蒸汽系统在钢铁企业中能起到回收和综合利用余热余能等作用，是降低吨钢综合能耗的有效手段。因蒸汽管网规模大、分布广，难以全面配置高精度的流量仪表，而已经装设的仪表由于测量精度低、管理维护不到位、仪表或网络故障，造成蒸汽管网流量测量数据存在不完整、精度低、一致性差的问题。基于这些有问题的流量数据而形成的错误调度与控制指令，会导致管网供需失衡、压力波动过大，引起管网放散，甚至造成生产事故，给企业带来巨大经济损失。另外，有问题的数据使企业无法精确核算内部的能源成本，限制了管理节能的空间。　　 针对钢铁企业蒸汽管网流量测量数据的质量问题，本文提出蒸汽管网流量数据校正实施方案，重点研究蒸汽管网异常数据监控、蒸汽管网流量建模、流量数据显著误差检测和数据协调等数据校正的方法。本文的主要工作与贡献是:　　 (1)为了监控蒸汽管网的异常测量数据和状态变化，本文采用统计过程控制，提出确定单变量和多变量控制极限的方法。　　 针对单变量的控制极限，考虑钢铁企业蒸汽状态数据不服从正态分布，通过历史数据建立该变量的经验分布，依据“3σ”原则确定控制极限对应的概率，其在经验分布函数对应的位置即为控制极限。由此确定的控制极限是非对称的，比经典“3σ”法确定的控制极限更符合生产实际情况。　　 针对多变量的控制极限，考虑状态数据具有多工况的实际情况，先按表现出多个峰值的单变量经验分布对样本数据分组，再用PCA(Principal ComponentsAnalysis，PCA)的方法建立每组样本的统计模型，分别确定每种状态下HotellingsT2及平方预测误差SPE(Squared Prediction Error, SPE)报警极限的方法。仿真结果证实:与不区分工况的多变量统计过程监控相比，本方法对蒸汽管网变量和状态监控具有较高的灵敏度，且误报警率较低。　　 (2)针对流量测量数据不完整的问题，改进或建立蒸汽管网流量的计量、认证和计算模型，用以估算未测量流量或判定为不准确的流量测量数据，使管网流量数据趋于完整。　　 改进蒸汽流量测量模型，该模型采用IF97公式确定蒸汽的密度、流出系数和可膨胀系数，并采用迭代计算方法获得流量计量值，从测量原理上减小了流量计量误差，可用于校正流量仪表的测量数据。　　 利用生产环节影响蒸汽产生量或使用量的已测量变量和参数，按照机理、统计和经验相结合的方法，针对稳定蒸汽源、余热回收和蒸汽消耗三种设备或工序，分别建立蒸汽流量的认证模型。该模型用于估算未测量的流量值或校正已测量流量值的固定偏差。　　 提出了利用管道节点处压力、温度及管网特性数据，根据蒸气在管网中传输的水力与热力学方程计算各管段蒸汽流量的计算模型，并用搜索方法计算存在中间节点的蒸汽管网流量。计算模型用于管网中没有流量测量管段的流量估计。　　 (3)针对流量数据精度低的问题，提出基于TBM(Transferable Blief Model，TBM)的合成显著误差检测方法。　　 该方法用TBM证据理论对MT(Measurement Test, MT)和NT(Nodal Test，NT)检测结果进行决策，解决了单独使用MT或NT无法准确定位显著误差的问题，实例证实该方法能准确地判断和定位显著误差。　　 (4)针对流量数据一致性差的问题，提出在蒸汽管网流量测量中实施数据协调的方法，改进了间接确定加权系数矩阵的方法。　　 提出用Taylor展开式的方法确定管网泄漏与蒸汽损耗，并修正约束方程的方法。提出采用改进的间接法确定加权系矩阵Q。实例证实计入损耗、采用间接法确定Q能显著改善数据协调效果。　　 (5)提出了钢铁企业蒸汽管网流量数据校正的完整方案。设计开发了蒸汽管网流量数据校正软件模块，并在大型联合钢铁企业能源管理系统EMS(EnergyManagement System，EMS)中应用。　　 通过本文的研究，实现钢铁企业蒸汽管网异常数据与状态自动监控，显著改善蒸汽流量数据的完整性、精确性和一致性，为企业蒸汽管网优化控制、能源成本核算提供条件，对稳定钢铁企业生产、降低吨钢综合能耗和提高经济效益产生积极的作用。