基于GA-BP网络的铜管生产过程能耗预测模型研究及应用

发布时间：2017-05-20 04:14

  本文关键词：基于GA-BP网络的铜管生产过程能耗预测模型研究及应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：铜管生产过程能源是按需供给,若能源供给不足或供给过剩,会造成生产中断和能源浪费,影响企业的经济效益,准确掌握能源需求,保障能源供需平衡是铜管生产企业急需解决的问题。此外,铜管生产过程中存在能耗异常,且难以发现,往往造成能源浪费。而解决上述问题的根本是实现对能耗的精准预测,尤其在加工过程中,针对影响能耗的复杂加工参数,准确预测出相应能耗,通过与实际能耗进行对比分析,可以有效检测出能耗是否存在异常。因此,针对能源需求进行预测和能耗异常事件进行检测两个问题的特点,通过数据处理和预测建模,提出一种基于GA-BP网络的能耗预测模型,保障能源供需平衡、减少能源浪费、提高能源使用效率。本文的研究内容具体如下：1.根据铜管生产工艺流程,系统分析了生产过程能耗结构、能耗分布及各工序耗能种类,揭示了熔铸、铣轧拉、盘拉等工序的能耗影响因素,形成了铜管生产工序能耗影响因素集。2.针对能源需求预测问题,提出一种基于GA-BP神经网络的能源需求预测模型。将能耗历史序列数据和能耗影响因素数据组合输入,使预测输出包含能耗历史序列数据的时序信息、能耗影响因素信息以及能耗信息,并运用遗传算法优化BP神经网络模型,通过该优化模型提高预测精度(平均相对误差为1.53%)。3.针对能耗异常检测问题,提出一种基于GA-BP神经网络的能耗异常检测模型。对能耗影响因素进行关联度分析,将关联度较大的因素作为能耗主要影响因素,并采用主成分分析法对原始数据进行降维处理,同时根据预测误差结合多元线性回归设置置信区间的方法将能耗预测值扩展成一个区间,实现异常检测。综合以上研究,建立能源需求预测和能耗异常检测模型库,并采用Java语言开发了能源需求预测和能耗异常检测模块,通过将该模块集成到能源管理系统,在企业中进行应用验证。
【关键词】：能耗预测 异常检测 GA-BP网络 时序数据 关联度分析
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG146.11;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 课题研究及意义13-14
• 1.1.1 课题背景13-14
• 1.1.2 课题研究意义14
• 1.2 国内外研究动态14-17
• 1.2.1 能源需求预测研究动态14-16
• 1.2.2 能耗异常检测研究动态16-17
• 1.3 本文的研究思路、内容和框架17-19
• 1.4 本章小结19-20
• 第二章 铜管生产过程及能耗特性分析20-27
• 2.1 铜管生产过程分析20-23
• 2.1.1 工艺流程分析20-21
• 2.1.2 能源消耗分析21-23
• 2.2 铜管生产工序的能耗影响因素分析23-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 基于GA-BP网络的铜管生产过程能源需求预测模型研究27-46
• 3.1 概述27
• 3.2 遗传算法优化BP神经网络的实现27-33
• 3.2.1 BP神经网络结构27-28
• 3.2.2 BP神经网络的学习算法28-30
• 3.2.3 遗传算法优化BP神经网络的实现30-33
• 3.3 基于GA-BP网络的能源需求预测模型框图33-35
• 3.4 模型的输入输出35-37
• 3.5 仿真实验与性能对比37-45
• 3.5.1 BP神经网络结构的确定37-39
• 3.5.2 GA-BP能源需求预测模型的训练39-40
• 3.5.3 仿真结果40-42
• 3.5.4 性能对比42-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第四章 基于GA-BP网络的铜管生产过程能耗异常检测模型研究46-61
• 4.1 概述46
• 4.2 基于GA-BP网络的能耗异常检测模型框图46-47
• 4.3 熔铸工序能耗影响因素关联度分析47-51
• 4.4 能耗数据的主成分分析预处理51-54
• 4.5 能耗异常检测模型的区间估计54-56
• 4.6 仿真结果与性能对比56-60
• 4.6.1 仿真结果56-58
• 4.6.2 性能对比58-60
• 4.7 本章小结60-61
• 第五章 铜管生产能耗预测与异常检测模块实现61-71
• 5.1 概述61
• 5.2 能源管理系统结构与功能模块61-64
• 5.2.1 系统结构61-63
• 5.2.2 功能模块63-64
• 5.3 铜管生产能耗预测与异常检测模块实现64-68
• 5.3.1 模型库构建64-65
• 5.3.2 Matlab自动化服务器函数库的导入65
• 5.3.3 能源需求预测子模块65-66
• 5.3.4 能耗异常检测子模块66-68
• 5.4 系统典型运行界面图68-70
• 5.5 本章小结70-71
• 结论与展望71-73
• 工作总结71
• 工作展望71-73
• 参考文献73-77
• 攻读学位期间发表的论文77-79
• 致谢79

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