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《大连理工大学》 2010年 硕士论文
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基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用

田向伟  
【摘要】: 钢铁企业中能耗成本一直是企业总成本的主要组成部分,有效地回收利用和调度能源保证企业内部供需平衡,可以极大地降低能耗成本。从钢铁企业能源的使用情况来看,副产煤气是能源优化调度的重点。而实现科学调度的基础是对煤气产消量和存储柜柜位的准确预测。由于转炉煤气(LDG)在炼钢过程中回收时间的不确定性,以及转炉煤气的产出波动很大等因素的存在,使得对科学预测LDG系统各用户产消量和柜位提出了挑战。因此如何准确有效地对LDG系统进行预测,从而保持系统的供需平衡是一项意义重大的研究和开发课题。 本文以上海宝钢股份公司为研究背景,针对LDG系统的预测问题,将其系统中的产消用户按照工艺和产消特性分为发生源用户、消耗用户和调节用户,对不同类型用户采用不同的方法进行预测。对于发生源用户,采用基于信号触发的拟合法进行预测;对于消耗用户提出基于时间序列的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法进行预测;对于调节用户,则采用平均值法进行预测。此外,在多用户预测的基础之上建立了转炉煤气系统柜位预测关系模型。同时研究了预测模型参数的优选方法,对于时间序列中相空间重构的两个参数:时间延迟和嵌入维数,本文采用互信息法和Cao方法分别进行优化确定;对于LSSVM模型的超参数,本文提出基于快速留一验证的粒子群搜索进行快速有效地选取,并将其用于数据波动较大的预测对象,构建动态参数优化的LSSVM预测模型,文中将其与其它几种常见的预测方法进行了比较,说明了该方法的优势。 在转炉煤气系统预测模型的基础上,本文开发了转炉煤气系统预测软件。该软件分为服务端、客户端,服务端每隔一定时间对转炉煤气系统(包括各个用户和柜位)进行预测,客户端则将预测结果实时显示。仿真实验和转炉煤气系统软件运行均取得了较好的效果,表明了本文提出算法的有效性。


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