基于大数据的水泥厂能耗特性的分析研究开题报告

 2020-02-10 11:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

课题研究的目的及意义:
当今世界,大数据已经渗透到当今的每一个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。

未来时代的发展趋势也不再是it时代,而是dt时代。

大数据的价值越来越显著,在各个领域的作用也越来越重要。

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2. 研究的基本内容与方案

基本内容:
2000 年以后,我国水泥工业结构调整取得了很大的进步,生产工艺也取得了新的突破,自 2002 年以来,我国的新型干法水泥取得了快速的发展。由于传统水泥生产技术的因素,我国水泥工业在生产过程中能源消耗较大,二氧化碳排放量较多,不利于其长远发展。针对当前水泥厂数据利用率低、能耗数据缺乏参考指标的问题,通过分析与研究,对水泥厂大量的与能耗相关的数据进行分析,得到一个能耗的预测模型。当新数据输入时,能够根据当前所输入的变量,预测出下个采集时间段的能耗值,从而为水泥厂的降耗措施提供有力的数据支持。熟悉水泥厂工艺流程及设备,了解生产过程中耗能主要是在哪些工艺流程与
设备,了解国内水泥行业发展现状以及在水泥行业生产过程中最常见的问题,便于后期实地调研采集能耗数据。了解大数据技术,学习如何使用大数据技术对数据进行分析处理,并得到我们所需要的东西,掌握相关软件,并学会搭建大数据平台。
搭建大数据平台,从水泥厂收集与能耗相关的数据,在平台上对数据进行处理,对能耗特性进行数学建模;验证模型,对能耗计算模型的正确性进行验证,检测其是否达到预期要求;研究能耗诊断的方法,得出对水泥厂调整能耗具有指导意义的结果。
技术方案:
(1)实地调研,到水泥厂现场了解生产情况,收集所有可控的生产参数与环境因素,向工厂工程师及现场工作人员了解各参数的意义以及生产中的实际情况并做好记录。
(2)搭建大数据平台,在计算机上使用软件部署大数据框架,对该框架进行测试,提高其准确性与稳定性。

(3)通过测试选择算法,对水泥厂过往稳定数据使用多种算法测试,得出模型经过对比测试选择算法。

(4)实际验证,通过不同的新数据对所建立的能耗模型进行验证,验证能耗计算模型的性能,对其进行改善。

主要技术路线如下

3. 研究计划与安排

(1)2019年2月18日~2019年3月9日:完成外文文献翻译。

(2)2019年3月5日~2019年3月20日:查阅相关文献和资料,整理资料,完成开题报告。

(3)2019年3月22日~2019年5月1日:完成大数据平台搭建,收集水泥厂的能耗数据,建立水泥厂能耗模型,评估改进能耗模型。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]基于大数据的地铁列车能耗仿真和节能操纵 何海兴,沈红平,李卫红 (南车株洲电力机车研究所有限公司,湖南 株洲 412001 )
[2]基于大数据的公共建筑能耗监测系统研究与应用 吴兆立1,张琴2(1.江苏建筑职业技术学院 信息与网络中心,江苏 徐州 221116;2.泰州市海陵区人民检察院,江苏 泰州 225300)
[3]基于大数据平台和并行随机森林算法的能耗预测模型优化 肖祥武,文雯,白全生,胡卫东,李志金,刘克勤( 湖南大唐先一科技有限公司,长沙 410007)
[4]浅析水泥厂能耗及管理的发展趋势 贾永让(酒钢宏达建材有限责任公司,甘肃 酒泉 735000)
[5]水泥厂发展循环经济的探索一 一用低品位原燃料 低能耗生产泥 秦至刚 中国建筑材料科学研究院
[6]基于 MATLAB 与最小二乘法的能耗数据处理方法 朱 强,王仪明,李艳,刘 鑫,黄德树( 北京印刷学院,北京 102600)
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[10]浅谈水泥厂能耗定额管理 刘段军 哈尔滨水泥厂 ,张新建 黑龙江省公路桥梁公司
[11]基于大数据的能耗特性分析方法研究 高倩 硕士论文 华北电力大学
[12]SUCCESSFUL INTEGRATION OF A FACILITY WIDE ENERG MANAGEMENT SYSTEM
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[13]BP neural network for the prediction of urban building energy consumption based on Matlab and its application Sun Zhifeng Institute of Building Environment and Energy Efficiency China Academy of Building Research,CABR Beijing, China beijisnow@126.com
[14]The Simulation Modeling About The Developments of GDP,Population and Primary Energy Consumption in China Based on MATLAB Guo-Dong Li Graduate School of Science and Engineer Teikyo
[15]覃丽霞,林冠春.中国水泥行业现状与发展趋势[C].2015,《工业建筑》2015年增刊.:工业建筑杂志社,2015:4
[16]刘琪琛,雷景生,郝珈玮,黄燕刚,李强,罗海波. 基于Spark平台和并行随机森林回归算法的短期电力负荷预测[J].电力建设,2017,38(10):84-92

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