CN105354695A - 一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，属于冶金行业制造与信息化技术领域。本发明针对冷轧生产过程中存在的设备能力、物流平衡、能源耗用均衡、交货期等约束，以物流顺畅、交货准时、物流能流协同为目标，提出一种冷轧厂生产计划编制方法。提出了启发式算法求得问题的解，充分利用能量流和物质流之间存在着的相互作用，在优化配置物流的同时考虑能源的高效利用，同时使能源的耗用尽量均衡。

Description

一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法

技术领域

本发明属于冶金行业制造与信息化技术领域，特别是涉及冷轧厂能流与物流协调计划编制方法。

背景技术

冷轧生产系统是一个混合型生产系统，大型联合生产设备多，工艺路线复杂多样，产品规格繁多，无论从工艺特点、物流特点还是生产方式上讲，都更为复杂多样。冷轧生产涉及到物流、质量、能流、能源等多方面的多工序协调优化和管控，物质流、能量流、信息流在不同尺度的空间和不同粒度的时间相互耦合，这使得冷轧生产系统的计划、组织与协调管理更为复杂。虽然钢铁企业物流能流研究已经取得了丰硕的成果，但还有待于继续完善和深入，如何使研究成果更贴近实际生产，更多的考虑现场环境关键的约束条件和实际工况等影响因素还有待于进一步研究。

本发明结合大型钢铁企业目前的生产实际状况，并主要针对冷轧生产过程中存在的设备能力、物流平衡、能源耗用均衡、交货期等约束，以物流顺畅、交货准时、物流能流协同为目标，研究冷轧全流程生产计划及能源计划编制问题，充分利用能量流和物质流之间存在着的相互作用，在优化配置物流的同时考虑能源的高效利用，同时使物耗和能耗达到总体最小，从而发挥最大的节能减排效应。依据钢种、规格、交货期、耗能等属性，确定生产订单在各生产间隔期内、在冷轧厂各工序上的实际加工顺序及时间，实现各工序能力的平衡及能耗的均衡。

发明内容

本发明克服了传统将生产计划和能源计划分开考虑的弊端，从钢铁企业实际情况出发，考虑到生产计划和能源计划的强耦合特征，提供一种生产计划和能源计划的同时协调优化方法。内容包括能源消耗主数据提取与能流物流协调计划编制方法两部分：

所述能流物流协调计划编制方法如下：

协调计划的编制方法是从启发式算法求得的近优解。

步骤一：初始化订单在各个设备上的加工时间、单位能源消耗、各工序库存量；

步骤二：更新工序J的集合要素；

步骤三：取工序集合中的工序j，j＝min{J}；

步骤四：更新工序j上的订单集合；

步骤五：对工序j上的订单按照订单的最早可到达时间排序；

步骤六：取订单l，相同，取为订单i在其工序阶段j(j∈Jⁱ)的最早可能开工时间；为订单i在其工序阶段j的最迟开工时间；其中

$s_{ij}^L=s_{i(j-1)}^L+p_{i(j-1)},s_{i0}^L=0,$

$s_{ij}^H=d_{ij}-p_{ij},$

p_ij为订单i在其工序阶段j的加工时间；d_ij为订单i在其工序阶段j的到货期；

步骤七：选取订单的加工设备中能源消耗量最小的设备，E_jm为工序j上m设备上生产已分配订单的能源消耗量，E_jm＝订单重量*该钢种该规格该设备单位能耗量；若E_jm相同，则任选设备；步骤八：将订单l从订单集合N_j中删掉；

步骤九：判断是否存在若是到步骤十，否则到步骤四；

步骤十：将工序j从工序集合J中删掉；

步骤十一：判断是否存在若是算法结束，否则到步骤二；

本方法步骤七中的设备上订单的能耗量的计算公式为：

E_jm＝订单重量*该钢种该规格该设备单位能耗量；某种钢种某种规格在某个设备上的单位能耗量是冷轧厂能消耗主数据，为保证计算准确，本方法采用从历史数据中提取的策略，所述冷轧厂能消耗主数据提取方法如下：

具体步骤如下：

步骤一：数据采集与存储

数据采集与存储采用TCP/IP协议与现场工业环网的DCS、PLC连接，采集一级、二级丰富的能消耗数据；在现有DCS、PLC独立运行的前提下，为充分利用这些数据以及机械设备状态信息，还需同时存储较长时间的数据，以便进行数据处理与分析，得到正常工况下的能源消耗数据。每一个数据都包括该数据的采集时间、采集产线、该数据项的检测值。

步骤二：数据预处理

数据预处理包括两方面：一是对采集的过程数据(包括实时数据与历史数据)降噪和异常值(如缺失点、离群点、数据偏移)剔除或重构来提高建模精度；二是根据对数据进行分频、滤波处理(采用平滑滤波)来提高数据的可靠性和可用性。

步骤三：能耗标准数据获取

对存储数据库中特定产线特定钢种板卷的能消耗以板卷重量为权数，计算出该钢种在该产线上生产耗用的能量作为编制计划时采用的标准能耗。

步骤四：经验值校验及保存

所得标准能耗值与事先设定的经验值之间的偏差是否超出15％，没有超出则将标准值记录下来，储存到主数据表中，任务结束；否则，扩大样本范围，判断是否为首次扩大样本范围若是，将扩大的样本范围数据加入标准能耗计算中，返回到步骤一重新计算；如果不是首次扩大样本范围，保留原有的经验值，任务结束。

所述的扩大的样本范围数据是结合从历史数据中提取该钢种该规格在同一生产设备上的平均能耗值加入到标准能耗计划过程中，平均能耗值所对应的板卷重量为本次生产过程中板卷重量的10％。

在满足生产、能源需求等约束条件下，实现订单的完工时间最小、能源耗用最少等目标。

附图说明：

图1是本发明的启发式算法流程图。

具体实施方式：

本发明提出一种冷轧厂物流能流协调计划编制方法，具体实施方式详细说明如下：

本发明实例选用的冷轧产线情况如下：

1常化酸洗工序：2台常化酸洗设备

2脱碳退火工序：3台脱碳退火设备

下面以冷轧厂常化酸洗产线为例，说明天然气耗用主数据提取的过程：

天然气耗用主数据提取包括以下几个步骤数据采集与存储、数据预处理、能耗标准数据获取以及经验值校验及保存，具体实施方式详细说明如下：

步骤一：数据采集与存储

通过天然气计量数据采集设备和通信网络，实现天然气计量数据的采集。数据源于传动系统、天然气计量器和DCS采集的过程信号，通过平行数据采集单元实现数据采集，通过同步信号实现数据的同步采集。每一个数据都包括该数据的采集时间、采集产线、数据值。具体的数据采集项如下表1所示：

表1数据采集项

序号	数据项
		1	能源类型
2	消耗数量
		3	钢种
4	订单号
		5	板坯重量
6	板坯厚度

7	板坯长度
		8	速度
9	密度
		10	工序
11	设备
		12	工作站

由数据处理卡对采集到的数据进行处理，并将所有的实时数据在实时监测服务器中形成数据文件，即通过实时监测服务器把数据文件存储到文件服务器。数据以件次为单位进行储存。

步骤二：数据预处理

数据预处理包括两方面功能：一是对采集的过程数据(包括实时数据与历史数据)降噪和异常值(如缺失点、离群点、数据偏移)剔除或重构来提高建模精度；二是根据故障诊断需要对数据进行分频来提高故障诊断的性能。

噪声数据的处理：对于噪声数据，首先根据工艺要求和操作经验，设定采集数据的数值范围，然后用最大值和最小值限幅方法剔除部分数据。

异常值处理(主要是缺失点)：本发明缺失点的处理方法包括：均值替代法、删除含缺失点样本法来补偿。

步骤三：天然气耗用标准数据获取

对存储数据库中特定产线特定钢种板卷的天然气消耗以板卷重量为权数，计算出该钢种在该产线上生产耗用的天然气量作为编制计划时采用的标准能耗。

步骤四：经验值校验及保存

所得标准值与事先设定的经验值之间的偏差是否超出15％，没有超出则将标准值记录下来，储存到主数据表中。如下表：

启发式算法流程见图，订单数据如下：

为降低问题复杂性，求解初始解的具体步骤如下：

步骤一：初始化订单在各个设备上的加工时间、单位能源消耗、各工序库存量等数据；

步骤二：更新工序J的集合要素；

J＝{1,2}

步骤三：取工序集合中的工序1，即常化酸洗工序；

步骤四：更新常化酸洗工序上的订单集合；

步骤五：对常化酸洗上的订单按照订单的最早可到达时间排序；

步骤六：取订单‘10018SSM’；

步骤七：将订单‘10018SSM’放置到常化酸洗1号设备上；

步骤八：将订单‘10018SSM’从集合中删掉；

步骤九：判断是否存在若是到步骤十，否则到步骤四；

步骤十：将工序1从工序集合J中删掉；

步骤十一：判断是否存在若是算法结束，否则到步骤二。

经过算法，得到计划如下：

Claims (6)

1.一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：

步骤一：初始化订单在各个设备上的加工时间、单位能源消耗、各工序库存量；

步骤二：更新工序J的集合要素；

步骤三：取工序集合中的工序j，j＝min{J}；

步骤四：更新工序j上的订单集合；

步骤五：对工序j上的订单按照订单的最早可到达时间排序；

步骤六：取订单l， 相同，取 为订单i在其工序阶段j(j∈Jⁱ)的最早可能开工时间；为订单i在其工序阶段j的最迟开工时间；其中

p_ij为订单i在其工序阶段j的加工时间；d_ij为订单i在其工序阶段j的到货期；

步骤七：选取订单的加工设备中能源消耗量最小的设备，E_jm为工序j上m设备上生产已分配订单的能源消耗量，E_jm＝订单重量*该钢种该规格该设备单位能耗量；若E_jm相同，则任选设备；步骤八：将订单l从订单集合N_j中删掉；

步骤九：判断是否存在若是到步骤十，否则到步骤四；

步骤十：将工序j从工序集合J中删掉；

步骤十一：判断是否存在若是算法结束，否则到步骤二。

2.如权利要求1所述的一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：

所述的该钢种该规格在该设备单位能耗量是冷轧厂能消耗主数据提取方法：

步骤a、数据采集与存储采用TCP/IP协议与现场工业环网的DCS、PLC连接，采集一级、二级丰富的能消耗数据；在现有DCS、PLC独立运行的前提下，利用能消耗数据以及机械设备状态信息，进行数据处理与分析，得到正常工况下的能源消耗数据；每一个数据都包括该数据的采集时间、采集产线、该数据项的检测值；

步骤b、数据预处理包括两方面：一是对采集的过程数据通过降噪和异常值剔除或重构来提高建模精度；二是根据对数据进行分频、滤波处理来提高数据的可靠性和可用性；

步骤c、能耗标准数据获取，对存储数据库中特定产线特定钢种板卷的能消耗以板卷重量为权数，计算出该钢种在该产线上生产耗用的能量作为编制计划时采用的标准能耗；

步骤d、经验值校验及保存，所得标准值与事先设定的经验值之间的偏差是否超出15％，没有超出则将标准值记录下来，储存到主数据表中，任务结束；否则，扩大样本范围，判断是否为首次扩大样本范围，若是，将扩大的样本范围数据加入到标准能耗计划中，返回到步骤一重新计算；如果不是首次扩大样本范围，保留原有的经验值，任务结束。

3.如权利要求2所述的一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：所述的过程数据包括实时数据与历史数据。

4.如权利要求2所述的一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：所述的异常值包括缺失点、离群点、数据偏移。

5.如权利要求2所述的一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：所述的滤波处理采用平滑滤波。

6.如权利要求2所述的一种冷轧厂能流与物流协调计划编制方法，其特征在于：所述的扩大的样本范围数据是结合从历史数据中提取该钢种该规格在同一生产设备上的平均能耗值加入到标准能耗计划过程中，平均能耗值所对应的板卷重量为本次生产过程中板卷重量的10％。