基于等效电法的钢铁企业蒸汽系统多目标运行优化策略

针对钢铁企业蒸汽系统汽源设备多、能源品种多的特点,以某大型钢铁企业实际运行的蒸汽系统为背景,运用等效电方法对蒸汽系统的能量转换作出科学分析,采用数学规划方法,建立多目标的混合整数非线性规划模型(MINLP)。采用分步优化方法,先以蒸汽系统小时能源总成本最低为目标,将得到的结果乘以松弛系数建立成本约束并以憥效率最高为目标,利用LINGO软件求得多目标-约束优化模型的全局最优解,再通过改变松弛系数得到一组Pareto前沿。最后与单目标优化和多目标遗传算法结果相比较,证明分步优化方法所得的结果是可行的综合最优结果,能够实现低成本和高憥效率的双目标,并为生产调度提供依据。     

钢铁企业富余煤气-蒸汽-电力耦合模型及其应用

针对钢铁企业富余煤气产生、储存、缓冲和使用的周期性变化,以及各周期内蒸汽、电力的供应与需求特点,采用数学规划方法,建立以能源消耗最少、效益最优为目标函数的富余煤气、蒸汽和电力多周期耦合数学模型。模型综合考虑了煤气、蒸汽和电力等能源介质的供需变化以及生产成本、安全等约束,通过ILOG Cplex求解出模型的最优解,获得煤气、蒸汽和电力的最优分配方案,用以指导实际生产。应用表明：模型能使钢铁企业富余煤气、蒸汽和电力等能源介质得到合理、安全和高效的分配,提高了能源使用效率,降低了生产费用。     

钢铁企业蒸汽系统多周期优化策略

钢铁企业蒸汽系统具有汽源设备较多、能源品种多以及能源供需及价格变化等特点,本文以某大型钢铁企业实际运行的蒸汽动力系统为研究对象,综合考虑其各台锅炉设备的不同生产特点、企业的能源需求和能源价格随时间变化的规律以及设备启停运行转换产生一部分费用等因素建立约束条件,以全时段蒸汽系统总能源成本最低为目标函数,建立蒸汽-电力耦合的多周期、混合整数非线性规划模型(MINLP),利用基于数学规划方法的LINGO软件求出全局最优解。通过分析比较,证明初始运行条件对多周期优化结果有很大影响,影响效果会延续数个周期,同时LINGO计算求解全局最优解的效率高、结果合理、可行,并能够为企业在能源设备调度上提供依据,实现一个运行时段内的低成本和高效益。     

综合考虑经济性与效率的换热网络多目标约束优化方法

换热网络优化中不仅要考虑能量回收的“量”,还要考虑能量回收过程中“质”的耗散问题。在换热网络最大能量回收的前提下,基于不可逆传热过程中的耗散理论,以代表能量回收品质的效率最高为目标,建立综合能量回收数量、品质并同时考虑换热网络经济性的多目标混合整数非线性规划（MOMINLP）模型。根据模型目标有主次之分的特点,基于ε约束法对模型进行分步优化并结合BARON软件进行精确求解,依次求解换热网络的最大能量回收量(MER)与最低年均总成本(TAC),再将所得结果乘以松弛系数ε_i作为缩小搜索区域的约束条件,获得能量与成本约束下效率的Pareto前沿。通过对经典10SP1案例进行计算求解,最终得到最大能量回收量下,费用松弛系数为1.05时费效比最小的优化方案,而且本文的多目标约束优化方法能够更快求得综合的最优解。最后通过T-Q图中的换热网络组合曲线对比不同优化方案的效率,将换热网络划分为内部换热部分与剩余流股部分,多目标约束优化方法能够降低内部换热不可逆损失,提高剩余流股的温度。     

石化企业蒸汽使用系统分步操作优化

大型的石化企业中,蒸汽使用系统将来自锅炉的新鲜蒸汽转化为工艺系统需要的电力和一定压力的蒸汽,蒸汽使用系统蒸汽分配效率的高低直接关系着整个石化企业的能源利用率。蒸汽使用系统中汽轮机的热效率不同,背压汽轮机的热效率最高,并且在满足用户对热量需求的同时能副产电力。文章依据背压汽轮机的的特点,提出了蒸汽动力系统的分步优化方法:用户对蒸汽的需求优先使用背压汽轮机排气提供,同时最大限度副产电力;对电力的需求不足部分由凝气轮机满足,建立分步优化的模型。使用分步优化模型对某石化企业蒸汽动力系统进行优化,结果比使用一步优化方法的优化结果节能效果更显著。     

大型蒸汽管网系统的运行优化调度

介绍了国内大型钢铁企业低压蒸汽系统存在的主要问题,在分析低压蒸汽系统结构的基础上,针对大型蒸汽管网不同产汽源系统建立相应的数学模型,利用改进单纯型法求已建立的线性规划模型的最优解,并以某大型钢铁企业为例,证明了应用优化模型的有效性,通过蒸汽系统优化调度,钢铁企业具有巨大的节能潜力。     

基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化

原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法。同时,应用某钢铁企业360 m²烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证,结果表明,该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况,采用的优化方法可以得到模型的最优解,为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持。     

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(火用)分析的氧化铝多效蒸发过程液位优化设定方法

在拜耳法生产氧化铝多效蒸发过程中,各蒸发器液位是影响流程各个参数的重要变量,对整个蒸发过程的优化操作十分重要。但实际生产中各效蒸发器液位的设定值通常是一个较大的范围,难以优化运用。针对此问题提出了一种基于(火用)分析的多效蒸发流程液位优化设定方法。在对液位作用机理分析的基础上,基于整个流程的实际生产数据,拟合得到了每效包含液位随其他参数变化的关系模型。结合蒸发流程物料平衡关系以及(火用)分析方法,建立了综合(火用)效率评价指标的能耗优化模型。最后,采用两种不同约束处理技术和状态转移算法,计算了不同酸洗周期下的各效蒸发器最优液位,得到了优化目标随各个效液位高度变化的关系曲线。     

基于(火用)的管式降膜蒸发器液位优化设定

在降膜蒸发器中,物料液位直接影响蒸发器分离室压力和出料温度从而影响加热蒸汽消耗,对蒸发器的优化操作十分重要。但实际生产中液位的设定值通常是一个较大的范围,难以优化运用。针对此问题提出了一种基于(火用)分析的管式降膜蒸发器液位优化设定方法。深入分析了液位高度对蒸发过程各参数的影响,基于实际生产数据,拟合得到了液位与其他参数间的关系模型。结合蒸发器物料平衡关系以及(火用)分析方法,建立了最大化(火用)效率的能耗优化模型。对优化模型求解得到了蒸发器(火用)效率随液位高度变化的关系曲线,最后计算了不同工况条件下的最优液位,为优化实际生产操作提供了参考。     

以生物质为燃料的SOFC和发动机热电联供系统：参数分析和性能优化

针对清洁高效能源转换技术需求,提出了一种以生物质为燃料的新型混合发电系统,该系统由生物质气化装置、固体氧化物燃料电池、发动机和余热回收子系统组成。采用Aspen Plus对系统进行了热力学建模,基于建模结果进行了参数分析,以确定关键参数对系统性能的影响。同时,通过ε-constraint的方法进行了效率最大和比发电成本最小的双目标优化。结果表明：随着蒸汽生物质比S/B的增加,系统发电效率从47.3%增加到50.3%;随着燃料利用率的增加,发电效率从45.5%增加到48.2%;入口生物质量和空气当量比的增加会使发电效率呈现下降趋势。在Pareto最优解的情况下,该混合系统可以同时达到系统效率为53.5%,比发电成本SEEC为0.0576 USD/（kW·h）,与标准电厂的能源成本（0.0546 USD/（kW·h））相当,而与以天然气为燃料的SOFC-发动机系统相比则降低了19.6%,说明该新型热电联供系统是一种清洁、高效、经济的能源转换技术。     

改进PSO算法在蒸汽动力系统多周期运行优化中的应用

为了满足石化企业工艺过程对蒸汽和电力不断变化的要求,实现企业降低成本、节能降耗的目的,必须保证蒸汽动力系统在最优的状态下运行。针对这一问题在以往研究的基础上提出了包括设备维护和启停费用的改进的混合整数线性规划模型,利用改进的PSO算法对其求解,并通过实例证明了利用该模型、使用改进的PSO算法能很快得到最优的方案,并节省了大量的运行成本。     

气化剂配比对气化炉性能的影响

为了实现能源利用的可持续发展,多联产技术可以对能量进行合理的利用.多联产系统不同于化工或动力分产系统,对气化炉性能有更具体的要求.通过化学平衡和热量平衡方法求解气化炉平衡工作温度以及该温度下的出口煤气成分,研究了气化炉进口气化剂配比对出口煤气成分、冷煤气效率、热效率及火用效率的影响,指出热效率、火用效率最优情况下适应于各煤种的最优氧煤比以及合理的水蒸气耗量,为多联产系统的设计优化提供参考.     

Thermodynamic Analysis on a Lignite-Fired Power System Integrated with a Steam Dryer: Investigation on Energy Supply System of the Dryer

Lignite is becoming a competitive fuel for power generation with high security of supply and a low price. But a power plant firing lignite directly always has some weaknesses, including low thermal efficiency and high construction investment. Predrying lignite before feeding it to the boiler is a potential method to tackle these weaknesses, and low-pressure steam extracted from steam turbines is considered a competitive heat source for the drying process. In a lignite-fired power system integrated with a steam dryer, the steam extraction is led to the dryer via a connection pipe and depressurization valve. To obtain a stable drying temperature at a variable load of power, steam extraction is often used by the dryer after depressurization, which indeed causes exergy loss. To reduce the exergy loss, the steam extraction was proposed to be supplied to the dryer via a compressor or ejector. Thermodynamic models were developed to calculate the net efficiency of a power system with different energy supply systems. The energy saving boundary—that is, the net efficiency of power system could be increased in some ranges of drying temperature by some energy supply system of dryer—was obtained. Furthermore, the exergy efficiencies were calculated.     

考虑生产成本和环境成本的蒸汽动力系统多目标运行优化

石化企业生产过程中污染性气体的排放问题日益引起人们的重视,生产过程进行用能调度运行优化时,需要兼顾节能降本和减少排放两个矛盾的优化目标。综合考虑能源设备、生产操作及大气污染物排放等因素,建立了蒸汽动力系统的多目标混合整数线性规划(MOMILP)模型,采用改进增广e-约束法对生产成本和环境成本两个目标统筹进行优化,从而获取设备燃料配比和能源分配的优化调度方案。同时,以某石化企业蒸汽动力系统实例为背景,对不同环境收费标准下的生产调度方案进行细致对比和分析,结果验证了所用优化调度模型的有效性。     

Cost optimization of a combined power and water desalination plant with exergetic,environment and reliability consideration

The present study deals with the multi-objective optimization for designing a combined gas turbine and multi stage flash desalination plant. In optimization approach, the exergetic, economic and environmental aspects have been considered, simultaneously. In order to achieve the optimal design, Multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied as a suitable optimization technique. The thermoenvironomic objective function is obtained by integrating the environmental impacts and thermoeconomic objective. By applying the optimization approach, this objective function is minimized, whereas system exergy efficiency is maximized. Moreover, equipment reliability using the state-space and the continuous Markov method is incorporated in optimization results to improve the products' cost values. The optimization results show that the cost of products and environmental cost impact are reduced by 13.4% and 53.4%, respectively, whereas a 14.8% increase happens in total exergy efficiency. Therefore, improvement in all objectives has been achieved using the optimization process, although the power and water productions have not changed much. Additionally, the sensitivity analysis shows the relationship between the fuel cost, pollution damage cost and the objective functions.     

Factorial design of experiment (DOE) for parametric exergetic investigation of a steam methane reforming process for hydrogen production

Hydrogen is expected to play a significant role in future energy systems. The efficient production of hydrogen at a minimum cost and in an environmentally acceptable manner is crucial for the development of a hydrogen-including economy. The exergy analysis is a powerful tool to quantify sustainable development potential. An important aspect of sustainable development is minimizing irreversibility. The purpose of this study is to perform the exergy analysis of a steam methane reforming (SMR) process for hydrogen production. As a first step, an exergy analysis of an existing process is shown to be an efficient tool to critically examine the process energy use and to test for possible savings in primary energy consumption. The results of this investigation prove that the exergetic efficiency of the SMR process is 65.47%, and the majority of destroyed exergy is localized in the reformer with a 65.81% contribution to the whole process destroyed exergy. Next, an exergetic parametric study of the SMR has been carried out with a factorial design of experiment (DOE) method. The influence of the reformer operating temperature and pressure and of the steam to carbon ratio (S/C) on the process exergetic efficiency has been studied. A second-order polynomial mathematical model has been obtained through correlating the exergetic efficiencies with the reformer operating parameters. The results of this study show that the rational choice of these parameters can improve the process exergetic performance.     

基于多目标优化精馏系统综述

综述了精馏系统中多目标的优化问题,分析列举了人工神经网络、正交设计、响应面、遗传算法和粒子群算法在精馏系统多目标优化中的应用,旨在总结精馏系统中的优化算法,寻求最优操作条件的解法,为精馏塔的多目标优化提供参考。结果表明,针对于目前精馏系统的复杂多变性及混合规划问题,这些算法可以很好地对精馏系统进行建模,预测精馏模型,预测值与模拟值拟合较好,有较高的精度。且可用于求解精馏过程中的最优操作条件,降低系统的不可逆性,实现了精馏系统的节能优化,提高了产品质量,降低了能耗。最后指出了多目标优化精馏系统方法的可行性,也表明在实际生产中将多种优化算法相结合进行多步优化的可行性。