钢铁企业氧气系统预测及优化调度模型研究

摘要

作为占国民经济总量的26％的重要基础性产业，钢铁产业在提高我国经济实力和综合国力的同时，也带来了能源的巨大消耗，因此，节能降耗成了钢铁企业目前亟待解决的问题。氧气作为钢铁生产中必不可少自产能源介质，其制氧电耗约占钢铁企业总耗电的20%。因此，对氧气进行优化调度是钢铁企业节能降耗的一个重要途径。
　　本课题选取钢铁企业氧气系统作为研究对象，以钢铁企业节能降耗为目的，对其进行进行优化调度建模研究，主要的研究成果如下：
　　（1）氧气消耗具有强耦合性、高度的非线性以及扰动变化激烈且幅度大等特点，很难对其建立精确机理模型。基于此，建立了一种基于灰色模型和遗传算法优化的BP神经网络的耗氧量组合预测模型。通过实例验证，该预测方法对钢铁企业炼钢和炼铁工序耗氧量的预测拟合度较高，具有一定的实用价值。
　　（2）由于氧气系统的氧气产耗变化的无规律，使得氧气管网压力呈现无规律变化，造成检测值与实际值之间存在一定的误差。基于此，提出了一种基于变分模态分解VMD-样本熵SE-最小二乘支持向量机LS-SVM的氧气管网压力预测方法。通过实例仿真，证明该方法预测精度较高。
　　（3）选取氧气系统的放散量最小、经济效益最大两个指标作为目标函数，以设备能力、工艺流程等作为约束，采用混合整数线性规划模型建模，对氧气系统进行优化。
　　最后，总结本文研究成果，并就下一步的研究方向进行了展望。

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第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 钢铁企业氧气系统简介

1.3 论文研究的主要内容

第二章 钢铁企业氧气系统分析

2.1 钢铁企业生产流程分析

2.2 氧气系统分析

2.3 氧气系统放散原因分析

2.4 本章小结

第三章 钢铁企业氧气消耗及其消耗模型的建立

3.1 常见的预测方法

3.2 氧气消耗量影响因素及模型选择

3.3 实例分析

3.4 本章小结

第四章 钢铁企业氧气管网压力预测

4.1 氧气管网原理

4.2 模型理论基础

4.3 氧气管网压力预测模型

4.4 本章小结

第五章 钢铁企业氧气动态优化调度建模

5.1 调度算法

5.2 混合整数线性规划

5.3 钢铁企业氧气系统优化调度模型的建立

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

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