[发明专利]一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法

说明书

本发明提供一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法。所述方法包括：获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构，可调度关键设备信息，过去调度周期内的能源产耗历史数据；根据能源产耗历史数据构造训练数据集，根据未来调度周期内生产工况对应的能源产耗数据构造预测数据集；通过训练数据集获取训练的BP神经网络；将预测数据集代入训练的BP神经网络进行处理获取煤气系统、蒸汽系统、电力系统分别在未来调度周期内的供需第一预测数据；根据第一预测数据、经济调度模型、环境成本模型、可调度关键设备模型及约束条件，建立多目标优化调度模型，求解多目标优化调度模型，获得能源系统的最优解。上述方法保证计算过程收敛，能够获得最优调度方案。

技术领域

本发明属于钢铁企业能源动态平衡与优化调度领域，尤其涉及一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法。

背景技术

钢铁工业是国民经济的基础性支柱产业，是典型的流程型产业，同时又是资源、能源密集型产业。具有以下特点：一方面，钢铁企业生产流程长，工序、设备繁多，各工序间相互衔接，且每种工序、设备都与多种能源介质关联；另一方面，钢铁企业需要用到的能源种类超过20种，其中最主要的能源介质为煤气、蒸汽和电力，这些能源介质不仅各自存在产耗、储存、缓冲和输配等多种形态，而且相互之间有着复杂的转换、替代等关联关系，这都使得整个钢铁企业能源系统网络结构紧密、错综复杂。能源利用是决定钢铁工业生产成本和利润的重要因素，也是影响环境负荷的主要原因。因此，对钢铁企业能源系统的研究具有理论和现实两方面的重要意义。

钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统实施优化调度，是要在满足能源产耗需求和安全生产的大前提下，优化能源的分配和消耗结构，充分利用二次能源，减少副产煤气放散，减少污染物的排放，提高蒸汽动力系统的产能效率，降低系统的经济运行成本和对生态环境的影响，实现钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统经济效益和环境保护的统筹兼顾。

钢铁企业煤气-蒸汽-电力网络结构紧密、错综复杂和生产工况多变，针对该系统优化调度的问题而言，其中存在着大量的线性和非线性、等式和不等式约束条件，如锅炉效率与负荷关系，汽轮机的抽汽与发电关系，三种能源介质动态平衡约束，单元设备的工艺约束等。对这种复杂的强约束和多目标优化问题，可能导致求解过程不收敛，无法输出最优的调度方案。

发明内容

针对现有存在的技术问题，本发明提供一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法，上述方法保证计算过程收敛，获得最优调度方案。

本发明提供一种基于钢铁企业能源系统的多目标优化调度方法，包括：

S1、获取钢铁企业能源系统的网络拓扑结构、可调度的关键设备信息、调度参数及钢铁企业能源系统在过去调度周期内的能源产耗历史数据，确定能源系统在未来调度周期内的生产工况；所述钢铁企业能源系统包括：煤气系统、蒸汽系统和电力系统；

S2、根据所述能源产耗历史数据构造适用于BP神经网络的训练数据集，根据确定未来调度周期内生产工况对应的能源产耗数据构造预测数据集；

S3、将训练数据集代入BP神经网络，获得训练的BP神经网络；以及将预测数据集代入训练的BP神经网络进行处理，获得煤气系统、蒸汽系统、电力系统分别在未来调度周期内的第一预测数据；

S4、根据第一预测数据中煤气系统、蒸汽系统、电力系统的供需预测数据，预先建立的可调度关键设备模型及约束条件，建立用于实现经济运行成本最小的单目标优化模型；

S5、根据钢铁企业能源系统中预先建立的污染物排放模型和钢铁企业能源系统所属区域的污染物排放限制条件，建立环境成本优化模型；

S6、将所述单目标优化模型、环境成本优化模型，可调度关键设备模型、污染物排放模型及约束条件组成多目标优化调度模型，并采用线性规划的方法求解所述多目标优化调度模型，获得实现煤气系统、蒸汽系统、电力系统能源调度方案的至少一组最优解。

可选地，所述方法还包括：