基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化
绿色化和智能化是钢铁行业智能制造转型升级的两大基本要素,研究生产系统以及能源系统的优化问题具有非常重要的现实意义。近几年随着企业自动化、信息化水平的普遍提高,智能制造提升工程也逐渐着手实施,急需利用智能模型去解决复杂生产流程中的生产优化调度问题以及钢铁企业能源多介质优化调配问题。本文针对当前炼钢调度以及能源优化问题研究中的不足和局限性,提出基于流程网络仿真进行优化建模的新的解决方案,进行了关键技术研究和应用验证,主要研究内容如下:（1）充分考虑钢铁企业炼钢调度的特点及难点,提出了基于多智能体技术的炼钢智能化动态调度方案,构建了通用性的多智能体流程网络仿真优化基础模型,并分别结合普钢和特钢不同实际生产场景进行了应用验证。应用结果表明该技术可以大大减少无效作业时间,提高作业效率,并且能适应多变的现场环境,有效解决了炼钢生产流程中具有强耦合、多路径、多目标、多约束、多干扰特性的计划调度较为困难的难题。（2）充分考虑钢铁企业能源和生产耦合紧密的特点,从能量流的角度出发,构建了能量流网络基本描述模型包括主工序能量流模型、分介质能量流网络模型、能量流网络集成模型,对物质流、能量流之间相互影响、相互耦合的关系进行了信息表征;提出了从钢铁流程生产工艺出发,基于静态因素、动态因素及能源本身波动规律建立主工序能量流节点模型的建模方案,并分别以煤气和电力介质为例进行了主工序能量流具体分析、模型描述及预测验证。预测过程中充分考虑到实时工艺节奏和动态工况信息,使模型具有更好的适应性。煤气预测模型,模型误差基本在10%以内;电力96点负荷预测模型,模型误差在5%以内的达到96%,均获得了较好的预测效果。（3）以能量流网络模型为基础,针对以满足需求,放散最小为目标的能源计划的智能生成问题构建了基于规则的能源仿真调配模型,针对以放散和成本最小为目标的能源动态调度问题构建了基于优化算法的能源优化调配模型,并分别通过仿真分析,验证了模型的适用性和有效性。这两部分的研究分别针对不同的具体应用问题,不同优化目标进行了建模,而且和能量流网络模型结合,形成了完整的模型体系,为能源的多工况场景计划制订、优化协调提供了新方法。
- 作者：
- 梁青艳
- 学位授予单位：
- 钢铁研究总院
- 授予学位：
- 博士
- 学位年度：
- 2021年
- 导师姓名：
- 孙彦广
- 中图分类号：
- TF089
- 关键词：
- 钢铁企业；炼钢调度；多智能体；能量流网络；能源优化
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