高爐煉鐵參數(shù)預(yù)測(cè)及電力優(yōu)化控制模型研究
第五章 高爐煉鐵多目標(biāo)優(yōu)化控制模型研究
高爐冶煉過程是一個(gè)物理和化學(xué)反應(yīng)高度復(fù)雜的過程,它的運(yùn)行機(jī)制往往具有非線性、大時(shí)滯、分布參數(shù)等眾多特點(diǎn)。同時(shí),高爐本身是一個(gè)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(píng)價(jià)指標(biāo)。針對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化往往是以局部為出發(fā)點(diǎn),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(biāo),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(biāo)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(biāo)優(yōu)化控制模型,同時(shí),應(yīng)用改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法對(duì)高爐煉鐵多目標(biāo)優(yōu)化控制模型進(jìn)行最優(yōu)解的尋找,最終完成了對(duì)爐煉鐵多目標(biāo)優(yōu)化控制模型的設(shè)計(jì)并且在理論上驗(yàn)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(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
5.1 高爐煉鐵多目標(biāo)優(yōu)化控制原理
在日常生活中,有很多問題是由多個(gè)目標(biāo)共同組成,而且多個(gè)目標(biāo)之間有是相互作用和相互影響的。為了使多個(gè)目標(biāo)盡可能在在給定區(qū)域內(nèi)實(shí)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(biāo)優(yōu)化問題(Multi Objective Optimization, MOP ) [45]。同樣,在鋼鐵生產(chǎn)中,多目標(biāo)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(gè)目標(biāo)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(huì)存在多目標(biāo)優(yōu)化問題。一般情況下,在多目標(biāo)優(yōu)化問題中,各個(gè)子目標(biāo)之間可能是相互矛盾或相互制約的,一個(gè)因素可能影響一個(gè)或多個(gè)子目標(biāo),一個(gè)子目標(biāo)的性能改善可能會(huì)引起一個(gè)或多個(gè)子目標(biāo)的性能降低, 也就是說,想要使眾多子目標(biāo)一起達(dá)到最優(yōu)值是不可能的,最好的方法是在各個(gè)目標(biāo)之間折中和協(xié)調(diào)處理,盡可能的使眾多子目標(biāo)達(dá)到性能最優(yōu)。多目標(biāo)優(yōu)化問題與單目標(biāo)優(yōu)化問題最明顯的區(qū)別是:多目標(biāo)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(duì)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(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識(shí),就高爐煉鐵入爐焦比、鐵水溫度和產(chǎn)量的建模預(yù)測(cè)和高爐煉鐵多目標(biāo)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(biāo)優(yōu)化控制的設(shè)計(jì)。最終實(shí)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(duì)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(gè)系統(tǒng)的重要作用,并著重對(duì)高爐煉鐵機(jī)理進(jìn)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(cè)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(jī)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型主體,通過粒子群算法對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),選擇最優(yōu)參數(shù)代入預(yù)測(cè)模型中,最終,完成了高爐煉鐵入爐焦比預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。
3.建立高爐鐵水溫度預(yù)測(cè)模型以及高爐鐵水產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,通過對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)特點(diǎn)分析,選擇廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建,最后通過測(cè)試樣本對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該預(yù)測(cè)模型的可靠性。
4.設(shè)計(jì)高爐煉鐵多目標(biāo)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(cè)模型,設(shè)計(jì)了優(yōu)化模型中的目標(biāo)函數(shù)、決策變量和約束條件,應(yīng)用改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法完成了對(duì)高爐煉鐵多目標(biāo)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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