基于HP(2)-Elman模型的钢铁企业富余煤气预测及优化调度

被引:10
作者
李红娟
王建军
王华
孟华
机构
[1] 昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心
关键词
HP滤波; Elman神经网络; 优化调度;
D O I
暂无
中图分类号
TF083 [力能供应];
学科分类号
080101 [一般力学与力学基础];
摘要
针对钢铁企业富余煤气的频繁波动对自备电厂能耗及煤气平衡影响严重,且难以通过建立机制模型进行预测的问题,依据HP滤波和Elman神经网络性质建立了HP(2)-Elman预测模型。并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解锅炉的经济运行负荷,在此基础上对富余煤气进行优化调度。模型应用表明:所建预测模型对煤气柜位预测平均相对误差小于2.8%,自备电厂煤气供入量30、45、60个点预测平均相对误差分别为1.7%、1.6%、1.6%。根据预测结果进行的优化调度可为煤气柜位调整及自备电厂锅炉负荷分配提供操作依据,一年按照330天计算,可多产蒸汽约100 495t,节能约11 670 481kg标煤。
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