钢铁企业焦炉煤气柜位预测平衡方法技术

本发明专利技术公开了一种钢铁企业焦炉煤气柜位预测平衡方法，确定影响柜位变化的主要煤气用户；基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各主要煤气用户之间关系的柜位预测模型；利用现有的大量数据，基于时间序列预测思想，采用现代的回归建模方法建立各主要煤气用户流量预测模型；预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测各用户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时刻对应的煤气柜位变化预测值。本发明专利技术能够准确地预测煤气柜的柜位平稳、上升和下降变化趋势，为现场调度人员完成煤气的平衡调度提供合理指导。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息
，涉及到因素关联分析理论与数据驱动建模回归预测技 术，具体涉及一种。
技术介绍
钢铁企业是能源消耗大户，合理利用能源是钢铁企业始终努力的目标。对于钢铁 企业的副产煤气系统，为了使其实现供用平衡，目前主要依靠现场调度人员进行调配，实现 煤气的产销平衡。但是煤气的产销是一个动态的过程，影响煤气产销平衡的因素很多；例 如，调度人员的经验、方法等；而且调度人员现场调配存在时间上的滞后，易产生生产安全急 ^^ ο为克服上述问题，中国专利技术专利申请公布说明书CN101109952A(公开日2008年 1月23日)公开了一种“基于柜位预测的钢铁企业煤气动态平衡实时控制方法”，通过预测 未来一段时间的煤气柜位变化趋势，在此基础上综合现场调度人员的各种平衡经验，动态 给出可调整用户使用煤气量或混合站调整热值的操作建议，达到快速平衡煤气用量，减少 煤气放散，高效利用煤气的目的。但是该方法将煤气管网中的各个煤气用户都当作柜位预 测模型的输入，冗余输入增加了模型的复杂度；并且建模方法依赖传统的回归建模方法，所 建柜位预测模型精度不高。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种，能够 准确地预测煤气柜的柜位平稳、上升和下降变化趋势，为现场调度人员完成煤气的平衡调 度提供合理指导。为解决上述技术问题，本专利技术的包括如下步 骤步骤一、确定影响柜位变化的主要煤气用户；步骤二、基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各 主要煤气用户之间关系的柜位预测模型；步骤三、利用现有的大量数据，基于时间序列预测方法，采用现代的回归建模方法 建立各主要煤气用户流量预测模型；步骤四、预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测 各用户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时 刻对应的煤气柜位变化预测值。采用本专利技术的方法能够准确预测未来一段时间的煤气柜位变化趋势，使调度人员 可以参考煤气柜位的变化趋势，结合已有的调度经验，对煤气进行合理调度；实现快速平衡 煤气用量，减少煤气放散，高效利用煤气的调度。本专利技术有效减少了调度人员的调度工作量，并且预测结果比人工调度结果更及时、更准确。本专利技术在建立柜位预测模型前，首先确定出影响柜位变化的主要煤气用户作为柜 位预测模型的输入，然后采用现代的回归建模方法(即小样本的支持向量机)来建立柜位 预测模型，降低了模型的复杂度，提高了模型的预测精度。附图说明下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明图1是本专利技术一实施例的焦炉煤气系统管网图；图2是本专利技术一实施例的焦炉煤气柜位预测过程流程图；图3是本专利技术一实施例的焦炉煤气柜位变化及其预测结果比较图。具体实施例方式参见图1所示，在本专利技术的一实施例中焦炉煤气系统由煤气发生源、煤气消耗用 户、煤气调节用户、煤气储存设备、煤气放散设备和煤气输送管网组成。煤气发生源产生的大部分煤气由煤气管网输送给煤气消耗用户供其正常生产，剩 余的存入煤气管网中的煤气储存设备-煤气柜。实际中，由于各煤气用户的生产工艺不同， 其消耗煤气的流量变化呈现不同程度的波动，这将会出现煤气的产消不平衡，导致煤气柜 位的不平稳变化。而由于煤气柜的安全运行设置，调度人员需要实时掌握煤气柜的柜位变 化，及时调整煤气调节用户的煤气用量来稳定煤气柜，从而避免煤气的无效放散，提高煤气 的利用率。结合图2所示，在本专利技术的一实施例中所述 是按照如下步骤实现的步骤一，读取和处理各用户煤气流量和柜位数据。通过现场能源系统中的实时数 据库读取预测所需的各用户煤气流量和柜位数据，对数据进行量纲统一化和归一化。步骤二，利用灰色关联分析确定柜位变化的主要影响用户因素，确定出影响柜位 变化的主要煤气用户。即根据不同时段内的各主要煤气用户因素数据列与被影响柜位数据 列之间的发展态势的相异或相似程度，利用各自数据列变量变化率和变量变化率比中潜在 的信息，来计算各主要煤气用户与柜位的潜在关联程度，从而选择关联度大的用户作为柜 位的主要影响用户因素。具体实现的方法是A、选取一定时间区间 (tb > ta彡0)内的用户因素数据列Xi (tk)和tk+Ai 时刻的柜位数据列XtlUk+Ai)；(其中，i为用户编号，Ai为用户延迟时间，根据调度经验， Ai e )B、区间值化处理各用户因素数据列Xi (t)，/、 xi (t) ~ min χ (t)Xi (0 = ~；maxXi (t) -mm Xi (t)(其中，maxXi (t)为用户因素数据列的最大值、min Xi (t)为用户因素数据列的最 小值)C、计算各主要煤气用户因素数据列与柜位数据列的关联系数ri(l;(其中ri0(ri0 ( 1)表示第i个用户对柜位的影响程度) D、计算各主要煤气用户因素数据列与柜位数据列的关联度氏。，权利要求1.一种，其特征在于，包括如下步骤 步骤一、确定影响柜位变化的主要煤气用户；步骤二、基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各主要 煤气用户之间关系的柜位预测模型；步骤三、利用现有的大量数据，基于时间序列预测方法，采用现代的回归建模方法建立 各主要煤气用户流量预测模型；步骤四、预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测各用 户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时刻对 应的煤气柜位变化预测值。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于步骤一所述的确定影响柜位变化的主要煤 气用户的方法是，通过现场能源系统中的实时数据库读取预测所需的各用户煤气流量和柜位数据，对数 据进行量纲统一化和归一化；利用灰色关联分析确定柜位变化的主要影响用户因素，确定出影响柜位变化的主要煤 气用户，即A、选取一定时间区间(ta > tb彡0)内的用户因素数据列Xi (tk)和tk+Ai时刻 的柜位数据列WAi)；B、区间值化处理各用户因素数据列Xi(t)， χ ⑴=X,O)-minx,.⑴；‘ max Xi (t) - min Xi (t)C、计算各主要煤气用户因素数据列与柜位数据列的关联系数riQ；D、计算各主要煤气用户因素数据列与柜位数据列的关联度Rio； 1 k'κ =-~；h ~ tU k=2Ε、对柜位数据列和各主要煤气用户因素数据列的关联度从大到小进行排序，优先选取 关联度大于指定阈值的P个用户序列作为柜位变化的主要影响用户因素，从而确定出影响 柜位变化的主要煤气用户。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述建立柜位预测模型的具体方法是， 利用灰色关联分析得到的影响柜位变化的主要煤气用户，构造训练样本集S，SfWWjYj = I,,，其中，χ/_ι和H/—1组成模型输入样本，H；为模型输出样本， Xj'1 G矿表示影响柜位变化的P个用户前一时刻煤气发生和使用流量，H/-1表示前一时刻 的柜位，H/表示当前时刻的柜位；根据训练样本集S采用小样本的支持向量机构建柜位预测模型；即基于现有的大量 数据，采用小样本的支持向量机建立体现煤气柜位与各主要煤气用户之间关系柜位预测模 型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于建立各主要煤气用户流量预测模型的具体 方法是，a、对主要煤气用户的煤气流量数据进行中本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种钢铁企业焦炉煤气柜位预测平衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、确定影响柜位变化的主要煤气用户；步骤二、基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各主要煤气用户之间关系的柜位预测模型；步骤三、利用现有的大量数据，基于时间序列预测方法，采用现代的回归建模方法建立各主要煤气用户流量预测模型；步骤四、预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测各用户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时刻对应的煤气柜位变化预测值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵珺，王伟，丛力群，张晓平，冯为民，刘颖，吴毅平，
申请(专利权)人：上海宝信软件股份有限公司，大连理工大学，
类型：发明
国别省市：31