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公开(公告)号：CN109948858B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201910228524.9
申请日：2019-03-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动的工况识别方法，包括：S0依据钢铁企业的网络拓扑结构获取待识别工况信息；S1获取钢铁企业第一预设时间段内工序或设备的状态信息和生产信息；S2建立预处理后的历史数据与所述工况标签的对应关系；S3构造用于训练工况识别预报模型的训练数据集和测试数据集；采用训练数据集和测试数据集对工况识别预报模型进行训练和测试调整；S4采集钢铁企业的实时数据，将采集的实时数据输入训练后的工况识别预报模型，进行未来时间段内工况的识别和预报，得到未来时间段内待预测时刻的工况识别预报结果。上述方法为钢铁企业煤气‑蒸汽‑电力能源网络的动态平衡与优化调度问题提供技术支持和信息处理。
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公开(公告)号：CN107169599B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710334224.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法。所述方法包括：获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构，可调度关键设备信息，过去调度周期内的能源产耗历史数据；根据能源产耗历史数据构造训练数据集，根据未来调度周期内生产工况对应的能源产耗数据构造预测数据集；通过训练数据集获取训练的BP神经网络；将预测数据集代入训练的BP神经网络进行处理获取煤气系统、蒸汽系统、电力系统分别在未来调度周期内的供需第一预测数据；根据第一预测数据、经济调度模型、环境成本模型、可调度关键设备模型及约束条件，建立多目标优化调度模型，求解多目标优化调度模型，获得能源系统的最优解。上述方法保证计算过程收敛，能够获得最优调度方案。
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公开(公告)号：CN108490904B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201810444274.8
申请日：2018-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于设备多工况运行的能源系统优化调度方法；具体方法包括：获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构，可调度关键设备信息，能源产耗历史数据以及对应的生产工况；根据能源产耗历史数据和对应的工况构造数据集训练BP神经元网络；识别当前生产工况并结合未来周期生产、检修计划获取能源系统在未来调度周期内的能源供需数据以及能源不平衡量；预先建立设备单元数学模型；结合当前工况约束条件、单元数学模型采用混合整数非线性规划的方法建立经济运行成本EOC函数；求解最优解并获取分配方案；本发明方法针对实时生产数据获取优化调度方案，克服单一能源介质调节的缺陷，全面提高系统的能效及利益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948858A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910228524.9
申请日：2019-03-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动的工况识别方法，包括：S0依据钢铁企业的网络拓扑结构获取待识别工况信息；S1获取钢铁企业第一预设时间段内工序或设备的状态信息和生产信息；S2建立预处理后的历史数据与所述工况标签的对应关系；S3构造用于训练工况识别预报模型的训练数据集和测试数据集；采用训练数据集和测试数据集对工况识别预报模型进行训练和测试调整；S4采集钢铁企业的实时数据，将采集的实时数据输入训练后的工况识别预报模型，进行未来时间段内工况的识别和预报，得到未来时间段内待预测时刻的工况识别预报结果。上述方法为钢铁企业煤气-蒸汽-电力能源网络的动态平衡与优化调度问题提供技术支持和信息处理。
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公开(公告)号：CN107169599A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710334224.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法。所述方法包括：获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构，可调度关键设备信息，过去调度周期内的能源产耗历史数据；根据能源产耗历史数据构造训练数据集，根据未来调度周期内生产工况对应的能源产耗数据构造预测数据集；通过训练数据集获取训练的BP神经网络；将预测数据集代入训练的BP神经网络进行处理获取煤气系统、蒸汽系统、电力系统分别在未来调度周期内的供需第一预测数据；根据第一预测数据、经济调度模型、环境成本模型、可调度关键设备模型及约束条件，建立多目标优化调度模型，求解多目标优化调度模型，获得能源系统的最优解。上述方法保证计算过程收敛，能够获得最优调度方案。
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公开(公告)号：CN107918368B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201711210058.9
申请日：2017-11-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种钢铁企业煤气产生量与消耗量的动态预测方法及设备，方法包括：获取未来调度周期内的生产工况下煤气产耗历史数据，以及对应煤气产耗历史数据周期的生产计划和检修计划；根据生产计划和检修计划，确定所有设备生产工况；针对煤气产耗历史数据中的每一个设备的生产工况，获取每一设备的工况点，并根据所有设备的工况点对煤气量历史数据进行分类；依据分类后的各工况点的历史数据训练LSSVM模型；并采用训练的最优预测模型对煤气产耗历史数据的部分数据进行预测，得到输出的预测结果，输出的预测结果包括：未来调度周期内煤气产生装置的煤气发生量和各生产用户的煤气消耗量。上述方法能够提高动态预测的煤气量的准确性。
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公开(公告)号：CN108490904A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810444274.8
申请日：2018-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于设备多工况运行的能源系统优化调度方法；具体方法包括：获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构，可调度关键设备信息，能源产耗历史数据以及对应的生产工况；根据能源产耗历史数据和对应的工况构造数据集训练BP神经元网络；识别当前生产工况并结合未来周期生产、检修计划获取能源系统在未来调度周期内的能源供需数据以及能源不平衡量；预先建立设备单元数学模型；结合当前工况约束条件、单元数学模型采用混合整数非线性规划的方法建立经济运行成本EOC函数；求解最优解并获取分配方案；本发明方法针对实时生产数据获取优化调度方案，克服单一能源介质调节的缺陷，全面提高系统的能效及利益。
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公开(公告)号：CN107918368A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711210058.9
申请日：2017-11-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/86 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公开了一种钢铁企业煤气产生量与消耗量的动态预测方法及设备，方法包括：获取未来调度周期内的生产工况下煤气产耗历史数据，以及对应煤气产耗历史数据周期的生产计划和检修计划；根据生产计划和检修计划，确定所有设备生产工况；针对煤气产耗历史数据中的每一个设备的生产工况，获取每一设备的工况点，并根据所有设备的工况点对煤气量历史数据进行分类；依据分类后的各工况点的历史数据训练LSSVM模型；并采用训练的最优预测模型对煤气产耗历史数据的部分数据进行预测，得到输出的预测结果，输出的预测结果包括：未来调度周期内煤气产生装置的煤气发生量和各生产用户的煤气消耗量。上述方法能够提高动态预测的煤气量的准确性。
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