一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法技术

本发明专利技术公开了一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法。在建立煤气消耗特性模型的基础上，建立了煤气消耗设备时序优化模型，该模型以自备电厂输入热量波动最小和设备运行状态改变次数最少为优化目标，以电厂煤气热量、热值、流量等为约束条件，将数学问题转化为0‑1整数规划问题。本发明专利技术采用多目标遗传算法对数学问题模型进行求解，并对基因的选取方案进行设计，将“0”、“1”在矩阵中的位置设置为算法的基因，实现了设备时序简单有效的优化。

A timing optimization method for gas consumption equipment in iron and steel enterprises

The invention discloses a timing optimization method for gas consumption equipment in iron and steel enterprises. On the basis of establishing the gas consumption characteristic model, a time series optimization model of gas consumption equipment is set up. The model takes the minimum input heat fluctuation and the least number of changing times of the equipment operation state as the optimal target, and transforms the mathematical problem into 0 integer 1 integer rules with the heat, heat value and flow of the power plant gas as the constraint bar. Make a problem. The multi-objective genetic algorithm is used to solve the mathematical problem model, and the selection scheme of the gene is designed. The location of \0\ and \1\ in the matrix is set as the gene of the algorithm, and the simple and effective optimization of the timing of the equipment is realized.

【技术实现步骤摘要】
一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法
本专利技术属于钢铁企业能源优化调度领域，特别涉及了一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法。
技术介绍
钢铁企业煤气系统结构复杂，设备众多，分为煤气生产设备，煤气消耗设备，煤气缓冲设备。各设备对高炉煤气、焦炉煤气与转炉煤气的生产与消耗特性各不相同，由此常常会会出现煤气系统的产耗不平衡问题，不仅会造成能源的浪费，也会严重影响钢铁企业的正常生产。目前针对钢铁企业煤气系统的优化问题，已有大量研究并建立了众多的优化调度模型，模型大多是短时间内的优化调度模型(5分钟左右的动态平衡)与对较长时间内煤气总量优化模型(年、月、日的静态平衡)，前者以调节煤气柜与自备电厂的存储量与消耗量为手段进行煤气平衡，后者以调节各设备生产量为手段进行煤气平衡，对于日际内既定生产时长条件下(即按照生产需求已知一日内各设备的生产时长)的煤气消耗设备时序优化问题研究较少，尚未有研究采用煤气消耗设备时序优化方法，作为调节钢铁企业煤气系统产耗平衡优化的手段，本专利技术从这一角度入手，为钢铁企业能源优化调度补充了一种调节手段。以往的研究大多忽视输入电厂的热量波动问题，而且煤气消耗设备时序优化易本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将所有消耗煤气的设备分类，分为煤气生产设备、煤气消耗设备与自备电厂，将具体设备分到这些类别中，分别建立煤气生产模型和煤气消耗模型；步骤2：建立煤气消耗设备时序优化模型，该模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数包括电厂输入热量波动最小化和煤气消耗设备运行状态改变次数最小化，所述约束条件包括自备电厂热量与热值约束和输入电厂煤气量正值约束；步骤3：采用基于NSGA‑Ⅱ遗传算法的非线性0‑1整数规划模型来求解步骤2建立的时序优化模型。

【技术特征摘要】
1.一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将所有消耗煤气的设备分类，分为煤气生产设备、煤气消耗设备与自备电厂，将具体设备分到这些类别中，分别建立煤气生产模型和煤气消耗模型；步骤2：建立煤气消耗设备时序优化模型，该模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数包括电厂输入热量波动最小化和煤气消耗设备运行状态改变次数最小化，所述约束条件包括自备电厂热量与热值约束和输入电厂煤气量正值约束；步骤3：采用基于NSGA-Ⅱ遗传算法的非线性0-1整数规划模型来求解步骤2建立的时序优化模型。2.根据权利要求1所述钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述煤气生产设备包括高炉、焦炉和转炉，这三种设备建立如下煤气生产模型：fpro_j(t)＝fsum_j_t上式中，fpro_j(t)代表第j个煤气生产设备在第t小时内的煤气生产量，fsum_j_t代表第j个设备历史每小时生产体积的平均值。3.根据权利要求1所述钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述煤气消耗设备进一步分为不可间断生产设备和可间断生产设备。4.根据权利要求3所述钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，所述不可间断生产设备建立如下煤气消耗设备特性模型：(一)高炉热风炉、焦化厂、炼钢厂、炼铁口和动力厂的煤气消耗设备特性模型：t∈正常生产上式中，fpro_j(t)代表第j个煤气生产设备在第t小时内的煤气生产量，fsum_j_t代表第j个设备历史每小时生产体积的平均值；(二)冷轧类设备的煤气消耗设备特性模型：上式中，fcon_冷轧(t)代表冷轧设备在第t小时内的煤气消耗体积；代表冷轧设备历史每小时消耗体积的平均值；α冷轧代表冷轧设备的保温消耗系数。5.根据权利要求3所述钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，所述可间断生产设备包括烧结厂、球团厂、石灰窑和热轧类设备，这些设备建立如下煤气消耗设备特性模型：上式中，fcon_z(t)代表第z个设备在第t小时内的煤气消耗体积，代表历史第z个设备每小时消耗体积的平均值，αz代表第z个设备的保温消耗系数。6.根据权利要求1所述钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述自备电厂建立如下煤气消耗特性模型：(a)富裕煤气热量模型：上式中，Qt代表第t小时自备电厂输入的混合煤气的热量，hbfg,hcog,hcfg分别代表高炉、焦炉、转炉的热值，atj代表第j个设备在第t小时消耗的煤气体积，fsumcfg_t代表第t小时内转炉煤气生产体积，fsumbfg_t代表第t小时内高炉煤气生产体积，fsumcog_t代表第t小时内焦炉煤气生产体积，hj代表第j个设备消耗煤气的热值；(b)混合替代模型：fcog＝(hcfg-hbfg)/(hcog-hbfg)*fcfgfbfg＝(hcog-hcfg)/(hcog-hbfg)*fcfg上式中，fcfg代表转炉煤气体积，fcog、fbfg代表替换转炉煤气的焦炉煤气和高炉煤气的体积；(c)富余煤气体积模型：

【专利技术属性】
技术研发人员：赵刚，郝勇生，苏志刚，王培红，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32