一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法技术

本发明专利技术涉及钢铁热态生产优化技术领域，提供一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，包括：步骤1：构建炉次计划优化模型；步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。本发明专利技术能够在大规模组炉情况下快速获得稳定且更优的炉次计划，提高中间包利用率和生产效率，能够同时保证优化质量和优化效率。

An optimization method of integrated production furnace schedule based on slab clustering

The invention relates to the technical field of hot production optimization of iron and steel, and provides an integrated production furnace schedule optimization method based on slab clustering, which includes: Step 1: building furnace schedule optimization model; step 2: classifying the planned slab set according to the steel grade and thickness to obtain multiple primary classes, each of which has the same steel grade and the same thickness; step 3: for each primary class Step 4: assign tundish to slab in each secondary class to maximize the weight of slab cast in tundish; step 5: determine slab width for slab in each tundish; step 6: divide the number of heats for slab in each tundish. The invention can quickly obtain stable and better furnace schedule, improve tundish utilization rate and production efficiency, and guarantee optimization quality and efficiency at the same time under the condition of large-scale furnace assembly.

【技术实现步骤摘要】
一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法
本专利技术涉及钢铁热态生产优化
，特别是涉及一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法。
技术介绍
炼钢、连铸和热轧是钢铁热态生产工艺的关键工序。炼钢-连铸-热轧一体化生产工艺流程如图1所示。炼钢炉将铁水冶炼成钢水，再经过精炼炉后由连铸机浇铸形成板坯；板坯被送至板坯库或被直接送至热轧区；连铸机浇铸的不下线高温板坯或库存板坯，首先在选定的加热炉内加热，然后被加热至规定温度后出炉，并通过辊道被送至热轧机经粗轧、精轧和卷曲形成一定长度、宽度、厚度、硬度和表面质量的热轧卷。热轧卷还需要下游产线进行进一步处理，其中有的热轧卷被加工成了冷轧产品、有的热轧卷进行打包处理形成成品，有的热轧卷经热轧精整处理形成高质量的热轧卷/板产品。中间包是连铸机生产时的昂贵消耗品，生产一定量的板坯后需要进行更换。炉次计划是将由合同产生的大量板坯(生产订单)合成一定的炉次在炼钢炉、精炼炉和连铸机上组织生产，使每个炉次完成尽可能多的板坯生产，高效率生产每个炉次，满足下游的生产需求和产品交货期要求以及产品质量要求。炉次计划优化问题是一类典型的组合优化问题。在实际生产中，对炉次计划优化时，所涉及的板坯数量成百上千，问题目标多，问题约束多、复杂且数量不确定。现有的炉次计划优化方法中，有代表性的为：在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的整数规划模型，给出求解模型的遗传算法；在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的整数规划模型，给出求解模型的基于现场计划编制人员经验规则的多阶段启发式算法；在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的伪旅行商模型，给出求解模型的粒子群算法；在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的装箱模型，给出求解模型的迭代局部搜索和变邻域搜索的混合算法；在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的装箱模型，给出求解模型的进化算法；针对铸造热处理过程建立炉次计划的整数规模模型，给出求解模型的遗传算法；在炼钢-连铸生产条件下建立炉次计划的整数规划模型，给出求解模型的新的免疫遗传算法。现有的炉次计划优化方法主要考虑炼钢-连铸生产要求，进行炉次计划问题的建模研究，而在针对大规模组炉问题求解时，求解算法所得问题解在优化质量和求解效率上难以同时保证，同时具有随机性。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，能够在大规模组炉情况下快速获得稳定且更优的炉次计划，能够同时保证优化质量和优化效率。本专利技术的技术方案为：一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：构建炉次计划优化模型为s.t.(sgi-sgj)xikxjk＝0,i,j∈I,k＝1,…,m(5)(cti-ctj)xikxjk′＝0,i,j∈I,k,k′＝1,…,m(6)xikcwi≤xikcwimax,i∈I,k＝1,…,m(7)xikcwimin≤xikcwi,i∈I,k＝1,…,m(8)xikcwi％50＝0,i∈I,k＝1,…,m(9)其中，I为待计划板坯集合的板坯号集合，m为炉次总数；为板坯i与板坯j间的轧制宽度和优先级差异惩罚，为板坯i与板坯j间的优先级差异惩罚，为板坯i与板坯j间的轧制宽度差异惩罚，F1为两板坯间优先级差异的惩罚系数，F2为两板坯间轧制宽度差异的惩罚系数，pri为板坯i的优先级，rwi为板坯i的轧制宽度；wti为板坯i的重量，o为中间包总数；cwi为板坯i的宽度；sgi为板坯i的钢级；cti为板坯i的厚度；[cwimin,cwimax]为板坯i的宽度范围，cwimin、cwimax分别为板坯i的宽度的最小值、最大值；％为求余操作；fvk为第k个炉次的炉容，fvL为一个炉次内板坯总重量的最小值；fl为一个中间包可连续浇铸的板坯最大重量；Iz为第z个中间包浇铸板坯的板坯号集合，Iz＝{j|yjz＝1,j∈I}；步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。所述步骤3包括下述步骤：步骤3.1：将每个初级类作为一个待聚类板坯集合；步骤3.2：计算待聚类板坯集合的聚类数量为其中，fix为获取两个数商值的整数部分的函数，I′为待聚类板坯集合的板坯号集合；若r＝1，则将待聚类板坯集合中的所有板坯归类到一个板坯类中，转到步骤3.7；若r≠1，则转到步骤3.3；步骤3.3：基于启发式方法，选取r个板坯作为初始聚类中心；步骤3.4：根据聚类规则，对待聚类板坯集合中的每块板坯进行归类；步骤3.5：重新计算聚类中心，将每类板坯中板坯的轧制宽度平均值和优先级平均值分别作为新的聚类中心的轧制宽度和优先级；步骤3.6：重复步骤3.4至步骤3.5，直到当前聚类中心与上次聚类中心的差值不超过预设的差值阈值；所述差值为当前聚类中心与上次聚类中心的轧制宽度差值和优先级差值中的最大值；步骤3.7：结束聚类过程，输出聚类结果；所述聚类结果包括每个聚类中的板坯号集合。所述步骤3.3包括下述步骤：步骤3.3.1：计算待聚类板坯集合中每两个板坯间的轧制宽度和优先级差异惩罚，选取最大轧制宽度和优先级差异惩罚对应的两块板坯作为前两个初始聚类中心g1和g2，初始聚类中心的个数为n＝2；步骤3.3.2：若n＝r，则转到步骤3.3.4；若n≠r，则转到步骤3.3.3；步骤3.3.3：在待聚类板坯集合中除已有初始聚类中心之外的板坯中，找出与已有初始聚类中心间距离最大的板坯作为下一个初始聚类中心gn+1，令n＝n+1，转到步骤3.3.2；其中，板坯i与已有初始聚类中心间的距离为步骤3.3.4：输出初始聚类中心。所述步骤3.4中，所述聚类规则为距离最小规则，包括第一聚类规则、第二聚类规则、第三聚类规则、第四聚类规则；所述第一聚类规则为：若板坯i与多个聚类中心间的距离为最小距离，则板坯i被归类到符合第一条件的板坯类中；所述最小距离为板坯i与所有聚类中心间的距离中的最小值，板坯i与聚类中心间的距离为板坯i与聚类中心间的轧制宽度和优先级差异惩罚，所述第一条件为聚类中心与板坯i间的距离为最小距离且已有板坯总重量不超过fl+Δwt，Δwt为待设定的参数；所述第二聚类规则为：若按第一聚类规则对板坯i归类时，有多个板坯类符合第一条件，则板坯i被归类到符合第一条件的板坯类中的第一个类中；所述第三聚类规则为：若按第一聚类规则对板坯i归类时，没有板坯类符合第一条件，则板坯i被归类到符合第二条件的板坯类中；所述第二条件本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，包括下述步骤：/n步骤1：构建炉次计划优化模型为/n

【技术特征摘要】
1.一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：构建炉次计划优化模型为












s.t.
(sgi-sgj)xikxjk＝0,i,j∈I,k＝1,…,m(5)
(cti-ctj)xikxjk′＝0,i,j∈I,k,k′＝1,…,m(6)
xikcwi≤xikcwimax,i∈I,k＝1,…,m(7)
xikcwimin≤xikcwi,i∈I,k＝1,…,m(8)
xikcwi％50＝0,i∈I,k＝1,…,m(9)












其中，I为待计划板坯集合的板坯号集合，m为炉次总数；为板坯i与板坯j间的轧制宽度和优先级差异惩罚，为板坯i与板坯j间的优先级差异惩罚，为板坯i与板坯j间的轧制宽度差异惩罚，F1为两板坯间优先级差异的惩罚系数，F2为两板坯间轧制宽度差异的惩罚系数，pri为板坯i的优先级，rwi为板坯i的轧制宽度；wti为板坯i的重量，o为中间包总数；cwi为板坯i的宽度；sgi为板坯i的钢级；cti为板坯i的厚度；[cwimin,cwimax]为板坯i的宽度范围，cwimin、cwimax分别为板坯i的宽度的最小值、最大值；％为求余操作；fvk为第k个炉次的炉容，fvL为一个炉次内板坯总重量的最小值；fl为一个中间包可连续浇铸的板坯最大重量；Iz为第z个中间包浇铸板坯的板坯号集合，Iz＝{j|yjz＝1,j∈I}；
步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；
步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；
步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；
步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；
步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。


2.根据权利要求1所述的基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，所述步骤3包括下述步骤：
步骤3.1：将每个初级类作为一个待聚类板坯集合；
步骤3.2：计算待聚类板坯集合的聚类数量为



其中，fix为获取两个数商值的整数部分的函数，I′为待聚类板坯集合的板坯号集合；
若r＝1，则将待聚类板坯集合中的所有板坯归类到一个板坯类中，转到步骤3.7；若r≠1，则转到步骤3.3；
步骤3.3：基于启发式方法，选取r个板坯作为初始聚类中心；
步骤3.4：根据聚类规则，对待聚类板坯集合中的每块板坯进行归类；
步骤3.5：重新计算聚类中心，将每类板坯中板坯的轧制宽度平均值和优先级平均值分别作为新的聚类中心的轧制宽度和优先级；
步骤3.6：重复步骤3.4至步骤3.5，直到当前聚类中心与上次聚类中心的差值不超过预设的差值阈值；所述差值为当前聚类中心与上次聚类中心的轧制宽度差值和优先级差值中的最大值；
步骤3.7：结束聚类过程，输出聚类结果；所述聚类结果包括每个聚类中的板坯号集合。


3.根据权利要求2所述的基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，所述步骤3.3包括下述步骤：
步骤3.3.1：计算待聚类板坯集合中每两个板坯间的轧制宽度和优先级差异惩罚，选取最大轧制宽度和优先级差异惩罚对应的两块板坯作为前两个初始聚类中心g1和g2，初始聚类中心的个数为n＝2；
步骤3.3.2：若n＝r，则转到步骤3.3.4；若n≠r，则转到步骤3.3.3；
步骤3.3.3：在待聚类板坯集合中除已有初始聚类中心之外的板坯中，找出与已有初始聚类中心间距离最大的板坯作为下一个初始聚类中心gn+1，令n＝n+1，转到步骤3.3.2；其中，板坯i与已有初始聚类中心间的距离为
步骤3.3.4：输出初始聚类中心。


4.根据权利要求2所述的基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，其特征在于，所述步骤3.4中，所述聚类规则为距离最小规则，包括第一聚类规则、第二聚类规则、第三聚类规则、第四聚类规则；
所述第一聚类规则为：若板坯i与多个聚类中心间的距离为最小距离，则板坯i被归类到符合第一条件的板坯类中；所述最小距离为板坯i与所有聚类中心间的距离中的最小值，板坯i与聚类中心间的距离为板坯i与聚类中心间的轧制宽度和优先级差异惩罚，所述第一条件为聚类中心与板坯i间的距离为最小距离且已有板坯总重量不超过fl+Δwt，Δwt为待设定的参数；
所述第二聚类规则为：若按第一聚类规则对板坯i归类时，有多个板坯类符合第一条件，则板坯i被归...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠乃威，阎馨，徐耀松，王丹丹，谢国民，王雨虹，吴书文，朱永浩，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21