基于Bayesian網絡結構學習及推理的轉爐煤氣調度.pdf

1、準確有效地對冶金企業(yè)副產煤氣進行分配調度是企業(yè)合理利用資源，提高其節(jié)能降耗水平，提高生產效益，減少環(huán)境污染的關鍵。為了保證煤氣管網正常運行，當前的企業(yè)生產實際當中多是先對煤氣流量實時預測，再依靠人工經驗的方式手動對煤氣系統實施優(yōu)化調度。而此類模式雖然一定程度上為企業(yè)副產能源的實時調度起到了略微的作用，但是在調度過程中對可調用戶的選擇、調整量的確定以及調度方案的優(yōu)化制定上依然缺乏科學的依據，以至于很難形成真正自動化和智能化的方法。因此對管

2、網中煤氣的產生量和消耗量進行合理優(yōu)化配置，保證煤氣管網的用戶以及煤氣存儲柜正常運行，并最大限度地回收和利用副產煤氣，可為制定合理的煤氣使用計劃提供依據，提高鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗的水平。
　　本文提出一種基于概率因果關系建模的煤氣系統動態(tài)調度方法，該方法通過提取工業(yè)現場歷史數據中的機理信息，實時確定當前對煤氣存儲柜的位置產生直接影響的調整用戶，通過動態(tài)構建鋼鐵企業(yè)轉爐煤氣系統的Bayesian網絡，并采用Bayesian推理計算調整用戶

3、取值狀態(tài)的最大后驗概率，以定量給出轉爐煤氣系統的實時調度方案。針對Bayesian網絡輸入節(jié)點拓撲順序的確定問題，提出基于工業(yè)現場數據約束的遺傳算法來選擇最優(yōu)的網絡節(jié)點拓撲順序。之后采用遞歸網絡建立的因素模型來檢驗系統調度的適用效果。
　　為了驗證本文所提方法的有效性，采用國內某鋼廠轉爐煤氣系統實際數據，考慮工業(yè)現場可能出現的煤氣柜位超限、煤氣柜位不足以及變更煤氣柜界限情況進行仿真實驗，并將其結果均表明所提出的煤氣系統平衡調度方案