机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统
申请号:CN202411856999
申请日期:2024-12-17
公开号:CN119809028A
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统,其中方法包括以下步骤:基于钢铁生产工序之间的物质流、能量流的耦合关系,以及冶金机理,求解前后工序的物质流和温度的连续规律;分析机理驱动和数据驱动模型,在数据驱动模型部分,采用改进的隐半马尔可夫模型对前后工序的物质流和温度的连续规律进行拟合;构建结合机理驱动模型和数据驱动模型的钢铁企业功率预测模型,输出各个工序的功率预测结果,并将各个工序功率预测结果进行时域叠加,得到钢铁企业总功率特性时域模型,根据钢铁企业总功率特性时域模型输出能耗预测结果。
技术关键词
数据驱动模型 能耗预测方法 隐半马尔可夫模型 历史功率数据 预测系统 逻辑回归模型 钢包结构 热传导方程 钢铁 冶金 多项式 处理器 关系 外包 稳态
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号