【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于配煤系统的信息处理方法，尤其是涉及。
技术介绍
焦化工序是洗精煤转换成焦炭、焦炉煤气以及各种化学产品的过程，或认为是碳素流转化为固态焦炭和气态碳一氢化合物、液态碳一氢化合物的过程。配煤管理涉及到用适当比例配合不同类型的单种煤，以得到符合质量要求的配合煤。在稳定的炼焦条件下，焦炭的质量主要受配合煤质量的影响，而配合煤质量是由单种煤的质量和配煤比来决定。因此配煤过程控制的关键问题是确定精确的配合煤质量和单种煤配煤比以满足焦炭质量需求。全球变暖、能源价格上涨以及人们生态意识的提高已经把能效制造推上了议事日程，对于工业企业而言，将能效性能集成到生产管理中已十分必要。在配煤管理中，将能效性能集成到生产管理中成为钢铁企业的迫切需求。经过对现有技术的文献检索发现，配煤管理中的研究多集中在优化和控制配煤比，以实现节约优质炼焦煤和降低炼焦用煤成本的目的。在中国专利“一种冶金焦的配煤炼焦方法”(授权号CN1648205A)中，郑烈等提出一种利用动力煤和弱粘煤进行配煤炼焦的方法，扩大了炼焦用煤的煤种范围，利用非炼焦煤和劣质煤取代部分炼焦用煤，充分有效的利用了我国的煤炭资源，降低了炼焦成本。在中国专利“低成本炼焦配煤系统”(授权号 CN102021007A)中，杜屏等提出了一种低成本炼焦配煤系统，可应用于控制焦化厂精确配煤和制定采购计划，可在煤炭质量、焦炭质量预测、煤炭价格、副产价格、煤炭储备和采购限制等条件下，得出满足焦炭质量要求和所有技术、仓储和采购限制条件的净成本最低的配煤方案，其优点是考虑了炼焦过程中产生的副产品对炼焦煤成本的影响，体现了前后单元相...
【技术保护点】
一种用于配煤系统的生产性能与能耗性能协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据历史数据建立配合煤质量指标与生产性能、能耗性能的关系模型；2)根据满足生产要求的指标范围，由关系模型获取生产性能与能耗性能的协同优化模型；3)基于惩罚函数法和遗传算法对约束非线性协同优化模型设计约束处理策略和优化算法，获取优化的配合煤质量指标；4)基于优化的配合煤质量指标和关系模型，利用单因素敏感性分析方法可确定影响能耗性能的敏感因素以及能耗性能随所述敏感因素变化的趋势，并根据该趋势对配煤系统进行协同优化。
【技术特征摘要】
1.一种用于配煤系统的生产性能与能耗性能协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤 1)根据历史数据建立配合煤质量指标与生产性能、能耗性能的关系模型； 2)根据满足生产要求的指标范围，由关系模型获取生产性能与能耗性能的协同优化模型； 3)基于惩罚函数法和遗传算法对约束非线性协同优化模型设计约束处理策略和优化算法，获取优化的配合煤质量指标； 4)基于优化的配合煤质量指标和关系模型，利用单因素敏感性分析方法可确定影响能耗性能的敏感因素以及能耗性能随所述敏感因素变化的趋势，井根据该趋势对配煤系统进行协同优化。2.根据权利要求1所述的ー种用于配煤系统的生产性能与能耗性能协同优化方法，其特征在于，所述的配合煤质量指标包括全水分、灰分、挥发分、硫分、细度、胶质层指数、胶质层厚度和粘结性指数，记为X= (Xl，X2，…，X8);所述的生产性能包括灰分、硫分、抗碎强度、耐磨强度、反应性指数和反应后强度，记为y= {I,,I2,…，y6);所述的能耗性能包括备煤、焦炉、熄焦和化产四个生产单元的エ序总能耗，记为e= (ei,e2,e3,e4);所述的关系模型为net (X) = (y, e),其中net为神经网络集成模型。3.根据权利要求2所述的ー种用于配煤系统的生产性能与能耗性能协同优化方法，其特征在于，步骤2)中首先根据历史数据得到生产性能的数据范围C= (CpC2)，则建立的协同优化模型为4.根据权利要求3所述的ー种用于配煤系统的生产性能与能耗性能协同优化方法，其特征在于，所述的惩罚函数法为统计历史数据，设定6个焦炭质量指标...
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