高爐煉鐵參數(shù)預(yù)測及電力優(yōu)化控制模型研究
第五章 高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型研究
高爐冶煉過程是一個物理和化學(xué)反應(yīng)高度復(fù)雜的過程,它的運行機制往往具有非線性、大時滯、分布參數(shù)等眾多特點。同時,高爐本身是一個集傳熱與化學(xué)反應(yīng)耦合的開放體[44]。其中,高爐入爐焦比、高爐鐵水溫度以及鐵水產(chǎn)量不僅是高爐煉鐵過程中的關(guān)鍵參數(shù)也是高爐冶煉過程中的重要評價指標。針對單目標優(yōu)化往往是以局部為出發(fā)點,不能從全局考慮,從而限制了最大節(jié)約能源的能力。
所以通過建立以高爐入爐焦比、鐵水產(chǎn)量為多目標,以高爐鐵水溫度和其他條件為約束條件的綜合優(yōu)化控制模型來指導(dǎo)高爐的節(jié)能降耗工作。本章利用高爐煉鐵過程中的數(shù)據(jù),結(jié)合第三章和第四章建立的高爐入爐焦比模型和鐵水溫度以及產(chǎn)量模型,建立以高爐入爐焦比和高爐鐵水產(chǎn)量為目標函數(shù),以高爐鐵水溫度為主要約束條件的高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型,同時,應(yīng)用改進多目標粒子群算法對高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型進行最優(yōu)解的尋找,最終完成了對爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型的設(shè)計并且在理論上驗證了優(yōu)化模型的可行性。從而為鋼鐵企業(yè)節(jié)能減排打下堅實基礎(chǔ)。
5.1 高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制原理
在日常生活中,有很多問題是由多個目標共同組成,而且多個目標之間有是相互作用和相互影響的。為了使多個目標盡可能在在給定區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)最優(yōu)化, 相關(guān)學(xué)者和專家做了大量的研究課題,這也就是多目標優(yōu)化問題(Multi Objective Optimization, MOP ) [45]。同樣,在鋼鐵生產(chǎn)中,多目標優(yōu)化問題也廣泛存在,例如:在高爐煉鐵工序中,為了滿足多個目標的需求,(在冶煉過程中,我們想讓高爐入爐焦比最小以及高爐鐵水產(chǎn)量最大)也會存在多目標優(yōu)化問題。一般情況下,在多目標優(yōu)化問題中,各個子目標之間可能是相互矛盾或相互制約的,一個因素可能影響一個或多個子目標,一個子目標的性能改善可能會引起一個或多個子目標的性能降低, 也就是說,想要使眾多子目標一起達到最優(yōu)值是不可能的,最好的方法是在各個目標之間折中和協(xié)調(diào)處理,盡可能的使眾多子目標達到性能最優(yōu)。多目標優(yōu)化問題與單目標優(yōu)化問題最明顯的區(qū)別是:多目標優(yōu)化問題的解不唯一,可能存在多組解,這樣的解稱之為 Pareto[46]最優(yōu)解或非劣最優(yōu)解。
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總結(jié)
高爐煉鐵過程中物理化學(xué)反應(yīng)復(fù)雜多變,通過對高爐冶煉過程深入研究和分析,結(jié)合前人的理論以及相關(guān)領(lǐng)域的研究成果,綜合應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)分析和統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)知識,就高爐煉鐵入爐焦比、鐵水溫度和產(chǎn)量的建模預(yù)測和高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制問題展開系統(tǒng)的研究。建立高爐入爐焦比模型、高爐鐵水溫度模型、鐵水產(chǎn)量模型以及完成高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制的設(shè)計。最終實現(xiàn)鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗的目的。本論文取得的研究成果如下:
1.通過對高爐煉鐵工藝流程,主要原料,燃料和溶劑的了解,主要分析了高爐煉鐵工藝系統(tǒng)組成以及每個系統(tǒng)的重要作用,并著重對高爐煉鐵機理進行全面分析,探索高爐煉鐵過程中各種化學(xué)反應(yīng),借助化學(xué)反應(yīng)式闡明高爐內(nèi)的冶煉過程。
2.建立高爐煉鐵入爐焦比預(yù)測模型,通過定性分析和定量分析確定了影響高爐煉鐵入爐焦比的關(guān)鍵因素,以最小二乘支持向量機構(gòu)建預(yù)測模型主體,通過粒子群算法對預(yù)測模型進行參數(shù)尋優(yōu),選擇最優(yōu)參數(shù)代入預(yù)測模型中,最終,完成了高爐煉鐵入爐焦比預(yù)測模型的構(gòu)建。
3.建立高爐鐵水溫度預(yù)測模型以及高爐鐵水產(chǎn)量預(yù)測模型,通過對預(yù)測目標特點分析,選擇廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行預(yù)測模型的構(gòu)建,最后通過測試樣本對預(yù)測模型進行驗證,證明了該預(yù)測模型的可靠性。
4.設(shè)計高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型,根據(jù)本文第三章和第四章建立的高爐預(yù)測模型,設(shè)計了優(yōu)化模型中的目標函數(shù)、決策變量和約束條件,應(yīng)用改進多目標粒子群算法完成了對高爐煉鐵多目標優(yōu)化控制模型的求解。
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責(zé)任編輯:電力交易小郭
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