本发明涉及气体分离，特别是涉及一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统。
背景技术：
1、在工业气体生产领域，空分装置作为获取氧气、氮气等关键工业气体的核心设备，广泛应用于钢铁、化工、医疗及电子等行业。该类装置通常需连续稳定运行，以满足下游用户持续、可靠的气体供应需求。然而，在实际运行中，特别是在实行峰谷电价政策的电力市场环境下，空分装置的运行与经济性面临显著挑战。
2、一方面，在电价较高的峰电时段，下游用气企业往往降低生产负荷甚至停产，导致空分装置产出的氧气无法被完全消纳，为避免系统超压常常被迫放空，不仅造成气体资源浪费，也降低了整体能效。
3、另一方面，在电价较低的谷电时段，下游用气需求大幅上升，即使空分装置满负荷运行，仍可能难以满足高峰用气需求，影响生产的连续性与稳定性。
4、此外，传统空分装置启停缓慢、负荷调节范围有限，难以灵活适应下游用气的波动，系统运行方式较为僵化，缺乏对电能时段性差异的有效利用手段。
5、因此，如何在峰谷电条件下实现氧气的高效回收、储存与再供应，提升空分装置与下游用气环节的协同能力，成为当前气体分离技术领域亟待解决的关键问题。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，包括氮气压缩系统、液氧汽化系统、氧气液化系统、固态床储能系统，所述氮气压缩系统包括氮气压缩机；
2、所述液氧汽化系统包括汽化换热器、液氧泵、液氮节流阀、液氮真空槽；
3、所述氧气液化系统包括液化换热器、液氮泵、氮气膨胀机、液氧节流阀、液氧真空槽；
4、所述固态床储能系统包括固态床蓄冷器、氮气循环风机，其特征在于，还包括控制子系统，其包括：
5、数据采集单元，其用于实时获取并融合电网的峰谷电价数据、空分装置上游的原料空气状态数据、系统各节点的运行参数及历史运行数据库，并将融合后的数据状态传输至数据分析单元；
6、数据分析单元，其基于融合数据，通过集成学习预测模型对未来特定周期的电价趋势、系统负荷需求及运行效率进行滚动预测，并耦合系统热力学模型，在满足氧气产品指标的约束下，生成以综合运行成本最低或能效最高为目标的动态优化控制策略；
7、执行控制单元，其根据所述动态优化控制策略，对氮气压缩机、液氧泵、液氮泵、氮气膨胀机、液氮节流阀、液氧节流阀及氮气循环风机的运行参数进行协同调节。
8、作为优选的，所述氮气压缩机与汽化换热器连接，所述汽化换热器与液氮节流阀连接，所述液氮节流阀一路与汽化换热器连接；另一路与液氮真空槽连接，所述液氮真空槽与液氮泵连接。
9、作为优选的，所述液氮泵与液化换热器连接，所述液化换热器与氮气膨胀机连接，所述氮气膨胀机又与液化换热器连接，所述液化换热器与液氧节流阀连接，所述液氧节流阀与液氧真空槽连接，所述液氧真空槽与液氧泵连接，所述液氧泵与汽化换热器连接。
10、作为优选的，所述氮气循环风机一路与固态床蓄冷器连接，所述固态床蓄冷器与汽化换热器连接；另一路与液化换热器连接，所述液化换热器与固态床蓄冷器连接。
11、作为优选的，所述数据采集单元包括：
12、数据采集模块，用于通过传感网络实时获取原料空气的温度、压力、湿度，以及所述氮气压缩机、各换热器、真空槽、泵、阀门与风机关键节点的压力、温度与流量参数；
13、数据治理模块，用于对实时采集数据及历史运行数据库进行数据清洗、异常值剔除与时间戳同步处理；
14、数据融合模块，用于基于扩展卡尔曼滤波算法与滑动窗口平均算法，对经治理后的多源异构数据进行融合，生成具有时间一致性与高置信度的系统全景实时状态数据集，所述数据集包含各关键设备的实时效率计算值。
15、作为优选的，所述数据分析单元中的集成学习预测模型为stacking集成框架；
16、所述stacking集成框架的基学习器包括梯度提升决策树模型与门控循环单元网络模型，元学习器采用岭回归模型；
17、所述集成学习预测模型以历史电价数据、气象数据、工厂生产计划及系统历史运行数据为训练集，用于对未来24至72小时内的分时电价、系统氧气需求负荷及装置整体能效进行滚动预测；
18、所述滚动预测的周期可配置为15分钟或1小时，且所述单元能够在线评估并输出预测结果的置信区间。
19、作为优选的，所述数据分析单元中，所述动态优化控制策略的生成过程包括：
20、以所述滚动预测结果与实时状态数据集为输入，构建多目标优化函数；
21、所述多目标优化函数以最小化系统综合运行成本为主目标，以最大化系统㶲效率为次目标，并引入与设备操作强度正相关的寿命折损成本作为惩罚项；
22、所述综合运行成本包括依据分时电价计算的实时电费成本，以及因设备启停与负荷调节而产生的等效疲劳损耗成本。
23、作为优选的，包括：
24、在电价高峰时段，动态降低所述氮气压缩机的负荷至经济运行点以下或令其部分停机，同时提高所述固态床蓄冷器的蓄能强度，并优先利用所述液氧真空槽中储存的液氧，经所述液氧泵增压、所述汽化换热器复热汽化后供应氧气产品，以转移电耗；
25、在电价低谷时段，提升所述氮气压缩机和所述氮气膨胀机的负荷至高效运行区，加大所述氧气液化系统的液化率，将空分装置富余的氧气转化为液氧储存于所述液氧真空槽，同时控制所述固态床蓄冷器进行释冷，辅助系统降低液化能耗；
26、基于预测的负荷与电价变化趋势，采用分布式模型预测控制算法，对所述液氮节流阀、液氧节流阀的开度进行前馈补偿，并对所述氮气循环风机的转速进行反馈pid控制。
27、本发明至少具有以下有益效果：
28、可在电价高峰时段主动降低高耗能的氮气压缩机负荷或停机，转而利用储存的液氧供气；在电价低谷时段则全力运行，生产并储存液氧。直接利用了电价差，大幅降低了电力成本。同时，优化策略将设备频繁启停及剧烈负荷调节导致的疲劳损耗折算为成本进行优化，在追求最低电费的同时也保护了设备。
29、通过集成学习模型与热力学模型耦合的滚动预测与优化，实现了全系统（压缩、液化、储冷、汽化）的协同动态调节。固态床储能系统的加入，使得冷能得以储存和复用，在液化过程中释冷以降低能耗，在汽化过程中蓄冷以提高效率，提升了整体㶲效率。
30、在电网峰电时段或空分装置产氧富余时，能够将原本可能放空的氧气高效液化并储存，有效避免了宝贵工业气体的浪费，实现了资源的回收与循环利用。同时，该技术有力保障了下游生产用气的连续性与可靠性。在电网谷电时段或下游用气高峰时，系统可快速释放储存的液氧，经汽化后稳定供应，确保了供气能力，为连续生产提供了坚实保障。在经济效益与运行优化方面，系统巧妙利用峰谷电价差进行智能调度，在电价低谷时段储能、高峰时段释能，实现了能源成本的最优化，显著降低了整体运行费用。
1.一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，包括氮气压缩系统、液氧汽化系统、氧气液化系统、固态床储能系统，所述氮气压缩系统包括氮气压缩机；
2.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述氮气压缩机与汽化换热器连接，所述汽化换热器与液氮节流阀连接，所述液氮节流阀一路与汽化换热器连接；另一路与液氮真空槽连接，所述液氮真空槽与液氮泵连接。
3.根据权利要求2所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述液氮泵与液化换热器连接，所述液化换热器与氮气膨胀机连接，所述氮气膨胀机又与液化换热器连接，所述液化换热器与液氧节流阀连接，所述液氧节流阀与液氧真空槽连接，所述液氧真空槽与液氧泵连接，所述液氧泵与汽化换热器连接。
4.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述氮气循环风机一路与固态床蓄冷器连接，所述固态床蓄冷器与汽化换热器连接；另一路与液化换热器连接，所述液化换热器与固态床蓄冷器连接。
5.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述数据采集单元包括：
6.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述数据分析单元中的集成学习预测模型为stacking集成框架；
7.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述数据分析单元中，所述动态优化控制策略的生成过程包括：
8.根据权利要求1所述的一种峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统，其特征在于，所述执行控制单元根据所述动态优化控制策略进行协同调节，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述峰谷电条件下的空分装置氧气回收与储能系统的步骤。