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针对钢铁空分企业氧气放散率高、综合能耗高的问题,建立了以减小转炉用氧总量波动和降低系统能耗为目标的转炉用氧调度模型。综合考虑了吹炼区间时长不变、各吹炼区间起始时刻满足工艺要求、钢水温度大于1250 °C、转炉用氧调度前后变动最小等约束,以基于整数空间的粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法进行求解。同时,以国内某大型钢铁企业空分厂为案例,采用Pipeline Studio软件建立该厂区氧气管网输配系统模型,对转炉用氧调度的节能优化效果进行了验证。结果表明,本文提出的转炉用氧节能优化调度在研究时间段尽可能安排单台转炉生产,有效降低多台转炉吹氧重叠时间,在生产时间内错峰用氧,减小转炉用氧总量波动,缓解氧气供求不平衡的矛盾。在120 min研究时长内,调度前后系统氧气放散量由1242.1 m3降低至0,相应的空分系统的电耗节约了1192.42 kW·h,氧压机的压缩能耗增大了41 kW·h,氧气管网输配系统节约总能耗为1151.42 kW·h。综合计算来看,转炉用氧调度应用到全年,预计减少氧气放散总量5.44×106 m3,节约氧气管网输配系统总能耗5.22×106 kW·h
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为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好
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