大型钢铁企业能源管理系统的建立及能耗分析方法研究

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1、上海交通大学硕士论文大型钢铁企业能源管理系统的建立及能耗分析方法研究摘要本文以解决我国大型钢铁企业的高能耗问题为研究目标，以宝钢能源中心的能源运行管理与分析系统为研究背景，详细讨论了如何利用先进的信息技术建立适应现代化大型钢铁企业发展需要的能源运行管理与分析系统，并在对几种常用的钢铁企业能耗分析方法进行系统剖析的基础上，将一种智能化的模糊神经网络技术应用到了钢铁企业能源消耗的建模、构序与预测过程中，为钢铁企业的能耗分析问题提供了一种新型的解决方案。宝钢能源运行管理与分析系统由任务单与管网子系统、报表子系统及OLA

2、P子系统组成。系统采用分布式客户机／N务器体系结构，有机地运用了先进的系统技术、计算机技术、数据库技术、网络技术及OLAP技术，实现了对能源中心内各种能介系统运行方式变更信息及各种动力管网设备运行信息的无纸化归档管理与查询功能，集成了对各种计划、管理、决策类报表的编制与查询功能，并在大型钢铁企业中首次成功地实现了主要能源信息的数据仓库和在线联机分析处理(OLAP)系统，从而为宝钢能源中心的工作人员提供了方便、灵活的信息传递、存储和查询方式，为管理人员提供了高效、可靠的决策支持手段，为建设适合大型钢铁企业发展需要的

3、现代化能源中心奠定了坚实的基础。钢铁企业的高能耗问题不仅会导致生产的高成本，同时也会造上海交逐大举硕士论文成资源盼滚费和对环境的污染，甚至严重影响钢铁企遂的可持续发震。为了实现钢铁企业的节能降糕，在本世纪劾进一步缩小与世界先进国家钢铁工业的能耗差距，寻求钢铁企业能耗分析的新方法和有效途径是极其必要的。模糊理论及神经网络等智能化科学理论和毳拜究方法酶不断发鼹，力销铁企藏能耗分析提供了薪静途径。本文首先分折了摸糊神经耀络技术的特点，并将一jfI}I改进的模糊神经网络算法应用到了钢铁企业的能耗分析过程中，对钢铁企业吨钢

4、综合能耗的影响因索进行了建模、预测和定量分析。关键字：能源中心，ESEOS，能耗分析，吨钢综合能耗，模糊神经网络上海交通大学硕士论文DESIGNOFTHEENERGYMANAGEM[ENTSYSTEMoFSTEELINDUSTRYANDRESEARCHOFENERGYANALYSISABSTRACTInordertoreducethehighenergyconsumptionofourcountry’Ssteelindustries，wediscussindetailsinthispaperabouthowtou

5、setheadvancedinformationtechnologiestoestablishtheenergymanagementandanalysissystemwhichcanmeettheneedsofthequickdevelopmentofmodernsteelindustries．Andthen，onthebasisofilluminatingseveralmethodsofenergyconsumptionanalysis，wemakeuseofaFuzzy-NeuralNetworkframew

6、orkonthemodeling、sortingandpredictingprocessofenergyconsumptionandprovideanewmethodfortheanalysisofenergyconsumption．Theenergymanagementandanalysissystemiscomposedofthreesubsystems．WeusethedistributedClient／Serverframeworktobuildthissystemandintegrateadvanced

7、system，computer,database，networkandOLAPtechnologiesintoit．ItisthefirstsuccessfulapplicationmadeupofdatawarehouseandOLAPtechniqueinsteelindustries．Wi廿lthissystem，weprovidethestaffsoftheenergycenterofBaoSteelwithaneasyandflexiblewayontransmitting，storingandquer

8、yingenergy上海交通大学硕士论文information．Simultaneously,wemakeasolidfoundationofbuildingamodemenergycenterthatcanmeettheneedsofthedevelopmentofsteelindustries．Thehighenergyconsumptionofsteelindust