钢铁企业能源管理与数据校正系统设计与实现

论文摘要

钢铁企业能源设施遍布全厂,多能源介质交互并存,居高不下的能源消耗,长期困扰着钢铁企业的发展。如何对复杂多样的能源介质及能源设施进行有效管理,提高能源利用率,确保能源系统稳定、经济运行,是企业降低成本和实现可持续发展的关键性问题。本文以某钢铁企业能源中心建设为背景,分析其能源供需和能源管理的现状,结合国内外能源管理系统的发展情况,研究能源的供需预测和能源数据的校正方法,设计开发钢铁企业能源管理与数据校正系统。针对钢铁企业能源供需预测问题,本文建立三种能源供需预测模型：利用基于生产排程预测模型,对企业能源供需进行中长期预测；利用基于时间序列预测模型,对企业电力负荷进行短期预测；以炼钢过程煤气消耗为例,建立基于灰色BP神经网络预测模型,对煤气消耗量进行预测。针对能源计量数据管理,利用数据校正技术对计量数据进行随机误差调整及过失误差的诊断与估计,并将数据校正技术应用到煤气平衡认证中,提出了一种基于数据校正的煤气自动平衡认证策略,可克服人工手动平衡认证的不足,实现煤气平衡的自动化、透明化。系统在某钢铁企业能源中心的工业应用探讨结果表明,本文所提出的能源供需预测模型,可以较准确地预测能源供需量,为能源计划管理、优化调度提供可靠依据；基于数据校正的能源数据自动平衡认证策略,有效解决了能源数据认证过程自动化程度低、主观因素多,缺乏科学性等问题。系统安全、可靠、易扩充、可操作和可维护性强,系统的运行不仅确保了生产过程稳定安全运行所需的能源供应,且能有效实现节能降耗,具有显著的经济效益和社会效益。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文构成
• 第二章 系统总体设计
• 2.1 能源管理工艺
• 2.2 系统分析
• 2.2.1 现状及需求分析
• 2.2.2 系统目标及设计原则
• 2.3 系统结构设计
• 2.3.1 系统架构
• 2.3.2 网络结构
• 2.4 系统数据流程
• 2.5 系统功能描述
• 2.6 小结
• 第三章 能源供需预测
• 3.1 能源供需分析
• 3.2 基于生产排程的供需预测
• 3.3 煤气供需预测模型
• 3.3.1 灰色数据处理
• 3.3.2 BP神经网络
• 3.3.3 基于灰色BP神经网络预测模型
• 3.3.4 仿真实验分析
• 3.4 基于时间序列的电力负荷预测
• 3.4.1 企业电力负荷特性分析
• 3.4.2 基于时间序列的电力负荷预测模型
• 3.4.3 仿真实验分析
• 3.5 小结
• 第四章 能源数据校正策略及应用
• 4.1 能源数据校正的必要性
• 4.2 数据校正策略
• 4.3 过失误差诊断方法
• 4.4 在煤气平衡认证中的应用
• 4.4.1 煤气平衡的工艺流程
• 4.4.2 基于数据校正的煤气自动平衡认证
• 4.5 小结
• 第五章 系统实现与应用探讨
• 5.1 系统运行环境
• 5.2 系统安全实现
• 5.3 系统运行结果
• 5.4 小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果