[发明专利]加热炉调度的优化算法有效

专利信息
申请号: 201110305137.4 申请日: 2011-10-10
公开(公告)号: CN103034773A 公开(公告)日: 2013-04-10
发明(设计)人: 周维;刘士新;王森;谭园园;王蔚林;高俊;刘青云;任静;许雯;徐微;魏震;高垒;李洁 申请(专利权)人: 上海宝信软件股份有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 代理人: 孙大为
地址: 201203 上海市浦*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 加热炉 调度 优化 算法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种加热炉调度的模型和优化算法。

背景技术

目前,随着能源问题的日益突出,节能降耗已成为钢铁企业降低生产成本、提高企业竞争力的重要手段。热轧钢板是钢铁企业的主流产品之一,其生产线上的加热炉是高能耗设备。加热炉在合理燃烧的情况下,对需要加热的板坯进行合理调度,有利于节约能源,提高产品的质量和成材率,缩短产品生产周期,从而降低生产成本,提高企业生产率。

加热炉是热轧钢板生产过程中的关键设备之一。在加热工序,板坯从加热炉入口进入加热炉,从出口离开加热炉,板坯从入口到出口的移动过程中被加热,加热炉内的所有板坯在移动过程中不能改变顺序,且具有相同的移动速度,该移动速度由炉内需要加热时间最长的板坯决定。板坯从进入加热炉到从加热炉出来所经过的时间称作板坯住炉时间。板坯的装炉温度、目标温度和板坯的规格参数值决定了板坯的额定加热时间,板坯住炉时间不能小于板坯额定加热时间。另一方面,板坯住炉时间过长会产生板坯过烧现象,影响产品质量,因此,板坯住炉时间不能超过上限值。

一般情况下,热轧批量计划是根据工艺规程和合同交货期编制的,每个轧制单元轧制位需要的板坯对应多个相同规格和钢级的候选板坯,构成了该轧制位的候选板坯集合。加热炉调度主要解决的问题是如何根据轧制批量计划合理地从每个轧制位对应的候选板坯集合中选择板坯,并将选择的板坯根据其规格及需要的加热时间合理地分配给各加热炉,使得加热后的板坯在保证轧制顺序和质量要求的前提下,总的板坯住炉时间最短。

目前,有关加热炉的研究大多是基于热能原理研究加热炉内温度的预测方法与控制策略。现有文献中也有关于加热炉优化调度问题的数学模型及优化算法的报道,但现有方法存在以下问题:(1)仅考虑将板坯合理地分配给加热炉的过程,未考虑选择不同来源板坯的过程。在实际钢铁生产中每一轧制位对应多块板坯,只有合理地选择板坯才能更好地降低加热炉的能源消耗。(2)未考虑板坯住炉时间的最大值限制。如果板坯在炉加热时间达到额定加热时间后等待出炉的时间过长,会出现板坯过烧或粘钢等现象,影响板坯的质量。(3)未考虑板坯的额定加热时间最小的优化目标。每一块板坯的额定加热时间与板坯当前温度、目标温度、钢种和分配加热炉内加热的板坯等信息有关,所以同一板坯在不同加热炉的额定加热时间也不同。结合额定加热时间最小的优化目标和板坯对应可交换集合的约束可充分保证降低加热炉在加热板坯过程中的能源消耗。

加热炉是热轧生产中关键的能源消耗设备,其合理调度对于降低生产过程的能源消耗和生产成本具有重要作用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种加热炉调度的优化算法,它可以合理调度对于降低生产过程的能源消耗和生产成本。

为了解决以上技术问题,本发明提供了一种加热炉调度的优化算法;包括界面表示层、业务逻辑层和数据访问层,其中:界面表示层负责收集业务逻辑层需要使用的数据,调用业务逻辑层提供的服务,并将业务逻辑层返回的数据以界面的方式呈现;业务逻辑层负责响应界面的调用请求,获取界面表示层的信息和数据访问层的数据,负责执行特定的业务逻辑运算,将结果返回给调用者和写入数据库;数据层由关系数据库组成,负责存储要持久化的数据。

本发明的有益效果在于:建立的加热炉调度问题的数学模型以板坯住炉时间最小为优化目标,考虑了选择不同来源板坯的过程,并约束板坯的住炉时间的上限。结合选择加热板坯的过程和板坯的额定加热时间最小的目标,有效地保证了节约能源消耗的目标。板坯住炉时间的上限约束和板坯达到额定加热时间等待出炉时间最小的目标,充分地保证了减少加热过程中的热能损失,有效地防止了加热板坯出现过烧等现象,保证了板坯的质量。

在本发明中,界面表示层主要进行轧制计划选择、设置数学模型和SS优化算法的参数,调用业务逻辑层的分散搜索SS算法等操作。

在本发明中,业务逻辑层对界面层选择的轧制计划、板坯制造计划和板坯库板坯信息进行解析,生成加热炉调度的数学模型。

在本发明中,应用分散搜索SS算法求解加热炉优化调度计划,并将分散搜索SS算法求得的加热炉调度计划进行解析,传给界面表示层、存入到数据库表,并对板坯制造计划和板坯库基本信息进行同步更新。

在本发明中,SS算法的基本组成部分为:初始解生成方法,参考解集合,解的结合方法和改进方法。

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