CN104268789A - 一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于钢铁企业能源调度技术领域，提供了一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，包括：建立能源介质管网信息集Ε、单元设备信息集Ψ和每个单元设备的输入或输出变量对应的变量集X；判断所述变量集中无直接关联的单元设备或者不能根据已知的输入/输出变量计算得到的变量为自由变量；分别确定煤气能源介质和蒸汽及电力能源介质对应的单元设备的自由变量满足在其对应的上下限范围内的初始值；根据所述变量集中所述自由变量和非自由变量的相关性确定非自由变量的值；判断所述变量集中的变量的值是否满足单元设备的工艺模型约束，是，记录变量值输出可行解，否，调整所述变量集中违反约束的变量的值后再次判断，解决了钢铁企业能源综合调度可行解搜索的技术难题。

Description

一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法

技术领域

本发明属于钢铁企业能源调度技术领域，尤其涉及一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法。

背景技术

钢铁工业是国民经济的基础性支柱产业，同时又是资源、能源密集型产业。能源消耗是决定钢铁工业生产成本和利润的重要因素，也是影响环境负荷的主要原因。一方面，钢铁企业生产流程长，工序、设备繁多，各工序间相互衔接，且每种工序、设备都与多种能源介质关联；另一方面，钢铁企业需要用到的能源种类超过20种，这些能源介质不仅各自存在产耗、储存、缓冲和输配等多种形态，而且相互之间有着复杂的转换、替代等关联关系，这都使得整个钢铁企业能源系统网络结构紧密耦合、错综复杂。因此，对钢铁企业能源系统的研究具有理论和现实两方面的重要意义。

目前，规模在300万t以上钢铁企业的能源调度大都具备了较好的网络和数据等硬件基础条件，不同程度地实现了能源集中监视，以及能源调度与生产调度的信息共享，但仍然存在一些不可忽视的关键问题，名称为“钢铁企业能源中心的现状与发展趋势”(作者：张玉庆，徐化岩；冶金自动化，2011,35(4):15-19.)的文献中明确指出：对单一能源介质的调度模型研究较多，多介质协同调度研究较少，而单介质优化无法解决系统优化问题，甚至出现不满足其他介质约束而使优化结果无效的情形。

对于钢铁企业能源综合调度问题而言，针对包含钢铁企业三种主要的能源介质：副产煤气、蒸汽和电力及其他介质的多能源综合调度中，存在着大量的线性和非线性、等式和不等式约束条件，如各种能源产耗、储存、缓冲、输配和转换等单元设备需满足工艺约束，每种能源介质自身还需满足动态平衡约束等。对这种复杂的强约束问题，如果没有一个好的约束处理机制作为支撑，在求解计算过程中，出现违反约束的不可行解的概率是非常大的，可以说，此时获得一个可行解的难度将不亚于搜索到全局最优解的难度。可行解难以获取的窘境不仅会降低能源综合调度问题求解计算的速度和效率，将大量的计算时间和资源消耗在可行解的搜索任务上，还可能导致求解过程不收敛，无法输出可行/最优的调度方案，严重影响能源调度与生产计划的实施。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，以解决现有技术难以获得钢铁企业能源综合调度可行解的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，根据钢铁企业能源系统网络拓扑结构建立其对应的能源介质管网信息集E、单元设备信息集Ψ和所述单元设备信息集中每个单元设备的输入或输出变量对应的变量集X；

所述单元设备信息集为系统中可调度的关键设备和其他公辅设备，包括：煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔、锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备；

步骤2，判断所述变量集中无直接关联的单元设备或者不能根据已知的输入/输出变量计算得到的变量为自由变量，构建自由变量集X′；

步骤3，分别确定煤气能源介质和蒸汽及电力能源介质对应的单元设备的自由变量满足在其对应的上下限范围内的初始值；

确定所述煤气能源介质对应的单元设备的自由变量的初始值的方法包括：

确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值后，对所述确定的初始值进行限幅处理，使其满足在其对应的上下限范围内，再确定下一个种类的各个单元设备的变量的初始值；

所述确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值的方法包括：对该种类各个单元设备依次求初始值；单元设备的初始值为煤气富余量减去已经确定的该种类单元设备的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个该种类单元设备相乘的随机数为1；

蒸汽及电力能源介质对应的蒸汽轮机单元设备的自由变量的初始值为：

锅炉产生的蒸汽量减去主生产工序对蒸汽的预测需求量和已经确定的蒸汽轮机的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个蒸汽轮机相乘的随机数为1；

步骤4，根据所述变量集中所述自由变量和非自由变量的相关性确定非自由变量的值；

步骤5，判断所述变量集中的变量的值是否满足单元设备的工艺模型约束，是，记录变量值输出可行解，否，执行步骤6；

步骤6，调整所述变量集中违反约束的变量的值，执行步骤5。

本发明实施例提供的一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的有益效果包括：

1、本发明提供的一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，以蒙特卡罗随机模拟和启发式算法结合为特征的可行解设计方法，通过分组对煤气、蒸汽和电力子系统中的自由变量进行预分配、限幅、偏差修正，以及检验和调整等处理过程，在无需复杂迭代搜索计算的前提下快速得到自然满足所有约束条件的可行解，解决了钢铁企业能源综合调度可行解搜索的技术难题。

2、所提出的方法可以在无需复杂迭代搜索计算的前提下快速得到自然满足所有约束条件的可行解，极大地节省了计算时间和软硬件资源；

3、应用该方法生成的可行解具有较好的多样性特征，这为钢铁企业能源综合调度问题中后续的最优解求解计算提供良好的初始条件。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的总体流程图；

图2是本发明实施例提供的确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的详细流程图；

图3是典型钢铁企业子系统拓扑结构图；

图4是典型钢铁企业蒸汽和电力子系统拓扑结构图；

图5是钢铁企业实施例的煤气、蒸汽和电力子系统拓扑结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

如图1所示为本发明提供的确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的总体流程图，所述方法包括以下步骤：

步骤1，根据钢铁企业能源系统网络拓扑结构建立其对应的能源介质管网信息集E、单元设备信息集Ψ和该单元设备信息集中每个单元设备的输入或输出变量对应的变量集X。

该单元设备信息集为系统中可调度的关键设备和其他公辅设备，包括：煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔、锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备。

步骤2，确定变量集中无直接关联的单元设备或者不能根据已知的输入/输出变量计算得到的变量为自由变量，构建自由变量集X′。

步骤3，分别确定煤气能源介质和蒸汽及电力能源介质对应的单元设备的自由变量满足在其对应的上下限范围内的初始值。

确定煤气能源介质对应的单元设备的自由变量的初始值的方法包括：

确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值后，对该确定的初始值进行限幅处理，使其满足在其对应的上下限范围内，再确定下一个种类的各个单元设备的变量的初始值；

确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值的方法包括：对该种类各个单元设备依次求初始值；单元设备的初始值为煤气富余量减去已经确定的该种类单元设备的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个该种类单元设备相乘的随机数为1；

蒸汽及电力能源介质对应的蒸汽轮机单元设备的自由变量的初始值为：

锅炉产生的蒸汽量减去主生产工序对蒸汽的预测需求量和已经确定的蒸汽轮机的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个蒸汽轮机相乘的随机数为1。

步骤4，根据变量集中自由变量和非自由变量的相关性确定非自由变量的值。

以已经完成初始化的自由变量为已知条件，计算得到所有非自由变量的值。

步骤5，判断变量集中的变量的值是否满足单元设备的工艺模型约束，是，记录变量值输出可行解，否，执行步骤6。

步骤6，调整变量集中违反约束的变量的值，执行步骤5。

本发明提供的一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，以蒙特卡罗随机模拟和启发式算法结合为特征的可行解设计方法，通过分组对煤气、蒸汽和电力子系统中的自由变量进行预分配、限幅、偏差修正，以及检验和调整等处理过程，在无需复杂迭代搜索计算的前提下快速得到自然满足所有约束条件的可行解。

实施例一

如图2所示为本发明实施例提供的确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的详细流程图，由图2可知，本发明提供的确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的实施例包括：

在本发明实施例中，步骤1为根据钢铁企业能源系统网络拓扑结构对钢铁企业能源综合调度问题初始化的过程，还包括：

步骤101，建立能源介质管网信息集E＝{GAS,STM,ELE,…}和单元设备信息集Ψ＝{MIX,PRE,HLD,EMI,BOI,TUR,VAL,…}。

GAS、STM和ELE分别为煤气、蒸汽和电力能源介质子集；MIX、PRE、HLD、EMI、BOI、TUR和VAL分别为煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔、锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备子集。

步骤102，确定单元设备的工艺模型和约束条件，并将单元设备的工艺模型和约束条件以及按管网归类的各能源介质的物理平衡约束映射为约束集合C＝{C₁,C₂}，其中，C₁为单元设备的工艺模型的约束条件子集，C₂为能源介质的物理平衡约束子集。

在本发明实施例中，步骤2包括：

步骤201，将步骤101中单元设备信息集Ψ包含的每个单元设备的输入/输出变量构造成变量集X＝(x₁,x₂,…,x_i,…,x_n)，其中，x_i为第i个单元设备的变量值；结合单元设备的工艺特征对X进行相关性分析，将X中的变量区分为自由变量和非自由变量，将自由变量构造成新的变量集X′。

自由变量和非自由变量区分原则包括：

在能源系统网络拓扑结构中无直接关联的单元设备的输入变量均作为自由变量；有直接关联的单元设备的输入变量均作为非自由变量。

单元设备的输出变量中，若能依据工艺模型由已知的输入/输出变量计算得到，或者依据其它的功/能量/热量守恒或物料/质量守恒定律间接计算得到，则作为非自由变量，其余的作为自由变量。

步骤202：确定变量集X中所有变量的值域集D，满足 $D=\left\{\right[{\mathrm{lb}}_{x_1},{\mathrm{ub}}_{x_1}],[{\mathrm{lb}}_{x_2},{\mathrm{ub}}_{x_2}],...,[{\mathrm{lb}}_{x_i},{\mathrm{ub}}_{x_i}],...,[{\mathrm{lb}}_{x_n},{\mathrm{ub}}_{x_n}\left]\right\},$ 其中，和分别为变量x_i的取值范围下限和上限。

本发明实施例中，确定各个集合后，将钢铁企业能源综合调度可行解的搜索问题search(·)转化为由能源介质管网信息集E、单元设备信息集Ψ、约束集合C、变量集X和值域集D构成的五元组，表示为：search(·)＝<E,Ψ,C,X,D>。

本发明实施例中，步骤3中确定煤气能源介质和蒸汽及电力能源介质的单元设备的自由变量的初始值的过程为按能源介质的物理平衡约束子集C₂和变量的值域集D对自由变量集X′中变量的初始化的过程，其中，煤气能源介质子集对应的单元设备包括煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔和锅炉，蒸汽和电力能源介质子集对应的单元设备包括：锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备。

具体的，煤气能源介质子集对应的单元设备的自由变量的初始化过程包括：

步骤301，设煤气混合站和煤气加压站子集中包含的设备数量分别为N_A，锅炉子集中包含的设备数量分别为N_B；煤气混合站和煤气加压站子集中单元设备吸纳的煤气变量为锅炉燃烧消耗的煤气变量为其中，i为煤气介质序号，j为设备序号，t为调度周期序号，m为锅炉设备序号。

步骤302，计算和的值：

对于煤气混合站和煤气加压站和前N_B-1个锅炉设备：

$x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}),j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

$c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}}),m\&Element;\mathrm{BOI}.$

对于第N_B个锅炉设备：

$c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}}.$

其中，为副产煤气i在调度周期t内的富余量，random(0,1)为取区间[0,1]内的随机数。

步骤303：根据变量的值域集D对和进行限幅处理，即：

${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_x& \mathrm{if}& x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}<{\mathrm{lb}}_x\\ x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_x\&le;x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}\&le;{\mathrm{ub}}_x\\ {\mathrm{ub}}_x& \mathrm{if}& x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}>{\mathrm{ub}}_x\end{array}\right.;$

${\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_c& \mathrm{if}& c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}<{\mathrm{lb}}_c\\ c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_c\&le;c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}\&le;{\mathrm{ub}}_c\\ {\mathrm{ub}}_c& \mathrm{if}& c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}>{\mathrm{ub}}_c\end{array}\right..$

其中，和分别为限幅之后的变量值，ub_x和ub_c、lb_x和lb_c分别为变量取值范围的上限和下限。

步骤304：累计已分配的变量值和将煤气富余量与累计值之间的差值分配给煤气柜子集HLD中单元设备的吞吐量，即煤气柜的吞吐量满足：

${\mathrm{\&alpha;}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}},j\&Element;\mathrm{HLD}.$

对进行限幅处理得到

步骤305：累计已分配的变量值 ${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}),{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{HLD})$ 和将煤气富余量与累计值之间的差值分配给煤气放散塔子集EMI中单元设备的放散量，即煤气放散塔的放散量满足：

${\mathrm{\&beta;}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{HLD}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}},j\&Element;\mathrm{EMI}.$

对进行限幅处理得到

蒸汽和电力能源介质子集对应的单元设备的自由变量的初始化过程包括：

步骤311，定义y_s,m,t为锅炉m在周期t内蒸汽s的产生量，为汽轮机n在周期t内入口蒸汽s的消耗量，其中，s为蒸汽序号，m为锅炉设备序号，n为汽轮机设备序号；锅炉和汽轮机设备子集中包含的设备数量分别为N_B和N_T。

步骤312，根据步骤301确定的锅炉消耗的煤气变量的初始化值，由锅炉设备的工艺模型计算得到锅炉产生的蒸汽量y_s,m,t。

步骤313，计算的值，包括：

对于前N_T-1个汽轮机设备：

$y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{k=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{s,k,t}^{\mathrm{in}}),n\&Element;\mathrm{TUR}.$

对于第N_T个汽轮机设备：

$y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{k=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{s,k,t}^{\mathrm{in}},n\&Element;\mathrm{TUR}.$

其中，为在周期t内主生产工序对蒸汽s的预测需求量之和。

步骤314，根据变量的值域集D对进行限幅处理，即：

${\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_y& \mathrm{if}& y_{i,n,t}^{\mathrm{in}}<{\mathrm{lb}}_y\\ y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_x\&le;y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}\&le;{\mathrm{ub}}_y\\ {\mathrm{ub}}_y& \mathrm{if}& y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}>{\mathrm{ub}}_y\end{array}\right..$

其中，为限幅之后的变量值，ub_y和lb_y分别为变量取值范围的上限和下限。

进一步的，本发明提供的实施例中，步骤3中确定煤气能源介质子集和蒸汽和电力能源介质子集对应的单元设备的自由变量的初始值确定之后还包括：对初始值进行修正，具体为步骤305之后还包括：

步骤306，统计已分配变量值累计 ${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}),{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{HLD}),$ 和与煤气富余量之间的偏差，定义为Δ，则Δ满足：

$\mathrm{\&Delta;}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{HLD}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{EMI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}}.$

判断Δ的大小，若Δ不等于0，则需要根据Δ的正负，同时结合变量的值域集D，对 和进行修正，具体修正方法如下：

若Δ＞0，则：

${\hat{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_x-{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_x-{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

${\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\mathrm{HLD};$

${\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&beta;}}-{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&beta;}}-{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\mathrm{EMI};$

${\hat{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}={\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_c-{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}}{\underset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_c-{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}})},m\&Element;\mathrm{BOI};$

若Δ＜0，则：

${\hat{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_x}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_x)},j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

${\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&alpha;}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&alpha;}})},j\&Element;\mathrm{HLD};$

${\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&beta;}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&beta;}})},j\&Element;\mathrm{EMI};$

${\hat{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}={\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-{\mathrm{lb}}_c}{\underset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-{\mathrm{lb}}_c)},m\&Element;\mathrm{BOI};$

其中，和分别为修正之后的变量值。

步骤314之后还包括：

步骤315，统计已分配的变量值并计算与锅炉产生的蒸汽量之和主生产工序预测二者差值之间的偏差，定义为Δ，则Δ满足：

$\mathrm{\&Delta;}=\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{n\&Element;\mathrm{TUR}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}};$

判断Δ的大小，若Δ不等于0，则需要根据Δ的正负，同时结合变量的值域集D，对进行修正，具体修正方法如下：

若Δ＞0，则：

${\hat{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}={\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_y-{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}}{\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_y-{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}})},n\&Element;\mathrm{TUR};$

若Δ＜0，则：

${\hat{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}={\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-{\mathrm{lb}}_y}{\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-{\mathrm{lb}}_y)},n\&Element;\mathrm{TUR};$

其中，为修正之后的变量值。

进一步的，本发明实施例中步骤6中调整变量集中违反约束的变量的值的方法包括：

若变量集X中的变量x₁和x₂违反了单元设备的工艺约束子集C₁中的某项约束g(x₁,x₂)，需要减小/增大x₁和x₂的值，则调整算法为：依次减小/增大x₁和x₂的值为x₁·(1±ξ₁)和x₂·(1±ξ₂)，直到满足该项约束或者调整x₁和x₂的值的次数超过上限，ξ₁和ξ₂分别为变量x₁和x₂的调整步长，调整次数上限可以为30次。具体如下：

1:t＝0,t_max＝30

2:while(！g(x₁,x₂)&&t＜t_max)do

3:x′₁＝x₁·(1±ξ₁),x′₂＝x₂·(1±ξ₂)；

4:x₁＝x′₁,x₂＝x′₂；

5:t++；

6:end while

其中，t为调整次数，t_max为调整次数上限。

具体执行时需要遍历单元设备的工艺约束子集C₁中所有约束。

本发明实施例中步骤5中判断变量集中的变量的值满足单元设备的工艺模型约束记录变量值输出可行解后，还可以包括：

步骤7，判断是否生成了智能算法种群中要求数目的变量组，若否，则跳转至步骤3搜索下一个可行解，是则结束钢铁企业能源综合调度问题可行解的搜索过程，输出可行解集。

实施例二

本发明提供的实施例二为本发明提供的一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法的具体应用实施例，如图3所示为典型钢铁企业煤气子系统拓扑结构图，图4为典型钢铁企业蒸汽和电力子系统拓扑结构图。由图3可知，钢铁企业的主要副产煤气有高炉煤气(BFG)、焦炉煤气(COG)和转炉煤气(LDG)，它们分别由高炉、焦炉和转炉产生。各种煤气介质的主管网上配备有对应的煤气柜和放散塔，主要生产工序用户，如炼铁厂、炼钢厂和宽厚板厂等也分别连接到不同的管网中。除单一煤气介质之外，可能还存在混合煤气，它由两种不同的单一介质在混合站混制而成，混合煤气也供给不同的主生产工序用户或热电厂等。由图4可知，蒸汽和电力子系统中包含的单元设备主要有锅炉、蒸汽轮机和减温减压器，其中，燃料锅炉用于燃烧煤气或其他燃料产生蒸汽，蒸汽轮机则由蒸汽驱动产生电力；有些钢铁企业可能还包含燃气-蒸汽联合循环发电机组(CCPP)，在图4中，将CCPP拆解为燃气轮机、余热锅炉和蒸汽轮机，燃气轮机用煤气燃烧后产生的高温高压烟气直接推动透平产生电力，做完功之后的烟气输入余热锅炉中产生蒸汽。

图5为国内某钢铁企业的煤气、蒸汽和电力子系统拓扑结构简图，针对该钢铁企业的煤气-蒸汽-电力等能源介质混合优化调度问题的可行解进行搜索。副产煤气有高炉煤气(BFG)、焦炉煤气(COG)和转炉煤气(LDG)，蒸汽也分高、中、低压三种不同品质的蒸汽，它们在各个调度周期内的富余量或需求量等预测结果见表1～2。煤气子系统中与每种煤气对应分别设置了1座煤气柜和放散塔，蒸汽和电力子系统中有2台动力锅炉和2台蒸汽轮机，其中，动力锅炉为全烧煤气锅炉，各设备参数和约束条件见表3～5。

表1各调度周期内副产煤气的富余量(单位：kNm³/h)

表2各调度周期内蒸汽和电力的需求量(单位：t/h或MW.h/h)

表3煤气柜设备参数和约束条件

表4锅炉设备参数和约束条件

表5蒸汽轮机设备参数和约束条件

针对上述实施例，调用本发明提出的钢铁企业能源综合调度可行解的设计方法，搜索实施例在调度周期1内的可行解，构造由能源介质管网信息集E、单元设备信息集Ψ、约束集合C、变量集X和值域集D构成的五元组，其中：

E＝{高炉煤气，焦炉煤气，转炉煤气，高压蒸汽，中压蒸汽，低压蒸汽，内部电网}

Ψ＝{高炉煤气柜，焦炉煤气柜，转炉煤气柜，

高炉煤气放散塔，焦炉煤气放散塔，转炉煤气放散塔，

1#锅炉，2#锅炉，1#蒸汽轮机，2#蒸汽轮机}

X＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆,x₇,x₈,x₉,y₁,x₁₀,x₁₁,x₁₂,y₂,x₁₃,y₃,y₄,y₅,y₆,x₁₄,y₇,y₈,y₉}

其中，各变量对应的工艺含义如表6所示。

表6变量集中各变量对应的工艺含义

按照自由变量和非自由变量的区分原则确定的自由变量集X′为：

X′＝{x₁,x₂,x₃,x₇,x₈,x₉,x₁₀,x₁₁,x₁₂,x₁₃,y₄,y₅,x₁₄,y₈}

约束集合C、中的单元设备的工艺约束子集C₁见表3～5所示，能源介质的物理平衡约束子集C₂由能源介质管网信息集E中每种介质在调度周期内的供需平衡共同组成，不具体列出，值域集D也可见表3～5所示，不再赘述。

表7列出了30组在值域集D中随机生成的自由变量集，经检验，所有随机生成的解均为不可行解，表7中的“×”表示为不可行解；表8列出了上述随机生成的自由变量集违反约束的详细情况，注意，表中仅仅列举了部分显见的违反约束情况，对于需经过复杂计算来检验的约束条件，表8中没有列出，但是，这并不影响该自由变量集是否为可行解的判断。

表9中列出了30组调用本发明提出的方法生成的自由变量集，经检验，所有解均为可行解，表8中的“√”表示为可行解。

表7和表9中分别列出的30组自由变量集仅仅是一个示例，实际上，作者进行了多次对比试验，结果表明，随机生成的解全部为不可行解，而应用本发明提出的方法生成的解则均为可行解。

表7随机生成的自由变量集

表8随机生成的自由变量集违反约束情况表

表9调用本发明提出的方法生成的自由变量集

综上所述，本发明公开的方法较好的解决了所面临的技术难题，提出了一种以蒙特卡罗随机模拟和启发式算法结合为特征的钢铁企业能源综合调度可行解设计方法，可以在无需复杂迭代搜索计算的前提下快速得到自然满足所有约束条件的可行解，极大地节省了计算时间和软硬件资源；应用该设计方法生成的可行解具有较好的多样性特征，这为钢铁企业能源综合调度问题中后续的最优解求解计算提供良好的初始条件。

本领域普通技术人员还可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，包括ROM/RAM、磁盘、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种确定钢铁企业能源综合调度可行解的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，根据钢铁企业能源系统网络拓扑结构建立其对应的能源介质管网信息集E、单元设备信息集Ψ和所述单元设备信息集中每个单元设备的输入或输出变量对应的变量集X；

所述单元设备信息集为系统中可调度的关键设备和其他公辅设备，包括：煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔、锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备；

步骤2，判断所述变量集中无直接关联的单元设备或者不能根据已知的输入/输出变量计算得到的变量为自由变量，构建自由变量集X′；

步骤3，分别确定煤气能源介质和蒸汽及电力能源介质对应的单元设备的自由变量满足在其对应的上下限范围内的初始值；

确定所述煤气能源介质对应的单元设备的自由变量的初始值的方法包括：

确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值后，对所述确定的初始值进行限幅处理，使其满足在其对应的上下限范围内，再确定下一个种类的各个单元设备的变量的初始值；

所述确定一个种类的各个单元设备的变量的初始值的方法包括：对该种类各个单元设备依次求初始值；单元设备的初始值为煤气富余量减去已经确定的该种类单元设备的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个该种类单元设备相乘的随机数为1；

蒸汽及电力能源介质对应的蒸汽轮机单元设备的自由变量的初始值为：

锅炉产生的蒸汽量减去主生产工序对蒸汽的预测需求量和已经确定的蒸汽轮机的变量初始值后与区间[0，1]范围内的随机数的乘积，其中最后一个所述蒸汽轮机相乘的随机数为1；

步骤4，根据所述变量集中所述自由变量和非自由变量的相关性确定非自由变量的值；

步骤5，判断所述变量集中的变量的值是否满足单元设备的工艺模型约束，是，记录变量值输出可行解，否，执行步骤6；

步骤6，调整所述变量集中违反约束的变量的值，执行步骤5。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1为根据所述钢铁企业能源系统网络拓扑结构对钢铁企业能源综合调度问题初始化的过程，还包括：

步骤101，建立能源介质管网信息集Ε＝{GAS,STM,ELE,…}和单元设备信息集Ψ＝{MIX,PRE,HLD,EMI,BOI,TUR,VAL,…}；

GAS、STM和ELE分别为煤气、蒸汽和电力能源介质子集；MIX、PRE、HLD、EMI、BOI、TUR和VAL分别为煤气混合站、煤气加压站、煤气柜、煤气放散塔、锅炉、蒸汽轮机和减温减压阀单元设备子集；

步骤102，确定所述单元设备的工艺模型和约束条件，并将所述单元设备的工艺模型和约束条件以及按管网归类的各能源介质的物理平衡约束映射为约束集合C＝{C₁,C₂}，其中，C₁为单元设备的工艺模型的约束条件子集，C₂为能源介质的物理平衡约束子集。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤201，将所述步骤101中所述单元设备信息集Ψ包含的每个单元设备的输入/输出变量构造成变量集X＝(x₁,x₂,…,x_i,…,x_n)，其中，x_i为第i个单元设备的变量值；结合单元设备的工艺特征对X进行相关性分析，将X中的变量区分为自由变量和非自由变量，将自由变量构造成新的变量集X′；

步骤202：确定所述变量集X中所有所述变量的值域集D，满足 $D=\left\{\right[{\mathrm{lb}}_{x_1},{\mathrm{ub}}_{x_1}],[{\mathrm{lb}}_{x_2},{\mathrm{ub}}_{x_2}],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,[{\mathrm{lb}}_{x_i},{\mathrm{ub}}_{x_i}],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,[{\mathrm{lb}}_{x_n},{\mathrm{ub}}_{x_n}\left]\right\},$ 其中，和分别为变量x_i的取值范围下限和上限；

所述自由变量和非自由变量的区分方法包括：

在能源系统网络拓扑结构中无直接关联的单元设备的输入变量均作为自由变量；有直接关联的单元设备的输入变量均作为非自由变量；

单元设备的输出变量中，能够依据工艺模型由已知的输入/输出变量计算得到，或者依据其它的功/能量/热量守恒或物料/质量守恒定律间接计算得到，则为非自由变量，其余的为自由变量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中所述煤气能源介质子集对应的单元设备的自由变量的初始化过程包括：

步骤301，设煤气混合站和煤气加压站子集中包含的设备数量分别为N_A，锅炉子集中包含的设备数量分别为N_B；煤气混合站和煤气加压站子集中单元设备吸纳的煤气变量为锅炉燃烧消耗的煤气变量为其中，i为煤气介质序号，j为设备序号，t为调度周期序号，m为锅炉设备序号；

步骤302，计算和的值：

对于煤气混合站和煤气加压站和前N_B-1个锅炉设备：

$x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}),j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

$c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}}),m\&Element;\mathrm{BOI};$

对于第N_B个锅炉设备：

$c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}};$

其中，为副产煤气i在调度周期t内的富余量，random(0,1)为取区间[0,1]内的随机数。

步骤303：根据变量的值域集D对和进行限幅处理，即：

${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_x& \mathrm{if}& x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}<{\mathrm{lb}}_x\\ x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_x\&le;x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}\&le;{\mathrm{ub}}_x\\ {\mathrm{ub}}_x& \mathrm{if}& x_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}>{\mathrm{ub}}_x\end{array}\right.;$

${\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_c& \mathrm{if}& c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}<{\mathrm{lb}}_c\\ c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_c\&le;c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}\&le;{\mathrm{ub}}_c\\ {\mathrm{ub}}_c& \mathrm{if}& c_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}>{\mathrm{ub}}_c\end{array}\right.;$

其中，和分别为限幅之后的变量值，ub_x和ub_c、lb_x和lb_c分别为变量取值范围的上限和下限；

步骤304：累计已分配的变量值和将煤气富余量与累计值之间的差值分配给煤气柜子集HLD中单元设备的吞吐量，即煤气柜的吞吐量满足：

${\mathrm{\&alpha;}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}},j\&Element;\mathrm{HLD};$

对进行限幅处理得到

步骤305：累计已分配的变量值 ${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}),$ ${\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{HLD})$ 和将煤气富余量与累计值之间的差值分配给煤气放散塔子集EMI中单元设备的放散量，即煤气放散塔的放散量满足：

${\mathrm{\&beta;}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{HKD}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}},j\&Element;\mathrm{EMI};$

对进行限幅处理得到

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中所述蒸汽和电力能源介质子集对应的单元设备的自由变量的初始化过程包括：

步骤311，定义y_s,m,t为锅炉m在周期t内蒸汽s的产生量，为汽轮机n在周期t内入口蒸汽s的消耗量，其中，s为蒸汽序号，m为锅炉设备序号，n为汽轮机设备序号；锅炉和汽轮机设备子集中包含的设备数量分别为N_B和N_T；

步骤312，根据步骤301确定的锅炉消耗的煤气变量的初始化值，由锅炉设备的工艺模型计算得到锅炉产生的蒸汽量y_s,m,t；

步骤313，计算的值，包括：

对于前N_T-1个汽轮机设备：

$y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\mathrm{random}\left(\mathrm{0,1}\right)*(\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{k=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{s,k,t}^{\mathrm{in}}),n\&Element;\mathrm{TUR};$

对于第N_T个汽轮机设备：

$y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{k=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{s,k,t}^{\mathrm{in}},n\&Element;\mathrm{TUR};$

其中，为在周期t内主生产工序对蒸汽s的预测需求量之和；

步骤314，根据变量的值域集D对进行限幅处理，即：

${\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}=\left\{\begin{array}{ccc}{\mathrm{lb}}_y& \mathrm{if}& y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}<{\mathrm{lb}}_y\\ y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}& \mathrm{if}& {\mathrm{lb}}_x\&le;y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}\&le;{\mathrm{ub}}_y\\ {\mathrm{ub}}_y& \mathrm{if}& y_{s,n,t}^{\mathrm{in}}>{\mathrm{ub}}_y\end{array}\right.;$

其中，为限幅之后的变量值，ub_y和lb_y分别为变量取值范围的上限和下限。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤305之后还包括：

步骤306，统计已分配变量值累计 ${\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}),$ ${\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}(j\&Element;\mathrm{HLD}),$ 和与煤气富余量之间的偏差，定义为Δ，则Δ满足：

$\mathrm{\&Delta;}=s_{i,t}^{\mathrm{gas}}-\underset{k\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{x}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{HLD}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{EMI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,k,t}^{\mathrm{sume}}-\underset{k\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{c}}_{i,k,t}^{\mathrm{gas}};$

判断Δ的大小，若Δ不等于0，则需要根据Δ的正负，同时结合变量的值域集D，对 和进行修正，具体修正方法如下：

若Δ＞0，则：

${\hat{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_x-{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_x-{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

${\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\mathrm{HLD};$

${\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&beta;}}-{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_{\mathrm{\&beta;}}-{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}})},j\&Element;\mathrm{EMI};$

${\hat{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}={\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_c-{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}}{\underset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_c-{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}})},m\&Element;\mathrm{BOI};$

若Δ＜0，则：

${\hat{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_x}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{x}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_x)},j\&Element;\{\mathrm{MIX}\&cup;\mathrm{PRE}\};$

${\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&alpha;}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\widetilde{\mathrm{\&alpha;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&alpha;}})},j\&Element;\mathrm{HLD};$

${\widehat{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}={\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&beta;}}}{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}({\widetilde{\mathrm{\&beta;}}}_{i,j,t}^{\mathrm{sume}}-{\mathrm{lb}}_{\mathrm{\&beta;}})},j\&Element;\mathrm{EMI};$

${\hat{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}={\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-{\mathrm{lb}}_c}{\underset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{c}}_{i,m,t}^{\mathrm{gas}}-{\mathrm{lb}}_c)},m\&Element;\mathrm{BOI};$

其中，和分别为修正之后的变量值。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤314之后还包括：

步骤315，统计已分配的变量值并计算与锅炉产生的蒸汽量之和主生产工序预测二者差值之间的偏差，定义为Δ，则Δ满足：

$\mathrm{\&Delta;}=\underset{m\&Element;\mathrm{BOI}}{\mathrm{\&Sigma;}}{y}_{s,m,t}-D_{s,t}^{\mathrm{stm}}-\underset{n\&Element;\mathrm{TUR}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}};$

判断Δ的大小，若Δ不等于0，则需要根据Δ的正负，同时结合变量的值域集D，对进行修正，具体修正方法如下：

若Δ＞0，则：

${\hat{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}={\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}+\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\mathrm{ub}}_x-{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}}{\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}({\mathrm{ub}}_y-{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}})},n\&Element;\mathrm{TUR};$

若Δ＜0，则：

${\hat{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}={\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-\mathrm{\&Delta;}\&CenterDot;\frac{{\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-{\mathrm{lb}}_y}{\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}({\tilde{y}}_{s,n,t}^{\mathrm{in}}-{\mathrm{lb}}_y)},n\&Element;\mathrm{TUR};$

其中，为修正之后的变量值。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中调整变量集中违反约束的变量的值的方法包括：

若变量集X中的变量x₁和x₂违反了单元设备的工艺约束子集C₁中的某项约束g(x₁,x₂)，需要减小/增大x₁和x₂的值，则调整算法为：依次减小/增大x₁和x₂的值为x₁·(1±ξ₁)和x₂·(1±ξ₂)，直到满足该项约束g(x₁,x₂)或者调整x₁和x₂的值的次数超过上限，ξ₁和ξ₂分别为变量x₁和x₂的调整步长，调整上限次数为30；

执行时需要遍历单元设备的工艺约束子集C₁中所有约束。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中判断所述变量集中的变量的值满足单元设备的工艺模型约束记录变量值输出可行解后，还包括：

步骤7，判断是否生成了智能算法种群中要求数目的变量组，若否，则跳转至所述步骤3搜索下一个可行解，是则结束钢铁企业能源综合调度问题可行解的搜索过程，输出所述可行解集。