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作者：陈波;董壮壮;王月明;李俊峰;
单位：内蒙古科技大学自动化与电气工程学院;内蒙古包钢钢联股份包钢炼铁厂炼铁二部;
摘要：合理的送风制度有利于高炉炉况顺行，促进高炉节能降碳。目前送风制度与燃料消耗参数之间的映射关系并不完善，为解决这一问题，提出一种基于K-means聚类、支持向量回归(SVR)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的高炉送风制度优化方法。首先，运用K-Means和模糊C均值算法对高炉送风参数聚类，选择聚类效果较好的K-Means模型对高炉炉况进行聚类分析。然后，结合K-Means聚类结果和特征选取，提取送风制度关键参数，并利用SVR、径向基神经网络、随机森林回归和极端梯度提升模型对高炉燃料比、煤比和日产铁量进行预测，选择预测最准确的SVR模型作为预测模型。最后，在SVR模型基础上构建多目标规划模型，采用NSGA-Ⅱ算法寻找燃料比最小且煤比最大的非劣解集，并进行结果分析。结果表明，该方法能够改善高炉送风制度，降低燃料比，促进高炉节能降碳。
关键词：送风制度;;K-means;;SVR;;NSGA-Ⅱ;;节能降碳
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62262048);; 内蒙古自治区关键技术攻关项目(2021GG0045)
