基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法，首先采用灰色關(guān)聯(lián)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(yù)測模型的復(fù)雜度。在建立高爐煤氣受入流量預(yù)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(yù)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(yù)測模型，降低了模型的復(fù)雜度，提高了模型的預(yù)測精度。
【專利說明】基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及到因素關(guān)聯(lián)分析理論與數(shù)據(jù)驅(qū)動建?；貧w預(yù)測技術(shù)，具體涉及一種鋼鐵企業(yè)高爐煤氣受入流量的預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]鋼鐵企業(yè)是能源消耗大戶，合理利用能源是鋼鐵企業(yè)始終努力的目標。對于鋼鐵企業(yè)的副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)，為了使其實現(xiàn)供用平衡，目前主要依靠現(xiàn)場調(diào)度人員進行調(diào)配，實現(xiàn)煤氣的產(chǎn)銷平衡。因此高爐煤氣受入流量的預(yù)測精度直接影響調(diào)度人員調(diào)節(jié)管網(wǎng)平衡的效果。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，采用了一種通用的預(yù)測方法對高爐煤氣受入流量進行預(yù)測，預(yù)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(fù)雜，流量波動較大，通用的建模方法對于數(shù)據(jù)依賴很大，數(shù)據(jù)波動對精度的影響較大。
[0004]經(jīng)檢索，申請?zhí)枮?01010103317.X的中國專利，該專利提供一種基于數(shù)據(jù)的冶金企業(yè)高爐煤氣動態(tài)預(yù)測方法:“首先利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的消噪方法對已知的歷史數(shù)據(jù)進行除噪處理，然后利用基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測方法對高爐煤氣系統(tǒng)的產(chǎn)消量進行動態(tài)預(yù)測；其次在回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)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(guān)系模型用來預(yù)測高爐煤氣柜柜位在當前時刻后指定時間長度內(nèi)的變化；本發(fā)明能夠準確地預(yù)測高爐煤氣系統(tǒng)的產(chǎn)消量和煤氣柜柜位變化，為現(xiàn)場煤氣平衡調(diào)度人員提供在線決策支持。”上述發(fā)明專利高爐煤氣受入流量預(yù)測方法是基于數(shù)據(jù)的方法，采用時序思想建立預(yù)測模型。
[0005]申請?zhí)枮?00710016562.5的中國專利，該專利提供:一種基于柜位預(yù)測的鋼鐵企業(yè)煤氣動態(tài)平衡實時控制方法:“1.基于柜位預(yù)測的鋼鐵企業(yè)煤氣動態(tài)平衡實時控制方法，其特征是，應(yīng)至少包含:a、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)SCADA將現(xiàn)場煤氣系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)通過多組前端測控單元或網(wǎng)關(guān)經(jīng)通信驅(qū)動模塊將現(xiàn)場的工藝參數(shù)讀入至SCADA實時數(shù)據(jù)庫，各操作終端通過網(wǎng)絡(luò)讀取數(shù)據(jù)庫內(nèi)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)并將各閥門的控制命令下發(fā)SCADA數(shù)據(jù)庫中，SCADA數(shù)據(jù)庫經(jīng)通信驅(qū)動模塊發(fā)送至現(xiàn)場控制系統(tǒng)，實現(xiàn)整體煤氣系統(tǒng)工藝參數(shù)的數(shù)據(jù)采集及關(guān)鍵設(shè)備的遠程控制；b、利用煤氣氣柜柜位預(yù)測模塊，以當前煤氣平衡量前一段時間的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于最小二乘法的系統(tǒng)辨識方法，在線辨識系統(tǒng)的參數(shù)，并作出預(yù)測；根據(jù)預(yù)測結(jié)果，煤氣平衡分配模塊進行煤氣分配量的調(diào)整平衡；C、柜位預(yù)測模塊和煤氣平衡分配模塊通過接口模塊實現(xiàn)與實時數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)交換，將影響氣柜柜位及管網(wǎng)穩(wěn)定的實時數(shù)據(jù)傳遞給柜位預(yù)測模塊并接收來自預(yù)測模塊的運行結(jié)果，將其顯示于煤氣SCADA中；d、根據(jù)氣柜柜位的趨勢預(yù)測曲線及預(yù)測值與目標值、設(shè)定值的位置關(guān)系計算出焦爐煤氣、高爐煤氣的可調(diào)整量；e、通過煤氣實時平衡調(diào)整的SCADA人機接口，將煤氣系統(tǒng)工藝參數(shù)全面的、直觀的顯示出來?！鄙鲜霭l(fā)明專利采用傳統(tǒng)的回歸建模方法建立的高爐煤氣受入流量預(yù)測模型。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法，能夠較準確地預(yù)測高爐煤氣受入流量變化趨勢，為現(xiàn)場調(diào)度人員完成煤氣的平衡調(diào)度提供合理指導(dǎo)。
[0007]為實現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:首先采用灰色關(guān)聯(lián)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(yù)測模型的復(fù)雜度。在建立高爐煤氣受入流量預(yù)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(yù)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(yù)測模型，降低了模型的復(fù)雜度，提高了模型的預(yù)測精度。
[0008]本發(fā)明所述基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)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(chǎn)數(shù)據(jù)，運用智能回歸算法建立體現(xiàn)高爐煤氣受入流量與其影響因素之間關(guān)系的高爐煤氣受入流量預(yù)測模型；
[0011]步驟三、基于時間序列的預(yù)測思想，建立影響因素的預(yù)測模型；
[0012]步驟四、根據(jù)影響因素預(yù)測模型對影響因素的煤氣流量進行預(yù)測，并作為高爐煤氣受入流量預(yù)測模型的輸入項對高爐煤氣受入流量進行預(yù)測。
[0013]采用本發(fā)明的方法能夠較準確的預(yù)測未來一段時間的高爐煤氣受入流量變化趨勢，使調(diào)度人員可以參考高爐煤氣受入流量的變化趨勢，結(jié)合已有的調(diào)度經(jīng)驗，對煤氣進行合理調(diào)度；實現(xiàn)快速平衡煤氣用量，減少煤氣放散，提高煤氣利用率。
[0014]本發(fā)明有效減少了調(diào)度人員的調(diào)度工作量，并且預(yù)測結(jié)果比人工估計的結(jié)果更及時、更準確。
[0015]由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是采用本發(fā)明的方法能夠較準確的預(yù)測未來一段時間的高爐煤氣受入流量變化趨勢，使調(diào)度人員可以參考高爐煤氣受入流量的變化趨勢，結(jié)合已有的調(diào)度經(jīng)驗，對煤氣進行合理調(diào)度；實現(xiàn)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(fā)明實施例1的高爐煤氣受入流量預(yù)測過程流程圖；
[0017]圖2是本發(fā)明實施例1的高爐煤氣受入流量變化及其預(yù)測結(jié)果比較圖。
【具體實施方式】
[0018]以下結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步的解釋，但是以下的內(nèi)容不用于限定本發(fā)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(yù)測
[0020]參見圖1所示，在本發(fā)明的實施例1中所述鋼鐵企業(yè)高爐煤氣受入流量預(yù)測方法是按照如下步驟實現(xiàn)的:
[0021]步驟一，讀取和處理高爐煤氣相關(guān)流量數(shù)據(jù)。通過現(xiàn)場能源系統(tǒng)中的實時數(shù)據(jù)庫讀取預(yù)測高爐煤氣受入流量所需的影響因素流量數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行量綱統(tǒng)一化、歸一化及降噪處理。[0022]步驟二，利用灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)確定高爐煤氣受入流量的影響因素。即根據(jù)不同時段內(nèi)高爐煤氣相關(guān)流量數(shù)據(jù)列與高爐煤氣受入流量數(shù)據(jù)列之間的發(fā)展態(tài)勢的相異或相似程度，利用各自數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)程度，從而選擇關(guān)聯(lián)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(xiàn)的方法是:
[0024]A、選取一定時間區(qū)間[ta, tb] (tb>ta≥0)內(nèi)的影響因素數(shù)據(jù)列Xi (tk)和tk+A i時刻的高爐煤氣受入流量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)列Xi⑴，
【權(quán)利要求】
1.一種基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)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(chǎn)數(shù)據(jù)，運用智能回歸算法建立體現(xiàn)高爐煤氣受入流量與其影響因素之間關(guān)系的高爐煤氣受入流量預(yù)測模型； 步驟三、基于時間序列的預(yù)測思想，建立影響因素的預(yù)測模型； 步驟四、根據(jù)影響因素預(yù)測模型對影響因素的煤氣流量進行預(yù)測，并作為高爐煤氣受入流量預(yù)測模型的輸入項對高爐煤氣受入流量進行預(yù)測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)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(guān)流量數(shù)據(jù):通過現(xiàn)場能源系統(tǒng)中的實時數(shù)據(jù)庫讀取預(yù)測高爐煤氣受入流量所需的影響因素流量數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行量綱統(tǒng)一化、歸一化及降噪處理； (2)，利用灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)確定高爐煤氣受入流量的影響因素:根據(jù)不同時段內(nèi)高爐煤氣相關(guān)流量數(shù)據(jù)列與高爐煤氣受入流量數(shù)據(jù)列之間的發(fā)展態(tài)勢的相異或相似程度，利用各自數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)程度，從而選擇關(guān)聯(lián)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(jù)權(quán)利要求2所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法，其特征在于:所述步驟(2)，具體實現(xiàn)的方法是: A、選取時間區(qū)間[ta，tb](tb>ta≥0)內(nèi)的影響因素數(shù)據(jù)列Xi (tk)和tk+Ai時刻的高爐煤氣受入流量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)列Xi(t)，
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)測方法，其特征在于:所述步驟二，具體為: (I )，利用灰色關(guān)聯(lián)分析得到的影響因素，構(gòu)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(jù)訓練樣本集S采用智能算法構(gòu)建高爐煤氣受入流量預(yù)測模型；即基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采用智能回歸建模方法建立體現(xiàn)高爐煤氣受入流量與各高爐煤氣受入流量之間關(guān)系的模型——高爐煤氣受入流量預(yù)測模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于因素分析的高爐煤氣受入流量預(yù)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(shù)據(jù)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(shù)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(jù)權(quán)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(yù)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(yù)測模型得到各主要影響因素的煤氣流量預(yù)測值，將該流量預(yù)測值輸入給高爐煤氣受入流量預(yù)測模型，得到各預(yù)測時刻對應(yīng)的高爐煤氣受入流量變化預(yù)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(yōu)先權(quán)日:2012年6月15日
【發(fā)明者】沈兵, 馬睿, 高景龍 申請人:上海寶信軟件股份有限公司