基于MIND方法的钢铁企业能源系统集成优化

钢铁企业生产系统结构复杂,含铁物质流和含碳能量流相互交错,形成庞大的物质流、能量流网络,能源系统涉及参数多,错综复杂,节能减排工作面临较大难度。MIND方法是一种面向企业级能源系统建模和优化的方法,是从系统的角度考虑节能方法。以钢铁企业物质流、能量流数据为基础,通过MIND建模方法,构建了某钢铁企业能源系统集成优化模型,通过CPLEX进行求解,并对结果进行了分析。研究结果表明：所建立的能源系统优化模型符合企业实际,误差小于1.5%;通过提高能源转换水平、主生产能力和外加含铁物流用量等参数,得到了生产优化方案,降低了能源消耗。     

钢铁企业能源系统网络模型仿真及组态的研究与实现

以钢铁企业为研究对象,以各工序及设备间的物质流、能量流及其产消转换关系为基础,把整个钢铁企业划分为五个子系统：生产系统、能源转换系统、回收系统、库存系统、连接系统,分别建立了能源产消单元模型,接着建立了整个企业的能源系统网络模型,并定义了其形式化模型,然后设计开发了用于钢铁企业能源仿真的工厂组态软件。针对某钢铁企业能源系统的现状,利用所开发的组态软件,设计出能源系统的组态模型,通过仿真计算,对仿真模型和组态软件进行了验证,仿真数据与实际数据误差较小,能够反映企业能源产消现状。     

钢铁企业轧制计划与能源调度协同优化

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。     

宝钢能源优化模型的研究

根据宝钢生产系统和能源转换系统的特点，分工序按不同物流和不同种类能源分别建立了物流方程和能源方程，同时考虑了能源转换系统调节和缓冲作用并建立了相应的方程。优化计算表明，废品物流对节能效果影响比返回物流的影响大。该企业在减小废品率和返回率方面的最大节能潜力为58.42万吨标煤，占总能耗的7.9%。优化方案可节能37.6万吨标煤。     

基于能源网络节点输入输出模型的能量流动态仿真

建立能量流网络节点输入输出动态模型是从系统和全局角度了解节能降耗环节及进行多介质协调优化的关键。从能量流网络结构出发,以冶金流程工程学为理论基础,研究了能量流网络中主工序生产单元节点的消耗回收模型、能源单元节点的生产消耗模型。以某钢铁企业实际数据为基础,进行了能量流网络节点输入输出动态仿真,仿真结果表明所建立的能量流网络节点模型误差较小,可有效模拟实际钢铁企业能源调配。所做研究对企业进行计划排产,不同工况下的调度分配具有指导意义。     

钢铁制造流程物质流与能量流协同优化研究进展

 钢铁企业具有流程长、能耗高、排放量大等特点,钢铁制造流程物质流与能量流的协同优化是实现高层次系统节能的关键。为此,对钢铁制造流程物质流和能量流优化的研究进展与应用进行了综述,在此基础上阐述了钢铁制造流程物质流与能量流协同优化的主要研究方向,即物质流与能量流的相互影响和协同规律研究、考虑能源约束的生产计划编制和物流与能流耦合调度。提出了解决协同优化模型构建和求解的关键在于科学的物质流与能量流协同表征方法、生产计划与能源计划时间粒度的统一和智能算法的优化。     

基于碳素流分析铁前系统CO2排放及减排措施

本文通过对铁前系统碳素流和能量流进行分析，并基于碳素平衡原理，构建工序层级和铁前系统层级的碳素流输入-输出模型，得出焦化工序的煤气燃烧、烧结工序的固体燃料和点火煤气消耗、炼铁工序焦炭和喷煤消耗的碳排放潜力最大，同时指出改变铁前系统能源结构和重视高炉煤气和焦炉煤气的回收与低碳化利用以及开发节能新技术是解决铁前系统CO₂排放问题的重要措施。     

钢铁企业能量流网络研究现状与发展趋势

钢铁企业能量流网络具有复杂性、层次性、系统性和动态性。能量流网络研究主要面向能源设备、能源介质和能源系统三个对象,针对提高单元设备能效、能量流网络优化构建、能量流网络动态调控三大难题,研发高能效能源网络系统优化设计和能源网络系统高能效优化运行两类关键技术,实现优化能源系统设计和提高系统运行能效两大目标。能量流网络的研究方法主要包括理论分析、数学建模、仿真模拟等。目前,能效诊断评估优化、能量流网络集成优化和能量流网络多介质协同优化已成为能量流网络研究的新热点。钢铁企业能量流网络的发展趋势包括能源利用更加合理、网络构建集成优化、动态调控实时精准、工程应用全面推广。     

钢铁生产与能源系统耦合模型的建立与优化

铁生产过程是由多个生产工序、多种能源介质相互作用的复杂系统.将钢铁生产与能源系统进行耦合,既满足生产安全、高效,又达到最低能源消耗和排放,是当前钢铁企业追求的目标.通过建立钢铁生产与能源系统耦合优化数学模型,以全流程节能和CO2减排最优为目标函数,满足各生产工序工艺参数、能源供需平衡、设备容量等约束条件,并通过编程调用...     

钢铁企业能源系统流程网络建模方法研究

根据钢铁企业能源系统调控和优化调度的需求,结合能源管控系统优化调度的特点,以冶金流程工程学为理论依据,提出了一种基于流程网络的通用建模方法,满足各种能源介质在平衡、预测、优化分析方面的要求。在该方法中,流程网络模型由发生结点、终止结点、汇集结点、中间结点和连结器构成,通过拓扑分析自动确定流程网络模型中能量流的流动方向;通过引入模型映射技术建立能源设备与结点模型的对应关系,实现图模库一体化建模,解决了复杂优化模型的人机交互问题,有助于多种能源系统综合优化技术的实际应用,促进能源互联下的多能系统管控技术的发展。     

关于智能化钢厂的讨论——从物理系统一侧出发讨论钢厂智能化

 钢铁工业是典型的流程制造业,制造流程是其物理特征。通过对钢铁制造流程内在特征的研究,阐述了对钢厂智能化的认识,探讨了推进钢厂智能化的思路及其内涵,包括智能化设计、智能化物流、智能化物质流/能量流/信息流的组织与调控、智能化经营和服务等。指出流程型智能化制造的物理系统要以动态-有序、协同-连续运行为其网络结构及程序优化的导向,并以此物理系统（流程系统）为本体与智能化信息网络系统融合,实现全厂性动态运行、管理、服务等过程的自感知、自决策、自执行和自适应。智能化钢厂的建设,需要深刻理解制造流程动态运行过程的物理本质,构建起植根于流程运行要素及其优化的运行网络、运行程序的物理模型,进而构建全流程网络化、层次化信息流模型。钢厂智能化不只是数字信息系统,必须高度重视物理系统的研究,必须是有物理输入/输出的物质流网络、能量流网络和信息流网络“三网协同”的信息物理系统。钢厂智能化既要重视数字化信息网络系统的研发,更要重视制造流程（物理系统）中物质流网络、能量流网络的结构优化和运行程序优化,通过以制造流程物理系统结构优化和数字化信息系统相互融合来实现钢厂智能化。     

钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题,迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点,通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征,针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题,提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法,明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施,并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构,通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能,以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式,以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑,实现制造流程的物质流和能量流协同优化,达成生产优化、资源优化和能源优化的效果.      

钢铁企业能源中心的现状与发展趋势

钢铁企业能源中心在概念上包含管理思想、信息系统、管理系统三个层次,现已进入到全面建设阶段,并形成了新厂能源中心、老厂能源中心、生产与能源综合管控三种模式。当前能源中心建设的关键技术是安全保障、无人值守、能量流网络、数据融合、预测调度等技术,而未来能源中心建设应重点研究基于工作流驱动的标准化管理,物质流、能量流、排放流信息的融合,多介质协调调度模型,以及基于地理信息系统（GIS）的信息综合集成技术,充分挖掘能源中心的系统节能潜力。     

钢铁制造流程系统节能与能效提升

 提高制造流程系统能效,节约能源是降低生产成本和减少碳排放的重要措施。近年来,中国钢铁工业节能工作经历了单体设备节能、工序优化节能到系统节能,取得了显著进步。以中国钢铁工业节能进程为基础,阐述了系统节能的概念、内涵及研究进展并探讨了未来发展方向,主要从工序与界面协同匹配、物质流与能量流耦合和构建工业生态链接体系等方面展开。同时指出,在系统节能理论和冶金流程工程学理论指导下,中国钢铁工业节能减排工作将得到跃升发展,钢铁制造流程的系统能效将显著提升,钢铁工业绿色化与智能化协同和低碳转型发展指日可待。     

从开放系统、耗散结构到钢厂的能量流网络化集成

为了实现可持续发展和增强市场竞争力,钢铁工业在下一步技术转型中,应高度重视钢铁制造流程的能量流和能量流网络问题。本文在对比分析热力学孤立系统、封闭系统、开放系统和耗散结构基本特征的基础上,从充分发挥钢厂三个功能的视角,阐述了钢铁制造流程中铁素物质流和碳素能量流的行为规律,提出了应注重与铁素物质流相关的碳素能量流的输入/输出特点和能量流网络构建以及相应的信息化集成调控的观点,剖析了钢铁工业节能减排的潜力,指出了提高钢厂综合竞争力和多方位服务于可持续发展社会的可能性,探讨了相关理论的建立、技术开发和工程化实施的策略等。     

钢铁制造流程能源转换机制与能源利用效率分析

 从钢铁制造流程的属性和动态运行过程的物理本质出发,阐述了钢铁制造流程中铁素物质流和碳素能量流的行为规律和钢铁制造流程的能源转换机制,得出能源转换过程必然伴随能量的耗散,因此应尽量减少能源转换次数,并指出在钢铁制造流程中,铁素物质流与碳素能量流相伴而行,而碳素能量流与铁素物质流则时合时分。还构建了一个年产290万t的棒线材流程企业,计算了该流程的余热余能资源量及回收利用情况,并剖析了该流程的能源利用效率。最后指出高效回收利用余热余能和构建合理的物质流网络和能量流网络及两者协同优化的能源管控中心是提高钢铁企业能源利用效率的重要手段。     

烧结全过程节能减排智能控制方法分析

研究提出了烧结全过程节能减排大气污染物治理的模式和方法,根据物质流和能源流节点特征把烧结工序分成烧结源头系统、过程系统、末端处理系统。采用“双平衡”约束方法进行深度置信网络进行配料-成矿预测模型的训练,实现源头配料的智能控制,通过调整优化燃料配比,从源头上降低燃料消耗及污染物排放。基于深度神经网络进行了风箱负压和温度预测耦合模型的构建,降低了烧结过的程电能消耗。根据源头和过程污染物产生的信息调节末端脱硝还原剂使用量,最终建立了烧结全过程的节能减排智能辅助诊断决策系统。该系统在应用中固体燃料消耗降低18.9%,电能消耗减少21.9%, NO_x减少排放43.6%,SO₂减少排放14.0%,颗粒物减少20.1%,节能减排效果显著。     

钢铁企业能量流模型化研究

钢铁企业各种能源的生产、转换和使用直至废气排放的过程构成了钢铁企业的能量流动过程。针对能量流动过程，构造了从一次能源到二次能源产品的生产、转换和使用过程直至废气排放的能量流图；基于能量流图，建立了钢铁企业能量流模型，分析了钢铁生产过程中各种能量流的变化对企业能耗的影响。