基于HP-Elman-LSSVM模型钢铁企业自备电厂煤气供入量预测及优化调度

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钢铁企业自备电厂是副产煤气的主要缓冲用户,在消纳富余煤气、减少煤气放散、实现煤气平衡方面发挥着极为重要的作用。充分考虑自备电厂煤气供入量特点,建立了HP-Elman-LSSVM预测模型,并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解自备电厂锅炉的经济运行负荷,在此基础上对供入自备电厂的煤气进行优化调度。将该模型应用于具体企业,实现了钢铁企业自备电厂煤气预测和优化调度。模型应用表明:所建模型对自备电厂煤气供入量30、45、60个点的预测平均相对误差分别为1.9%、1.4%、1.4%,能有效解决实际生产中自备电厂煤气供入量预测不准问题。并通过煤气优化调度,自备电厂可大幅度提升蒸汽产率,应用企业每年可多产蒸汽约8.132 2万t,折合节约标煤9 443.955t。 Steel-owned power plants are the main buffer users of by-product gas, playing an extremely important role in eliminating excess gas, reducing gas emissions and achieving gas balance. Taking full account of the characteristics of gas supply of self-provided power plant, the HP-Elman-LSSVM forecasting model is established. Based on the characteristics of self-provided power plant, a fitting model is established to solve the economic operation load of self-provided power plant boilers. Based on this, The gas supplied to the self-contained power plant is optimally dispatched. The model is applied to specific enterprises to achieve gas plant-owned gas plant forecast and optimal scheduling. The application of the model shows that the predicted average relative errors of the proposed models to the gas supply of 30,45 and 60 points of the self-provided power plant are respectively 1.9%, 1.4% and 1.4%, which can effectively solve the problem of the gas supply of self-provided power plant in actual production The amount of prediction is not allowed. And through the gas optimal scheduling, self-provided power plant can greatly enhance the steam production rate, the application of the enterprise can produce steam about 8.132 million t per year, equivalent to saving 9 443.955t of standard coal.
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