科技前沿冶金行業(yè)能源消耗較大,是推進(jìn)節(jié)能降耗的主要行業(yè)。高爐熱風(fēng)爐和加熱爐等裝置是節(jié)能降耗的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其燃燒控制與優(yōu)化問(wèn)題是國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者研究與關(guān)注的重點(diǎn)。
中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所科研團(tuán)隊(duì)以加熱爐的優(yōu)化控制為切入點(diǎn),提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的加熱爐爐溫預(yù)測(cè)算法。實(shí)現(xiàn)加熱爐的優(yōu)化控制,要克服加熱爐生產(chǎn)過(guò)程中原料來(lái)源多樣、生產(chǎn)條件多變、工況波動(dòng)頻繁等難題,對(duì)加熱爐各個(gè)加熱區(qū)的溫度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。同時(shí),還需要滿(mǎn)足工況對(duì)實(shí)時(shí)性的要求,對(duì)預(yù)測(cè)算法的計(jì)算效率和計(jì)算時(shí)間等性能指標(biāo)提出更高的要求。
為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出基于時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的多區(qū)爐溫預(yù)測(cè)框架,并通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)提升預(yù)測(cè)精度,建立實(shí)時(shí)的爐溫預(yù)測(cè)模型。實(shí)例研究表明,團(tuán)隊(duì)提出的基于遷移學(xué)習(xí)的爐溫預(yù)測(cè)框架在每個(gè)加熱區(qū)快速建模的基礎(chǔ)上均能提升預(yù)測(cè)精度。
相關(guān)研究成果發(fā)表在Sensors上,該研究為人工智能技術(shù)應(yīng)用于冶金行業(yè)加熱爐能耗優(yōu)化控制提供新方法。
中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所科研團(tuán)隊(duì)以加熱爐的優(yōu)化控制為切入點(diǎn),提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的加熱爐爐溫預(yù)測(cè)算法。實(shí)現(xiàn)加熱爐的優(yōu)化控制,要克服加熱爐生產(chǎn)過(guò)程中原料來(lái)源多樣、生產(chǎn)條件多變、工況波動(dòng)頻繁等難題,對(duì)加熱爐各個(gè)加熱區(qū)的溫度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。同時(shí),還需要滿(mǎn)足工況對(duì)實(shí)時(shí)性的要求,對(duì)預(yù)測(cè)算法的計(jì)算效率和計(jì)算時(shí)間等性能指標(biāo)提出更高的要求。
為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出基于時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的多區(qū)爐溫預(yù)測(cè)框架,并通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)提升預(yù)測(cè)精度,建立實(shí)時(shí)的爐溫預(yù)測(cè)模型。實(shí)例研究表明,團(tuán)隊(duì)提出的基于遷移學(xué)習(xí)的爐溫預(yù)測(cè)框架在每個(gè)加熱區(qū)快速建模的基礎(chǔ)上均能提升預(yù)測(cè)精度。
相關(guān)研究成果發(fā)表在Sensors上,該研究為人工智能技術(shù)應(yīng)用于冶金行業(yè)加熱爐能耗優(yōu)化控制提供新方法。