系統工藝參數的數據采集及關鍵設備的遠程控制；b、利用煤氣氣柜柜位預測模塊，以當前煤氣平衡量前一段時間的數據為基礎，基于最小二乘法的系統辨識方法，在線辨識系統的參數，并作出預測；根據預測結果，煤氣平衡分配模塊進行煤氣分配量的調整平衡；C、柜位預測模塊和煤氣平衡分配模塊通過接口模塊實現與實時數據庫之間的數據交換，將影響氣柜柜位及管網穩定的實時數據傳遞給柜位預測模塊并接收來自預測模塊的運行結果，將其顯示于煤氣SCADA中；d、根據氣柜柜位的趨勢預測曲線及預測值與目標值、設定值的位置關系計算出焦爐煤氣、高爐煤氣的可調整量；e、通過煤氣實時平衡調整的SCADA人機接口，將煤氣系統工藝參數全面的、直觀的顯示出來。”上述發明專利采用傳統的回歸建模方法建立的高爐煤氣受入流量預測模型。
【發明內容】
[0006]針對上述現有技術中的缺陷，本發明要解決的技術問題是提供一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，能夠較準確地預測高爐煤氣受入流量變化趨勢，為現場調度人員完成煤氣的平衡調度提供合理指導。
[0007]為實現上述的目的，本發明采用的技術方案為:首先采用灰色關聯度分析確定影響高爐煤氣受入流量變化的主要因素，大大降低了高爐煤氣受入流量預測模型的復雜度。在建立高爐煤氣受入流量預測模型前，首先確定出影響高爐煤氣受入流量變化的主要因素作為高爐煤氣受入流量預測模型的輸入，然后采用智能回歸建模方法建立高爐煤氣受入流量預測模型，降低了模型的復雜度，提高了模型的預測精度。
[0008]本發明所述基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，包括以下步驟:
[0009]步驟一、確定影響高爐煤氣受入流量的主要因素；
[0010]步驟二、基于實際生產數據，運用智能回歸算法建立體現高爐煤氣受入流量與其影響因素之間關系的高爐煤氣受入流量預測模型；
[0011]步驟三、基于時間序列的預測思想，建立影響因素的預測模型；
[0012]步驟四、根據影響因素預測模型對影響因素的煤氣流量進行預測，并作為高爐煤氣受入流量預測模型的輸入項對高爐煤氣受入流量進行預測。
[0013]采用本發明的方法能夠較準確的預測未來一段時間的高爐煤氣受入流量變化趨勢，使調度人員可以參考高爐煤氣受入流量的變化趨勢，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，提高煤氣利用率。
[0014]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估計的結果更及時、更準確。
[0015]由于采用了上述技術方案，本發明的有益效果是采用本發明的方法能夠較準確的預測未來一段時間的高爐煤氣受入流量變化趨勢，使調度人員可以參考高爐煤氣受入流量的變化趨勢，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，提高煤氣利用率。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0016]圖1是本發明實施例1的高爐煤氣受入流量預測過程流程圖；
[0017]圖2是本發明實施例1的高爐煤氣受入流量變化及其預測結果比較圖。
【具體實施方式】
[0018]以下結合附圖和實施例對本發明的技術方案作進一步的解釋，但是以下的內容不用于限定本發明的保護范圍。
[0019]實施例1:寶鋼1#高爐高爐煤氣受入流量預測
[0020]參見圖1所示，在本發明的實施例1中所述鋼鐵企業高爐煤氣受入流量預測方法是按照如下步驟實現的:
[0021]步驟一，讀取和處理高爐煤氣相關流量數據。通過現場能源系統中的實時數據庫讀取預測高爐煤氣受入流量所需的影響因素流量數據，并對數據進行量綱統一化、歸一化及降噪處理。[0022]步驟二，利用灰色關聯技術確定高爐煤氣受入流量的影響因素。即根據不同時段內高爐煤氣相關流量數據列與高爐煤氣受入流量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，來計算各影響因素與高爐煤氣受入流量的潛在關聯程度，從而選擇關聯度大的用戶作為高爐煤氣受入流量的主要影響因素。
[0023]具體實現的方法是:
[0024]A、選取一定時間區間[ta, tb] (tb>ta≥0)內的影響因素數據列Xi (tk)和tk+A i時刻的高爐煤氣受入流量數據列XtlUk+Ai);(其中，i為用戶編號，Ai為延遲時間)
[0025]B、歸一化處理影響因素數據列Xi⑴，
【權利要求】
1.一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟一、確定影響高爐煤氣受入流量的主要因素； 步驟二、基于實際生產數據，運用智能回歸算法建立體現高爐煤氣受入流量與其影響因素之間關系的高爐煤氣受入流量預測模型； 步驟三、基于時間序列的預測思想，建立影響因素的預測模型； 步驟四、根據影響因素預測模型對影響因素的煤氣流量進行預測，并作為高爐煤氣受入流量預測模型的輸入項對高爐煤氣受入流量進行預測。
2.根據權利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于:所述步驟一，具體為: (I )，讀取和處理高爐煤氣相關流量數據:通過現場能源系統中的實時數據庫讀取預測高爐煤氣受入流量所需的影響因素流量數據，并對數據進行量綱統一化、歸一化及降噪處理； (2)，利用灰色關聯技術確定高爐煤氣受入流量的影響因素:根據不同時段內高爐煤氣相關流量數據列與高爐煤氣受入流量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，來計算各影響因素與高爐煤氣受入流量的潛在關聯程度，從而選擇關聯度大的用戶作為高爐煤氣受入流量的主要影響因素。
3.根據權利要求2所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于:所述步驟(2)，具體實現的方法是: A、選取時間區間[ta，tb](tb>ta≥0)內的影響因素數據列Xi (tk)和tk+Ai時刻的高爐煤氣受入流量數據列XtlUk+Ai);其中，i為用戶編號，Ai為延遲時間； B、歸一化處理影響因素數據列Xi(t)，
4.根據權利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于:所述步驟二，具體為: (I )，利用灰色關聯分析得到的影響因素，構造訓練樣本集S ; 其中,和I)-1組成模型輸入樣本，#丨為模型輸出樣本，e 表示P個影響因素前一時刻流量，#廣表示前一時刻的高爐煤氣受入流量，表示當前時刻的高爐煤氣受入流量;(2)，根據訓練樣本集S采用智能算法構建高爐煤氣受入流量預測模型；即基于生產數據，采用智能回歸建模方法建立體現高爐煤氣受入流量與各高爐煤氣受入流量之間關系的模型——高爐煤氣受入流量預測模型。
5.根據權利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于:所述步驟三，具體為: a、對主要影響因素的煤氣流量數據進行中值濾波和歸一化處理； b、利用G-P算法確定各主要影響因素的嵌入維數m; C、利用相空間變化得到訓練樣本集Si=Kxj, Yj) I j=l, 2，…，ni-mi}:
6.根據權利要求1-5任一項所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預測方法，其特征在于:所述步驟四，具體為:利用各主要影響因素流量預測模型得到各主要影響因素的煤氣流量預測值，將該流量預測值輸入給高爐煤氣受入流量預測模型，得到各預測時刻對應的高爐煤氣受入流量變化預測趨勢。
【文檔編號】G06Q10/04GK103514486SQ201210199320
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年6月15日 優先權日:2012年6月15日
【發明者】沈兵, 馬睿, 高景龍 申請人:上海寶信軟件股份有限公司