CN109647899A - 一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。S1.利用精轧段电耗计量仪表对精轧过程消耗的电量进行计量，得到精轧段电耗值；S2.再利用主元分析法分析多种对轧件电耗有关的影响因素，简化预测模型的输入参数，把输入数据降维为主元空间，通过提取主元空间特征来表征影响电耗的主要变化信息，并利用精轧电耗数据和主元分析后的规格数据进行多规格轧件电耗预测模型的训练和搭建；S3.最终通过得到的电耗预测模型实现某一钢种在设定不同工况参数的情况下的精轧段电耗预值。该方法可针对某一钢种在设定不同工况参数的情况下通过预测模型得到的电耗预报值并进行对比分析，有效避免能耗超标现象，并对工艺参数优化提供指导义。

Description

一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法

技术领域

本发明涉及工业生产电耗预报技术领域，尤其是一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。

背景技术

智能制造发展是当前加快推进钢铁行业转型升级的重点，要提高我国钢铁行业的核心竞争力，需要加大技术创新的力度与深度，同时继续推进节能减排工作。在钢铁生产中，能源消耗约占钢铁成本的20％-40％，能源介质的消耗监测管理是制定钢铁企业能源规划的重要组成部分，从目前能源统计数据看，我国钢铁企业的能耗要比国外先进企业的能耗高出30％以上，可见存在巨大的节能降本潜力，只有转变增长方式，大幅度提高能源利用效率，才能促进我国钢铁工业的可持续和健康发展。

轧制工艺流程是钢铁制造流程中重要工序之一，研发轧制工艺流程节能优化是实现钢铁全线智能制造，全面节能的必备所需。而电能是轧制过程能耗的主要指标，轧制过程电机能耗主要取决于主、辅传动电机的能耗，所以开展对轧制生产线的传动能耗分析预报研究对提高能源利用效率，电能优化调度，节能排产起着重要作用，同时为企业减低成本，实现绿色节能运行提供保障。目前国内外节能改造措施大多体现在厂级间的能源管控、调度优化，对于单条生产线的多种轧制规格轧件的能耗研究甚少，尤其是对于不同规格钢材跟踪能耗的预报研究较为缺乏；而轧制单体工序能耗优化主要集中在加热炉的节能改造和基于工艺模型的内部参数调节降耗，缺乏对于单工序电耗的节能研究。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的是提供一种解决现有钢铁生产中，预报某一钢种的轧件在设定不同工况参数的情况下其在精轧阶段电耗的问题的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。

本发明的技术方案是：一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，该方法具体包括以下步骤：

S1.利用精轧段电耗计量仪表对精轧过程消耗的电量进行计量，得到精轧段电耗值；

S2.再利用主元分析法分析多种对轧件电耗有关的影响因素，简化预测模型的输入参数，把输入数据降维为主元空间，通过提取主元空间特征来表征影响电耗的主要变化信息，并利用精轧电耗数据和主元分析后的规格数据进行单工序电耗预测模型的训练和搭建；

S3.最终通过得到的电耗预测模型实现某一钢种在设定不同工况参数的情况下的精轧段电耗预值。

进一步，所述S1的具体步骤为：

S1.1：周期性的采集热连轧精轧段生产线各阶段的电表读数，并将用电数据按照电表代号进行分组记录，并在分组内按照采样时间记录每次采集的用电值；

S1.2：通过生产控制***记录文件中获取在精轧阶段各个时间结点的生产信息；

S1.3：通过咬钢时间与钢卷号明确出轧件在精轧生产线所处的时间段和位置，结合S1中所得的用电数据组别的采集时间序列所处的时间段将电耗数据与轧件的电耗过程进行对应，得到轧件进入和离开热轧生产线的时间段，得到每卷钢在热轧生产中所耗电量，即精轧段电耗值。

进一步，所述S2的具体步骤为：

S2.1：获取的带钢的规格数据,并对获取后的数据进行主元分析，提取主元空间特征，通过降维过程降低输入参数的维度，之后再把主元分析后得到的规格数据和S1.1得到的对应电耗数据存入卷钢热轧生产电耗数据表中，并且根据钢种的不同进行分类统计，得到各钢种下每卷钢在热轧生产中所耗电量及对应的影响电耗的主要变化信息。

S2.2结合S1得出对应的精轧段电耗值，把主元分析后的规格数据作为预测模型的输入，把对应的精轧电耗数据作为预测模型的输出，进行学习训练，得到优化后的电耗预测模型。

进一步，利用该方法把规格数据的多维数据进行降维处理，即将生产过程中存在的大量高度相关的数据变量映射到用少部分主元变量定义的低维空间，即把复杂的规格数据压缩为主元变量，利用主元贡献度分析选取所含多维空间85％以上的信息的主元变量信息代替多维数据。

进一步，所述获取的带钢的规格数据包括：班组、炉号、钢卷号、原料钢质、产品材质、目标厚度、目标宽度、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、验证坯重、验证卷重、轧制速度和轧制时长等数据。

进一步，所述各阶段的电表读数包括电表代号、采集时间和电量。

进一步，所述生产信息包括每卷钢的F1轧制力出现时间和F7轧制力归零时间。

一种实现所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的计算机程序。

一种实现、所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的信息处理终端。

一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。

本发明的有益效果是:由于采用上述技术方案，本发明的方法拟对精轧过程电量损耗进行精确计量、分析、预报。在所有的能源介质中，电是易于测量的能源介质，也是不可忽视的能源消耗。可以通过安装的仪表对主、辅传动电机等主要用电数据进行实时的记录，而获取电力损耗的数据。而钢厂生产的钢材品种比较多，不同的轧制规格会对电力损耗的产生不同的影响，预设参数的改变也会对电力损耗造成不同程度的影响，通过现场获取的规格数据和能耗数据，建立较为准确的能耗预测模型，可以在获知规格数据而未实际轧制之前得到电力损耗情况的预报，这对于生产各类型钢材的节能研究具有相当的指导意义，有助于从单工序能耗过程发掘节能潜力，具备一定的实践和研究意义。在数据分析和建模中，可以针对某一钢种在设定不同工况参数的情况下通过预测模型得到的电耗预报值并进行对比分析，有效避免能耗超标现象，并对工艺参数优化提供指导义。

附图说明

下面结合附图和具体实施方法对本发明作进一步的详细说明:

图1是本发明得到的主元分析结果图。

图2是本发明中得到的主元贡献度图。

图3是本发明使用的BP神经网络拓扑结构图。

图4是本发明的多规格轧件电耗的预报方法的实施方案流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明的技术方案做I进一步说明。

本发明一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，该方法具体包括以下步骤：

S1.利用精轧段电耗计量仪表对精轧过程消耗的电量进行计量，得到精轧段电耗值；

S2.再利用主元分析法分析多种对轧件电耗有关的影响因素，简化预测模型的输入参数，把输入数据降维为主元空间，通过提取主元空间特征来表征影响电耗的主要变化信息，并利用精轧电耗数据和主元分析后的规格数据进行单工序电耗预测模型的训练和搭建；

S3.最终通过得到的电耗预测模型实现某一钢种在设定不同工况参数的情况下的精轧段电耗预。

所述S1的具体步骤为：

S1.1：周期性的采集热连轧精轧段生产线各阶段的电表读数，并将用电数据按照电表代号进行分组记录，并在分组内按照采样时间记录每次采集的用电值；

S1.2：通过生产控制***记录文件中获取在精轧阶段各个时间结点的生产信息；

S1.3：通过咬钢时间与钢卷号明确出轧件在精轧生产线所处的时间段和位置，结合S1中所得的用电数据组别的采集时间序列所处的时间段将电耗数据与轧件的电耗过程进行对应，得到轧件进入和离开热轧生产线的时间段，得到每卷钢在热轧生产中所耗电量，即精轧段电耗值。

所述S2的具体步骤为：

S2.1：获取的带钢的规格数据,并对获取后的数据进行主元分析，提取主元空间特征，通过降维过程降低输入参数的维度，之后再把主元分析后得到的规格数据和S1.1得到的对应电耗数据存入卷钢热轧生产电耗数据表中，并且根据钢种的不同进行分类统计，得到各钢种下每卷钢在热轧生产中所耗电量及对应的影响电耗的主要变化信息。

S2.2结合S1得出对应的精轧段电耗值，把主元分析后的规格数据作为预测模型的输入，把对应的精轧电耗数据作为预测模型的输出，通过得到的数据进行学习训练，得到电耗预测模型。

利用该方法把规格数据的多维数据进行降维处理，即将生产过程中存在的大量高度相关的数据变量映射到用少部分主元变量定义的低维空间，即把复杂的规格数据压缩为主元变量，利用主元贡献度分析选取所含多维空间85％以上的信息的主元变量信息代替多维数据。

所述获取的带钢的规格数据包括：班组、炉号、钢卷号、原料钢质、产品材质、目标厚度、目标宽度、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、验证坯重、验证卷重、轧制速度和轧制时长等数据。

所述各阶段的电表读数包括电表代号、采集时间和电量。

所述生产信息包括每卷钢的F1轧制力出现时间和F7轧制力归零时间。

一种实现所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的计算机程序。

一种实现、所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的信息处理终端。

一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。

实施例：

A.周期性的采集热连轧精轧段生产线各阶段的电表读数，并记录包括电表代号、采集时间、和电量的用电数据，用电数据按照电表代号进行分组记录，并在分组内按照采样时间记录每次采集的用电值；

B.通过生产控制***记录文件中获取在精轧阶段各个时间结点的生产信息，这些生产信息应当包括每卷钢的F1轧制力出现时间、F7轧制力归零时间；

C.通过咬钢时间与钢卷号明确出轧件在精轧生产线所处的时间段和位置，利用步骤A中所得的用电数据组别的采集时间序列所处的时间段可把电耗数据与轧件的电耗过程进行对应，可以得到轧件进入和离开热轧生产线的时间段，得到每卷钢在热轧生产中所耗电量。

D.从计算机控制***的生产信息中获取规格数据，包括班组、炉号、钢卷号、原料钢质、产品材质、目标厚度、目标宽度、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、验证坯重、验证卷重、轧制速度、轧制时长等。利用主成分析法对获取的生产信息进行主元分析，得到影响电耗的主要变化信息，通过降维过程降低输入参数的维度；在步骤C之后把分析得到的电耗数据与对应的主元分析过的规格数据存入卷钢热轧生产电耗数据表，并按照钢种进行分类。主元分析的具体实现过程如下所述：

(1)设获取的规格数据有m个，于是构成了(m*n)维矩阵X。对于变量X进行标化处理：

其中， 为X的均值，为X_i的方差。

(2)标准化矩阵X^*的协方差为∑^*，对∑^*进行特征分解：

∑^*＝L^TΛL (2)，

其中，L＝(l₁,l₂，...,l_n)；l₁,l₂，...,l_n是对应的正规化特征向量；Λ＝diag(λ₁,λ₂,...,λ_n)，

λ₁≥λ₂≥...≥λ_n≥0是∑^*的特征值；

(3)第i个主元t_i可以表示为：

第i个主元t_i(i＝1，2，...,n)是与t₁，...,t_i-1都不相关的所有X^*的线性组合中方差达到最大者，前p个主元反映原来变量包含信息的大小，可用前p个主元积累方差贡献率η_p来表示。

本方案的计算结果如图1所示，可取3个主元，其中1号主元贡献率为48.9％，2号主元贡献率为28.7％，3号主元贡献率为9.4％，其积累方差贡献率η_p≥85％，可以代表多维空间的主要信息，这样通过主元分析法将18维规格数据转换为3维主元变量，这样使用较少的主元变量就可以充分的描述高维空间的特性，而且不会有显著的信息损失。其中主元贡献率百分比如图2所示。

E.得到经过主元分析后的轧件生产信息的主元变量和对应的精轧段电耗值，并根据不同钢种进行分类统计。把主元变量作为BP神经网络的输入，把对应精轧段电耗值作为BP神经网络的输出，通过得到的数据进行学习训练，可以得到电耗预测模型。该模型可以根据某一钢种在设定不同工况参数的情况下得到精轧段电耗值，完成电耗预报工作。使用的BP神经网络的拓扑结构如图3所示，图中X₁,X₂,...,X_n为输入量，在预测模型训练中，此处应该代表的是经过主元分析后的主要规格数据，该参数包括了大部分的变化信息，而Y₁,...,Y_n为输出量，在该发明中对应预报的电耗值，而w_ij,w_ik分别代表输入层与隐含层，隐含层与输出层之间的连接权值。根据图3可以看出BP神经网络可以看作成一个非线性的函数，X₁,X₂,...,X_n为函数的n个自变量，Y₁,...,Y_n为因变量，即表达的是n个自变量到m个因变量之间的映射关系。BP神经网络的训练过程如下所述：

(1)初始化网络，包括隐含层与输出层的权值ω_ij,ω_ik，隐含层、输出阈值a，b，网络学习速率以及神经元之间的激励函数。

(2)计算隐含层输出值。根据输入值X₁,X₂,...,X_n、输入层与隐含层之间权值ω_ij以及隐含层阈值a，可以计算出隐含层的输出值H_j，计算公式如下：

式中l为BP神经网络中隐含层节点的数目，f为隐含层激励函数。

(3)计算输出层值。根据各个隐含层值H_j，隐含层与输出层之间权值ω_ik,以及输层阈值b，可计算出各输出层值Y_m，计算式如下：

(4)计算误差值，根据神经网络预测值Y_k与预测值Y_k‘，计算误差值，公式如下：

e_k＝Y'_K-Y_k,k＝1,...,m (6)，

(5)更新神经网络权值和阈值，根据计算的误差值ek,调整网络权值和阈值，计算公式如下：

ω_jk＝ω_jk+ηHe_k,j＝1,2,...,l；k＝1,...,m

b_k＝b_k+e_k,k＝1,...,m (7)，

式中η为神经网络的学习率。

(6)根据判断条件，判断网络计算是否结束，没有则从步骤2开始继续重复计算，直至判断条件满足值停止计算。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1.利用精轧段电耗计量仪表对精轧过程消耗的电量进行计量，得到精轧段电耗值；

S2.再利用主元分析法分析多种对轧件电耗有关的影响因素，简化预测模型的输入参数，把输入数据降维为主元空间，通过提取主元空间特征来表征影响电耗的主要变化信息，并利用精轧电耗数据和主元分析后的规格数据进行多规格轧件电耗预测模型的训练和搭建；

S3.最终通过得到的电耗预测模型实现某一钢种在设定不同工况参数的情况下的精轧段电耗预值。

2.根据权利要求1所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于，所述S1的具体步骤为：

S1.1：周期性的采集热连轧精轧段生产线各阶段的电表读数，并将用电数据按照电表代号进行分组记录，并在分组内按照采样时间记录每次采集的用电值；

S1.2：通过生产控制***记录文件中获取在精轧阶段各个时间结点的生产信息；

S1.3：通过咬钢时间与钢卷号明确出轧件在精轧生产线所处的时间段和位置，结合S1中所得的用电数据组别的采集时间序列所处的时间段将电耗数据与轧件的电耗过程进行对应，得到轧件进入和离开热轧生产线的时间段，得到每卷钢在热轧生产中所耗电量，即精轧段电耗值。

3.根据权利要求2所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：

S2.1：获取带钢的规格数据,并对获取后的数据进行主元分析，提取主元空间特征，通过降维过程降低输入参数的维度，之后再把主元分析后得到的规格数据和S1.1得到的对应电耗数据存入卷钢热轧生产电耗数据表中，并且根据钢种的不同进行分类统计，得到各钢种下每卷钢在热轧生产中所耗电量及对应的影响电耗的主要变化信息；

S2.2结合S1得出对应的精轧段电耗值，把主元分析后的规格数据作为预测模型的输入，把对应的精轧电耗数据作为预测模型的输出，进行学习训练，得到优化后的电耗预测模型。

4.根据权利要求3所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于：所述获取的带钢的规格数据包括：班组、炉号、钢卷号、原料钢质、产品材质、目标厚度、目标宽度、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、验证坯重、验证卷重、轧制速度和轧制时长。

5.根据权利要求2所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于：所述各阶段的电表读数包括电表代号、采集时间和电量。

6.根据权利要求3所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法，其特征在于，所述生产信息包括每卷钢的F1轧制力出现时间和F7轧制力归零时间。

7.一种实现如权利要求1-6任一项所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的计算机程序。

8.一种实现如权利要求1-6任一项所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法的信息处理终端。

9.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的带钢热轧精轧过程中多规格轧件电耗预报方法。