基于MGM（1，n）模型的钢铁企业煤气供需平衡预测

论文摘要

钢铁联合企业在生产钢铁产品的同时,会产生大量的副产煤气。各种煤气是钢铁企业重要的二次能源,占企业总能耗的40%左右。合理利用副产煤气可以节约能源,降低能耗,减少对环境的污染。对煤气的供需进行准确预测,是合理利用煤气的前提。基于对煤气供需的准确预测可以改变经验调度不及时、煤气放散严重的现状,减少副产煤气放散损失。本文应用基于MGM(1,n)模型的预测方法对副产煤气的供需平衡情况进行预测,可为能源平衡调度提供科学依据。在对钢铁企业进行深入调研的基础上,本文根据副产煤气发生和消耗特点,选择因子分析法和灰色关联度分析法对副产煤气发生量与消耗量的影响因素进行预处理,在此基础上应用灰色多因素MGM(1,n)模型对煤气系统这种受多个影响因素影响的非线性复杂系统进行预测。利用本文提出的方法,以某典型钢铁企业为实例进行副产煤气供需预测,研究表明灰色MGM(1,n)模型可以较好地满足副产煤气发生量和消耗量的预测需求。本文对副产煤气发生量预测时运用因子分析法进行处理,其预测效果比时间序列、回归分析、神经网络、GM(1,n)等预测方法的预测效果更好。同时对副产煤气消耗量预测时应用灰色关联度计算选择合适的因子并在此基础上建立MGM(1,3)模型进行预测,与其它预测方法相比,预测效果也比较好。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 我国钢铁工业面临的节能减排形势
• 1.2 钢铁工业煤气资源及其利用现状
• 1.2.1 焦炉煤气的回收利用
• 1.2.2 高炉煤气的回收利用
• 1.2.3 转炉煤气的回收利用
• 1.3 副产煤气供需预测方法研究现状
• 1.3.1 神经网络法
• 1.3.2 趋势外推法
• 1.3.3 时间序列法
• 1.3.4 回归分析法
• 1.3.5 系统预测模型
• 1.4 钢铁企业副产煤气发供需预测的意义
• 1.5 本文的主要工作
• 1.6 本文创新点
• 第二章 副产煤气发生量/消耗量影响因素分析
• 2.1 副产煤气发生量影响因素分析
• 2.1.1 焦炉煤气
• 2.1.2 高炉煤气
• 2.1.3 转炉煤气
• 2.2 副产煤气消耗量影响因素分析
• 2.2.1 烧结厂
• 2.2.2 炼钢厂
• 2.2.3 轧钢厂
• 2.3 本章小结
• 第三章 因子分析与灰色关联度分析
• 3.1 副产煤气发生量影响因素因子分析
• 3.1.1 因子分析的基本形式
• 3.1.2 因子分析的基本原理及模型
• 3.2 副产煤气消耗量影响因素灰色关联度分析
• 3.2.1 关联分析的基本思想
• 3.2.2 灰色关联度分析基本原理及其计算方法
• 3.3 本章小结
• 第四章 副产煤气供需多因素MGM（1,n）预测模型
• 4.1 灰色系统概论
• 4.1.1 灰色系统简介
• 4.1.2 灰色系统概念引出
• 4.1.3 灰色系统理论
• 4.2 灰色MGM（1,n）模型及其模型研究
• 4.2.1 灰色多因素系统理论的提出
• 4.2.2 灰色多因素MGM（1,n）模型
• 4.3 本章小结
• 第五章 副产煤气供需预测模型应用
• 5.1 钢铁企业A现状
• 5.2 副产煤气发生量预测
• 5.2.1 发生量影响因素因子分析
• 5.2.2 基于多因素灰色MGM（1,n）副产煤气发生量预测
• 5.3 副产煤气消耗量预测
• 5.3.1 消耗量灰色关联度计算
• 5.3.2 基于多因素灰色MGM（1,n）副产煤气消耗量预测
• 5.4 钢铁企业副产煤气放散量预测
• 5.5 预测结果分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 结论
• 6.1 全文总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 程序代码
• 附录B 攻读学位期间发表的论文