本發(fā)明涉及能量管理，具體涉及一種高爐壓差控制方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術：

1、高爐作為鋼鐵生產流程中的核心環(huán)節(jié)，不僅承載著將鐵礦石還原為鐵水的重任，而且是一個高度集成多種物理、化學反應的復雜系統(tǒng)。在這個封閉的高溫環(huán)境中，原料(如鐵礦石、焦炭及熔劑)在下降過程中經歷了一系列的熱解、熔化、還原等過程，同時伴隨著氣體的生成與流動，形成了氣、液、固三相共存的獨特狀態(tài)。這一系列反應不僅要求精確的溫度控制和原料配比，還依賴于爐內氣流的合理分布，以確保熱量和物質的有效傳輸。高爐壓差，作為監(jiān)測爐況的重要指標之一，直接關聯(lián)到爐料的下降順暢度、煤氣流的分布均勻性以及爐內透氣性的好壞。壓差的穩(wěn)定與否，直接影響到高爐的生產效率、燃料利用率以及爐體的壽命。因此，維持一個適宜的壓差范圍，對于保障高爐的穩(wěn)定運行、提高生產效益具有至關重要的意義。

2、當前，高爐壓差的調節(jié)主要依賴于操作工人的經驗判斷與實時監(jiān)控數據的反饋。操作工通過觀察壓差的變化趨勢，結合爐溫、爐頂煤氣成分、風量等其他參數，憑借長期積累的經驗，適時調整鼓風機的風量、風口布局或進風溫度等，以期達到優(yōu)化爐內氣流分布、保持壓差穩(wěn)定的目的。然而，這種基于經驗的調節(jié)方式，雖在一定程度上能有效應對常規(guī)波動，但在面對突發(fā)狀況或復雜爐況變化時，可能難以迅速做出最優(yōu)調整。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供高爐壓差控制方法、裝置、電子設備及存儲介質，以解決上述技術問題。

2、本技術實施例提供的一種高爐壓差控制方法，所述方法包括：獲取待檢測高爐參數；將所述待檢測高爐參數輸入至預先或實時訓練的高爐壓差預測模型中，得到當前預測壓差值；若所述當前預測壓差值大于壓差上限閾值，發(fā)出報警提示信息，響應于所述報警提示信息逐步減少初始風量，直至輸出的預測壓差值小于或等于壓差上限閾值；若所述當前預測壓差值小于或等于壓差上限閾值，則根據所述預測壓差值在風量調整數據表中進行查找操作，得到最優(yōu)風量調整幅度，并基于所述最優(yōu)風量調整幅度調整風量，以控制高爐壓差；其中，所述風量調整數據表存儲有預測壓差值與最優(yōu)風量調整幅度的對應關系，所述風量調整數據表存儲在操作建議模塊中。

3、于本技術的一實施例中，所述高爐壓差預測模型的訓練過程，包括：獲取高爐關鍵參數，所述高爐關鍵參數包括氣流狀態(tài)參數、氣流操作參數、高爐壓差參數和爐況標記參數；對所述高爐關鍵參數進行時序特征提取，得到訓練數據集；通過所述訓練數據集對所述初始高爐壓差預測模型進行訓練，得到高爐壓差預測模型。

4、于本技術的一實施例中，獲取高爐關鍵參數，包括：采集高爐氣流狀態(tài)參數，所述高爐氣流狀態(tài)參數包括爐身靜壓、壁體溫度、爐喉十字測溫以及水溫差；采集高爐氣流操作參數，所述高爐氣流操作參數包括風量和氧量；采集高爐壓差參數，所述高爐壓差參數包括風壓、頂壓以及壓差參數，所述壓差參數為風壓與頂壓的差值；采集爐況標記參數，所述爐況標記參數包括換爐信號和休風信號，并對所述爐況標記參數賦予標記值，所述爐況標記參數標記值用于指示高爐在運行過程中遇到的特殊情況，所述爐況標記參數標記值包括不可用閾值；將所述高爐氣流狀態(tài)參數、所述高爐氣流操作參數、所述高爐壓差參數以及所述爐況標記參數存儲在高爐參數數據庫中。

5、于本技術的一實施例中，對所述高爐關鍵參數進行時序特征提取，得到訓練數據集，包括：按照預設的時間窗口采集預測點；提取所述采集預測點之前的預設時間段內的高爐關鍵參數，記為待處理高爐關鍵參數，對所述待處理高爐關鍵參數的數據預處理，得到特征向量；對所述特征向量設置對應的高爐壓差參數，作為所述預測點的高爐壓差參數，并將特征向量與所述對應的高爐壓差參數確定為訓練樣本；遍歷所述高爐關鍵參數，生成多個訓練樣本，將所有訓練樣本組合成所述訓練數據集，所述訓練數據集將用于訓練高爐壓差預測模型。

6、于本技術的一實施例中，對所述待處理高爐關鍵參數的數據預處理，得到特征向量，包括：提取所述爐況標記參數的時間戳數據，記為爐況標記時間戳數據，提取所述高爐氣流狀態(tài)參數的時間戳數據，記為氣流狀態(tài)時間戳數據，提取所述高爐氣流操作參數的時間戳數據，記為氣流操作時間戳數據；在所述爐況標記時間戳數據、所述氣流狀態(tài)時間戳數據以及所述氣流操作時間戳數據中篩選出相同的時間戳數據，記為相同時間戳數據；將所述相同時間戳數據對應的爐況標記參數、高爐氣流狀態(tài)參數以及高爐氣流操作參數確定為關聯(lián)高爐關鍵參數組；提取所述關聯(lián)高爐關鍵參數組中的爐況標記參數標記值，若所述爐況標記參數標記值為不可用閾值，則將所述關聯(lián)高爐關鍵參數組中的其他參數標記為空值；利用線性插補法對所述空值對應的關聯(lián)高爐關鍵參數組進行補全，得到特征向量。

7、于本技術的一實施例中，風量調整數據表，包括：收集歷史數據，所述歷史數據包括多個樣本壓差值，對每個樣本壓差值設置多個樣本風量調節(jié)值，得到多組調節(jié)數據；驗證每一組調節(jié)參數的調節(jié)結果，并對每一組調節(jié)結果進行效率評分；提取出每個樣本壓差值對應的調節(jié)結果效率評分最高的調節(jié)參數，記為最優(yōu)調節(jié)參數；將每個樣本壓差值對應的最優(yōu)調節(jié)參數進行整合，得到風量調整數據表。

8、于本技術的一實施例中，響應于所述報警提示信息逐步減少初始風量，直至輸出的預測壓差值小于或等于壓差上限閾值，包括：獲取當前預測壓差值對應的初始風量調節(jié)值，將所述初始風量調節(jié)值減去預設風量閾值，得到下一個風量值；基于所述下一個風量值得到新的待檢測高爐參數，并將所述新的待檢測高爐參數輸入至預先或實時訓練的高爐壓差預測模型中，直至輸出的預測壓差值小于或等于壓差上限閾值。

9、本技術實施例提供的高爐壓差控制裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取待檢測高爐參數；壓差預測模塊，用于將所述待檢測高爐參數輸入至預先或實時訓練的高爐壓差預測模型中，得到當前預測壓差值；報警模塊，用于若所述當前預測壓差值大于壓差上限閾值，發(fā)出報警提示信息，響應于所述報警提示信息逐步減少初始風量，直至輸出的預測壓差值小于或等于壓差上限閾值；風量調整模塊，用于若所述當前預測壓差值小于或等于壓差上限閾值，則根據所述預測壓差值在風量調整數據表中進行查找操作，得到最優(yōu)風量調整幅度，并基于所述最優(yōu)風量調整幅度調整風量，以控制高爐壓差；其中，所述風量調整數據表存儲有預測壓差值與最優(yōu)風量調整幅度的對應關系，所述風量調整數據表存儲在操作建議模塊中。

10、本技術實施例提供一種電子設備，包括處理器、存儲器和通信總線；所述通信總線用于將所述處理器和存儲器連接；所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的計算機程序，以實現(xiàn)上述高爐壓差控制方法。

11、本技術的有益效果：本發(fā)明通過預先或實時訓練的高爐壓差預測模型，能夠更準確地預測當前高爐的壓差值，相比傳統(tǒng)依賴人工經驗的方式，神經網絡模型經過大量數據訓練，能夠綜合考慮更多影響因素，提高預測的精度和可靠性，當預測壓差值超過預設的安全閾值時，系統(tǒng)能夠自動發(fā)出報警提示，及時提醒操作人員采取措施，如逐步減少風量，以預防可能的爐況異?；虬踩鹿剩瑥亩鰪娏烁郀t操作的安全性，對于預測壓差值在安全范圍內的情況，能夠依據風量調整數據表自動給出最優(yōu)的風量調整幅度建議，通過集成先進的預測模型與智能決策支持，能夠顯著提升高爐壓差控制的精準度和效率，保障高爐穩(wěn)定運行，實現(xiàn)風量的精細化調整，維持高爐壓差的穩(wěn)定，提高生產效率。

12、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術。