铁水温度是表征高炉炉温的重要参数,受高炉数据采集系统影响,存在数据缺失及异常等问题,给高炉建模及操作优化带来较大的困难.针对常规异常数据检测及修补方法存在的误检测及修补精度低等问题,该文研究高炉异常数据检测及修补新方法.首先,从高炉操作的角度介绍现场数据采集的特点;然后,针对现场采集的数据存在的具体问题,用常规方法对异常数据进行检测、处理及修补,并说明存在的不足;进而提出以出铁批次为时间序列的多尺度的铁水温度异常数据检测及修补新方法.最后,应用某钢厂高炉数据做模型试验,结果表明该方法具有良好的有效性.
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