[发明专利]煤气柜移峰填谷的动态调整方法、能源调度系统

说明书

本申请属于钢铁企业能源优化调度领域，具体涉及一种煤气柜移峰填谷的动态调整方法、能源调度系统。其中的方法包括：将煤气产耗数据作为输入，通过预先建立的煤气动态预测模型，获取煤气产耗预测数据；根据预先建立的可调度设备约束条件和能源介质供需约束条件，建立以可调度设备最小化经济运行成本为目标函数的煤气柜动态调度模型；将煤气产耗预测数据和预先确定的蒸汽需求量数据、电力需求量数据、分时电价输入煤气柜动态调度模型，采用混合整数非线性规划的方法得到煤气在可调度设备中的分配数据。本申请方法基于钢铁企业煤气、蒸汽和电力三种介质进行优化调度，能源利用效率高，实现钢铁企业整体经济效益的提高。

技术领域

本申请属于钢铁企业能源优化调度领域，具体涉及一种煤气柜移峰填谷的动态调整方法、能源调度系统。

背景技术

钢铁企业的电力需求由两部分满足，分别是外购电和自发电，自发电设备包括两部分，一是余热余能发电，二是自备电厂发电。其中自备电厂主要采用煤气发电，具有降低企业运行成本，减少煤气放散的重要意义。峰谷分时电价是国家电网为了稳定用电负荷，鼓励企业减少在用电高峰时段的用电量、增加在用电低谷时的电量，而实行的一项不同时段不同购电电价的政策。钢铁企业需通过转移谷时电价时段的煤气量到峰时电价时段使用，增加峰时电价时段的自发电量，从而降低峰时电价时段的外购电成本。

钢铁企业能源介质较多，不同介质间互相耦合，尤其是煤气、蒸汽和电力，三种能源介质的耦合较为强烈，现有的方法没有考虑不同能源介质之间的耦合关系，进行单一介质的优化调度，能源利用效率低，无法实现钢铁企业整体经济效益的提高，缺乏实际意义。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于现有技术的上述缺点、不足，本申请提供一种煤气柜移峰填谷的动态调整方法、能源调度系统。

(二)技术方案

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种煤气柜移峰填谷的动态调整方法，该方法包括：

S10、针对每个煤气系统设备，获取所述煤气系统设备调度周期前发生的煤气产耗数据，将所述煤气产耗数据作为输入，通过预先建立的煤气动态预测模型，获取所述煤气系统设备调度周期内的煤气产耗预测数据，所述煤气动态预测模型为基于集成学习算法建立、以所述煤气系统设备的煤气产耗历史数据为训练样本训练得到的神经网络模型；

S20、根据预先建立的可调度设备约束条件和能源介质供需约束条件，建立以可调度设备最小化经济运行成本为目标函数的煤气柜动态调度模型，所述经济运行成本包括燃料使用成本、蒸汽使用成本、煤气放散惩罚和购电成本，所述可调度设备约束条件包括锅炉约束、汽轮机约束、煤气柜运行约束，所述能源介质供需约束条件包括煤气平衡约束条件、电力平衡约束条件；

S30、将每个煤气系统设备的煤气产耗预测数据和预先确定的蒸汽需求量数据、电力需求量数据、分时电价输入所述煤气柜动态调度模型，采用混合整数非线性规划的方法得到调度周期内煤气在可调度设备中的分配数据，基于所述分配数据，控制煤气柜的储气量。

可选地，在步骤S10之前，还包括：

确定钢铁企业的可调度设备，所述可调度设备包括启动锅炉、燃气锅炉及其配套汽轮机组、掺烧煤气锅炉及其配套汽轮机组和煤气柜；确定煤气系统设备，所述煤气系统设备包括煤气发生端设备和煤气消耗端设备；

采集预设时间段内煤气系统设备生成的煤气历史产耗数据，构建训练数据集；所述训练数据集中的训练样本为所述预设时间段内各时间点之前的第一预设时长的煤气历史产耗数据，样本标签为所述预设时间段内时间点之后的第二预设时长的煤气历史产耗数据；

基于Adaboost算法建立BP神经网络模型，通过所述训练数据集训练所述BP神经网络模型直至符合训练停止条件时停止训练，将得到的模型作为煤气动态预测模型。