【摘 要】
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钢铁生产过程能源消耗巨大,为促进钢铁产业高质量发展,提升各工序的智能化水平是实现节能降耗的关键。钢铁工业生产由于流程长、数据量大、工序复杂等特点,导致其能耗监控过程难以实现集中化,同时对能耗数据的预测和分析也十分困难。随着物联网、云平台技术的不断发展,将其与钢铁工业相结合,实现钢铁工序能耗的智能化监控、预测和分析,为后续制定节能减排策略奠定基础。研究分析了钢铁工业能源消耗流程和特征,建立了能耗预测
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钢铁生产过程能源消耗巨大,为促进钢铁产业高质量发展,提升各工序的智能化水平是实现节能降耗的关键。钢铁工业生产由于流程长、数据量大、工序复杂等特点,导致其能耗监控过程难以实现集中化,同时对能耗数据的预测和分析也十分困难。随着物联网、云平台技术的不断发展,将其与钢铁工业相结合,实现钢铁工序能耗的智能化监控、预测和分析,为后续制定节能减排策略奠定基础。研究分析了钢铁工业能源消耗流程和特征,建立了能耗预测及监控系统。系统包括数据采集终端、智能网关和云平台三个部分。数据采集终端由传感器节点和控制器节点构成,智能网关采用Modbus协议与数据采集端设备进行通信,采用MQTT协议将数据上传至云平台;云平台由阿里云服务器和云数据库构建而成,后端采用Express框架设计Web应用程序,前端部分选用Admin LTE、Ajax和Echarts技术设计人机交互界面以实现能耗的实时监控。研究选取了国内某大型钢铁企业的能源介质单耗数据,首先对数据进行了预处理和相关性分析。通过支持向量机、多元线性回归和高斯过程回归算法建立能耗预测模型,根据相关性分析表对炼钢工序中高炉煤气的消耗量进行预测,采用R~2、RMES、MAE和标准差四个指标评价三种模型的预测精度。结果表明:高斯过程回归的R~2为0.83,REMS为0.81,MAE为0.85,SD为0.90,在三个模型中评价指标最优。根据高斯过程回归模型设计系统能耗预测模块,实现对能源介质单耗的预测和分析。测试表明能耗预测及监控系统工作稳定,实现能源介质消耗量的远程监控、预测及能耗统计等功能,可为钢铁企业制定节能减排策略提供技术支撑,为物联网和云平台技术在钢铁生产中的应用提供范例。图48幅;表19个;参79篇。
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