基于數(shù)據(jù)的鋼鐵企業(yè)二次能源系統(tǒng)預測方法及應用.pdf

1、鋼鐵工業(yè)是高能耗高排放的行業(yè)，實現(xiàn)其節(jié)能減排是行業(yè)發(fā)展的重大需求。研究鋼鐵企業(yè)二次能源系統(tǒng)中的相關預測問題，不僅對解決能源系統(tǒng)的優(yōu)化、調度和管理有重要的指導作用，更對國家實現(xiàn)工業(yè)節(jié)能減排有重要的意義。針對鋼鐵企業(yè)二次能源系統(tǒng)工藝復雜，難于建立機理預測模型的特點，本文研究了基于數(shù)據(jù)的鋼鐵企業(yè)二次能源系統(tǒng)預測方法，具體內(nèi)容如下:
　　針對工業(yè)數(shù)據(jù)含噪聲高的特點，將面向點的二次能源介質產(chǎn)消量預測問題歸結為含噪聲時間序列預測問題，提出一種

2、考慮附加噪聲的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡預測模型。鑒于數(shù)據(jù)噪聲而導致的儲備池神經(jīng)元狀態(tài)更新和網(wǎng)絡輸出更新的不確定性，提出一種基于求積卡爾曼濾波/線性卡爾曼濾波的雙重估計算法對儲備池神經(jīng)元狀態(tài)和輸出權值進行估計。
　　針對面向點的二次能源介質存儲量預測問題，提出一種基于關系型數(shù)據(jù)的模糊預測模型?？紤]能源系統(tǒng)中調節(jié)用戶的人為干擾特性，采用條件模糊聚類對所建模型的輸入/輸出空間進行劃分，以確定模型的前件參數(shù)。鑒于模糊模型后件參數(shù)求解時常出現(xiàn)異常解，采

3、用貝葉斯線性回歸方法求解模型的后件參數(shù)。
　　針對二次能源介質產(chǎn)消量區(qū)間預測問題，提出一種Bootstrap回聲狀態(tài)網(wǎng)絡集成區(qū)間預測模型。為確定網(wǎng)絡集成模型的結構參數(shù)，采用0.632 Bootstrap交叉驗證的方法來確定網(wǎng)絡集成模型中網(wǎng)絡單元的個數(shù)和儲備池神經(jīng)元的個數(shù);為求解網(wǎng)絡集成模型的參數(shù)，提出一種基于貝葉斯線性回歸的同步訓練方法，該方法可以同時對多個網(wǎng)絡進行訓練，又能兼顧網(wǎng)絡個體在訓練過程中的信息交互。
　　針對二次

4、能源介質存儲量的區(qū)間預測問題，提出一種具有輸入不確定性的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡區(qū)間預測模型，并分別基于貝葉斯原理推導了外部輸入數(shù)據(jù)不確定性、反饋輸入數(shù)據(jù)不確定性、以及總體不確定性存在情況下模型輸出的分布，最終構造了考慮總體不確定性存在情況下能源介質存儲量的預測區(qū)間。
　　基于國內(nèi)某鋼鐵企業(yè)二次能源系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)對本文所提出的二次能源系統(tǒng)預測方法進行了仿真實驗，其結果表明了所提方法對二次能源系統(tǒng)相關預測問題具有良好的預測效果。將取得的成果應用