杜友武
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程机械工程更多>>
- 基于数据校正的煤气平衡认证方法及其应用被引量：3
- 2010年
- 煤气计量数据是钢铁企业经济核算的重要依据。由于受到计量设备以及计量环境的约束,煤气流量计量数据存在较大误差,且导致钢铁企业煤气总产出量与消耗量不平衡。本文提出了一种基于数据校正的煤气平衡认证方法,以煤气流量计量值与校正值之间差值最小为目标函数,建立煤气数据校正模型,对煤气计量数据进行修正;提出了一种煤气自动平衡认证方法,克服了人工手动平衡认证的不足,实现了煤气发生量与消耗量的自动平衡;并将该方法应用到钢铁企业能源管理系统中,所提方法能有效地解决煤气计量不准确的问题,提高煤气平衡认证自动化程度。
- 熊永华杜友武曹卫华吴敏
- 关键词：钢铁煤气计量数据校正
- 一种新的钢铁企业煤气数据校正模型
- 钢铁企业普遍存在煤气计量数据不准确的问题，从而影响了企业生产计划的制定和经济核算。本文提出一种新的煤气数据校正模型。通过分析钢铁企业煤气用户组成以及煤气的产生和消耗特性，建立煤气产消预测模型，可根据生产计划预测煤气的产生...
- 聂秋平吴敏杜友武熊永华
- 关键词：煤气计量数据校正
- 文献传递
- 基于数据校正的煤气平衡认证方法及其应用
- 煤气计量数据是钢铁企业经济核算的重要依据.由于受到计量设备以及计量环境的约束,煤气流量计量数据存在较大误差,且导致钢铁企业煤气总产出量与消耗量不平衡.本文提出了一种基于数据校正的煤气平衡认证方法,以煤气流量计量值与校正值...
- 熊永华杜友武曹卫华吴敏
- 关键词：煤气计量数据校正
- 基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测被引量：8
- 2011年
- 煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2.02%。
- 聂秋平吴敏杜友武熊永华
- 关键词：炼钢能源管理RBF神经网络
- 钢铁企业能源管理与数据校正系统设计与实现
- 钢铁企业能源设施遍布全厂,多能源介质交互并存,居高不下的能源消耗,长期困扰着钢铁企业的发展。如何对复杂多样的能源介质及能源设施进行有效管理,提高能源利用率,确保能源系统稳定、经济运行,是企业降低成本和实现可持续发展的关键...
- 杜友武
- 关键词：能源管理煤气平衡
- 文献传递
