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專利類型：

發(fā)明公開

申請(專利)號：

CN202510176516.X

申請日：

2025-02-18

申請公布號：

CN120031203A

申請公布日：

2025-05-23

申請人：

昆明理工大學(xué)

地址：

650093 云南省昆明市一二一大街文昌路68號

發(fā)明人：

胡建杭; 向恒杰; 王華; 唐從瑋

專輯：

信息科技

專題：

計算機(jī)軟件及計算機(jī)應(yīng)用

主分類號：

G06Q10/04

分類號：

G06Q10/04;G06Q10/063;G06Q50/04;G06Q50/26;G06F18/2135;G06N20/00;G06F123/02

國省代碼：

53

頁數(shù)：

15

代理機(jī)構(gòu)：

昆明隆合知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)

代理人：

張沛欽

主權(quán)項：

1.一種基于PCA的鋼鐵冶煉流程中能耗及碳排放的預(yù)測方法,其特征在于,所述方法包括：S101、收集鋼鐵冶煉流程的不同時間段的歷史能耗及碳排放數(shù)據(jù)得到初始數(shù)據(jù)集合,所述歷史能耗及碳排放數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)；S102、對初始數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括異常值剔除、缺失值插補和多工序特征整合與校正；S103、對所述初始數(shù)據(jù)集合采取PCA降維并提取關(guān)鍵特征的成分矩陣,所述提取的關(guān)鍵特征包括影響鋼鐵冶煉流程的至少兩個特征變量,特征變量提取自煉焦過程、球團(tuán)過程、燒結(jié)過程、煉鐵過程、煉鋼過程和軋鋼過程中；S104、將成分矩陣轉(zhuǎn)換為特征變量與目標(biāo)變量一同進(jìn)行歸一化處理,消除不同特征變量因量綱和數(shù)值范圍差異對數(shù)據(jù)分析和模型計算帶來的影響,確保變量在同一數(shù)值尺度下參與分析；S105、采用多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到多個初始預(yù)測效果,所述多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RF算法、XGBoost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)需求來適配不同模型,不同模型基于其獨特的算法特點捕捉數(shù)據(jù)中的不同模式和關(guān)系；S106、調(diào)整模型超參數(shù)使得模型效果最優(yōu),根據(jù)數(shù)據(jù)的具體情況動態(tài)調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù),以實現(xiàn)預(yù)測效果的最優(yōu)化；S107、采取誤差分析,交叉驗證評判多個模型的效果,將多個模型的預(yù)測效果進(jìn)行對比,選取效果最佳的模型作為目標(biāo)模型；S108、輸入實時能耗及碳排放數(shù)據(jù)至所述目標(biāo)模型中,輸出最終預(yù)測結(jié)果。

摘要：

本發(fā)明公開了一種基于PCA的鋼鐵冶煉流程能耗及碳排放預(yù)測方法及系統(tǒng),屬于鋼鐵冶煉流程能耗及碳排放數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括：收集鋼鐵冶煉流程的不同時間段的歷史能耗及碳排放數(shù)據(jù)；對能耗及碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除異常值,插補缺失值等預(yù)處理；采取PCA降維并提取關(guān)鍵特征的成分矩陣；將成分矩陣轉(zhuǎn)換為特征變量與目標(biāo)變量一同進(jìn)行歸一化處理；采用多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到多個初始預(yù)測效果；調(diào)整模型超參數(shù)使得模型效果最優(yōu)；采取誤差分析,交叉驗證等評判多個模型的效果,將多個模型的預(yù)測效果進(jìn)行對比,選取效果最佳的模型；輸入實時能耗及碳排放數(shù)據(jù),輸出最終預(yù)測結(jié)果,使得鋼鐵企業(yè)能夠根據(jù)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測未來能耗及碳排放量,實時調(diào)節(jié)生產(chǎn)計劃,達(dá)到合理利用能源,降低鋼鐵冶煉過程對環(huán)境的負(fù)面影響。