一种钢铁企业煤气管网运行优化系统的制作方法

本发明属于钢铁企业能源优化领域，涉及一种钢铁企业煤气管网运行优化系统。

背景技术：

煤气是钢铁企业最重要的能源介质，钢厂中数量庞大的煤气如何平稳供应、合理经济使用是钢铁企业要面对的一个重要的课题。

目前，为了准确预测煤气管网运行特性，不少学者通过建立管网水力计算模型或应用水力计算软件对管网在一定工况下的压力及流量分布情况进行模拟仿真，其结果对管网的设计评估及调度优化具有一定指导作用，但优化过程多是随意尝试或取决于人的经验，缺乏科学化、智能化的优化思路。对于已建成的钢铁企业煤气管网，其生产运行特性主要取决于管网用户、气源及设备等的运行参数。

因此，亟需一种从煤气运行状态监测到调整的煤气管网运行优化系统。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种钢铁企业煤气管网运行优化系统，利用煤气管网运行状态监测设备获取相关监测数据，将煤气管网运行模拟与智能优化算法结合，以煤气管网的运行特性相关参数为优化目标，以煤气管网的运行参数为待优化参数，通过寻优算法实现煤气管网相关运行参数方案的智能优化，为煤气管网的运行优化提供智能化决策辅助。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种钢铁企业煤气管网运行优化系统，包括煤气管网、煤气设备、煤气管网运行状态监测设备和煤气管网运行状态调整设备；所述煤气管网运行状态调整设备包括煤气管网运行模拟模块、优化问题设定模块和寻优计算模块；

所述煤气管网运行状态监测设备用于获取煤气系统中的监测数据，并保存获取的数据；所述监测数据包括气源、用户的流量、压力及各煤气设备的使用状态和运行参数等；

所述煤气管网运行模拟模块，用于根据用户输入煤气管网的管道及设备参数和管网用户、气源及设备等的运行参数建立煤气管网运行模拟数学模型，并对模型进行求解；

所述优化问题设定模块：用于寻优问题的定义，包括设定待优化参数、优化目标函数和所求优化问题的工况场景；

所述寻优计算模块，用于执行遗传算法对所设定的优化问题进行寻优计算，包括设定遗传算法的控制参数和待优化参数的取值范围，根据优化问题设定模块所设定的待优化参数及优化目标函数执行遗传算法，获得满足算法设定要求的优化解，并输出优化方案。

进一步，所述煤气管网运行模拟模块包括：管网建模器和模型解算器；

所述管网建模器用于预置依据流体动力学理论和有向图理论构建煤气管网运行模拟模型方程，根据用户输入的煤气管网的管道及设备参数和管网用户、气源及设备等的运行参数建立煤气管网运行模拟数学模型；

所述模型解算器用于求解煤气管网运行模拟数学模型，计算得到煤气管网在一定工况条件下的运行特性参数，包括管网节点的压力分布及各管段的流量等。

进一步，所述优化问题设定模块包括：待优化参数设定组件、优化目标设定组件和工况场景设定组件；

所述待优化参数设定组件用于设定待优化参数；所述待优化参数是从所述煤气管网运行模拟数学模型中用于建模的管网用户、气源及设备等的运行参数中选取，或选择其中部分运行参数为自变量构建函数作为待优化参数；

所述优化目标设定组件用于设定优化目标函数，目标函数设为单项或多项；所述目标函数是从所述煤气管网运行模拟数学模型中用于建模的管网用户、气源及设备等的运行参数以及煤气管网运行模拟数学模型求解得到的煤气管网运行特性参数中选取，或选择运行参数和煤气管网运行特性参数为自变量构建函数作为目标函数；

所述工况场景设定组件用于设定所求优化问题对应的工况条件；所述工况条件是从所述煤气管网运行状态监测系统中选取相应煤气用户、气源及设备等的监测数据，并根据需要修改相应数值。

进一步，所述寻优计算模块基于遗传算法，通过迭代计算求解待优化问题，包括：寻优算法设定组件和寻优算法执行器；

所述寻优算法设定组件用于设定遗传算法的控制参数，并读入所述优化问题设定模块所设定的待优化参数及优化目标，同时设定待优化参数的取值范围和适应度计算公式；

所述寻优算法执行器用于集成遗传算法程序，按寻优算法设定组件中所设定的控制参数，执行遗传算法时个体的适应度计算需调度所述煤气管网运行模拟模块，将个体携带的待优化参数信息输入煤气管网运行模拟模块进行模拟解算，并将模拟求解的煤气管网运行特性参数返回至寻优计算模块，用于计算对应个体的适应度，以此不断迭代，直到获得满足算法设定要求的优化解，输出优化方案。

进一步，所述煤气设备包括阀门、煤气柜、放散塔及煤气混合站，在煤气管网中与煤气管线直接连接；

管网用户和气源通过煤气管线连接，煤气设备由煤气设备plc连接控制；阀门安装在靠近每个用户或气源侧，用于控制煤气流量。

进一步，所述煤气管网运行状态监测设备包括仪表和数据采集设备；所述数据采集设备包括阀门开度传感器和监测传感器；所述仪表包括流量计和压力计等；

所述阀门开度传感器安装在阀门处，用于获取阀门开度数据；所述监测传感器通过与煤气设备plc通讯连接获取煤气设备的使用状态和运行参数等；所述流量计和压力计依次安装在管网用户或气源处的管线上，用于获取管网的流量和压力等数据。

本发明的有益效果在于：利用煤气管网运行状态监测设备获取相关监测数据，将煤气管网运行模拟与智能优化算法结合，以煤气管网的运行特性相关参数为优化目标，以煤气管网的运行参数为待优化参数，通过寻优算法实现煤气管网相关运行参数方案的智能优化，为煤气管网的运行优化提供智能化决策辅助，便于及时调整煤气管网运行状态，降低煤的使用量。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明所述优化系统的结构框图；

图2为本发明所述系统的连接关系图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

如图1所示，本发明提供的一种钢铁企业煤气管网运行优化系统，包括煤气管网、煤气设备、煤气管网运行状态监测设备1和煤气管网运行状态调整设备；所述煤气管网运行状态调整设备包括煤气管网运行模拟模块2、优化问题设定模块3和寻优计算模块4。

所述煤气设备包括阀门、煤气柜、放散塔及煤气混合站，在煤气管网中与煤气管线直接连接；

如图2所示，管网用户和气源均通过管线并联连接至煤气设备上，煤气设备由煤气设备plc连接控制；在靠近每个用户或气源侧安装一个阀门，用于控制煤气流量。

煤气管网运行状态监测设备1，用于获取煤气系统中的监测数据，并保存获取的数据；所述监测数据包括气源、用户的流量、压力及各煤气设备的使用状态和运行参数等；

其中，所述煤气管网运行状态监测设备包括仪表和数据采集设备；数据采集设备包括阀门开度传感器和监测传感器；仪表包括流量计和压力计等；阀门开度传感器安装在阀门处，用于获取阀门开度数据；监测传感器通过与煤气设备plc通讯连接获取煤气设备的使用状态和运行参数等；流量计和压力计依次安装在管网用户或气源处的管线上，用于获取管网的流量和压力等数据。

煤气管网运行模拟模块2，用于根据用户输入煤气管网的管道及设备参数和管网用户、气源及设备等的运行参数建立煤气管网运行模拟数学模型，并对模型进行求解；

其中，所述煤气管网运行模拟模块2包括：

管网建模器21，其中预置有依据流体动力学理论和有向图理论构建煤气管网运行模拟模型方程，具体包括管道流动的质量、动量及能量守恒方程、管道阻力方程、煤气设备的逻辑控制方程等；所述的建模器提供界面供用户输入的煤气管网的设计参数和管网用户、气源及煤气设备等的运行参数具体包括煤气管网的连接关系、管道长度、直径、各煤气设备的尺寸、煤气用户和气源的流量或压力以及各煤气设备的运行状态等；根据用户输入的数据建立煤气管网运行模拟数学模型。

模型解算器22，用于求解煤气管网运行模拟数学模型，具体地，根据管网建模器21建立的煤气管网运行模拟数学模型，采用有限差分法或有限体积法等离散方式对计算模型进行离散，通过数值方法迭代解算出得到煤气管网在一定工况条件下的运行特性参数，包括管网节点的压力分布及各管段的流量等。

管网建模器21是在最初使用本系统以及钢厂煤气管网结构有变化时调用使用。常规生产运行期间，应用本系统进行煤气管网运行优化一般先调用优化问题设定模块3。

优化问题设定模块3用于寻优问题的定义，包括设定待优化参数、优化目标函数和所求优化问题的工况场景，具体包括：

待优化参数设定组件31，用于设定待优化参数。具体地，待优化参数设定组件从煤气管网运行模拟模块2中读取煤气管网运行数学模型中管网用户、气源及设备等的运行参数列表，用户从中直接选取其中某些参数，定义为待优化参数，也可以用其中某些参数为自变量构建函数定义为待优化参数。

优化目标设定组件32，用于设定优化目标函数。具体地，优化目标设定组件目标函数是从煤气管网运行模拟模块2中读取煤气管网运行数学模型中管网用户、气源及煤气设备等的运行参数，以及煤气管网运行模拟数学模型求解得到的煤气管网运行特性参数，形成参数列表，用户从中直接选取其中某些参数，也可以用这些参数为自变量构建的函数，由此定义优化目标函数；所述的优化目标函数根据具体问题可设置为一项或多项。

工况场景设定组件33，用于输入所求优化问题对应的煤气管网运行边界条件。具体地，工况场景设定组件提供各运行参数值设定界面，可从所述的煤气管网运行监测模块中选取相应煤气用户、气源及设备等的监测数据作为运行边界设定值，也可由使用者根据需要自定义相应参数的数值。

寻优计算模块4用于根据优化问题设定模块的设定，并基于遗传算法，求解待优化参数，具体包括：

寻优算法设定组件41，提供界面用于遗传算法控制参数的设定，具体包括种群数量、遗传代数、适应度函数、交叉概率、变异概率、适应度容差、初始种群设定等，并读入优化问题设定模块2中所设定的待优化参数及优化目标，提供界面设定待优化参数的取值范围；

寻优算法执行器42，用于按设定执行遗传算法，具体地，按如下步骤进行：

1)按寻优算法设定组件中41的设定值生成初代个体，其中每个个体携带有待优化参数的信息；

2)调用煤气管网运行模拟模块2，将各个体携带的参数信息分别代入煤气管网运行模拟数学模型，并将各对应的模拟计算值分别返回；

3)根据返回的模拟计算值分别计算各个体的适应度，并按算法进行个体的选择、交叉和变异运算，生成下一代个体，并重复以上步骤逐代计算，直到获得满足设定的优化解。

实施例一：

某钢厂由于一座高炉需要休风，高炉煤气产量减少，为保证生产需减少自备电厂的煤气用量，钢厂有3座自备电厂，需寻求3座自备电厂的煤气用量调整优化方案，既要保证其他用户供气压力不低于5kpa，又能让自备电厂的煤气用量尽可能大。

按本发明提供的一种钢铁企业煤气管网运行优化系统，已部署了煤气管网运行状态监测设备采集和保存相应的监测数据，并应用煤气管网运行模拟模块建立了该厂煤气管网运行模拟数学模型；根据所述待优化问题，待优化参数为3座自备电厂的高炉煤气用量qi(i＝1,2,3)，并根据电厂的实际操作特性设定qi的取值范围；根据所述待优化问题，优化的目标有两个：

1)自备电厂高炉煤气用量最大，即maxσqi；

2)运行模拟数学模型计算得到的用户压力最低值pmin≥5kpa；工况场景通过从煤气管网运行状态监测设备选取最近2h内高炉煤气用户生产时的高炉煤气的平均使用量设定。

完成上述设定后，进行寻优计算：

首先，以3座自备电厂的高炉煤气用量所构成的列向量q＝{q1,q2,q3}作为遗传算法的个体，以qi的取值范围作为个体取值的约束，根据需要优化的目标构建a＝f(σqi,pmin)作为适应度的计算公式；接着，设定遗传算法的代数、群体规模、交叉概率、变异概率、适应度目标等遗传算法控制参数，并生成初代个体。

然后，开始执行遗传算法：调用煤气管网运行模拟模块，将初代个体携带的参数信息代入煤气管网运行模拟数学模型，并将各个体对应的模拟计算得到的煤气管网各用户压力值pi返回；根据返回的模拟计算值按适应度函数计算个体对应的适应度，并按遗传算法进行个体的选择、交叉和变异运算，生成下一代个体并重复以上步骤逐代计算，当遗传代数达到所设定的值或者计算过程中某个个体的适应度达到了适应度目标，则停止计算，输出自备电厂的煤气用量调整优化方案qopt。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。