钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统耦合优化及应用

煤气、蒸汽和电力是钢铁联合企业能源系统的重要组成部分,其消耗占钢铁企业总能耗的60%左右。合理地制定能源系统的生产以及燃料消耗、电力采购计划,对企业降低成本、减少环境污染有着非常重要的意义。针对煤气-蒸汽-电力系统的燃料结构、设备类型、工况变化等特点,以经济运行成本和环境成本最小为目标函数,建立了针对该系统的耦合优化模型。该模型综合考虑了富余煤气的波动、蒸汽和电力的动态需求、多燃料结构、分时电价等影响因素,并使用GAMS进行优化求解。将模型应用到某大型钢铁联合企业,结果表明该模型能够为钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统提供合理的生产计划方案,实现了富余煤气的合理分配以及能源的高效利用,降低了能源系统运行成本,提高了企业的经济效益和环境效益。     

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。     

钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统耦合优化及应用

煤气、蒸汽和电力是钢铁联合企业能源系统的重要组成部分,其消耗占钢铁企业总能耗的60%左右。合理地制定能源系统的生产以及燃料消耗、电力采购计划,对企业降低成本、减少环境污染有着非常重要的意义。针对煤气-蒸汽-电力系统的燃料结构、设备类型、工况变化等特点,以经济运行成本和环境成本最小为目标函数,建立了针对该系统的耦合优化模型。该模型综合考虑了富余煤气的波动、蒸汽和电力的动态需求、多燃料结构、分时电价等影响因素,并使用GAMS进行优化求解。将模型应用到某大型钢铁联合企业,结果表明该模型能够为钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统提供合理的生产计划方案,实现了富余煤气的合理分配以及能源的高效利用,降低了能源系统运行成本,提高了企业的经济效益和环境效益。