炉外精炼技术可以提高炼钢设备的生产能力,改善钢及合金的质量,降低能耗,减少铁合金和耐火材料的消耗和提高工时利用率。精炼炉冶炼电能消耗巨大,因此研究精炼炉的供电特性并制定科学合理的供电制度,对降低成本和提高生产效率,有重要的理论和实际意义。目前,精炼炉供电曲线的制定大多基于精炼炉的机理建模之上,这种方法要求深入地分析精炼炉电气特性,复杂而又准确性不高,在实际应用中存在诸多问题。而这种特征描述比较容易的问题,采用案例推理这种基于经验知识的人工智能方法可以更加简便、迅捷的找到问题的解,而且,案例推理算法具有自学习的能力,不会因为工业现场的设备老化、更新等出现问题。本文首先从研究分析精炼炉炼钢的设备、工艺以及电气特性入手,将精炼炉供电制度划分为三个阶段,分析并制定了精炼炉供电曲线的评价指标,为案例推理中案例的复用、解的评价、案例库的学习与维护提供依据。其次,提出了精炼炉供电曲线案例的表示并建立了案例数据库,案例检索采用基于改进灰色关联度的最近邻法,检索出符合要求的解集后,采用基于支持向量机的案例复用方法,制定出符合当前工况的优秀供电曲线。最后,冶炼结束后,通过评价供电曲线的优良,对本次案例和案例库进行更新、优化与维护,提升系统的解决问题的能力,以到达提高检索速率,优化案例的目的。