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。     

直立炉煤气净化系统智能控制及实现

通过分析直立炉煤气净化一般工艺流程,阐述稳压控制原理,制定系统的最佳控制策略,开发出适用煤气净化系统的智能控制软件,并将该软件应用于某工程,实践结果表明应用智能控制系统的效果明显好于手动控制,实现了直立炉煤气净化系统智能控制。     

全国冶金自动化信息网专栏

济钢燃气发电煤气混合站燃气混合智能模型控制系统燃气发电煤气混合站燃气混合智能模型控制系统主要实现钢铁企业煤气混合站的智能控制,使副产煤气经混合后达到稳定的压力和热值,用于燃气发电,减少煤气的放散,达到节能环保的目的。本项目中的燃气混合智能模型控制系统针对济钢混合站的控制特点,对检测滞后大的热值信号进行预测预控,提高系统响应的快速性;对相互影响的混合燃气压力与混合燃气热值进行解耦控制,构成两个主控回路,与两套流量调节回路构成双串级控制系统,增强了系统响应的快速性和运行稳定性;五套调节回路可自动进行工况预平衡,…     

高炉热风炉燃烧智能控制系统的优势

本系统利用煤气成分在线或离线分析仪表及烟气含氧量测量仪表,构建空燃比自动计算模型,使空燃比实时自动计算,并将操作工人工经验所获得的空燃比值同时引入自动控制系统中,预防分析仪表出现故障时,系统可以继续自动控制,做到真正的智能控制,自动控制单元内有燃烧优化控制模块,完成热风炉的智能燃烧控制,提高风温10-20℃,降低煤气消耗3%,具有可观的经济和社会效益。     

重审钢铁企业煤气系统不平衡问题

针对钢铁企业煤气系统不平衡问题,指出主要是自备电厂机组设计不合理导致煤气系统结构性静态不平衡。采用概率统计与数值分析的方法,以钢铁企业煤气富余量的统计特性为基础,重新审视煤气系统不平衡问题。以年产280万t粗钢的钢铁联合企业为例对自备电厂机组进行设计,以小时煤气富余量最大值为基准设计7种发电方案,并结合各设计方案的经济效益进行财务评价,得到以90%小时煤气富余量最大值设计本钢铁企业自备电厂机组大小最为合理。以避免生产状况变化较大时煤气的大量放散,使富余煤气得到了合理、安全高效利用,有效缓解煤气系统不平衡的问题,提高了能源利用效率,降低了生产费用。同时针对各方案建立了此钢铁企业自备电厂煤气系统环境成本模型,虽然增加了企业的总运行成本,但对环境保护和经济社会可持续协调发展有着十分重要的意义。     

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.     

棒二线加热炉智能优化燃烧控制技术方案研究

棒材厂棒二线加热炉燃烧系统控制方式为手动控制,装出炉系统采用手动操作。该加热炉目前存在的主要问题有:煤气、空气调节阀选型不合理,空燃比变化较大;烟道内无氧含量分析仪,不能实时修正风煤配比,氧化烧损较大,能耗较高;现场无在线热值分析仪,在煤气热值较大波动情况下难实时进行精确控制。工业装置的自动优化控制一直以来都是国内外企业增效降本的重要研究课题,同时,行业内的智能控制算法如模糊决策、专家智能控制、空燃比自寻优和预测控制等算法在应用领域也日趋成熟,故有较大必要来实现对加热炉各控制回路进行自动优化调整,以达到加热炉提效节能和安全稳定运行的目的。     

智能煤气排水器的应用与煤气排水系统的优化

传统煤气排水器存在水封易被击穿、排水器堵塞及能源浪费等缺点,而智能排水器与传统排水器相比更加安全、可靠,同时可节约蒸汽等能源消耗。鉴于此,在分析介绍智能煤气排水器基本原理的基础上,对其智能化系统展开具体阐述。经应用实践证明,应用智能煤气排水器对煤气水封水位、排水器温度、CO等进行监测对煤气系统的安全运行有着积极影响,可减少煤气泄漏事故的发生。     

双变量优化模型在宝钢电厂的应用

宝钢电厂共有5台发电机组。其中,0、4号机组为全烧高炉煤气机组,1、2、3号机组为高炉煤气/燃煤混烧机组。高炉煤气与发电负荷在全厂的合理分配,对于降低全厂的供电煤耗、保持机组的经济运行等具有重要作用。详细阐述了混烧机组双变量煤耗特性曲面结合逐次梯度寻优法建立负荷与燃料优化分配模型的方法,并用优化分配模型对电厂实际数据进行了优化分配,得到了显著效果。     

降低高炉煤气含水量,提高煤气热值

济钢燃气厂在高炉煤气净化处理中存在煤气含水量超标的问题，为降低高炉煤气含水量、提高煤气热值，在原系统中加装了丝网脱水器，并对洗涤系统进行了优化操作。     

钢铁联合企业煤气系统优化分配模型

分析了钢铁联合企业副产煤气在煤气柜和自备电厂锅炉间的优化分配问题,就煤气柜的柜位控制、自备电厂锅炉燃料负荷变化、外购燃料价格变化等对操作成本的影响展开讨论,针对这些问题设置了相应的操作惩罚函数并建立了钢铁联合企业煤气供应系统优化分配数学模型.通过模型求解可知,煤气供需差距通过煤气柜和自备电厂锅炉之间的优化分配得到解决,减少了外购燃料的消耗,降低了锅炉燃料负荷的频繁变化,提高了发电效率,实现了煤气的零放散,使煤气供应系统安全、经济、稳定运行.     

焦炉加热复合智能控制系统的研究与应用

 焦炉是具有大时滞、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象。直行温度受多种因素的影响,传统的控制方法难以满足焦炉加热控制的要求。提出了间歇加热控制与加热煤气流量调节相结合的控制原理,利用模糊控制、神经网络等智能控制方法建立了焦炉加热的智能控制策略和模型。该控制策略采用一前馈、二反馈和智能控制相结合。根据焦化机理建立焦炉供热量前馈模型,并提出结焦指数CI反馈模型控制焦炉的炼焦过程。基于线性回归和RBF神经网络构建火道软测量模型,为控制建立温度反馈环节。智能控制方法用于调节停止加热时间和加热煤气流量。最后研究开发了焦炉加热的复合智能控制系统。实际运行结果表明：该系统能够实现焦炉加热的智能控制,稳定了焦炉生产,有效地提高了焦炭质量和降低了能耗,具有很好的实用价值。     

钢铁冶金过程铁前工序绿色智能制造的进展与展望

随着“碳达峰”“碳中和”“低碳冶金”等概念的提出,钢铁行业的绿色智能制造已成为大势所趋。铁前工序是钢铁冶金过程的前端工序,也是主要的能源消耗环节。因此,实现铁前工序的绿色智能制造具有重要的经济价值和环保意义。围绕钢铁冶金过程铁前工序绿色智能制造,以“智能碳使用”的低碳冶金技术为核心,综述铁前工序运行状态智能感知、运行参数智能控制、运行性能智能优化和智能协同管控4个方面的研究进展。运行状态智能感知是获取难以检测运行状态信息的主要手段,包括运行状态监测和运行状态识别。运行参数智能控制是实现铁前工序运行状态正常的前提,包括基于人工经验的智能控制、基于参数预测的智能控制和面向多目标集成智能控制。运行性能智能优化是提升运行状态的运行性能的主要措施,包括操作参数智能优化和运行指标智能优化。钢铁冶金过程智能协同管控着重研究感知、控制和优化技术的协同融合。最后,分析当前存在的机遇与挑战,铁前大数据分析和运行状态智能感知、铁前工序一体化智能协同管控和铁前工序全流程性能提升与优化控制或将成为铁前工序绿色智能制造的前景方向。     

加热炉智能燃烧控制技术分析与应用

加热炉的燃烧控制是保证产品质量的重要措施。文章重点介绍了包括煤气分支总管压力控制、温度-流量串级比值控制和残氧寻优控制的智能燃烧控制系统的工作原理,并且具体分析了该智能燃烧控制系统应用于某钢铁企业复合板生产线的一个实例。实践表明:在智能控制系统的辅助下,加热炉炉温的升温曲线更贴近于设定值;更精确的升温控制不仅可以有效保证复合板产品加热后的质量与性能,而且能够节约能源,改善操作环境。     

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。     

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。     

优化工艺提高转炉煤气回收量

阐述了在半钢炼钢条件下，通过优化转炉的供氧操作，提高操作水平，并对煤气回收系统的相关设施进行优化改造，提高转炉煤气的回收量。     

新建钢铁企业煤气系统优化设计及运行实践

阐述了新建钢铁企业煤气系统的煤气柜、高炉煤气除尘、BPRT、燃煤气装置及煤气发电等各工艺系统的设计及设备配置优化与改进，达到的效果与仍然存在的问题，对同类型钢铁企业煤气系统技术改进具有借鉴意义。     

稀土萃取过程智能控制系统

针对稀土萃取过程具有多变量、非线性、强耦合、大滞后、萃取组分含量难以连续测量等综合复杂性,提出了由智能优化设定和过程回路控制两层结构组成的稀土萃取过程智能控制系统。讨论了该系统的结构、功能以及所采用的控制策略。结合氧化钇萃取生产线的特点,研制了智能控制系统,并成功应用于某公司的氧化钇萃取生产线,取得了显著成效。     

热风炉煤气消耗量灰色预测模型的开发

针对热风炉系统非线性、大滞后、大惯性,煤气消耗量难以有效预测的问题,以某高炉热风炉为研究对象,采用灰色模型对煤气消耗量进行预测。介绍了预测模型的建模方法、系统软件结构、预测模型的建立步骤,通过粒子群算法优化了模型参数,最后使用灰色模型对该高炉热风炉煤气消耗量进行预测,结果说明该方法预测准确,具有较强的实践意义,为调度人员准确把握煤气资源的波动趋势,进行优化调配提供了可靠依据,降低了能耗。