本申请涉及燃料与负荷分配,特别涉及一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配方法和系统。
背景技术:
1、
2、中国工程院的研究结果指出,钢铁行业的能源消耗产生的碳排放占总碳排放量的95%。因此,减少煤炭消耗可降低钢铁行业的碳排放。同时,钢铁生产过程会产生大量的高炉煤气(bfg)、焦炉煤气(cog)以及转炉煤气(ldg)等副产煤气,这些都是钢铁企业重要的二次能源,利用副产煤气(主要是高炉煤气)发电是实现经济指标和环保指标的重要措施。
3、传统火电机组的调度是由调度中心将负荷指令直接下发至电厂机组,指令通常是由调度人员根据个人经验直接给定。显然,这种调度方式没有考虑厂内各机组的结构差异和燃料的燃烧特性差异,尤其是多燃料机组的燃烧特性差异,导致难以实现钢铁企业副产煤气全消纳,以及各机组在不同负荷下的经济性难以保障。
技术实现思路
1、本申请提供了一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配方法和系统,可以实现钢铁企业副产煤气全消纳的基础上提高机组在不同负荷下的经济性,进而实现总发电煤耗最低,以为自备电厂运行人员在实际生产过程中的运行优化提供有价值的参考。所述技术方案如下:
2、第一方面,提供了一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配方法,所述方法包括:
3、获取煤气混烧发电机组运行数据;
4、对运行数据中的异常数据进行筛选与清除,得到修正运行数据;
5、根据修正运行数据构建预测模型,通过预测模型输出预测运行数据;
6、根据预测运行数据建立机组对应的煤耗特性模型,以及全厂优化目标函数及约束条件;
7、根据煤耗特性模型和优化目标函数及约束条件,通过预设算法对其进行寻优,进而得到机组燃料和负荷分配的最优解。
8、本申请由于基于预测数据构建机组对应的煤耗特性模型,以及全厂优化目标函数及约束条件,并通过预设算法进行行寻优计算,因此,能够较为准确、快速得到机组燃料和负荷分配的最优解,从而实现钢铁企业副产煤气全消纳的基础上提高机组在不同负荷下的经济性,进而实现总发电煤耗最低,为自备电厂运行人员在实际生产过程中的运行优化提供有价值的参考。
9、第二方面,提供了一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配系统,所述系统包括:
10、获取模块,用于获取煤气混烧发电机组运行数据;
11、修正模块,用于对运行数据中的异常数据进行筛选与清除,得到修正运行数据;
12、预测模块,用于根据修正数据构建预测模型,通过预测模型输出预测运行数据;
13、构建模块,用于根据预测运行数据建立机组对应的煤耗特性模型,以及全厂优化目标函数及约束条件;
14、分配模块,用于根据煤耗特性模型和优化目标函数及约束条件,通过预设算法对其进行寻优,进而得到机组燃料和负荷分配的最优解。
15、第三方面,提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的模型构建方法。
16、第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的模型构建方法。
17、第五方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面所述的模型构建方法的步骤。
18、可以理解的是,上述第二方面、第三方面、第四方面、第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。
1.一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取煤气混烧发电机组运行数据为从钢铁企业的发电机组分散控制系统或厂级监控信息系统中实时采集机组运行数据,其中,运行数据包括全厂总负荷、总待消纳高炉煤气量、各机组的发电负荷、各机组的输入燃煤流量和燃用高炉煤气流量、燃煤热值和高炉煤气热值。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对运行数据中的异常数据进行筛选与清除,得到修正运行数据,包括以下内容:
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据修正数据构建预测模型,通过预测模型输出预测运行数据,包括:
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预测数据建立机组对应的煤耗特性模型,以及全厂优化目标函数及约束条件,其中:
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据煤耗特性模型和优化目标函数及约束条件,通过预设算法对其进行寻优,进而得到机组燃料和负荷分配的最优解,其中,预设算法寻优包括两阶段搜索策略:第一阶段将解推入近似最优解,第二阶段处理可行解的多样性,得到全局最优解。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述预设算法包括:
8.一种钢铁企业煤气混烧机组的燃料与负荷优化分配系统,其特征在于,包括: