基于神经网络的高炉煤气消耗预测模型研究

【摘要】：钢铁企业副产煤气是很重要的二次能源,合理的利用副产煤气,可以有效的提高企业的能源使用率,为企业节约成本。高炉煤气是副产煤气的重要一环,针对高炉煤气的生产工艺,建立了基于BP神经网络的高炉煤气消耗预测模型,并进行了Matlab仿真,模型的预测误差达到设计精度的要求,可以作为煤气调度和煤气平衡的参考依据,实现煤气的优化调度。 【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【关键词】： 副产煤气 高炉煤气 神经网络 预测模型 优化调度
【分类号】：TF54
【正文快照】： 引言高炉煤气是高炉炼铁过程中产生的副产品,每炼一吨生铁产生热值3300～4100kJ/m3的高炉煤气1300～1600m3[1]。伴随着钢铁的大量生产,所产生的高炉煤气的量是十分可观的,因此合理把握高炉煤气的产耗对于有效的提高煤气的的使用率以及优化调度有着重要的意义,从而降低企业的

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