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一种基于需量控制的钢包炉优化调度方法技术

技术编号:22135878 阅读:29 留言:0更新日期:2019-09-18 09:30
本发明专利技术公开了一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型,包括:1、根据钢铁工业工艺流程,建立生产过程资源‑任务网络(RTN)模型,建立各任务节点及资源节点,对除电力外的资源节点设立布尔变量表示资源状态,任务节点运行状态同样设一布尔变量表示;2、对钢包炉的精炼任务过程建模,并对平移、中断、削减等多种受电控制方法建立相应约束条件;3、对于受电控制手段可能会造成的转移成本、损耗成本及风险成本,计及上述成本建立钢包炉优化调度损耗模型;4、针对实时最大需量计费背景下的目标函数,建立基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型。本发明专利技术相比于传统基于分时电价重排全天任务时段的优化调度方法,可在不影响全天其余时段任务下减小峰值需量,大幅降低了生产用电成本外,对于电网而言,还减小了钢铁工业用户对电网变电设施后备容量的压力,降低了电网建设成本。

An Optimal Dispatching Method for Ladle Furnace Based on Demand Control

【技术实现步骤摘要】
一种基于需量控制的钢包炉优化调度方法
本专利技术涉及钢铁工业负荷优化调度领域,特别涉及一种基于需量控制的钢包炉优化调度方法。
技术介绍
两部制电价是面向工商业等大电力用户多年的售电政策。随着新电力体制改革不断深入,为减小公共电网变压器的容量压力,降低电网建设运行成本,电力市场推行了两部制电价中基本电价的新执行方式来鼓励用户管理用电行为。2016至2018年间国家发改办文件《国家发展改革委办公厅关于完善两部制电价用户基本电价执行方式的通知》及《关于降低一般工商业电价有关事项的通知》等规定了用户可自由选择基本电价计费方式,且可按实时最大需量计费。在新两部制电价售电政策下,钢铁企业的用电成本结构变化巨大,传统基于分时电价的优化方法并不能完全适用于新电改后的计价方式。传统方法将大量任务调整至平谷价时段,虽然可以减低电度电费,但是将会造成该时段内需量峰值过大,导致基本电费增加。同时在新的需量计价方式下若继续沿用基于分时电价的优化调度方法来调整生产节奏,会使得设备时段内持续运行在高负载状态,对生产安全及产品质量都有较大影响,严重时甚至将造成停电停产或设备故障。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服基于分时电价的传统优化方法存在的不足之处,提出一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法。相比于传统全天任务按电价时段重排优化,该方法分析了现代炼钢法中的能耗占比极大的钢包炉精炼过程,建立了钢包炉需量优化调度模型,通过对该模型求最优解,从而可在不影响全天其余时段任务下减小峰值需量,大幅降低了生产用电成本外,对于电网而言,还减小了钢铁工业用户对电网变电设施后备容量的压力,降低了电网建设成本。为实现上述目的,本专利技术提出一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法,包括:根据钢铁工业工艺流程,建立生产过程资源-任务网络(RTN)模型,建立各任务节点及资源节点,对除电力外的资源节点设立布尔变量表示资源状态,任务节点运行状态同样设一布尔变量表示。对钢包炉的精炼任务过程建模,并对平移、中断、削减等多种受电控制方法建立相应约束条件。对于受电控制手段可能会造成的转移成本、损耗成本及风险成本,计及上述成本建立钢包炉优化调度损耗模型。针对实时最大需量计费背景下的目标函数,建立基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型。包括以下步骤:步骤一、本专利技术对于连铸工艺主体部分建立了一个基于离散时间系统的资源-任务网络(RTN)模型,该模型的离散时间系统有四种不同的时间变量:将一日分为固定时长τ的时间段,Z代表时间段;t为某一时刻;时段δ与固定时长时段Z的时长不相等;相对时刻θ则与每个时段的开始时刻有关。资源-任务网络(RTN)模型中包含两种类型的节点:资源节点R及任务节点T资源节点表示与工艺流程相关的所有资源,模型中的资源有:设备资源(LD,LF和CC);中间产物(EL,LC)与板柸(CR),以及电力资源P。使用下标x表示生产线编号,h表示生产批次。对于除电力资源外的任意资源节点R,给定布尔变量Rr,t表示在时刻t的资源r的值。例如,RxLF,t=1表示在t时刻生产线x有一个钢包炉LF可用。对于钢水等产物资源来说该变量值为1或0,代表时刻t该产物是否有产出。任务节点用于描述生产过程中的数个工艺阶段。本专利技术将钢铁生产主要的工艺阶段划分为转炉冶炼任务(Eh),钢包炉精炼任务(Lx,h),浇铸任务(Cx,h)。对于上述任务节点T,同样使用布尔变量ST,t来表示任务T在时刻t的状态。如ST,t=1表示任务T在时刻t正在进行,反之0则代表未进行。冶炼、精炼、浇铸任务是分别由TE,TL,TC表示。每个任务节点T的资源交互可以通过离散交互参数μr,T来表示任务T消耗或生成多少资源r。步骤二、资源-任务网络(RTN)模型中资源的交互跟任务节点相关,交互只能在任务节点时段内发生,因此除电力外的资源交互应满足下式约束条件:式中Rr,t-Z表示资源r在上一个时段的值。日计划规定了每种钢材的产量,通常一条生产线日内仅生产一类钢材。因此生产线编号即可代表钢材种类,可得日产量约束如下式:式中RM,x,h代表h批次的某钢种成品钢材数;D为日计划生产批次总数;Mx,D表示日计划对于该钢材的日产总量要求。可得各分时电价时段ηf内包含的固定时长时段数Lf。日计划通常已按分时电价规定了各个电价时段的生产任务量,由各时段的批次数Df可得到每一批次精炼任务的开始时段Zα,h与停止时段Zβ,h,由此可以得到每批次精炼任务的平均运行时段数Zh与裕度空间[Zα,h,Zβ,,h]。Zh=Zβ,h-Zα,h(5)在平移时为保证两次任务之间留有时长给设备缓冲及完成出货操作,对任务启动时间及平移裕度做如下约束:Zβ,h+δu≥Zα,h+1(6)Zβ,h-Zx≥ts(7)ts∈[Zα,h,Zβ,h-Zx](8)上式中,δu表示最短任务间隔时长,ts表示任务开始时间;Zx表示该钢种工艺需要精炼时长。正常情况下精炼任务过程中的钢包炉LF功率档位不变,在精炼任务启动前可以改变功率档位设定。假设精炼任务TL允许范围有m个功率档位,其中功率档位w对应的电功率为Px,w,使用布尔变量Ox,w,t表示在t时刻x生产线的钢包炉LF功率档位w的运行状态,如Ox,w,t=1表示这样在t时刻x生产线的钢包炉LF运行在功率档位w。则此钢包炉的功率Px,t可按下式计算:在一次精炼任务中,钢包炉仅能运行在一个功率档位,需要满足下列约束:精炼任务所需的总能量是固定的,即运行功率和运行时长的乘积所得的面积相同。通过确定可调的功率区间从而确定运行时长区间,调整后的运行时长Zx,w也需要满足以下约束:式中Px表示该钢种的标准功率档位。在切换功率档位后,如仍有进行平移的时间裕度,也可以对其进行调度。新的裕度空间约束可以由(7)、(8)式更新得来:Zβ,h-Zx,w≥ts(12)ts∈[Zα,h,Zβ,h-Zx,w](13)对于紧急情况下的短时间功率降停,过长时间的停炉可能会导致炉底钢水出口凝钢造成巨大损失,因此钢包炉LF的降停时长需要满足如下约束条件:Px,wδd,n≤ΔW(14)式中δd,n表示第n次降停的时长;ΔW(δ)为允许降低的总能量。精炼过程中有数次加料微调成分升温的操作,该停炉过程时长有限制,可以在限制范围内延迟加料操作后的开炉时间。延迟开炉虽然与运行中降停一样会有温度上的损失,但加料操作仅对停炉前温度有要求,延迟开炉对最终产出钢水品质不会造成影响。为减少参量,延迟开炉的时间使用δ来表示:δt+δy,i≤δy(15)式中i为延迟开炉次数,δt表示停炉时长,δy表示最大延迟时间。降停钢包炉次数过多与降停时间过长可能会影响升温时长从而致使整个任务运行时间受到影响,不能按时完成任务。运行中时间约束可以保证精炼任务正常完成,该约束如下:式中n为降停次数。降停间隔时间与降停次数约束可以防止钢包炉的功率变化周期过短并保证必要的过载恢复时间,该约束如下:δd,n,α-δd,n-1,β≤δdi(17)式中δd,n-1,β表示上一次降停结束的时间;δd,n,α表示本次降停开始的时间;δdi表示最短降停间隔时间。极短时间内功率的反复变化同样会对钢包炉变压器造成巨大冲击,甚至损坏。因此需要满足一个最小的时间限制即最短降停时间:δd,n≥δs(18)式中δs表示最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、根据钢铁工业工艺流程,建立生产过程资源‑任务网络(RTN)模型,建立各任务节点及资源节点,对除电力外的资源节点设立布尔变量表示资源状态,任务节点运行状态同样设一布尔变量表示。(2)、对钢包炉的精炼任务过程建模,并对平移、中断、削减等多种受电控制方法建立相应约束条件。(3)、对于受电控制手段可能会造成的转移成本、损耗成本及风险成本,计及上述成本建立钢包炉优化调度损耗模型。(4)、针对实时最大需量计费背景下的目标函数,建立基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型,以该模型为依据进行优化调度。

【技术特征摘要】
1.一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、根据钢铁工业工艺流程,建立生产过程资源-任务网络(RTN)模型,建立各任务节点及资源节点,对除电力外的资源节点设立布尔变量表示资源状态,任务节点运行状态同样设一布尔变量表示。(2)、对钢包炉的精炼任务过程建模,并对平移、中断、削减等多种受电控制方法建立相应约束条件。(3)、对于受电控制手段可能会造成的转移成本、损耗成本及风险成本,计及上述成本建立钢包炉优化调度损耗模型。(4)、针对实时最大需量计费背景下的目标函数,建立基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型,以该模型为依据进行优化调度。2.根据权利要求1所述的基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法,其特征在于,所述步骤一中,本发明对于连铸工艺主体部分建立了一个基于离散时间系统的资源-任务网络(RTN)模型,步骤如下:(1.1)资源节点R表示与工艺流程相关的所有资源,模型中的资源有:设备资源(LD,LF和CC);中间产物(EL,LC)与板柸(CR),以及电力资源P,使用下标x表示生产线编号,h表示生产批次,对于除电力资源外的任意资源节点R,给定布尔变量Rr,t表示在时刻t的资源r的值。(2.1)任务节点T用于描述生产过程中的数个工艺阶段,本发明将钢铁生产主要的工艺阶段划分为转炉冶炼任务(Eh),钢包炉精炼任务(Lx,h),浇铸任务(Cx,h),对于上述任务节点T,使用布尔变量ST,t来表示任务T在时刻t的状态,冶炼、精炼、浇铸任务分别由TE,TL,TC表示。3.根据权利要求1所述的基于需量控制的钢包炉负荷优化调度方法,其特征在于,所述步骤二中,将一日分为固定时长τ的时间段,Z代表时间段;t为某一时刻;时段δ与固定时长时段Z的时长不相等。除电力外的资源交互应满足下式约束条件:式中离散交互参数μr,T,Z表示任务T在Z时段内消耗或生成多少资源r,Rr,t-Z表示资源r在上一个时段的值,ST,t-τZ表示任务T的运行状态。每类钢种日产量约束如下式:式中RM,x,h代表第h批次的某钢种成品钢材数;D为日计划生产批次总数;Mx,D表示日计划对于该钢材的日产总量要求。各分时电价时段ηf内包含的固定时长时段数Lf:由此可以得到每批次精炼任务的平均运行时段数Zh与裕度。Zh=Zβ,h-Zα,h式中Df表示各时段的批次数,Zα,h与Zβ,h表示每一批次精炼任务的开始时段与停止时段。精炼任务TL允许范...

【专利技术属性】
技术研发人员:李辉唐旻泰周鑫谭貌
申请(专利权)人:湘潭大学
类型:发明
国别省市:湖南,43

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