王红君 白 鹏 赵 辉,2 岳有军

(1.天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室，天津 300384；2.天津农学院，天津 300384)

钢铁企业高炉煤气发生量异常数据检测

王红君1白 鹏1赵 辉1,2岳有军1

(1.天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室，天津 300384；2.天津农学院，天津 300384)

从高炉煤气生产的实际工况出发，对异常数据产生的原因和特点进行分析。针对现有异常检测方法运算效率低下的问题，提出一种改进的局部异常因子检测算法。该算法首先利用五数总括法剔除掉大量的正常数据，然后再用一种相对k距离的比值表示剩余离群点的异常程度，进而判断异常数据。仿真实验表明：改进方法检测所需的时间比传统的局部异常因子方法检测所需的时间更少，且检测效果更加准确、直观。

高炉煤气 异常数据检测 离群值 局部异常因子 数据预处理

高炉煤气是高炉炼铁过程中的重要副产能源，其产量在钢铁企业各类副产煤气中居于首位[1,2]。高炉煤气经过净化后可以独自作为热风炉的燃料进行单烧，也可以作为加热炉的燃料与其他种类煤气进行混烧。合理、高效地利用高炉煤气，不仅可以节约能源，还能降低炼钢成本，对企业有着重要的经济意义。现今在钢铁企业中广泛使用的能源管理系统(EMS)可对高炉煤气数据进行实时监控，并能根据历史数据对高炉煤气资源进行中长期预测[3]与优化调度[4]。然而，EMS的所有功能都建立在所采集到的煤气数据准确、真实的基础上。……