[发明专利]一种基于设备多工况运行的能源系统优化调度方法

摘要

本发明公开了一种基于设备多工况运行的能源系统优化调度方法；具体方法包括：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，能源产耗历史数据以及对应的生产工况；根据能源产耗历史数据和对应的工况构造数据集训练BP神经元网络；识别当前生产工况并结合未来周期生产、检修计划获取能源系统在未来调度周期内的能源供需数据以及能源不平衡量；预先建立设备单元数学模型；结合当前工况约束条件、单元数学模型采用混合整数非线性规划的方法建立经济运行成本EOC函数；求解最优解并获取分配方案；本发明方法针对实时生产数据获取优化调度方案，克服单一能源介质调节的缺陷，全面提高系统的能效及利益。

主权项

1.一种基于设备多工况运行的能源系统优化调度方法，其特征在于，包括：/n步骤S1、获取钢铁企业能源系统的网络拓扑结构、可调用设备关键信息、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计划、检修计划；/n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；/n步骤S2、对所述能源产耗历史数据进行预处理，并根据预处理后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；/n所述预处理包括小波滤波、数据修补、归一化和/或标准方式；/n步骤S3、将训练数据集代入BP神经网络，获得训练的BP神经网络；/n采集当前能源系统的实时数据，将所述实时数据通过训练的BP神经网络获取当前能源系统的当前生产工况；/n根据所述当前生产工况和未来调度周期内的生产计划、检修计划，获取未来调度周期内的生产工况、能源系统在未来调度周期内的煤气需求量、煤气供应量，蒸汽的产汽源、蒸汽需求量，产电量和电力需求量；/n其中，将识别出的当前能源系统的当前生产工况进行划分，获得当前正常生产工况和当前异常生产工况，所述当前异常生产工况具有异常工况标签；/n异常工况标签包括：与所述异常工况对应的锅炉、汽轮机、减温减压器和除氧器设备输入参数和约束条件；/n相应地，未来调度周期内的生产工况包括：正常生产工况和异常生产工况，每一异常生产工况的异常工况标签；/n步骤S4、根据所述关键信息、调度参数、所述能源系统对煤气需求量、煤气供应量，蒸汽的产汽源、蒸汽需求量，产电量和电力需求量，确定输入输出变量集、约束条件；/n基于输入、输出变量集、约束条件，建立锅炉、汽轮机设备单元数学模型；/n具体包括：/n步骤S41、根据所述钢铁企业能源系统每台锅炉的所述能源产耗历史数据，将锅炉的耗量特性方程拟合为二次函数，表示为：/n