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基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研究

作　者: 时飞飞
导　师: 王伟
学　校: 大连理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 高炉煤气预测回声状态网络参数优化经验模态分解
分类号: TF321.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 145次
引　用: 6次
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内容摘要

钢铁企业中能源介质的传输与转换的过程复杂,确保连续、安全和经济的能源供应是企业能源管理的重要任务。从钢铁企业能源的使用情况来看,副产煤气是能源优化调度的重点。由于高炉煤气(BFG)热值最低,生产过程复杂,产出波动大,一般情况下企业在对煤气调度和平衡调整不善时首先选择将BFG作放散处理,这势必造成大量有害气体对环境造成污染。因此对BFG产生量和消耗量进行科学预测,充分回收和利用BFG,可为制定合理的煤气使用计划提供依据,提高钢铁企业节能降耗的水平。本文以上海宝钢股份公司为研究背景,针对BFG系统的预测问题,将其系统中的产消用户分为非调节用户和调节用户,对不同类型用户采用不同的方法进行预测。对于非调节用户,提出一种带参数的改进回声状态网络(ESN)时间序列方法进行预测,同时根据最小均方差准则,以训练误差最小为目标,利用随机梯度下降法优化网络参数,并与其它几种常见神经网络的预测效果进行了比较,说明了该方法的优势。对于调节用户,则采用平均值法进行预测。对于BFG的受入量,由于其含噪水平较高,直接采用改进ESN方法进行预测,其效果不理想,为此提出一种基于经验模态分解(EMD)的除噪算法,在预测前首先对数据进行除噪。此外,分析了影响高炉煤气系统柜位升降的因素,采用ESN网络建立了高炉煤气系统柜位预测因素模型。在高炉煤气系统预测模型的基础上,本文研究开发了高炉煤气系统预测软件。该软件分为服务端和客户端,服务端每隔一定时间对高炉煤气系统(包括各个用户和柜位)进行预测,客户端则将实时数据和预测数据通过用户界面进行显示。仿真实验和高炉煤气系统软件运行均取得了较好的效果,表明了本文提出算法的有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-14
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 研究内容及意义  12-14
2 一种改进回声状态网络  14-25
  2.1 时间序列预测技术  14
  2.2 人工神经网络  14-15
  2.3 回声状态网络  15-21
    2.3.1 网络结构  15-17
    2.3.2 学习过程  17-19
    2.3.3 理论分析  19-21
  2.4 改进ESN网络  21-25
    2.4.1 权值矩阵W~(in)、W和W~(fb)的优化  21-23
    2.4.2 输出权值矩阵W~(out)的确定  23-24
    2.4.3 改进ESN的学习过程  24-25
3 基于改进ESN的BFG系统预测  25-40
  3.1 宝钢BFG系统  25-26
  3.2 高炉煤气系统中的预测对象分析  26-28
  3.3 EMD数据除噪  28-29
  3.4 ESN网络结构的确定  29-30
    3.4.1 输入维数与输出维数的选择  29
    3.4.2 动态储备池规模的确定  29
    3.4.3 激活函数  29-30
  3.5 仿真算例  30-39
    3.5.1 高炉受入流量预测  30-32
    3.5.2 其他用户流量预测  32-38
    3.5.3 柜位预测  38-39
  3.6 小结  39-40
4 系统开发及应用  40-54
  4.1 功能介绍  40-42
    4.1.1 服务端  41
    4.1.2 客户端  41-42
  4.2 数据库设计  42-43
  4.3 系统程序设计  43-46
    4.3.1 程序主流程  43-44
    4.3.2 单用户预测部分程序设计  44-46
    4.3.3 柜位预测部分程序设计  46
  4.4 运行实例  46-49
  4.5 预测效果  49-53
  4.6 小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-58
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  58-59
致谢  59-60

基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研究

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