鉴于将Bayesian网络结构学习及推理用于钢铁企业转炉系统煤气柜位超限情况的煤气调度中,实施结果较为理想,为了表明该调整方案的广泛适用性,将所提方法应用于转炉煤气系统在煤气柜位出现不足情况时的调度。本部分选取国内某钢厂...
可以看出在上限H与下限L之间是安全区,煤气系统的产消平衡。通常情况下,煤气系统会保持在这种产消平衡的状态运行。有时由子工业生产的变更或者工业故障等原因会导致煤气系统的不平衡,当发生量大于使用量时,煤气柜位上升,管网压力大于柜压力,即供...
在能源供需平衡的优化问题上,Akimoto等人首次提出MILP (Mixed Integer LinearProgramming)方法,用钢铁企业的副产煤气优化中,尤其足应用于供给发电厂运作的副产煤气。该优化模型通过合理分配惩罚函数,使其能够较好的反映生产过程...
本文提出一种基于遗传算法的节点拓扑顺序选择方法。遗传算法(GenetiC Algorithm,GA)作为一种优化方法,已经广泛应用于各种复杂问题的求解[42]。在遗传算法中,当选择字母或整数排列编码时,其基因型空间中的拓扑结构与其表现型空间中的拓...
随着我国钢铁工业的不断发展,高能源、高资源消耗日益突出,环境污染日益严重,.作为能源、资源密集型产业的钢铁工业来说,能源、资源和环境显然已经成为了制约其可持续发展的重要因素。国家“十一五”钢铁企业信息化发展建议...
(1)发生用户:即产生煤气的用户,包括四座高炉,由于四座高炉在产生高炉煤气的同时,自身配备的热风炉还会消耗部分高炉煤气用于还原高炉中的铁矿石,正因为如此高炉煤气的产出波动相对较大。其中,单座高炉的BFG发生量波动约为130kmVh,如果四座高炉的波峰波谷发生重叠,BFG发生量将产生巨大落...
目前,国内己有多家大型钢铁企业建成了用于能源监测、控制、计划和管理的能源管理控制中心,虽然先进程度不一,但都取得了一定的实践经验。例如宝钢能源管理系统(Energy Management System, EMS)按照能源介质之间的相互关系,对钢铁生...
以国内某钢铁企业的高炉煤气系统为研究对象,主要介绍其高炉煤气系统的具体情况,结合高炉煤气系统平衡调整存在的问题,即对人工经验的过分依赖和盲目遵从,运用前一章介绍的高斯过程分类器的理论知识,提出应用高斯过程分类器与模糊规则库相结合的算法,确定高炉煤气系统平衡调整单元。
钢铁企业生产工艺过程复杂,所涉及的能源介质种类繁多、性质差异大。煤气中的转炉煤气(LDG)是工业生产过程中的重要二次能源,能否对其进行合理有效再利用直接关系到钢铁企业的节能降耗水平和经济效益。但是,由于煤气资源的生产过程复杂、能源的产消波动巨大并...
本文提出的方法经过反复测试,己开发形成应用软件。软件开发平台采用Microsoft公司的Visual Studio.NET 2005,开发编程语言米用C#,数据库米用Oracle。为了检验钢铁企业转炉煤气(LDG)系统基于Bayesian网络结构学习和推理方法...
钢铁企业转炉煤气系统包含诸多煤气的产生、运输、消耗和存储环节。可以看出,在转炉煤气系统中包括煤气的发生源、煤气的存储设备、输送煤气通道以及多种煤气消耗设备等。从用户与转炉煤气间关系的角度,可将煤气管网中的用户分为以下五类: 1)LDG发生用户:即转炉煤气的发生源,主要包括六座转炉。 2)&n...
针对上述情况,为平衡煤气管网状态,制定合理的转炉煤气调度计划,本文提出基于概率因果关系的Bayesian网络结构学习及推理的冶金煤气系统调度新方法,该方法以煤气存储柜及系统中所有可调整消耗用户为研宄对象,考虑煤气管网在线学习网络结构的...
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