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。     

基于大系统思想的钢铁企业煤气优化调度问题探讨

能源优化调度问题比较复杂,各方研究者往往是根据具体课题和具体厂家、在各自有限的范围内建模分析.本文以钢铁企业的主要副产能源煤气作为考察对象,归纳总结煤气优化调度规律,并结合钢厂实际和生产工艺建立了数学规划模型.最后以某钢铁企业为背景,用实验证明了该模型能很好地按照目标函数对煤气进行有效调度,实现煤气放散量最少和能源成本最小.     

钢铁企业副产煤气短周期优化调度模型

 在钢铁生产过程中,消耗的煤炭大约34%会转化为副产煤气。为了提高副产煤气能源利用率,以钢铁企业副产煤气系统为研究对象,利用混合整数线性规划法（mixed integer linear programming,MILP）,以操作成本最小化为目标函数,以物料平衡、能量平衡、设备操作参数限制等为约束条件建立富余煤气优化调度模型。与前人的模型相比,对锅炉模型进行改进,不仅提高锅炉模型的调节精度,而且更接近实际情况。此外,为了研究煤气柜和锅炉稳定性,引入煤气柜总标准偏移量（sum of standard deviation volume,[SSDV）]惩罚因子和锅炉总改变量（sum of switching percentage,[SSP）]惩罚因子,并用帕雷托最优法理论确定出最佳的[SSDV]和[SSP。]结果表明,新的优化模型能很好地降低煤气柜和锅炉的波动,维持煤气系统的平稳运行。     

钢铁企业冶金煤气动态预测与优化调度技术项目通过技术鉴定

2009年2月6日，钢铁企业冶金煤气动态预测与优化调度技术项目通过了由中国金属学会组织的技术专家评价会鉴定。     

企业自备电厂的扩容新选择——办一个“能效车间”

企业自备电厂纷纷建立和扩容的同时,也带来了很多难以解决的问题。本文通过对＂能效电厂＂的分析来论述能效车间的概念、工作模式及优势,为自备电厂的扩容提供一种新选择和新思路,以期达到自备电厂不新建、不扩容的目的。     

钢铁企业能源管理系统智能优化调度解析

近些年,在两化融合的战略目标下,以信息化带动工业化,钢铁工业在生产过程自动化、智能化、管理信息化和管控一体化等方面都取得了长足进步。利用最前沿新兴的信息技术改造传统产业,钢铁冶金行业起步得较早。同时,也通过新技术持续引进和转移,增强了钢铁行业的自动化技术和水平,走向世界。在冶金工业自动化过程中,传统的电控、仪控和通讯系统正被先进的一体化系统所取代。这些一体化系统集回路调节、顺序控制、传统控制、多媒体应用为一体,以现代控制理论为依据而建立。仿真技术、人工智能技术等,在钢铁工艺各个环节的应用中已取得重大突破,能源监管系统和可视化监控系统在企业生产,经营活动中发挥高效作用,过程控制系统（PCS）、企业资源规划系统（ERP）、能源管控系统（EMS）等系统广泛应用于钢铁企业管理中。因此,文章主要对钢铁企业能源管理系统智能优化调度进行认真思考,以作参考。     

基于粒子群优化算法的钢铁企业铁路车辆调度

给出了求解铁路车辆调度问题的粒子群算法流程;分析了求解不同调度问题的3种粒子表示法,即基于粒子位置次序(Particle Position Sequence,PPS)的粒子表示法、基于粒子位置取整操作(Particle Position Rounding off,PPR)的粒子表示法和基于PPS PPR的混合粒子表示法;讨论了PPS PPR混合粒子表示法与调度解空间的映射关系和解码方法。将第3种方法应用于实际车辆调度系统中,求解出机车送货作业行驶的最短路径,建立了基于粒子群优化算法的企业铁路优化调度模型。     

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。     

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Iron and steel works is not only major energy-consuming polluters but also a major source of pollutants. The boiler of power plant should be operated under the optimal scheme to meet the varying demand and power from process to reduce cost and save energy for petrochemical industry. A multi-period mixed-integer linear programming (MILP) optimization model for the boiler load with environmental costs was established and solved by using the improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm. The results indicate: the fuel cost is 1015611 Yuan after optimization, about 77% in the whole running system. The total cost is less than the actual cost 50462. 864 Yuan approximately, decreased by about 3. 7%, saving a lot of cost. The feasibility and rationality of the model is solved based on the IPSO method, a better operational planning is attained to provide guidance quantificationally for the operating plan. Although considering environmental costs as part of the total cost increases the total business operating costs, to resolve the issue of environmental protection and coordinated and sustainable economic and social development has important significance.     

MILP Model for Plant-Wide Optimal By-Product Gas Scheduling in Iron and Steel Industry

 The scheduling of byproduct gases in byproduct gas system, cogeneration system and production system is studied. All gas-consuming users are divided into three kinds according to their different characters and then a distribution model is established. A dynamic mixed integer linear programming (MILP) model for multiperiod optimization of byproduct gas is performed to optimize byproduct gas distribution to achieve total cost reduction. Case study shows that 6.2% operation cost is reduced using the proposed model.     

新一代钢厂煤气利用模式和生态化转型设想

讨论了新一代钢厂副产煤气平衡与利用方案,分析了新一代钢厂与发电、建材、石化等行业形成工业生态链的途径.研究表明:年产粗钢900万t的新一代钢厂,通过钢厂副产煤气的充分利用并集成到发电上来,可建设装机容量约90万kW的电站,实现电力自给,充分发挥钢厂能源转换功能;通过冶金渣再资源化利用,建设年产水泥约350万t、水泥微粉约80万t的生产线,与建材行业链接;并有可能外供氢气约6.6亿m3/a,与石化行业形成生态产业链或作为清洁汽车燃料,从而实现生态化转型,适应和促进中国循环经济的发展.     

气瓶钢性能预测的研究

紧密结合宝钢的生产实际，根据现场的实绩数据，应用ANN理论建立了气瓶钢性能预测模型，该系统的建立，可以减少生产作业工序和金属损耗，降低生产成本，增加经济效益。     

长特公司供气方案的分析与探讨

根据攀长钢各专业厂的地域特点及氧气、氮气、氩气供应的实际情况，对公司供气方式进行了分析，得出两地供气是最适于采用的供气方式。     

现代化不锈炼钢厂的供水系统建设

保证当今世界大型不锈炼钢厂安全可靠运行,必须有系统功能可靠、有效的供水系统。介绍了太原钢铁(集团)有限公司150万t不锈钢炼钢工程供水系统建设的一些体会。     

电解铝厂三系列供电整流系统改造分析

文章分析了原供电整流系统存在的问题及改进措施,并给出了比较了改造前后采用的两种可控硅元件、快熔的主要技术参数。     

选煤厂供配电系统的节能探讨

本文从选煤厂供配电系统节能的关键环节和企业管理两方面简要探讨了节能措施。     

基于特征量和神经网络的钢管缺陷预测模型

分析了钢管缺陷几何大小与缺陷漏磁信号(MFL)特征量之间关系，建立了一组全方位的钢管缺陷信号特征量，并将人工神经网络理论和算法应用于钢管缺陷预测。通过实验取得样本，在对网络进行训练的基础上，建立了基于钢管缺陷漏磁信号特征量和神经网络的缺陷预测模型，继而根据漏磁信号对缺陷进行定量预测。给出了实验结果，结果表明采用这种方法能够较好地实现管道缺陷的定量识别。