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摘要
目前，电炉功率设定大都由操作人员根据经验和现场运行情况人为确定，受人为的经验和操作等影响较大，难以保证功率给定的实时最优性，从而影响生产指标。本文针对回转窑-电炉镍铁冶炼工艺(RKEF工艺)熔炼电炉，提出一种在线控制电炉功率的优化方法。该方法通过建立电炉热平衡模型，对电炉进料、烟气和炉体冷却系统相关过程变量进行在线检测，实现电极功率最优设定值的在线计算；通过构建BP神经网络误差模型，利用出渣周期实测数据生成数据样本对网络模型进行训练和更新，实现对热平衡计算误差的预测和在线修正，提高热量计算的准确性和适应性。本文还基于工程数据采用仿真试验验证了该方法的有效性，指出该控制系统可以解决镍铁电炉智能冶炼的核心问题，下一步还需与其他子系统结合，形成完整智能冶炼厂解决方案。
