【摘 要】
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作为高能耗的钢铁企业,如何有效利用能源,提高能源利用效率、减少不必要的能源浪费是一个亟待解决的问题。钢铁企业在生产过程中会产生大量的副产煤气(高炉煤气、焦炉煤气和
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作为高能耗的钢铁企业,如何有效利用能源,提高能源利用效率、减少不必要的能源浪费是一个亟待解决的问题。钢铁企业在生产过程中会产生大量的副产煤气(高炉煤气、焦炉煤气和转炉煤气),这些煤气既是重要的二次能源也是污染大气的主要污染源,如不合理优化利用将会造成不必要的能源浪费和环境污染,并造成钢铁企业生产成本的增加。本文首先对国内外钢铁企业副产煤气利用情况进行比较分析,提出我国钢铁企业存在的不足以及本文的研究意义。其次对本文要用到的时间序列分析预测相关知识进行概括性的介绍,在对传统的时间序列预测模型进行分析的同时,提出了最小方差的自适应预测算法,并进一步提出改进的多步自适应预测算法。运用时间序列及预测理论的相关知识对钢铁企业副产煤气进行煤气流量预测,比较各种算法的优缺点,建立了煤气流量预测模型。将煤气流量预测结果与实际煤气计量数据进行比较,运用最小二乘回归和偏最小二乘回归理论建立煤气优化调度模型,初步归纳出钢铁企业煤气调度的相关原则。通过以上的煤气流量预测与调度模型的建立,可以实现钢铁企业副产煤气的合理利用,以达到既保证用户煤气使用量,又降低钢铁企业生产成本,增加利润的目的。
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