电熔镁砂生产用电需量多步智能预报方法

摘要：

电熔镁砂生产(Fused magnesia smelting process,FMSP)用电需量会出现先升后降的尖峰现象,当峰值达到用电需量限幅值,会将电熔镁炉(Fused magnesia furnace,FMF)拉闸断电.为避免尖峰时刻的不必要拉闸需要对需量尖峰进行识别,因此需要进行需量多步预报.利用电熔镁砂生产过程熔化电流闭环控制系统方程建立了由线性模型和未知非线性动态系统组成的需量多步预报模型,将系统辨识与深度学习相结合提出了端边云协同的电熔镁砂生产用电需量多步智能预报方法.采用电熔镁砂生产过程的工业大数据的实验结果验证了所提的预报方法可以准确预报需量的变化趋势.

关键词：需量多步预报、需量尖峰、端边云协同、自适应深度学习

所属期刊栏目：49

分类号：O231;TP3;TP273

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1868-1877