CN114091784A - 一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于节能优化技术领域,具体公开了一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统,该方法根据制造单元氧气需求量随机波动特点,构造基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型,使能源收益最大化和能源放散操作波动偏差最小化;根据不同制造过程的特点构造需求预测模型:(1)针对高炉炼铁过程,运用高斯过程回归构建时间序列模型预测每个调度周期的氧气需求区间;(2)针对转炉炼钢过程,通过建立能力约束的生产调度模型估算各个调度周期的氧气需求;最后通过模型的集成和运行实现氧气系统的安全、稳定、高效运行。本发明采用数学模型和机器学习融合技术,减少了不可预知的随机因素对氧气系统的干扰,有助于钢铁企业实现能源系统的智能化管理。

Description

一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统
技术领域
本发明属于节能优化术领域,涉及一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统。
背景技术
在实现低碳经济的背景下,能源在生产制造系统的运行中发挥着至关重要的作用。然而,大多数能源密集型制造企业面临两个主要挑战:(1)能源成本上升,(2)严格的排放要求。钢铁工业作为全球第二大能源消耗类行业所面临的节能减排挑战更为严峻。氧气作为钢铁企业最重要能源介质之一,为多个生产工序提供反应物质和能量,如高炉炼铁、转炉炼钢等。另外,氧气也是一种重要的医疗资源,特别是在COVID-19大流行期间。因此,如何对氧气生产和供应进行最优化的决策,对于企业节能减排和缓解公共卫生危机均具有重要意义。
在钢铁生产中,氧气能源系统主要由三个子系统组成:氧气生成系统(OGS)、氧气储存系统(OSS)和氧气用户系统(OUS)。OGS有一组空气分离单元(ASU),它们将大气中的空气同时分离成纯气体,通常是氮气、氧气和氩气,液态氧注入特定容器,气态氧与使用者连接的供应网络连接。OSS包括向每个用户供应高压气体的管道网络,以及在供需之间起调节作用的氧气储气罐。钢铁生产过程中的使用者主要由炼铁、炼钢车间和其他离散用户组成,他们在不同的时间消耗不同的气态氧。在日常生产中,炼铁、炼钢车间耗氧量最大,其中炼铁占40%左右,炼钢占50%左右。
在氧气调度过程中,假设:(1)氮气、氩气和其他气体是充足的,氧气的调度不影响其他能源介质调度。(2)空分装置运行正常,无机器故障。(3)液氧是一种可回收的能源,只有在发生故障、维修或氧气需求不能满足时才使用。目前,大多数能源管理系统在寻求最优氧气调度方案时假定所有模型参数都是已知的。然而,氧气供需平衡往往受到外界不可预知或不可观测的因素的影响,如物料的动态到达、加工时间的随机变化等。这意味着氧气的最优调度决策可能不完全达到预先设计的平衡状态。因此,如何在不确定条件下进行氧气调度是实现钢铁企业能源系统安全、稳定和高效运行的关键问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统,实现在不确定条件下分配氧气。
为了达到上述目的,本发明的基础方案为:一种能量管理系统不确定条件下的氧气调度方法,包括如下步骤:
根据钢铁企业氧气能源系统的供需平衡关系与氧气需求柔性可调机制,构建氧气最优调度模型;
根据氧气需求量的随机波动特性,构建基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型;
根据高炉炼铁过程氧气需求的连续化特征,建立基于高斯过程回归的时间序列模型预测其在炼铁过程的氧气需求区间;
根据转炉炼钢过程氧气需求的阶跃型特征,建立基于能源负载约束的炼钢生产调度模型,以估算多场景调度条件下的氧气需求区间;
通过EMS数据库获取相应模型的参数取值和氧气需求历史数据,通过需求预测和求解两阶段鲁棒优化模型,获取氧气供需两端的最优运行决策。
本基础方案的工作原理和有益效果在于:由于制造过程中出现的不确定性,供求之间的平衡常常会出现波动,提出一个基于预算不确定集的两阶段鲁棒优化模型(TSRO)。TSRO模型的主要目标最大限度地提高生产效率,并在此时此地做出最小化操作稳定性和过剩/短缺损失的决策。为了发现不确定能源需求的有限信息,建立时间序列模型来预测连续过程的能源需求,并建立基于能源负载约束的调度模型来估算离散过程的多场景能源需求。
首先构造基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型:
目标函数如下:
最大限度保证能源利润f1,最小化储气罐液位水平在中间水平的偏差f2和过剩/短缺状况的惩罚f3
Figure BDA0003387341370000031
其中,δ表示储气罐液位到其中间液位的偏差,
Figure BDA0003387341370000032
Figure BDA0003387341370000033
表示介于GVmid之下和之上的偏差,GVmid表示氧气储存器的中位值,
Figure BDA0003387341370000034
Figure BDA0003387341370000035
表示短缺和过剩的量;ωr,θ表示在时段θ时,制氧系统r的供氧负荷,γ1,γ2,γ3为目标函数中的权重系数,R为制氧系统中的供氧端,Θ表示氧气分布的整个时间,θ表示时间Θ的第θ阶段;
约束条件如下:
在供氧平衡阶段,供给方的空气分离装置r的工作负载(2)和连续需求用户q的使用流量(3)被限制在特定的范围内,且对于离散用户的需求只能选择一种氧气配置状态(4),
Figure BDA0003387341370000041
Figure BDA0003387341370000042
Figure BDA0003387341370000043
空气分离装置负载变化约束:
在平衡阶段,需要限制两个时段的空分装置的负载之间的偏差在一定范围,
Figure BDA0003387341370000044
由于|ωr,θr,θ-1|是非线性函数,引入两个非负辅助变量
Figure BDA0003387341370000045
并使它们满足如下公式:
Figure BDA0003387341370000046
Figure BDA0003387341370000047
那么空分装置负载变化约束重新表述如下:
Figure BDA0003387341370000048
柔性需求约束:
每个时段的总能源需求已经由连续用户的流量和离散用户的所选氧气配置所决定:
Figure BDA0003387341370000049
平衡约束:
在第(θ-1)个时段末产生的氧气流入第θ个时段初的氧气存储系统,总的氧气生成量和需求量的差值应等于储气罐液位水平的变化值,即
Figure BDA00033873413700000410
引入两个非负变量
Figure BDA00033873413700000411
分别表示过剩量和短缺量,通过如下相似方程重新表示气体平衡关系,
Figure BDA0003387341370000051
容量约束:
将定义氧气储存系统的安全容量在特定范围[GVmin,GVmax]之间,
Figure BDA0003387341370000052
Figure BDA0003387341370000053
Figure BDA0003387341370000054
偏差定义:
第θ个时段,当前储气罐液位与中间液位之间的偏差可表示为:|GVθ-GVmid|,由于在目标函数希望偏差是最小的,所以低于和高于中间水平的偏差量分别用下列不等式来定义:
Figure BDA0003387341370000055
Figure BDA0003387341370000056
Figure BDA0003387341370000057
其中,
Figure BDA0003387341370000058
为制氧端r的最小制氧负荷,
Figure BDA0003387341370000059
为制氧端r的最小制氧负荷,ωr,θ-1:在时段θ-1时,制氧端r的供氧负荷,
Figure BDA00033873413700000510
表示在θ-1和θ时段,两者氧气负荷的最大偏差,两者氧气负荷的最大偏差;
Figure BDA00033873413700000512
非负辅助变量,Θθ表示第θ阶段的时间节点1,2,3...,θ;S表示离散氧气需求的所有场景,dq,θ表示氧气用户q在时段θ的氧气需求量,
Figure BDA00033873413700000511
在场景s氧气需求下氧气用户q在时段θ的氧气需求量,GVθ-1表示在时段θ-1时储气罐内气位,GVθ在时段θ时储气罐内气位;ρq用户q的用氧流速,QN连续用氧用户集,Zs:0-1变量,当且仅当选择第s种炼钢氧需求计划时,该变量等于1否则为0,该变量等于1否则为0;GV0初始储气罐内气位,GVmin储气罐氧气的最低气位。
在平衡阶段,能源管理系统首先需要在分配范围内通过最大化氧气生成系统的总工作量来增加能源利润。在调整阶段,由于需求端的变化,存储系统储气罐得液位会经常波动。当储气罐液位水平大于GVmax,其供给过剩就会导致环境污染。当储气罐液位水平低于GVmin,那么其供给短缺就会产生由液氧蒸发进入气室的额外花销。因此储气罐中间液位水平能够代表介于过剩和短缺的最佳状态。储气罐液位应大致保持在中间水平,以保持最佳供给能力,以减少气体系统不平衡影响制造过程的风险。
进一步,基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型:
设dθ表示第θ个时段内的氧气总需求,假设dθ是一个基准值和上下界已知的不确定变量,即
Figure BDA0003387341370000061
其中,
Figure BDA0003387341370000062
为基准需求,
Figure BDA0003387341370000063
氧需求最大偏差;定义一个偏差比例因子
Figure BDA0003387341370000064
使其取值范围为[-1,1],则在第θ个时段需求偏差满足如下关系:
Figure BDA0003387341370000065
其中Γθ为偏差累积的总预算,通过引入不确定氧气需求集结合重构后的初始柔性氧气最优调度模型建立TSRO模型,具体如下:
Figure BDA0003387341370000066
其中,vi为约束条件系数;ωτ表示时刻τ的氧气负荷;dτ(ρ,y)为时刻τ下的氧气需求函数,
Figure BDA0003387341370000071
为基准需求函数,
Figure BDA0003387341370000072
为需求函数的偏差,(ρ,y)为函数变量分别表示该时刻的氧气需求量,和需求模式;uτ(δ,∈)为时刻τ下的平衡控制函数,(δ,∈)为函数变量分别表示储气罐气位水平与其中间水平的偏差值和过剩/短缺值;
Figure BDA0003387341370000073
表示为重构模型后的约束条件;ατ,θθ为引入时变性后模型的决策变量,约束(i)加入了一组保护变量,(ii-iii)为变量的取值范围,在实际使用TSRO时需确定Γθ的边界。
简化方程,利于后续计算。
进一步,针对高炉炼铁过程的氧气需求预测模型,建立时间序列预测模型的方法如下:
根据需氧量的时间序列λt,t∈T(T为整个供需过程的总时间节点集合)建立预测模型,其目的是基于状态空间模型(yt)找到函数φ(·),
λt=φ(yt)+εt=φ(λt-1,…,λt-TL)+ζt (17)
其中,TL表示时间滞后的大小,t表示关注的以往时刻,ζt是t时刻的白噪声,φ(λt-1,…,λt-TL)表示基于状态空间模型的时间序列预测函数;
假设已经获得一个训练输入
Figure BDA0003387341370000074
大小为n,定义一个均值函数
Figure BDA0003387341370000075
和一个协方差函数:
Figure BDA0003387341370000076
对于训练集
Figure BDA0003387341370000077
定义协方差矩阵:
Figure BDA0003387341370000078
λ的先验分布表示为:
Figure BDA0003387341370000081
K(yt,y)=[k(yt,yt-1),…,k(yt,yt-N)] (20)
构造新的联合分布来得到基于训练数据的函数P(λt∣y,λ,yt)的后验分布:
Figure BDA0003387341370000082
这里
Figure BDA0003387341370000083
通过对联合高斯分布的操作,得到的后验分布φ(yt)也是一个具有平均值和协方差函数的高斯分布,
Figure BDA0003387341370000084
Figure BDA0003387341370000085
有λt的完全分布,使用其均值、方差,引入置信区间,进行区间估计量化预测中的不确定性;由于氧气在连续过程中是平稳消耗的,假设每一时期的基准需求量及其最大偏差是相等的,用户q在每个时段的总需氧量参数化为λt,t∈T,就能通过时间序列预测模型来预测下一个时段的需氧量。
进一步,针对基于转炉炼钢生产调度模型估算离散氧气需求区间,根据生产率和能量损失,炼钢调度模型的目标是使总的生产周期和等待时间最小;
目标函数:
Figure BDA0003387341370000086
约束关系:
Figure BDA0003387341370000087
Figure BDA0003387341370000091
Figure BDA0003387341370000092
Figure BDA0003387341370000093
Figure BDA0003387341370000094
Figure BDA0003387341370000095
Figure BDA0003387341370000096
其中:J表示炼钢炉次集合,Ai,j表示分派在工序i的炉次j,Cmax表示最大完工时间,Wtot表示炉次总的等待时间,Agg,j表示任务Ag,j的下一个任务,Ag,jj表示在同一台机器上任务Ag,j的下一个任务,l表示时间结点;Cgg,j表示任务Ag,j后一个任务的完工时间,Cg,jj表示在同一机器上任务Ag,j后一个任务的完工时间,
Figure BDA0003387341370000098
为消耗氧气的炼钢工序,h表示炉次号,H表示炉次集合,Cg,j表示任务Ag,j的完工时间;xg,j,l为0-1变量,若炉次j在l时刻分派到工序g上即为1否则为0,
Figure BDA0003387341370000097
表示初始炼钢工序第q个阶段氧气的最大工作负载,C|G|,j表示炉次j在连铸工序的完工时间,C1,j炉次j在初始工序的完工时间,|G|为总的工序个数,|L|为时间点个数,C|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的完工时间,CG,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的完工时间,C|G|,h”表示连铸阶段浇次h的末尾炉次的完工时间,PT|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的加工时间,PT|G|,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的加工时间,SUhh表示浇次hh的开工时间,ESg,j为炉次j在工序g的最早开始加工时间,LFg,j为炉次j在工序g的最晚完工时间;
式(25)表示每一个任务只能在一个确定的时刻开始加工;
式(26)表示决策变量和任务加工结束时间之间的关系;
式(27)表示对于同一炉次的相邻加工任务,只有该炉次的前一个任务结束并转移到下一工序时,该炉次的下一任务才能开始;
式(28)表示在同一机器上的两个相邻加工任务,只有前一个任务加工结束时才能开始加工下一个任务;
式(29)表示在t时刻加工的所有炉次任务所耗资源不能大于当前时刻总的可用加工资源;
式(30)表示同一连铸机上浇次的最小准备时间;
式(31)表示同一浇次中的炉次应连续加工;
求解该模型得到调度解后根据θ时段的所有加工单元估算θ时段的氧气需求区间。
本发明还提供一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度系统,包括数据采集单元和计算单元,所述数据采集单元与钢厂MES和EMS数据库连接,用于调取工艺、设备参数信息及相应的历史数据,计算单元用于执行本发明所述方法,并将模型的最终的决策方案输出至EMS和MES系统,实现生产与能源的集成管理。
附图说明
图1是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的示意图;
图2是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的连续氧气需求时间序列模型预测示意图;
图3是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的炼钢厂生产调度模型有向图;
图4是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的离散氧气需求估算示意图;
图5是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的决策支持系统示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,除非另有规定和限定,需要说明的是,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
气态氧为生产单元提供能量,以进行反应或加工,并且生产单元的消耗需求指导气态氧和气态氧的操作。如何在制造系统和能源系统之间进行良好的权衡,对于现代钢铁企业实现可持续制造至关重要。
如图1所示,本发明公开了一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,根据钢铁企业氧气能源系统的供需平衡关系与氧气需求柔性可调机制,构建一个氧气最优调度模型。根据氧气需求量的随机波动特性,构建一个基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型。根据高炉炼铁过程氧气需求的连续化特征,建立一个基于高斯过程回归的时间序列模型预测其在炼铁工序的氧气需求区间。根据转炉炼钢过程氧气需求的阶跃型特征,建立基于能源负载约束的炼钢生产调度模型,以估算多场景调度条件下的氧气需求区间。通过EMS数据库获取相应模型的参数取值和氧气需求历史数据,通过需求预测和求解两阶段鲁棒优化模型,获取氧气供需两端的最优运行决策。
首先构造基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型:
最大限度保证能源利润f1,最小化储气罐液位水平在中间水平的偏差f2和过剩/短缺状况的惩罚f3
目标函数如下:
Figure BDA0003387341370000121
其中,δ表示储气罐液位到其中间液位的偏差,
Figure BDA0003387341370000122
Figure BDA0003387341370000123
表示介于GVmid之下和之上的偏差,GVmid表示氧气储存器的中位值,
Figure BDA0003387341370000124
Figure BDA0003387341370000125
表示短缺和过剩的量;ωr,θ表示在时段θ时,制氧系统r的供氧负荷,r为氧气生产系统供应方号数,γ1,γ2,γ3为目标函数中的权重系数,ω为供氧方提供氧气的负载量,R为制氧系统中的供氧端,Θ表示氧气分布的整个时间,θ表示时间Θ的第θ阶段;
约束条件如下:
在供氧平衡阶段,供给方的空气分离装置r的工作负载(2)和连续需求用户q的使用流量(3)被限制在特定的范围内,且对于离散用户的需求只能选择一种氧气配置状态(4),
Figure BDA0003387341370000131
Figure BDA0003387341370000132
Figure BDA0003387341370000133
空气分离装置负载变化约束:
在平衡阶段,需要限制两个时段的空分装置的负载之间的偏差在一定范围,
Figure BDA0003387341370000134
由于|ωr,θr,θ-1|是非线性函数,引入两个非负辅助变量
Figure BDA0003387341370000135
并使它们满足如下公式:
Figure BDA0003387341370000136
Figure BDA0003387341370000137
那么空分装置负载变化约束重新表述如下:
Figure BDA0003387341370000138
柔性需求约束:
每个时段的总能源需求已经由连续用户的流量和离散用户的所选氧气配置所决定:
Figure BDA0003387341370000139
平衡约束:
在第(θ-1)个时段末产生的氧气流入第θ个时段初的氧气存储系统,总的氧气生成量和需求量的差值应等于储气罐液位水平的变化值,即
Figure BDA00033873413700001310
引入两个非负变量
Figure BDA00033873413700001311
分别表示过剩量和短缺量,通过如下相似方程重新表示气体平衡关系,
Figure BDA0003387341370000141
容量约束:
将定义氧气储存系统的安全容量在特定范围[GVmin,GVmax]之间,
Figure BDA0003387341370000142
Figure BDA0003387341370000143
Figure BDA0003387341370000144
偏差定义:
第θ个时段,当前储气罐液位与中间液位之间的偏差可表示为:|GVθ-GVmid|,由于在目标函数希望偏差是最小的,所以低于和高于中间水平的偏差量分别用下列不等式来定义:
Figure BDA0003387341370000145
Figure BDA0003387341370000146
Figure BDA0003387341370000147
其中,
Figure BDA0003387341370000148
为制氧端r的最小制氧负荷,
Figure BDA0003387341370000149
为制氧端r的最小制氧负荷,ωr,θ-1:在时段θ-1时,制氧端r的供氧负荷,
Figure BDA00033873413700001410
表示在θ-1和θ时段,两者氧气负荷的最大偏差,两者氧气负荷的最大偏差;
Figure BDA00033873413700001411
非负辅助变量,Θθ表示第θ阶段的时间节点1,2,3...,θ;S表示离散氧气需求的所有场景,dq,θ表示氧气用户q在时段θ的氧气需求量,
Figure BDA00033873413700001412
在场景s氧气需求下氧气用户q在时段θ的氧气需求量,GVθ-1表示在时段θ-1时储气罐内气位,GVθ在时段θ时储气罐内气位;ρq用户q的用氧流速,QN连续用氧用户集,Zs:0-1变量,当且仅当选择第s种炼钢氧需求计划时,该变量等于1否则为0,该变量等于1否则为0;GV0初始储气罐内气位,GVmin储气罐氧气的最低气位。
基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型:
设dθ表示第θ个时段内的氧气总需求,假设dθ是一个基准值和上下界已知的不确定变量,即
Figure BDA0003387341370000151
其中,
Figure BDA0003387341370000152
为基准需求,
Figure BDA0003387341370000153
氧需求最大偏差;定义一个偏差比例因子
Figure BDA0003387341370000154
使其取值范围为[-1,1],则在第θ个时段需求偏差满足如下关系:
Figure BDA0003387341370000155
其中Γθ为偏差累积的总预算,通过引入不确定氧气需求集结合重构后的初始柔性氧气最优调度模型建立TSRO模型,具体如下:
Figure BDA0003387341370000156
其中,vi为约束条件系数;ωτ表示时刻τ的氧气负荷;dτ(ρ,y)为时刻τ下的氧气需求函数,
Figure BDA0003387341370000157
为基准需求函数,
Figure BDA0003387341370000158
为需求函数的偏差,(ρ,y)为函数变量分别表示该时刻的氧气需求量和需求模式;uτ(δ,∈)为时刻τ下的平衡控制函数,(δ,∈)为函数变量分别表示储气罐气位水平与其中间水平的偏差值和过剩/短缺值;
Figure BDA0003387341370000159
表示为重构模型后的约束条件;ατ,θθ为引入时变性后模型的决策变量,约束(i)加入了一组保护变量,(ii-iii)为变量的取值范围,在实际使用TSRO时需确定Γθ的边界。
根据工作单元的耗氧量,获取对应工作单元的运行参数;(1)根据不确定需求下用氧者的特点,建立时间序列模型,预测连续过程的需氧量;(2)通过设置不同的工作负载限制,建立炼钢调度模型,估算离散过程的耗氧量。
在钢铁厂,能源数据是作为时间序列收集的,能源用户的时间序列具有不同的过程特征。数据中的时间结构引起的时间序列往往表现出高相关性。支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、高斯过程(GP)和其他机器学习技术被应用于时间序列分析。图2是本发明面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的连续氧气需求时间序列模型预测示意图建立时间序列模型的方法如下:
根据需氧量的时间序列λt,t∈T(T为整个供需过程的总时间节点集合)建立预测模型,其目的是基于状态空间模型(yt)找到函数φ(·),
λt=φ(yt)+εt=φ(λt-1,…,λt-TL)+ζt (17)
其中,TL表示时间滞后的大小,t表示关注的以往时刻,ζt是t时刻的白噪声,φ(λt-1,…,λt-TL)表示基于状态空间模型的时间序列预测函数;
假设已经获得一个训练输入
Figure BDA0003387341370000161
大小为n,定义一个均值函数
Figure BDA0003387341370000162
和一个协方差函数:
Figure BDA0003387341370000163
对于训练集
Figure BDA0003387341370000164
定义协方差矩阵:
Figure BDA0003387341370000165
λ的先验分布表示为:
Figure BDA0003387341370000166
K(yt,y)=[k(yt,yt-1),…,k(yt,yt-N)] (20)
构造新的联合分布来得到基于训练数据的函数P(λt∣y,λ,yt)的后验分布:
Figure BDA0003387341370000171
这里
Figure BDA0003387341370000172
通过对联合高斯分布的操作,得到的后验分布φ(yt)也是一个具有平均值和协方差函数的高斯分布,
Figure BDA0003387341370000173
Figure BDA0003387341370000174
有λt的完全分布,使用其均值、方差,引入置信区间,进行区间估计允许量化预测中的不确定性;由于氧气在连续过程中是平稳消耗的,假设每一时期的基准需求量及其最大偏差是相等的,用户q在每个时段的总需氧量参数化为λt,t∈T,并通过时间序列预测模型来预测下一个时段的需氧量。
钢铁厂炼钢车间采用多阶段离散工艺,能源需求呈阶段性变化,工艺调度直接影响氧气需求的分配。通过设置不同的工作负载限制来生成多个调度解,并根据调度解估算离散生产过程的氧气需求区间。如图3所示为面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的炼钢厂生产调度模型有向图,炼钢调度计划的重点是为作业集J对应的任务Aij,分派相应的加工机器,并在符合能源约束的基础上优化一些给定的目标,如最大完工时间,总的等待时间,浇次提前/迟到惩罚。图4为完整炼钢调度计划甘特图和估算相应调度计划对应的氧气分配示意图。
首先针对炼钢车间工作负荷受限的工艺调度问题,建立一个混合整数线性规划(MILP)离散时间调度模型。根据生产率和能量损失,炼钢调度问题的目标是使总的最大完工时间和总的任务等待时间最小,
调度目标函数:
Figure BDA0003387341370000181
约束关系:
Figure BDA0003387341370000182
Figure BDA0003387341370000183
Figure BDA0003387341370000184
Figure BDA0003387341370000185
Figure BDA0003387341370000186
Figure BDA0003387341370000187
Figure BDA0003387341370000188
其中:J表示炼钢炉次集合,Ai,j表示分派在工序i的炉次j,Cmax表示最大完工时间,Wtot表示炉次总的等待时间,Agg,j表示任务Ag,j的下一个任务,Ag,jj表示在同一台机器上任务Ag,j的下一个任务,l表示时间结点;Cgg,j表示任务Ag,j后一个任务的完工时间,Cg,jj表示在同一机器上任务Ag,j后一个任务的完工时间,
Figure BDA0003387341370000189
为消耗氧气的炼钢工序,h表示炉次号,H表示炉次集合,Cg,j表示任务Ag,j的完工时间;xg,j,l为0-1变量,若炉次j在l时刻分派到工序g上即为1否则为0,
Figure BDA00033873413700001810
表示初始炼钢工序第q个阶段氧气的最大工作负载,C|G|,j表示炉次j在连铸工序的完工时间,C1,j炉次j在初始工序的完工时间,|G|为总的工序个数,|L|为时间点个数,C|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的完工时间,C|G|,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的完工时间,C|G|,h”表示连铸阶段浇次h的末尾炉次的完工时间,PT|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的加工时间,PT|G|,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的加工时间,SUhh表示浇次hh的开工时间,ESg,j为炉次j在工序g的最早开始加工时间,LFg,j为炉次j在工序g的最晚完工时间;
式(25)表示每一个任务只能在一个确定的时刻开始加工;
式(26)表示决策变量和任务加工结束时间之间的关系;
式(27)表示对于同一炉次的相邻加工任务,只有该炉次的前一个任务结束并转移到下一工序时,该炉次的下一任务才能开始;
式(28)表示在同一机器上的两个相邻加工任务,只有前一个任务加工结束时才能开始加工下一个任务;
式(29)表示在t时刻加工的所有炉次任务所耗资源不能大于当前时刻总的可用加工资源;
式(30)表示同一连铸机上浇次的最小准备时间;
式(31)表示同一浇次中的炉次应连续加工;
如图4所示,通过求解该模型得到调度解后根据θ时段的所有加工单元估算θ时段的氧气需求。
如图5所示,本发明还提供一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法的决策支持系统,包括数据采集单元和计算单元,数据采集单元与钢厂MES和EMS数据库连接,用于调取工艺、设备参数信息及相应的历史数据,计算单元用于执行本发明所述方法,并将模型的最终的决策方案输出至EMS和MES系统,实现生产与能源的集成管理。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
根据钢铁企业氧气能源系统的供需平衡关系与氧气需求柔性可调机制,构建氧气最优调度模型;
根据氧气需求量的随机波动特性,构建基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型;
根据高炉炼铁过程氧气需求的连续化特征,建立基于高斯过程回归的时间序列模型预测其在氧气调度周期内的需求区间;
根据转炉炼钢过程氧气需求的阶跃型特征,建立基于负载约束的炼钢生产调度模型,以估算多场景调度条件下的氧气需求区间;
通过EMS数据库获取相应模型的参数取值和氧气需求历史数据,通过需求预测和求解两阶段鲁棒优化模型,获取氧气供需两端的最优运行决策。
2.如权利要求1所述的面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,其特征在于;
目标函数如下:
最大限度保证能源利润f1,最小化储气罐液位水平在中间水平的偏差f2和过剩/短缺状况的惩罚f3
Figure FDA0003387341360000011
其中,δ表示储气罐液位到其中间液位的偏差,
Figure FDA0003387341360000012
Figure FDA0003387341360000013
表示介于GVmid之下和之上的偏差,GVmid表示氧气储存器的中位值,ω为供氧方提供氧气的负载量,
Figure FDA0003387341360000021
Figure FDA0003387341360000022
表示短缺和过剩的量;ωr,θ表示在时段θ时,制氧系统r的供氧负荷,γ1,γ2,γ3为目标函数中的权重系数,R为制氧系统中的供氧端,Θ表示氧气分布的整个时间,θ表示时间Θ的第θ阶段;
约束条件如下:
在供氧平衡阶段,供给方的空气分离装置r的工作负载(2)和连续需求用户q的使用流量(3)被限制在特定的范围内,且对于离散用户的需求只能选择一种氧气配置状态(4):
Figure FDA0003387341360000023
Figure FDA0003387341360000024
Figure FDA0003387341360000025
空气分离装置负载变化约束:
在平衡阶段,需要限制两个时段的空分装置的负载之间的偏差在一定范围,
Figure FDA0003387341360000026
由于|ωr,θr,θ-1|是非线性函数,引入两个非负辅助变量
Figure FDA0003387341360000027
并使它们满足如下公式:
Figure FDA0003387341360000028
Figure FDA0003387341360000029
那么空分装置负载变化约束重新表述如下:
Figure FDA00033873413600000210
柔性需求约束:
每个时段的总能源需求已经由连续用户的流量和离散用户的所选氧气配置所决定:
Figure FDA0003387341360000031
平衡约束:
在第(θ-1)个时段末产生的氧气流入第θ个时段初的氧气存储系统,总的氧气生成量和需求量的差值应等于储气罐液位水平的变化值,即
Figure FDA0003387341360000032
引入两个非负变量
Figure FDA0003387341360000033
分别表示过剩量和短缺量,通过如下相似方程重新表示气体平衡关系,
Figure FDA0003387341360000034
容量约束:
将定义氧气储存系统的安全容量在特定范围[GVmin,GVmax]之间,
Figure FDA0003387341360000035
Figure FDA0003387341360000036
Figure FDA0003387341360000037
偏差定义:
第θ个时段,当前储气罐液位与中间液位之间的偏差可表示为:|GVθ-GVmid|,由于在目标函数希望偏差是最小的,所以低于和高于中间水平的偏差量分别用下列不等式来定义:
Figure FDA0003387341360000038
Figure FDA0003387341360000039
Figure FDA0003387341360000041
其中,
Figure FDA0003387341360000042
为制氧端r的最小制氧负荷,
Figure FDA0003387341360000043
为制氧端r的最小制氧负荷,ωr,θ-1:在时段θ-1时,制氧端r的供氧负荷,
Figure FDA0003387341360000044
表示在θ-1和θ时段,两者氧气负荷的最大偏差,两者氧气负荷的最大偏差;
Figure FDA0003387341360000045
非负辅助变量,Θθ表示第θ阶段的时间节点1,2,3...,θ;S表示离散氧气需求的所有场景,dq,θ表示氧气用户q在时段θ的氧气需求量,
Figure FDA0003387341360000046
在场景s氧气需求下氧气用户q在时段θ的氧气需求量,GVθ-1表示在时段θ-1时储气罐内气位,GVθ在时段θ时储气罐内气位;ρq用户q的用氧流速,QN连续用氧用户集,Zs:0-1变量,当且仅当选择第s种炼钢氧需求计划时,该变量等于1否则为0,该变量等于1否则为0;GV0初始储气罐内气位,GVmin储气罐氧气的最低气位。
3.如权利要求1所述的面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,其特征在于,基于时变预算的两阶段鲁棒优化模型:
设dθ表示第θ个时段内的氧气总需求,假设dθ是一个基准值和上下界已知的不确定变量,即
Figure FDA0003387341360000047
其中,
Figure FDA0003387341360000048
为基准需求,
Figure FDA0003387341360000049
氧需求最大偏差;定义一个偏差比例因子
Figure FDA00033873413600000410
使其取值范围为[-1,1],则在第θ个时段需求偏差满足如下关系:
Figure FDA00033873413600000411
其中Γθ为偏差累积的总预算,通过引入不确定氧气需求集结合重构后的初始柔性氧气最优调度模型建立TSRO模型,具体如下:
Figure FDA0003387341360000051
其中,vi为约束条件系数;ωτ表示时刻τ的氧气负荷;dτ(ρ,y)为时刻τ下的氧气需求函数,
Figure FDA0003387341360000052
为基准需求函数,
Figure FDA0003387341360000053
为需求函数的偏差,(ρ,y)为函数变量分别表示该时刻的氧气需求量,和需求模式;uτ(δ,∈)为时刻τ下的平衡控制函数,(δ,∈)为函数变量分别表示储气罐气位水平与其中间水平的偏差值和过剩/短缺值;
Figure FDA0003387341360000054
表示为重构模型后的约束条件;ατ,θθ为引入时变性后模型的决策变量,约束(i)加入了一组保护变量,(ii-iii)为变量的取值范围,在实际使用TSRO时需确定Γθ的边界。
4.如权利要求1所述的面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,其特征在于,针对高炉炼铁过程的氧气需求,建立时间序列预测氧气模型的方法如下:
根据需氧量的时间序列λt,t∈T,T为整个供需过程的总时间节点集合,时间序列预测模型的目标是基于状态空间模型(yt)找到函数φ(·),
λt=φ(yt)+εt=φ(λt-1,…,λt-TL)+ζt (17)
其中,TL表示时间滞后的大小,t表示关注的以往时刻,ζt是t时刻的白噪声,φ(λt-1,…,λt-TL)表示基于状态空间模型的时间序列预测函数;
假设已经获得一个训练输入
Figure FDA0003387341360000055
大小为n,定义一个均值函数
Figure FDA0003387341360000056
和一个协方差函数:
Figure FDA0003387341360000057
对于训练集
Figure FDA0003387341360000061
定义协方差矩阵:
Figure FDA0003387341360000062
λ的先验分布表示为:
Figure FDA0003387341360000063
K(yt,y)=[k(yt,yt-1),…,k(yt,yt-N)] (20)
构造新的联合分布来得到基于训练数据的函数P(λt∣y,λ,yt)的后验分布:
Figure FDA0003387341360000064
这里
Figure FDA0003387341360000065
通过对联合高斯分布的操作,得到的后验分布φ(yt)也是一个具有平均值和协方差函数的高斯分布,
Figure FDA0003387341360000066
Figure FDA0003387341360000067
有λt的完全分布,使用其均值、方差,引入置信区间,进行区间估计允许量化预测中的不确定性;由于氧气在连续过程中是平稳消耗的,假设每一时期的基准需求量及其最大偏差是相等的,用户q在每个时段的总需氧量参数化为λt,t∈T,并通过时间序列预测模型来预测下一个时段的需氧量。
5.如权利要求1所述的面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法,其特征在于,针对转炉炼钢生产调度过程的需求估算模型,问题的目标是使总的生产周期和等待时间最小;
目标函数:
Figure FDA0003387341360000071
约束关系:
Figure FDA0003387341360000072
Figure FDA0003387341360000073
Figure FDA0003387341360000074
Figure FDA0003387341360000075
Figure FDA0003387341360000076
Figure FDA0003387341360000077
Figure FDA0003387341360000078
其中:J表示炼钢炉次集合,Ai,j表示分派在工序i的炉次j,Cmax表示最大完工时间,Wtot表示炉次总的等待时间,Agg,j表示任务Ag,j的下一个任务,Ag,jj表示在同一台机器上任务Ag,j的下一个任务,l表示时间结点;Cgg,j表示任务Ag,j后一个任务的完工时间,Cg,jj表示在同一机器上任务Ag,j后一个任务的完工时间,
Figure FDA0003387341360000079
为消耗氧气的炼钢工序,h表示炉次号,H表示炉次集合,Cg,j表示任务Ag,j的完工时间;xg,j,l为0-1变量,若炉次j在l时刻分派到工序g上即为1否则为0,
Figure FDA00033873413600000710
表示初始炼钢工序第q个阶段氧气的最大工作负载,C|G|,j表示炉次j在连铸工序的完工时间,C1,j炉次j在初始工序的完工时间,|G|为总的工序个数,|L|为时间点个数,C|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的完工时间,C|G|,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的完工时间,C|G|,h”表示连铸阶段浇次h的末尾炉次的完工时间,PT|G|,hh'表示连铸阶段浇次hh中第一个炉次的加工时间,PT|G|,jj表示连铸阶段同一浇次中炉次j后面一个炉次jj的加工时间,SUhh表示浇次hh的开工时间,ESg,j为炉次j在工序g的最早开始加工时间,LFg,j为炉次j在工序g的最晚完工时间;
式(25)表示每一个任务只能在一个确定的时刻开始加工;
式(26)表示决策变量和任务加工结束时间之间的关系;
式(27)表示对于同一炉次的相邻加工任务,只有该炉次的前一个任务结束并转移到下一工序时,该炉次的下一任务才能开始;
式(28)表示在同一机器上的两个相邻加工任务,只有前一个任务加工结束时才能开始加工下一个任务;
式(29)表示在t时刻总的加工所耗资源不能大于当前时刻总的可用加工资源;
式(30)表示同一连铸机上浇次的最小准备时间;
式(31)表示同一浇次中的炉次应连续加工;
求解该模型得到调度解后根据θ时段的所有加工单元估算θ时段的氧气需求。
6.一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度系统,其特征在于,包括数据采集单元和计算单元,所述数据采集单元与钢厂MES和EMS数据库连接,用于调取工艺、设备参数信息及相应的历史数据,计算单元用于执行权利要求1-5之一所述方法,并将模型的最终的决策方案输出至EMS和MES系统,实现生产与能源的集成管理。
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