张　琦，李鸿亮，赵晓宇，贾　辉

(1．国家环境保护生态工业重点实验室(东北大学)，110819沈阳; 2．东北大学科技产业集团有限公司，110819沈阳)



高炉煤气产生量与消耗量动态预测模型及应用

张琦1，李鸿亮1，赵晓宇1，贾辉2

(1．国家环境保护生态工业重点实验室(东北大学)，110819沈阳; 2．东北大学科技产业集团有限公司，110819沈阳)

摘要:针对钢铁企业高炉煤气产生量和消耗量波动频繁，难以有效预测的问题，应用小波分析方法将高炉煤气产生量和消耗量历史数据经剔除“噪声”后分为趋势数据和波动数据，并结合高炉实际运行工况，建立一种具有时序更新和自我修正功能的最小二乘支持向量机(Lssvm)高炉煤气动态预测模型．以一座容积为3 200 m3高炉的煤气产生量和相应的热风炉煤气消耗量作为样本数据，对8 h内的煤气产生量与消耗量进行了动态预测．结果表明:采用小波分析后的Lssvm预测模型绝对平均误差降低到2．77%，Update_Lssvm模型预测高炉煤气产量精度达到1．55%，热风炉高炉煤气消耗量精度达到4．23%，解决了变工况下高炉煤气产生量和消耗量预测随机性问题．与其他预测模型相比，Update_Lssvm模型预测精度明显提升．该模型不仅具有泛化能力，也为高炉煤气优化调度提供了理论依据．

关键词:钢铁企业;高炉煤气;动态预测;小波分析;节能

钢铁企业高炉煤气(BFG)、焦炉煤气(COG)和转炉煤气(LDG)是企业重要的二次能源，其中，高炉煤气的产生量大且广泛应用于钢铁生产过程，如热风炉、焦炉、加热炉和电厂锅炉等的加热……