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钢铁企业在不同工况下煤气的富余量以及蒸汽和电力需求量不同,为了获得最大的经济效益,需要针对不同工况条件进行煤气-蒸汽-电力系统的实时优化调度。基于线性规划,以系统运行能源成本最小为目标函数,建立钢铁企业煤气-蒸汽-电力系统不同工况下的耦合优化调度模型。模型的调度间隔为5 min,通过LINGO求解出模型的最优解,得到不同工况下煤气、蒸汽、电力的最优实时生产调度方案,用于指导实际生产。利用S钢铁企业实际数据进行实例分析,得出的调度方案可实现煤气-蒸汽-电力系统的最优化分配,降低系统运行的能源成本,验证了模型的有效性。 相似文献
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钢铁企业自备电厂是副产煤气的主要缓冲用户,在消纳富余煤气、减少煤气放散、实现煤气平衡方面发挥着极为重要的作用。充分考虑自备电厂煤气供入量特点,建立了HP-Elman-LSSVM预测模型,并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解自备电厂锅炉的经济运行负荷,在此基础上对供入自备电厂的煤气进行优化调度。将该模型应用于具体企业,实现了钢铁企业自备电厂煤气预测和优化调度。模型应用表明:所建模型对自备电厂煤气供入量30、45、60个点的预测平均相对误差分别为1.9%、1.4%、1.4%,能有效解决实际生产中自备电厂煤气供入量预测不准问题。并通过煤气优化调度,自备电厂可大幅度提升蒸汽产率,应用企业每年可多产蒸汽约8.1322万t,折合节约标煤9443.955t。 相似文献
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钢铁企业物质流网络与能量流网络的协同优化是实现钢铁行业高层次系统节能的关键。钢铁企业在不同工况下煤气的富余量以及蒸汽和电力需求量不同,轧制工序(含加热炉)作为电力和煤气消耗大户,轧制计划的改变会影响能量流网络中能源介质的分配和调度。提出了钢铁流程物质流与能量流协同优化方法,在分时电价的条件下,利用启发式规则调度方法对一天内的轧制单元进行合理的排程,然后用线性规划方法以系统运行能源成本最小为目标函数,建立钢铁企业煤气 蒸汽 电力系统不同工况下的耦合优化调度模型。通过LINGO求解出模型的最优解,得到了轧制单元的最优排程以及不同工况下煤气、蒸汽、电力的最优实时生产调度方案,用于指导实际生产。利用S钢厂实际数据进行实例分析,得出的调度方案可实现煤气 蒸汽 电力系统的最优化分配,系统运行的能源成本降低8.54%,验证了模型的有效性。 相似文献
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针对钢铁企业副产煤气系统产消量频繁波动,不平衡现象比较严重,供需之间的平衡程度对钢铁企业的生产成本、能源消耗情况影响较大,并且钢铁企业中工序、设备繁多,每道工序都涉及多种能源介质的问题,利用HP滤波、支持向量机分类(SVC)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和Elman神经网络的特性建立了SVC-HP-ENN-LSSVM模型,并根据用能设备的能源利用特点和预测结果对副产煤气进行优化调度。模型应用表明:所建预测模型对煤气系统的预测平均相对误差小于4%,满足工业生产需要。根据预测结果进行的优化调度解决了煤气系统的不平衡问题,应用于钢铁企业典型工况,主工序可降低10%左右能耗,应用其自备电厂(一年按照330天计算),可多产蒸汽约104148 t,节能约9998208 kg标煤。 相似文献
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钢铁企业能源介质平衡分配与优化调度 总被引:1,自引:0,他引:1
钢铁企业的能源介质有近20种,能源用户遍布企业的各个方面.为了使有限的能源更加安全、高效、合理地分配,使这些能源的综合使用成本最小,能源介质的平衡分配与优化调度是一个非常重要的途径.本文通过分析钢铁企业煤气、蒸汽、氧气和电力系统能源介质间投入产出关系,在考虑到能源管网安全平稳运行的前提下,结合某大型钢铁生产企业的实际生产数据,将所有能源介质作为一个整体的研究对象建立了线性规划模型,模型准确地反映了企业能源的运行流程,并且将调度周期缩短为1 h,提高了可操作性,最后利用Cplex求出了模型的最优解. 相似文献
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针对钢铁企业富余煤气的频繁波动对自备电厂能耗及煤气平衡影响严重,且难以通过建立机制模型进行预测的问题,依据HP滤波和Elman神经网络性质建立了HP(2)-Elman预测模型.并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解锅炉的经济运行负荷,在此基础上对富余煤气进行优化调度.模型应用表明:所建预测模型对煤气柜位预测平均相对误差小于2.8%,自备电厂煤气供入量30、45、60个点预测平均相对误差分别为1.7%、1.6%、1.6%.根据预测结果进行的优化调度可为煤气柜位调整及自备电厂锅炉负荷分配提供操作依据,一年按照330天计算,可多产蒸汽约100495t,节能约11670481kg标煤. 相似文献
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在“节能减排、降本增效”的大背景下,从碳素流视角切入,在煤气介质预测基础上,建立了0-1混合线性规划模型,以能源成本和碳交易成本总和最小化为目标,研究钢铁行业副产煤气生产调度问题。采用基于遗传算法的动态迭代调度算法,通过混合交叉算子和平均变异算子提高遗传算法局部搜索能力,并以国内某大型钢铁企业为仿真对象进行系统仿真,结果表明:混合煤气柜可以根据煤气产耗特点调整存储量,并保证存储量在合理范围内;调节用户会起到一定的缓冲作用,可以根据某种副产煤气的产耗特点响应增加或减少该种煤气的消耗量;当某种副产煤气严重不足时,固定消耗用户会根据优先级响应停调,以满足生产需求。可见副产煤气的优化调度应用可以为中国钢铁行业的低碳发展和节能减排提供技术支撑。 相似文献
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根据钢铁企业能源发生和使用的特点,在能源管理系统的基础上,建立了能源预测动态数学模型,并对首钢京唐钢铁公司高炉煤气系统进行了实例计算。实验结果表明:在企业完全正常生产的情况下,对能源系统的发生和使用预测,取得满意的效果。并且模型还可展现调度方案的效果,为调度方案的评估提供参考。 相似文献
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钢铁企业能源调度问题是一个多介质耦合、多工况叠加、多时段统筹的复杂问题。调度工作包含两个层面,一层是当工况发生变化造成管网压力过高或过低时,通过改变可调用户(发生源)的使用(发生)量,使系统重新回到平衡状态,保证系统安全;另一层是利用机组效率差异和峰谷电价差,调整不同时段发电机组的煤气分配使发电效益最大化。本文提出将工况变化引起的各时段能源富余或缺口量预测值作为输入,同时考虑峰谷时段的电价差别,建立多时段混合整数规划数学模型,进行能源优化调度。结果表明:所建立的优化调度模型能够针对各时段能源富余或缺口量给出平衡方案,保证系统安全,同时对峰平谷时段煤气进行移谷填峰发电,使发电效益最大化。 相似文献
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对钢铁企业高炉煤气系统科学准确的预测,可以为煤气的合理调度提供依据,对企业提高能源利用效率、减少煤气放散和环境污染有着非常重要的意义。针对钢铁企业高炉煤气系统设备工况复杂、煤气量波动频繁、难以准确预测的问题,依据小波分析方法、BP神经网络、最小二乘支持向量机的性质建立了基于数据驱动的高炉煤气的复合预测模型。该模型综合考虑高炉煤气系统生产计划和检修计划,对高炉煤气系统的产耗用户在不同工况下分别建立训练数据集,利用多组模型参数预测高炉煤气产生量、消耗量和缓冲量。利用某大型钢铁企业实际数据进行测试,该模型能够结合设备的实际生产工况变化,实现煤气的准确预测。结果表明,该模型平均绝对百分比误差小于4.95%,对变工况煤气系统有较好的预测效果。 相似文献