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公开(公告)号：CN116825253B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310812958.X
申请日：2023-07-03
申请人： 东北大学
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F119/14 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F111/08
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公开(公告)号：CN116779062A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310707270.5
申请日：2023-06-14
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，包括S1、建立工艺优化基础数据平台；S2、基于工艺优化基础数据平台建立预测模型；S3、根据实际生产工艺要求，设定力学性能预测模型输入参数的范围；S4、基于设定的热轧带钢工艺参数优化设计方案，建立多目标优化策略数学模型；S5、基于MOEA/D智能优化算法对多目标数学模型进行求解，得出合理的工艺参数计算值；S6、根据计算求解的工艺参数值，调整实际生产工艺设定值。本发明采用上述基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，根据实际性能需求，实现工艺参数的及时、精确和高效率优化，有助于提高热轧带钢生产工艺参数选择的科学性，提高热轧带钢力学性能的稳定性。
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公开(公告)号：CN115963790A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211628191.7
申请日：2022-12-17
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B19/418 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种氧化镁生产流程能源优化利用方法及装置，可应用于氧化镁生产流程能源利用优化及参与电网互动，有助于提升氧化镁生产流程中的能源利用率、生产流程优化以及与电网的互动能力，促进工业企业的电能替代与工业产业升级。所述方法包括如下的步骤：步骤一：建立氧化镁生产流程能源利用模型；步骤二：基于氧化镁的生产过程中的可调节能力，提出氧化镁生产过程中的优化控制方法；步骤三：基于氧化镁企业参与电网互动能力提升技术，综合考虑步骤一和步骤二得出的结果，在提出基于循环神经网络的需量预测方法的基础上，建立熔炼机理建立单吨电耗指标模型，提出在电熔镁炉能效调度在线优化控制方法。
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公开(公告)号：CN118314998A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410529220.7
申请日：2024-04-29
申请人： 东北大学 , 中信金属股份有限公司 , 湖南华菱湘潭钢铁有限公司
摘要： 本发明提供了一种融合物理冶金与数据驱动的热轧带钢力学性能预测方法，属于热轧材料力学性能预测研究领域，包括：获取热轧带钢的生产数据集，通过遗传算法优化的物理冶金模型计算热轧带钢的各组织成分占比；构建力学性能预测所需数据集并进行预处理，得到预处理后的数据集；将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建随机森林模型，利用随机森林模型对训练集进行计算，获取最优参数，并对测试集进行力学性能预测。本发明采用上述的一种融合物理冶金与数据驱动的热轧带钢力学性能预测方法，将成分工艺参数与各相分数占比同时作为输入数据实现对钢材力学性能的预测，可有效提高力学性能预测精度，有助于实现工艺参数的优化，提高产品质量。
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公开(公告)号：CN116822367A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310812967.9
申请日：2023-07-03
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM模型的IF钢力学性能预测方法，S1、选取样本；S2、补充空缺数据；S3、异常值剔除：使用格拉布斯准则对S2中得到的数据集中力学性能异常IF钢钢卷对应的参数数据剔除，得到数据集；S4、训练LSTM模型：将S3中得到的数据集按比例划分为训练数据和预测数据，将关键参数作为输入变量，将力学性能作为输出变量，将输入变量和输出变量用于训练LSTM模型，得到LSTM预测模型。本发明采用上述步骤，LSTM预测模型中既包含IF钢成分对IF钢性能的影响，也包含热轧和冷轧工艺参数对IF钢性能的影响，有助于LSTM模型实现高精度的力学性能预测，优化工艺参数。
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公开(公告)号：CN116384530A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211625784.8
申请日：2022-12-16
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于灰色预测的工业负荷用电量预测方法，包括步骤一：获取待预测工业负荷用电单元的一段时间内的历史数据的原始样本集，得到原始数据序列；步骤二：对数据序列进行数据之间的级比计算，进行灰色预测模型的适用性判断；步骤三：对符合要求的数据序列进行一次累加，得到一次累加生成数列；步骤四：对一次累加生成数列建立残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型，分别得到预测值；步骤五：对残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型的预测结果加以组合，得到工业负荷用电单元的用电量预测值；本发明大大提高了预测精度，避免了预测模型受系统误差及季节等外部因素干扰的影响。
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公开(公告)号：CN115796533A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211555082.7
申请日：2022-12-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
发明人： 祝湘博 , 刘宇 , 焦振 , 王雪 , 曹阳 , 徐大利 , 陈昱达 , 孟令卿 , 郭大川 , 赵彦一 , 曾宪楠 , 房震宇 , 姜也闻 , 孙玉成 , 高梓源 , 王迎春 , 杨东升 , 李广地 , 周博文
摘要： 本发明提供一种考虑清洁能源消纳的虚拟电厂双层优化调度方法及装置，针对可再生能源接入给电网带来的一系列问题，在考虑清洁能源消纳的同时，提高了虚拟电厂整体的经济性。方法包括：步骤1：基于虚拟电厂中各成员对象的特征，构建虚拟电厂中各成员对象模型；步骤2：确立保证虚拟电厂系统稳定运行的等式约束条件和不等式约束条件，用于下一步的优化模型的建立；步骤3：根据已确定的成员对象和所述成员对象对应的约束条件，构建出考虑能源消纳的上层优化模型和考虑系统经济性的下层优化模型；步骤4：基于多目标萤火虫算法对所述的上层优化模型和下层优化模型求解，采用模糊优选法确定最优解，用此最优解对所述虚拟电厂进行优化调度。
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公开(公告)号：CN101260478A
公开(公告)日：2008-09-10
申请号：CN200810011052.3
申请日：2008-04-17
申请人： 东北大学
IPC分类号： C22B9/18
摘要： 本发明涉及加压电渣炉冶炼高氮钢的方法，要点是按如下步骤进行：选定自耗复合电极母材组成含量及各原料重量百分比；冶炼自耗电极母材，在合金管装入氮合金粒和脱氧剂后焊接在母材上制成自耗复合电极，焊到假电极上，装卡到电极上；放引弧剂于自耗电极下面的底水箱上；烘烤渣3～10小时，倒入结晶器内，密闭熔炼室；在氮气条件下，电流为1000～2000A下化渣；之后提升熔炼室和冷却水压力均为3～10MPa，在电流为2000～6000A下冶炼；当熔炼电流降至1000A以下冶炼结束。本发明优点是用固态起弧造渣方式和自耗复合电极在超过常压密闭冶炼室内进行冶炼，解决了采用原有技术制备高氮钢过程中氮分布不均匀的问题，从而避免了二次重熔，节约了生产成本，且工艺方法简单，冶炼效果好。
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公开(公告)号：CN101260478B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810011052.3
申请日：2008-04-17
申请人： 东北大学
IPC分类号： C22B9/18
摘要： 本发明涉及加压电渣炉冶炼高氮钢的方法，要点是按如下步骤进行：选定自耗复合电极母材组成含量及各原料重量百分比；冶炼自耗电极母材，在合金管装入氮合金粒和脱氧剂后焊接在母材上制成自耗复合电极，焊到假电极上，装卡到电极上；放引弧剂于自耗电极下面的底水箱上；烘烤渣3～10小时，倒入结晶器内，密闭熔炼室；在氮气条件下，电流为1000～2000A下化渣；之后提升熔炼室和冷却水压力均为3～10MPa，在电流为2000～6000A下冶炼；当熔炼电流降至1000A以下冶炼结束。本发明优点是用固态起弧造渣方式和自耗复合电极在超过常压密闭冶炼室内进行冶炼，解决了采用原有技术制备高氮钢过程中氮分布不均匀的问题，从而避免了二次重熔，节约了生产成本，且工艺方法简单，冶炼效果好。
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公开(公告)号：CN118298978A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410529210.3
申请日：2024-04-29
申请人： 东北大学 , 中信金属股份有限公司 , 湖南华菱湘潭钢铁有限公司
IPC分类号： G16C60/00 , G16C20/70 , G16C20/30 , G06N3/006 , G06F18/231 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，属于钢板生产和数据统计建模的交叉领域，包括：采集热轧钢板数据并对数据进行预处理；基于钢板数据和物理冶金学理论计算物理冶金参数；采用粒子群优化算法优化力学性能计算模型参数，构建力学性能预测模型。本发明采用上述的一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，搭建高质量数据集，选择最优算法建模对力学性能进行预测，实现指导钢板生产。
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