CN104463360A - 一种基于数学规划的冶金企业氧氮能源优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于信息技术领域,涉及模糊分类、优化方法等技术,是一种基于数学规划的冶金企业氧氮能源优化调度方法。本发明采用真实工业生产数据,首先对数据做滤波除噪等预处理,并通过模糊分类明确可调设备及相应调整能力;进而通过数学规划方法,综合考虑设备特征与管网实际特点,对氧氮能源系统做整体规划,建立优化调度模型;最终给出含有调整设备及相应调整量的优化调度方案,并附有放散率变化模拟结果,以协助现场操作人员制定具体的调整措施。
Description
技术领域
本发明属于信息技术领域,涉及模糊分类、优化方法等技术,是一种基于数学规划的冶金企业氧氮能源优化调度方法。本发明采用真实工业生产数据,首先对数据做滤波除噪等预处理,并通过模糊分类明确可调设备及相应调整能力;随后,通过数学规划方法,综合考虑设备特征与管网实际特点,对氧氮能源系统做整体规划,建立优化调度模型;最终给出含有调整设备及相应调整量的优化调度方案,并附有放散率变化模拟结果,以协助现场操作人员制定具体的调整措施。
背景技术
钢铁冶炼是一个高能耗高排放行业,需要大量能源介质支撑。由于资源日益紧缺,如何合理高效地利用相关能源成为冶金企业始终面临的问题。包含有氧氮等能源介质的氧气系统是钢铁工业能源系统不可或缺的组成部分。在日常生产中,转炉炼钢、高炉炼铁、有色金属冶炼等环节均需要不断进行氧气吹扫,而高炉和转炉的密封、设备冷却保护等均需要氮气支持,因此钢铁企业的用氧用氮较为普遍且用量巨大,对氧氮能源的平衡优化工作将关系到生产效率和环境保护,甚至企业经济利益等诸多问题。
目前工业现场对于钢铁氧气能源的优化调度问题,主要依靠专家经验解决,即在氧氮出现供需失衡情况时,富有实际经验的工程师首先对管网调整能力做大致估计,然后根据个人日常操作习惯,选择设备进行试探性调整作业。在这样的人工调整过程中,调整设备的选定因人而异,并且现场人员可能会依据实际情况多次改变调整设备及相应调整量,最终将能源供需情况优化调整至新的平衡状态。
对于冶金工业氧氮能源系统的研究,目前大多是针对空分机组等设备的单体优化分析,有关系统整体优化调度的研究成果还较为有限。某些研究利用集合论等方法,先对空分机组可能组成的方案做穷举,进而通过诸如耗电等指标进行筛选,最终确定调度方案(Guang Chen,Tao Du,(2003).Optimization decision model study of oxygen production program in iron and steelenterprise[J].Journal of Anhui University of Technology)。还有一些研究针对钢铁生产用氧,通过积分函数、分段函数等方式近似计算能源消耗量,建立供氧优化决策支持系统(莫友坤,(2004).钢铁企业供氧优化决策支持系统研究[D].华中科技大学)。此外,也有通过simulink仿真的方式,对炼钢生产用氧做仿真,进而通过优化炼钢作业模式,达到降低氧气放散量的目的(陈光,陆钟武,蔡九菊等,(2002).钢铁企业氧气系统动态仿真[J].东北大学学报(自然科学版)ISTIC EI PKU,,23(10))。
以上方法基于专家经验的人工调整方式往往存在较大误差,调度工作一般需要多步才能逐渐达到预期效果,耗时问题较为严重,而在长时间的能源介质优化调度过程中,管网容易出现新的变化,从而引发新的能源供需失衡问题。本发明所面向的管网设备相对较多,且调节能力和条件各有差异,因此对可能存在的调度方案进行穷举是较为困难的。此外,由于空分机组的调整存在大时滞特性,液罐液化蒸发等又存在较强的非线性特征,因而很难建立行之有效的数学模型进行近似分析计算。另外对炼钢作业模式优化是对生产单元的约束,而作为供给部分的制氧系统同样需要优化调整。从实际应用上考虑,制氧区设备调节操作较为复杂,需多部门数名工人协调配合,所以一个实际可用平衡优化方案还应涉及较少的调整单元。
发明内容
本发明主要解决冶金企业氧气系统的平衡优化问题。本发明使用的验证数据为工业现场真实数据,首先,通过分析数据,明确可调整设备以及相应调整能力;其次,在考虑设备特征的基础上,利用混合整数线性规划的方法,对管网建立平衡优化模型;最终,给出调度方案供现场调度人员参考,以指导实施具体优化排产措施。本发明的具体步骤如下:
1.对原始数据做除噪、填补等预处理,以保证数据质量;
2.分析管网内所有数据对象,利用模糊分类识别可调整用户,并计算可调用户的调整能力;
3.结合空分机组、液罐及液化装置等设备的各自特点,综合考虑管网整体情况,并将调整设备约束为最多3个,对管网建立混合整数线性规划模型;将最终优化方案提供给操作人员。
本发明法可较为快捷地实现调整用户分离、优化方案计算与指标衡量等功能,极大程度地缩短了制定调整计划所需时间。本发明不需要进行数学机理建模,而是通过对实际工业数据做模糊分类,可方便准确地分离出氧氮管网中可调整用户;随后的平衡优化模型主要面向制氧区设备,充分考虑了设备的实际特点和介质在气液两种状态下的转换关系等,提升了计算效率;此外模型还将调整单元约束为3个以内,有效地协助现场人员决策优化排产工作。
附图说明
图1为某钢铁厂氧氮系统管网示意图;
图2为本发明应用流程图;
图3(a)和图3(b)分别为氧气富余或缺口时的不同优化调度方法比较图。
具体实施方式
下面以某钢铁厂氧氮能源系统为例做进一步说明。由附图1的氧氮系统示意图可知,八台空分机组是主要的氧氮发生单元,所产生的氧氮等能源介质一部分直接以低压形态供给如高炉等用户使用,另一部分则经过压缩机打入中压或高压管网中,而后者或直接供给如冷热轧等用户使用,或继续输送至液化装置转为液态产品储存在液罐当中,这些液态产品在必要时可蒸发为气态产品作为供给。虽然上述设备均可作为调整单元使用,然而其各自也存在一些调整限制和换算关系。综上所述,需要考虑管网设备实际特征,建立行之有效的模型,解决氧氮系统能源平衡优化问题。
步骤1:数据准备与预处理
从工业现场实时关系数据库读取空分机组氧氮产量、液罐液位、液化装置液化量和蒸发量等数据。因工业环境嘈杂,数据存在含噪声、缺失等问题,因此在模型建立与求解前,首先对数据做基本的除噪、填补等处理,以保证基础数据质量。
步骤2:分类调整用户,确定相应调整能力
根据实时数据库中存储的各氧氮设备数据,分类出可调和不可调用户。首先针对数据对象建立矩形模糊隶属度函数,以空分机组为例,当其处在额定负荷范围内或停机状态时,隶属可调设备程度为1;而当其工作在额定负荷范围外,一般是由于该设备正处在开停机试车过程中,此种情况下隶属度为0。进而引入模糊划分,将所有数据对象根据不同量纲做出划分,以便一并进行分析计算。最终通过IF-THEN形式建立模糊规则,分类出可调设备。
对数据自动识别确定可调整用户后,再通过与设备相应上下限做比对,计算出相应调整能力,这些信息将用来建立氧氮能源平衡优化模型。表1、表2是各设备负荷或容量等情况。
表1空分机组额定负荷及相应液罐容量
表2液化装置相关数据
液氧罐 | 氧气蒸发能力(Nm3/h) | 液氮罐 | 氮气蒸发能力(Nm3/h) | |
液化装置 | 2000m3 | 40 000 | 600m3×2 | 50 000 |
步骤3:建立优化调度模型
基于数学规划方法的平衡优化模型的建立分为两部分,即目标函数的选取和约束的制定。本发明面向工程应用,因此建模过程中充分考虑氧氮管网及设备的实际特征。
A.目标函数
目前冶金工业现场衡量调度工作的指标是放散率,如下式所示:
其中,Odr、Ndr分别为管网氧气、氮气放散率;Op、Np分别为管网的氧气、氮气发生量,亦即优化问题的所有变量之和;Oc、Nc分别为管网的氧气、氮气用量,是通过前一步预测得到的。对于氧氮管网的优化,可设目标函数如下:
min(Odr+Ndr) (2)
B.约束
根据设备的特点,本发明将约束分为空分机组、液化装置、液罐三部分,以下将通过对装置特性的描述,建立相应约束。
1)空分机组
制氧厂的八台空分机组均有对应发生能力的上下限,一般是额定负荷的80%-105%,并且氧氮一般分开说明。表3所示为空分机组约束列表。
表3空分机组约束列表
空分机组 | 氧氮发生能力约束(Nm3/h) |
#1空分 | 24000≤OAP1≤31500,36000≤NAP1≤47250 |
#2空分 | 24000≤OAP2≤31500,36000≤NAP2≤47250 |
#3空分 | 21600≤OAP3≤28350,24000≤NAP3≤31500 |
#4空分 | 24000≤OAP4≤31500,36000≤NAP4≤47250 |
#5空分 | 40000≤OAP5≤52500,76000≤NAP5≤99750 |
#6空分 | 48000≤OAP6≤63000,51200≤NAP6≤67200 |
#7空分 | 48000≤OAP7≤63000,51200≤NAP7≤67200 |
#8空分 | 48000≤OAP8≤63000,51200≤NAP8≤67200 |
其中,OAP1、NAP1分别代表1#空分的氧气、氮气产量,其余类似。
制氧机还有一些液氧液氮等液态产品,它们多会存入液罐中作为蒸发缓冲,这部分能力的约束将一并在后续的液罐部分说明。
2)液化装置
正如表2所示的那样,液化装置有相应的液化上限,而液化下限一般是上限的60%,如此可得其液化能力约束如下:
2400≤OLP≤4000 (3)
3000≤NLP≤5000
其中,OLP、NLP分别表示其氧气、氮气液化能力。
3)液罐
无论是空分设备还是液化装置,都连接有液罐存储液态产品。每个液罐都有自身的安保上下限,一般是标准储量的10%-95%。
对于液罐在本发明约束的建立,还有两点值得注意的地方。第一,现场的液罐往往只对液位采集数据,但相对于管网来说,液罐的贡献在于蒸发,因而此处存在一个液体转为气体的换算,在1个标准大气压下,1t液氧可蒸发约700m3氧气,而1t则可转换为约800m3氮气,分别记做Ol2g和Nl2g。第二,由于生产商不同的原因,液罐有的以t为单位,也有的以m3为单位,它们之间呈一定倍数关系。为使模型运算方便,本发明统一为m3,液氧液氮由kg转化为m3的系数分别是1/1.14和1/0.808,记为Ot2m和Nt2m。
表4液罐约束列表
液罐 | 液位约束(t) |
#1234空分共用液氧罐 | Ot2m×Ol2g×130≤TOAP1234≤Ot2m×Ol2g×1235 |
#5空分对应液氧罐 | Ol2g×250≤TOAP5≤Ol2g×2375 |
#678空分与液化装置共用液氧罐 | Ol2g×200≤TOAP678&LP≤Ol2g×1900 |
#1234空分共用液氮罐 | Nl2g×(10×Nt2m+50)≤TNAP1234≤Nl2g×(95×Nt2m+475) |
#5空分对应液氮罐 | Nl2g×250≤TNAP5≤Nl2g×2375 |
#6空分对应液氮罐 | Nl2g×20≤TNAP6≤Nl2g×190 |
#78空分共用液氮罐 | Nl2g×200≤TNAP78≤Nl2g×1900 |
液化装置对应液氮罐 | Nl2g×120≤TNLP≤Nl2g×1140 |
4)其它约束
此部分主要是对优化问题约束的补充,以期模型更贴近生产实际,优化结果更易于应用。
首先,优化模型的目标是最小化放散率,但应保证其结果不能异号。例如若优化前放散率为正值,即氧气供大于求,则优化后放散率不能变为负值,即供小于求。因此对氧氮有如下约束:
其中,δO和δN分别表示氧氮缺口或富余量。式中每一项都是优化变量和当前值的差值,例如ΔOAP1即1号空分当前值与优化变量的差。值得注意的是,液罐相关变量亦包含单位系数转换。
其次,如前所述,一个实际可行的优化调度方案,不应涉及过多的设备,本发明对空分、液化装置和液罐设定0-1变量,通过约束这些变量为1的个数,达到约束调整设备数量的目的,如下式所示:
式中变量均为0-1变量。
步骤4:给出最终优化调度方案,辅助指导制氧区实际优化排产工作。表5、表6给出两种情况下的调度方案,放散率对比结果分别如附图3(a)、(b)所示。
表5氧气缺口8000Nm3、氮气缺口10000Nm3的优化调度方案
表6氧气富余3000Nm3、氮气缺口4000Nm3的优化调度方案
Claims (1)
1.一种基于数学规划的冶金企业氧氮能源优化调度方法,其特征在于如下步骤:
步骤1:
从工业现场实时关系数据库读取空分机组氧氮产量、液罐液位、液化装置液化量和蒸发量数据,在模型建立与求解前,对数据做基本的除噪、填补处理,以保证基础数据质量;
步骤2:
根据实时数据库中存储的各氧氮设备数据,分类出可调和不可调用户;首先针对数据对象建立矩形模糊隶属度函数,进而引入模糊划分,将所有数据对象根据不同量纲做出划分;最终通过IF-THEN形式建立模糊规则,分类出可调设备;
对数据自动识别确定可调整用户后,再通过与设备相应上下限做比对,计算出相应调整能力,用这些信息来建立氧氮能源平衡优化模型;
步骤3:
基于数学规划的平衡优化模型的建立分为两部分,即选取目标函数和制定约束;
A.选取目标函数
目前冶金工业现场衡量调整工作的指标是放散率,如下式所示:
其中,Odr、Ndr分别为管网氧气、氮气放散率,Op、Np分别为管网的氧气、氮气发生量,Oc、Nc分别为管网的氧气、氮气用量;对于氧氮管网的优化,设目标函数如下:
min(Odr+Ndr) (2)
B.制定约束
约束分为空分机组、液化装置、液罐三部分,通过对装置特性的描述,建立相应约束;
1)空分机组
空分机组均有对应发生能力的上下限,额定负荷的80%-105%,并且氧氮分开说明,以此形成对应约束;
2)液化装置
液化装置有相应的液化上限,而液化下限一般是上限的60%,形成其液化能力的约束;
3)液罐
无论是空分设备还是液化装置,都连接有液罐存储液态产品;每个液罐都有自身的安保上下限,标准储量的10%-95%,由此可形成其液位的约束;
4)其它约束
首先,优化模型的目标是最小化放散率,但应保证其结果不能异号;若优化前放散率为正值,即氧气供大于求,则优化后放散率不能变为负值,即供小于求;对氧氮有如下约束:
其中,ΔOi和ΔNi分别为空分氧氮调整量,ΔTOj和ΔTNj分别为氧氮液化量,ΔLPOk和ΔLPNk分别为氧氮蒸发量,δO和δN分别表示氧氮缺口量或富余量;n为空分机组数,m为进行液化的液罐数,q为进行蒸发的液罐数;
其次,对空分、液化装置和液罐设定0-1变量,通过约束这些变量为1的个数,达到约束调整设备数量的目的,如下式所示:
式中变量均为0-1变量,BOi和BNi为空分机组变量,BTOj和BTNj为液化用液罐变量,BLPOk和BLPNk为蒸发用液罐变量;
步骤4:
给出最终调整方案,辅助指导制氧区实际优化排产工作。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109214709A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-15 | 冶金自动化研究设计院 | 一种钢铁企业制氧系统优化分配的方法 |
CN110985887A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-04-10 | 北京科技大学 | 一种降低氧气管网输配系统能耗的节能方法与系统 |
WO2020140564A1 (zh) * | 2019-01-02 | 2020-07-09 | 大连理工大学 | 一种基于仿真技术的空气压缩机群组优化调度决策方法 |
CN111575433A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 山东莱钢永锋钢铁有限公司 | 一种提升氧气管网压力波动控制工艺的方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102799151A (zh) * | 2012-07-05 | 2012-11-28 | 大连理工大学 | 一种基于统计分类的冶金煤气系统实时平衡调整方法 |
CN103942422A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-07-23 | 大连理工大学 | 一种基于粒度计算的冶金企业转炉煤气柜位长期预测方法 |
CN203837412U (zh) * | 2014-05-09 | 2014-09-17 | 沈阳洪生气体有限公司 | 空分生产放散氧气回收利用装置 |
-
2014
- 2014-12-02 CN CN201410723014.6A patent/CN104463360B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102799151A (zh) * | 2012-07-05 | 2012-11-28 | 大连理工大学 | 一种基于统计分类的冶金煤气系统实时平衡调整方法 |
CN103942422A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-07-23 | 大连理工大学 | 一种基于粒度计算的冶金企业转炉煤气柜位长期预测方法 |
CN203837412U (zh) * | 2014-05-09 | 2014-09-17 | 沈阳洪生气体有限公司 | 空分生产放散氧气回收利用装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
安振刚等: "钢铁企业氧气系统的优化分配问题", 《中国管理科学》 * |
聂秋平等: "一种基于单元分类的钢铁企业煤气调度模型", 《控制工程》 * |
陈聪等: "钢铁企业氧气管网的平衡与调度研究", 《计算机与应用化学》 * |
高炳志等: "钢铁企业燃气系统建模及调度研究", 《控制工程》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109214709A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-15 | 冶金自动化研究设计院 | 一种钢铁企业制氧系统优化分配的方法 |
CN109214709B (zh) * | 2018-10-11 | 2021-10-15 | 冶金自动化研究设计院 | 一种钢铁企业制氧系统优化分配的方法 |
WO2020140564A1 (zh) * | 2019-01-02 | 2020-07-09 | 大连理工大学 | 一种基于仿真技术的空气压缩机群组优化调度决策方法 |
US11126765B2 (en) | 2019-01-02 | 2021-09-21 | Dalian University Of Technology | Method for optimal scheduling decision of air compressor group based on simulation technology |
CN110985887A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-04-10 | 北京科技大学 | 一种降低氧气管网输配系统能耗的节能方法与系统 |
CN111575433A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 山东莱钢永锋钢铁有限公司 | 一种提升氧气管网压力波动控制工艺的方法 |
CN111575433B (zh) * | 2020-05-26 | 2021-08-24 | 山东莱钢永锋钢铁有限公司 | 一种提升氧气管网压力波动控制工艺的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN104463360B (zh) | 2017-11-07 |
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