钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统耦合优化调度

钢铁企业在不同工况下煤气的富余量以及蒸汽和电力需求量不同,为了获得最大的经济效益,需要针对不同工况条件进行煤气-蒸汽-电力系统的实时优化调度。基于线性规划,以系统运行能源成本最小为目标函数,建立钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统不同工况下的耦合优化调度模型。模型的调度间隔为5 min,通过LINGO求解出模型的最优解,得到不同工况下煤气、蒸汽、电力的最优实时生产调度方案,用于指导实际生产。利用S钢铁企业实际数据进行实例分析,得出的调度方案可实现煤气-蒸汽-电力系统的最优化分配,降低系统运行的能源成本,验证了模型的有效性。     

基于HP-Elman-LSSVM模型钢铁企业自备电厂煤气供入量预测及优化调度

 钢铁企业自备电厂是副产煤气的主要缓冲用户,在消纳富余煤气、减少煤气放散、实现煤气平衡方面发挥着极为重要的作用。充分考虑自备电厂煤气供入量特点,建立了HP-Elman-LSSVM预测模型,并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解自备电厂锅炉的经济运行负荷,在此基础上对供入自备电厂的煤气进行优化调度。将该模型应用于具体企业,实现了钢铁企业自备电厂煤气预测和优化调度。模型应用表明：所建模型对自备电厂煤气供入量30、45、60个点的预测平均相对误差分别为1.9%、1.4%、1.4%,能有效解决实际生产中自备电厂煤气供入量预测不准问题。并通过煤气优化调度,自备电厂可大幅度提升蒸汽产率,应用企业每年可多产蒸汽约8.1322万t,折合节约标煤9443.955t。     

钢铁企业轧制计划与能源调度协同优化

钢铁企业物质流网络与能量流网络的协同优化是实现钢铁行业高层次系统节能的关键。钢铁企业在不同工况下煤气的富余量以及蒸汽和电力需求量不同，轧制工序(含加热炉)作为电力和煤气消耗大户，轧制计划的改变会影响能量流网络中能源介质的分配和调度。提出了钢铁流程物质流与能量流协同优化方法，在分时电价的条件下，利用启发式规则调度方法对一天内的轧制单元进行合理的排程，然后用线性规划方法以系统运行能源成本最小为目标函数，建立钢铁企业煤气 蒸汽 电力系统不同工况下的耦合优化调度模型。通过LINGO求解出模型的最优解，得到了轧制单元的最优排程以及不同工况下煤气、蒸汽、电力的最优实时生产调度方案，用于指导实际生产。利用S钢厂实际数据进行实例分析，得出的调度方案可实现煤气 蒸汽 电力系统的最优化分配，系统运行的能源成本降低8.54%，验证了模型的有效性。     

钢铁企业副产煤气预测及优化调度

针对钢铁企业副产煤气系统产消量频繁波动,不平衡现象比较严重,供需之间的平衡程度对钢铁企业的生产成本、能源消耗情况影响较大,并且钢铁企业中工序、设备繁多,每道工序都涉及多种能源介质的问题,利用HP滤波、支持向量机分类（SVC）、最小二乘支持向量机(LSSVM)和Elman神经网络的特性建立了SVC-HP-ENN-LSSVM模型,并根据用能设备的能源利用特点和预测结果对副产煤气进行优化调度。模型应用表明：所建预测模型对煤气系统的预测平均相对误差小于4%,满足工业生产需要。根据预测结果进行的优化调度解决了煤气系统的不平衡问题,应用于钢铁企业典型工况,主工序可降低10%左右能耗,应用其自备电厂（一年按照330天计算）,可多产蒸汽约104148 t,节能约9998208 kg标煤。     

钢铁企业能源介质平衡分配与优化调度

钢铁企业的能源介质有近20种,能源用户遍布企业的各个方面.为了使有限的能源更加安全、高效、合理地分配,使这些能源的综合使用成本最小,能源介质的平衡分配与优化调度是一个非常重要的途径.本文通过分析钢铁企业煤气、蒸汽、氧气和电力系统能源介质间投入产出关系,在考虑到能源管网安全平稳运行的前提下,结合某大型钢铁生产企业的实际生产数据,将所有能源介质作为一个整体的研究对象建立了线性规划模型,模型准确地反映了企业能源的运行流程,并且将调度周期缩短为1 h,提高了可操作性,最后利用Cplex求出了模型的最优解.     

考虑管网约束的钢铁企业煤气多周期优化调度模型(待续)

在已有钢铁企业煤气优化调度模型的基础上,引入参数矩阵表征设备间的连接关系,以此构建煤气网络拓扑;针对混合煤气用户,建立了比较接近实际的煤气系统优化调度模型。某钢铁企业的简化煤气管网系统计算结果表明,所建模型可以比较全面地反映煤气产生、分配、混合与消耗等环节,能同时对多种煤气在多个调度周期内进行优化调度,保障生产用户能量供应和热值要求,避免混合煤气用户的热值波动,充分利用缓冲用户的缓冲能力,减小煤气放散。     

考虑管网约束的钢铁企业煤气多周期优化调度模型(续完)

在已有钢铁企业煤气优化调度模型的基础上,引入参数矩阵表征设备间的连接关系,以此构建煤气网络拓扑;针对混合煤气用户,建立了比较接近实际的煤气系统优化调度模型。某钢铁企业的简化煤气管网系统计算结果表明,所建模型可以比较全面地反映煤气产生、分配、混合与消耗等环节,能同时对多种煤气在多个调度周期内进行优化调度,保障生产用户能量供应和热值要求,避免混合煤气用户的热值波动,充分利用缓冲用户的缓冲能力,减小煤气放散。     

不同生产负荷下副产煤气调度建模和仿真

钢铁企业不同的生产负荷会影响副产煤气的产生量和消耗量,为了获得更大的经济效益,需要针对钢铁企业不同的生产负荷,对缓冲设备的副产煤气消耗进行优化分配。基于线性规划,以系统运行成本最小为目标函数,建立钢铁企业不同生产负荷下的副产煤气调度模型。利用Visual Studio 2013平台开发了副产煤气调度仿真系统,通过对高炉在不同生产负荷下的生产实例仿真,验证了模型的有效性。     

钢铁企业煤气-蒸汽-电力多介质管理模式研究与实践

钢铁企业煤气-蒸汽-电力介质相互关联并转化，其总能量占钢铁企业全部能源消耗的70%以上，如何高效管理钢铁生产过程中煤气-蒸汽-电力之间的耦合关系以及优化生产过程中多种介质平衡，使有限的能源更加高效、合理分配和利用，已成为钢铁企业降本增效的重点研究方向。基于唐钢公司煤气-蒸汽-电力多介质耦合管理实例，结合多项能源介质的平衡分配与调度优化技术应用实践，为钢铁企业降本增效、应对能源紧张和环境治理提供借鉴和参考。     

钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统复合调度方法

钢铁企业生产过程中煤气、蒸汽和电力的供需实时变化,尤其在钢铁企业发生异常工况时,能源介质的产耗会发生较大的波动。为了解决调度方案的全局优化性和易操作性之间的矛盾,在综合分析启发式规则调度和线性规划调度两种方法针对异常工况条件对能源介质调度优劣的基础上,提出一种"规则+模型"复合调度方法。结果表明,复合调度方法将两种方法的优点相结合,提高了能源利用率,降低了设备调节难度,更加符合实际操作,在保证安全生产前提下可获得更大的能源效益。     

基于HP(2)-Elman模型的钢铁企业富余煤气预测及优化调度

针对钢铁企业富余煤气的频繁波动对自备电厂能耗及煤气平衡影响严重,且难以通过建立机制模型进行预测的问题,依据HP滤波和Elman神经网络性质建立了HP(2)-Elman预测模型.并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解锅炉的经济运行负荷,在此基础上对富余煤气进行优化调度.模型应用表明:所建预测模型对煤气柜位预测平均相对误差小于2.8％,自备电厂煤气供入量30、45、60个点预测平均相对误差分别为1.7％、1.6％、1.6％.根据预测结果进行的优化调度可为煤气柜位调整及自备电厂锅炉负荷分配提供操作依据,一年按照330天计算,可多产蒸汽约100495t,节能约11670481kg标煤.     

钢铁企业煤气预测及优化调度系统开发

为了实现钢铁企业高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气的发生量及消耗量预测和优化调度两大功能,采用数据库和模块化设计方法开发了煤气预测及优化调度系统,实现了高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气的日平衡,解决了钢铁企业冬、夏季节性煤气平衡矛盾突出的问题,降低了煤气的放散率,提高了煤气预测精度,为煤气管理提供指导和依据。     

永钢能源管理系统及优化

钢铁企业作为高能耗企业,节能减排一直是企业建设的重要议题,能源管理系统(EMS)采用了现代自动化及信息化技术、节能调度技术、以客观信息为依据的基本能源管理技术等先进技术和理念,对钢铁企业的节能降耗和提高能源管理水平都具有显著的效果。以永钢集团有限公司为例,研究了永钢能源管理系统的结构、功能等;在永钢能源管理系统的使用中不断优化整合,根据永钢的能源特点进行自主创新,开发多介质关联的能源调度简约操作系统;将煤气、电力、蒸汽等介质关联监控,并增加数据语音播报预警功能,再结合专项调度方案防止顾此失彼。     

低碳环境下钢铁企业燃气系统动态平衡调度仿真

在“节能减排、降本增效”的大背景下,从碳素流视角切入,在煤气介质预测基础上,建立了0-1混合线性规划模型,以能源成本和碳交易成本总和最小化为目标,研究钢铁行业副产煤气生产调度问题。采用基于遗传算法的动态迭代调度算法,通过混合交叉算子和平均变异算子提高遗传算法局部搜索能力,并以国内某大型钢铁企业为仿真对象进行系统仿真,结果表明:混合煤气柜可以根据煤气产耗特点调整存储量,并保证存储量在合理范围内;调节用户会起到一定的缓冲作用,可以根据某种副产煤气的产耗特点响应增加或减少该种煤气的消耗量;当某种副产煤气严重不足时,固定消耗用户会根据优先级响应停调,以满足生产需求。可见副产煤气的优化调度应用可以为中国钢铁行业的低碳发展和节能减排提供技术支撑。     

Grey能源预测模型的研究及应用

根据钢铁企业能源发生和使用的特点,在能源管理系统的基础上,建立了能源预测动态数学模型,并对首钢京唐钢铁公司高炉煤气系统进行了实例计算。实验结果表明:在企业完全正常生产的情况下,对能源系统的发生和使用预测,取得满意的效果。并且模型还可展现调度方案的效果,为调度方案的评估提供参考。     

高炉煤气调度决策分析系统设计与开发

高炉煤气系统在运行调度中受外部条件影响,常常会出现供需不平衡、波动频繁的问题,加之煤气产消预测无法满足实用化要求,给调度人员增加了调度困难。从智能调度的角度出发,提出了一种基于数据驱动的混合推理方法,以高炉煤气的流程网络模型为载体,将系统中相关的设备状态、信息和数据融合到一个案例文件中;将案例推理与规则推理相融合,建立混合推理引擎,并完成高炉煤气调度决策分析系统的架构设计和应用功能集成,为提高钢铁企业智慧能源管控水平提供了有益的尝试。     

钢铁生产过程富余煤气动态优化分配模型

基于混合整数线性规划,以操作成本最小为目标函数建立了富余煤气优化分配模型.与前人的优化模型相比,本文模型选取了较短的时间步长,并考虑了锅炉权重因子及煤气柜权重因子对优化结果的影响.根据国内某钢铁企业生产数据进行计算,发现优化结果对煤气柜权重因子和锅炉权重因子敏感,因此合理确定煤气柜权重因子和锅炉权重因子十分重要.优化模拟计算与现场经验调度的结果相比,降低了煤气柜储气量波动,提高了锅炉45.9%的发电量,煤气系统运行稳定性增强.      

钢铁企业能源优化调度模型及应用

钢铁企业能源调度问题是一个多介质耦合、多工况叠加、多时段统筹的复杂问题。调度工作包含两个层面,一层是当工况发生变化造成管网压力过高或过低时,通过改变可调用户(发生源)的使用(发生)量,使系统重新回到平衡状态,保证系统安全;另一层是利用机组效率差异和峰谷电价差,调整不同时段发电机组的煤气分配使发电效益最大化。本文提出将工况变化引起的各时段能源富余或缺口量预测值作为输入,同时考虑峰谷时段的电价差别,建立多时段混合整数规划数学模型,进行能源优化调度。结果表明:所建立的优化调度模型能够针对各时段能源富余或缺口量给出平衡方案,保证系统安全,同时对峰平谷时段煤气进行移谷填峰发电,使发电效益最大化。     

基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型

对钢铁企业高炉煤气系统科学准确的预测，可以为煤气的合理调度提供依据，对企业提高能源利用效率、减少煤气放散和环境污染有着非常重要的意义。针对钢铁企业高炉煤气系统设备工况复杂、煤气量波动频繁、难以准确预测的问题，依据小波分析方法、BP神经网络、最小二乘支持向量机的性质建立了基于数据驱动的高炉煤气的复合预测模型。该模型综合考虑高炉煤气系统生产计划和检修计划，对高炉煤气系统的产耗用户在不同工况下分别建立训练数据集，利用多组模型参数预测高炉煤气产生量、消耗量和缓冲量。利用某大型钢铁企业实际数据进行测试，该模型能够结合设备的实际生产工况变化，实现煤气的准确预测。结果表明，该模型平均绝对百分比误差小于4.95%，对变工况煤气系统有较好的预测效果。     

基于工艺状态计算的高炉煤气发生量软测量方法

描述了一种高炉煤气发生量软测量方法,通过冶金企业能源管控系统采集高炉运行数据对高炉运行状态进行计算,将状态分为休风、减风和正常三类,当高炉处于休风和正常状态时,建立基于高炉煤气产生机理的发生量软测量模型;当高炉处于减风状态时,通过互信息分析提取非线性特征向量,建立基于智能参数优化回归分析的高炉煤气发生量软测量模型。以某钢铁企业1号高炉为例对高炉煤气发生量软测量应用效果进行分析,结果表明该方法有效结合了高炉工艺状态和高炉炉况信息,软测量灵敏度高,结果准确,为煤气调度提供了很好的数据支撑。