随着煤炭、石油等一次能源的紧缺,合理地存储、使用二次能源成为了钢铁企业提高经济效益,实现节能减排的重要途径。转炉煤气(Linz Donawiz converter Gas, LDG)是钢铁企业重要的二次能源,它产生于转炉炼钢过程,并且为冷轧、热轧、发电等其它生产单元提供能量。在实际生产中,转炉煤气的产生量受炼钢节奏影响波动幅度巨大。另一方面,由于消耗单元众多,生产工艺复杂,工况调整滞后等特点,对转炉煤气消耗量的调整很不灵活。因此,转炉煤气发生量的准确长期预测可以为整个煤气系统的平衡调度提供有效指导和赢得充裕时间,从而达到维持生产安全和降低生产成本的目的。本文提出一种通过估计转炉炼钢节奏来实现转炉煤气发生量长期预测的方法。首先,将转炉煤气发生量数据划分为有限段等时间间隔的数据片段,采用基于模匹配的方法从不同的划分数据片段中提取出能够描述炼钢节奏的时域特征和频域特征,并采用一组多源的二维特征向量的形式对其描述；其次采用改进的模糊C均值聚类方法对多源的二维特征向量进行数据融合,估计代表炼钢节奏普遍规律的二维特征向量。最后,基于炼钢节奏估计的特征向量反重构出转炉煤气发生量的长期预测值。为验证本文所提方法的有效性,采用国内某钢铁企业的转炉煤气系统实际数据进行实验。考虑到工业现场常常出现的数据缺失的现象,分别以完整数据和不同程度缺失的数据为实验样本进行转炉煤气发生量的长期预测。实验结果表明本文提出的长期预测方法准确有效并且具有一定的鲁棒性,为煤气系统的平衡调度提供了科学、有效的决策支持。