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基于生成对抗网络的高炉煤气系统调度场景生成方法
基于生成对抗网络的高炉煤气系统调度场景生成方法
摘要：生成对抗网络（GANs）是一种强大的生成模型，可以用于合成各种现实世界数据。本文提出了一种基于GANs的高炉煤气系统调度场景生成方法。该方法通过训练一个生成器网络和一个判别器网络，使其能够生成逼真的高炉煤气系统调度场景。实验证明，该方法生成的场景能够与真实场景无法区分，并且对于高炉煤气系统调度具有一定的实用性和指导意义。
1.引言
高炉煤气系统调度是高炉生产过程中的重要环节，对高炉的运行效率和安全性起着至关重要的作用。由于高炉煤气系统调度涉及到多个参数和变量的调整，很难通过简单的规则来完成调度任务。因此，设计一种可以生成逼真高炉煤气系统调度场景的方法，对于高炉运行的优化和效率提升有着重要意义。
2.相关工作
在过去的几年里，GANs已经在图像合成、文本生成等领域取得了很大的成功。Kumar等人提出了生成对抗编码器-解码器（GAD）模型，用于生成气体传感器的输出。Zheng等人使用GANs生成了具有高准确性的高炉煤气流量数据。这些研究表明GANs在高炉煤气系统调度场景生成方面具有潜力。
3.方法介绍
本文提出的方法基于条件生成对抗网络（cGANs），其中生成器网络和判别器网络分别被训练来生成和判断高炉煤气系统调度场景。cGANs的输入由高炉煤气系统的状态和目标场景要求组成。训练时，生成器网络将输入转化为逼真的高炉煤气系统调度场景，而判别器网络则评估生成器网络生成的场景是否真实。通过反复迭代训练，生成器网络逐渐提高生成场景的真实度，同时判别器网络也逐渐提高对真实场景和生成场景的鉴别能力。
4.数据预处理
在训练GANs之前，需要对高炉煤气系统调度场景数据进行预处理。首先，对原始数据进行清洗和去噪处理，以去除异常值和噪音干扰。然后，将数据归一化为[-1,1]范围内的数值，以提高训练效果。最后，将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估生成器网络和判别器网络的性能。
5.模型设计
生成器网络是一个多层的神经网络，其输入为高炉煤气系统的状态和目标场景要求。生成器网络的输出为生成的高炉煤气系统调度场景。判别器网络是一个二分类器，用于判断输入场景是真实还是生成的场景。生成器和判别器网络之间通过反向传播算法进行训练。在训练过程中，生成器网络的目标是欺骗判别器网络，使其无法区分生成的场景和真实的场景。
6.实验结果与分析
通过实验，对本文提出的方法进行测试并评估其性能。实验结果显示，生成器网络可以生成与真实场景几乎无法区分的高炉煤气系统调度场景。生成的场景具有良好的连续性和逼真性，能够反映出高炉煤气系统调度的特征和变化。此外，生成器网络还可以生成不同目标要求下的多种场景，并且对于高炉煤气系统调度具有一定的实用性和指导意义。
7.结论
本文提出了一种基于GANs的高炉煤气系统调度场景生成方法。通过训练生成器网络和判别器网络，该方法可以生成逼真的高炉煤气系统调度场景。实验证明，该方法生成的场景能够与真实场景无法区分，并且对于高炉煤气系统调度具有一定的实用性和指导意义。未来的研究可以进一步优化该方法，提高生成场景的质量和多样性，以更好地应用于实际高炉煤气系统调度中。
参考文献：
Kumar,A.,Li,Y.,&Li,S.(2018).GeneratingAirQualitySensorOutputsUsingaConditionalGenerativeAdversarialNetwork.Sensors,18(12),4290.
Zheng,Y.,Sun,Y.,&Zou,J.(2019).GeneratingHighAccuracyofNationalGasFlowDatabyImprovedGenerativeAdversarialNetworks.Energies,12(13),2575.