一种基于随机预测模型的钢铁企业多能源优化调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于钢铁企业能源调度领域，尤其涉及一种基于随机预测模型的钢铁企业 多能源优化调度方法。
【背景技术】
[0002] 钢铁号称工业的粮食，钢铁工业是我国国民经济重要的基础产业。能源消耗是决 定钢铁工业生产成本和利润的重要因素，我国钢铁企业的能源成本约占钢铁生产成本的 1/3,能源利用率低，既浪费资源又污染环境，加大了生产成本。
[0003] 钢铁行业是高能耗行业，在国民经济总能耗中占较大的比重，在我国，该比例约 为10%。能源消耗结构中，煤炭占主体，电力其次。随着企业生产规模的不断扩大、能源 价格不断上涨和市场竞争日趋激烈，在钢铁企业提高能源利用效率，节约资源，不但可以 降低企业的生产成本，提供企业竞争力，增加企业经济效益，也有利于可持续发展、保护 环境和减少碳的排放量，已成为发展钢铁工业的重要任务之一。
[0004] 钢铁企业能耗的影响因素有许多，比如企业现有设备的工艺水平，企业的产品结 构组成，企业能源调度方法的合理性等。钢铁企业节能的主要方法有：1)采用耗能少的先 进设备，提高工艺水平，降低各工序的能耗；2)调整企业的产品结构，使得各种产品（不 同产品耗能量不同）搭配得当；3)提高能源管理水平，准确预测各个工序能源需求趋势， 进行合理的调度配置。为了使有限能源得到更加安全、高效、合理的利用，与其他的节能方 法相比，提高能源的配置水平，促进能源的优化调度是非常有效的途径。
[0005] 近年来国内外研究人员已经在钢铁企业能源系统研究工作中取得了许多成果。但 研究成果在能源平衡、调度方面主要集中在煤气或蒸汽等单一能源介质系统中，综合考虑 多种能源介质的耦合关系并实施优化调度成果还不多见，特别是在考虑多种能源介质的同 时，还考虑预测模型具有随机性的，更是少之又少。即使有考虑到随机性的文章，也都是高 屋建瓴，以高度概括的方式为钢铁企业指明研究方向，只停留在理论层面，对具体实践指导 不明确。
[0006] 钢铁生产过程中伴随大量电力、氧气、煤气等能源介质的消耗。能源配置问题解决 的是在考虑一次能源和二次能源以及能源转换的条件下如何对给定的展望期范围内的能 源介质进行优化分配，实现最小化总能源耗。
【发明内容】
[0007] 针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于随机预测模型的钢铁企业多能源优 化调度方法。
[0008] -种基于随机预测模型的钢铁企业多能源优化调度方法包括：
[0009] 步骤1，获取钢铁企业的生产信息，所述生产信息包括能源介质相关的需求量、生 产工艺约束条件及能源系统拓扑图；
[0010] 步骤2,基于能源介质相关的需求量建立钢铁企业在各个周期内的具有随机干扰 的需求预测模型；
[0011] 步骤3,根据所述的能源系统拓扑图的确定调度方案，并针对该调度方案根据所述 的生产工艺约束条件和需求预测模型建立带有随机参数的企业能源介质的多周期集成的 随机优化调度模型J;
[0012] 步骤4,将所述的随机优化调度模型J转化为优化调度模型J';
[0013] 步骤5,求解优化调度模型J'得到优化调度结果，并根据所述的优化调度结果生 成可执行的调度结果以进行多能源调度。
[0014] 作为优选，所述的生产工艺约束条件包括混合站的工艺约束条件、联络管的物料 平衡约束、锅炉设备的工艺约束条件、发电机设备的工艺约束条件和供销平衡约束条件。
[0015] 本发明中采用联络管的物料平衡约束和供销平衡约束条件即可。为提高优化调度 方法的精度，作为优选，所述的混合站的工艺约束条件如下：
荷上限，
[0030] 7^为锅炉负荷组负荷波动范围，
[0031] 〇,〇1，OjGGL，GL为锅炉集合
[0032] 式（3)为产量约束，煤气量（此处已将各种煤气按热值折算为相应高炉煤气的 量），蒸汽负荷单位为kg/h，产蒸汽煤气单耗单位为m3/kg。
[0033] 锅炉〇1和锅炉〇 ,分别为同一锅炉组中的任意两个锅炉。
[0034] 式（4)为锅炉相邻周期负荷均衡，式（5)为锅炉组负荷均衡，@
[0035] nB为同一锅炉相邻周期间负荷波动范围，YB为锅炉负荷组负荷波动范围，二者 根据实际应用场景设定。
[0036] 所述发电机设备的工艺约束条件如下：
Yt;为发电机组负荷波动范围；
[0043] q，GFD，FD为发电机集合。
[0044] 式（6)为发电机产量约束，式（7)为发电机相邻周期负荷均衡，式⑶为发电机组 负荷均衡，ne和Ye的取值根据实际应用场景设定。
[0045] 进一步优选，所述步骤2中具有随机干扰的需求预测模型如下：
[0048] 其中，ek为服从标准正态分布的随机变量，
[0049] dGCYH，CYH为煤气生产用户集合，垃表示第k个周期内煤气生产用户d的煤 气i消耗量，fuk表示与煤气i、生产用户d和周期k有关的函数，由煤气生产用户d的历 史煤气消耗量建模得到；
[0050] jGGYH，GYH为蒸汽生产用户集合，表示第k周期内蒸汽生产用户j的蒸汽消 耗量，g_]ik表示与蒸汽生产用户j和周期k有关的函数，由蒸汽生产用户j的历史蒸汽消耗 量建模得到。
[0051] 式（9)为煤气生产用户需求预测，式（10)为蒸汽生产用户需求预测。
[0052] 所述随机优化调度模型J如下：
[0053]J= min{E(F1+F2-F3-F4+F5)+Var(F1)+Var(F2)+Var(F3)+Var(F4)+Var(F5)} (11)
[0054] 且满足所述的生产工艺约束条件和需求预测模型，其中：
[0055] F1=E kE 0E JXli0ikP1) (12)
[0056] Xi,。，表不第k周期内锅炉〇的煤气i的消耗量，p;表不煤气i价格；
[0057] F2=E kE；(FijkPi) (13)
[0058]Fiik表不第k周期内煤气i的放散量，
[0062]Gqik表示第k周期内发电机q的蒸汽消耗量，Pf表示第k周期的电价，#为蒸汽单 价，#为发电机q的发电蒸汽单耗；
[0063] Fs= ￡.1:6'〕
[0064]Ulik表示第k周期内煤气i的生产量，表示第k周期内煤气i的单位生产成本。
[0065] 所述步骤4中基于多项式混沌展开原理将所述的随机优化调度模型J转化为优化 调度模型J'。得到的化调度模型J'如下：
[0070]其中〈?，? >定义为A(Ehg(E))=J"fjh(e)g(e)fEde，n为e的取值空 间，1为e的概率密度函数，
[0071] 为Hermite多项式混纯的基函数，可查表得到，_< 0/(S), 0y(￡〇 >=< 且当i辛j时 8u= 〇,当i=j时 8u=I;
[0072] ~，"，叉"，"，^，"，以女:，今上fc.，gq，lik分别为UiikjXii0ikjFw 多项式混沌展开第1项的系数，1 = 〇, 1，2…P，P为正实数。
[0073] P为正实数，由人为选定，P越大，精度越高，但计算花费越大。
[0074] 由于原目标函数和条件约束中含有随机变量，是没有办法对其直接进行优化求解 的，需要利用Hermite多项式混沌展开的思想对其进行变换。这样，经过变换后的优化问题 在计算求解时就是一个不含随机变量的确定性问题。
[0075] 所述步骤5中根据所述的优化调度结果生成可执行的调度结果方法如下：
[0082] 由于！h(t)已从优化调度问题中解出，易知W(t)即为上式的解。解方程求出W⑴后，则可将W⑴的值用于生产调度指导。这里W⑴等价于U1,k，X1Ak,F1,k，Glik这 些决策变量。
[0083] 未作特殊说明，本发明中：
[0084] 煤气量的单位为m3/hr，煤气的生产量单位为m3/hr，煤气消耗量的单位为m3/hr， 煤气放散量的单位为m3/hr，煤气价格的单位为Y/m3,煤气生产用户的单位生产效益的单位 为Y/m3,煤气的单位生产成本的单位为Y/m3;
[0085] 蒸汽量的单位为kg/hr，蒸汽消耗量，单位为kg/hr，蒸汽单价的单位为Y/kg，蒸 汽生产用户j的单位生产效益，单位为Y/t;
[0086] 发电负荷的单位为kWh/hr，发电单耗的单位为kg/kWh，电价的单位为Y/kWh，发 电蒸汽单耗为的单位为kWh/kg，
[0087] 热值的单位为kcal/m3。
[0088] 与现有技术相比，本发明适用于钢铁企业的能源调度技术，该方法考虑了在调度 过程中，预测模型具有随机性的情况，将这种预测的随机性考虑到整个调度优化过程中，建 立能源系统的优化调度模型，并通过混沌多项式展开的方法，将带有随机变量的优化问题 转变为确定量的优化问题，使得原优化问题能够求解，实现了能源的利用最合理化，且最大 限度得提高了钢铁企业的利润。
【附图说明】
[0089] 图1为本实施例的煤气蒸汽平衡调