KR20220143920A - 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치, 및 제철소의 조업 방법 - Google Patents
제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치, 및 제철소의 조업 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 관련된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법은, 제철소를 구성하는 공장마다의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값을 사용하고, 현시각부터 소정 시간 내의 제철소의 에너지 운용 총비용을 평가 함수로 하고, 평가 함수의 값이 작아지는 제철소 내의 에너지 설비의 운용 조건을 소정 시간 내의 소정 시각마다 결정 변수로서 산출하는 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법으로서, 에너지 설비에 포함되는 발전 설비에 관한 결정 변수가 미리 정한 집약 시간 내에서는 일정하게 되도록 등식 제약을 부과하여 결정 변수를 산출하는 스텝을 포함한다.
Description
본 발명은, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치, 및 제철소의 조업 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 제철소는, 상공정 (고로, 코크스로, 제강 공정 등) 부터 하공정 (압연 공정, 표면 처리 공정 등) 에 걸친 다수의 공장 및 복수의 발전 설비로 구성되고, 다음으로 나타내는 에너지 (가스·증기·전력) 운용이 이루어지고 있다.
즉, 고로에서 발생하는 B 가스 (Blast Furnace gas), 코크스로에서 발생하는 C 가스 (Coke Oven gas), 전로에서 발생하는 LD 가스 (LD converter gas) 와 같은 부생 가스, 및 이들 부생 가스를 혼합하여 열량 조정한 M 가스 (Mixed gas) 는, 공장이나 발전 설비에서 사용되고 있다. 여기서, 가스 공급량이 공장 수요 (예를 들어 압연 공장의 가열로에서의 수요량) 에 대해 부족한 경우, 도시가스를 보충하여 공장 수요를 만족시킨다. 또, 발전 설비에의 가스 공급량이 소정량에 대해 부족한 경우에는, 중유로 보충한다. 이들 보충 연료는 사용량에 따라 비용이 발생한다. 한편, 가스 공급량이 공장 수요에 대해 잉여가 되는 경우에는, 연소에 의해 가스를 무해화한 후에 대기 중으로 방산하게 되지만, 이것은 에너지 손실이나 이산화탄소 배출로 이어지기 때문에 최소한으로 해야 한다.
비용 저감과 방산 억제를 위해서는, 부생 가스의 저장 설비인 가스 홀더의 활용이나 가스 배분량을 적정하게 조정하는 것이 필요하게 된다. 예로서 가스 홀더에서는, 부생 가스의 공급량이 수요량보다 많아지는 국면에 있어서는, 방산보다 우선하여 가스 홀더에 부생 가스를 비축함으로써 그 저장량 (가스 홀더 레벨) 을 상승시켜 방산을 억제한다. 한편, 부생 가스의 수요량이 공급량보다 많아지는 국면에 있어서는, 가스 홀더로부터 저장 가스를 불출함으로써 수요를 충족시켜 보충 연료의 사용량을 삭감한다. 또, 부생 가스의 수요량이 공급량보다 더 많은 경우에는, 발전 설비의 출력을 저하시킨다. 또, 그런데도 대처할 수 없는 경우에는, 공장의 조업 레벨을 저하시키는 경우가 있다.
증기는, LD 가스나 소결로로부터의 배열 회수 보일러, CDQ (Coke Drying Quenching : 코크스 건식 소화 설비) 의 보일러, 발전 설비의 터빈 중단으로부터의 추기 (터빈 중단으로부터 증기를 얻는 조작. 발전량은 저하) 등에 의해 공급되고, 공장 (냉연 공장의 산세조 보온이나 진공 탈가스 설비) 에서 사용된다. 증기 수요에 대한 부족량은 외부로부터 구입한다. 또, 공장의 전력 수요는, CDQ, TRT (Top-pressure Recovery Turbine : 고로 노정압 발전), 발전 설비에서의 발전량과 전력회사로부터의 매전으로 충족시킨다. 매전량은, 1 시간당의 계약량 (매전량 상한) 을 초과하지 않도록 관리할 필요가 있다. 또, 매전 단가는, 시간대에 따라 상이하므로, 단가가 높은 시간대이며, 또한, 부생 가스 공급량에 잉여가 있는 경우에는, 발전 설비의 출력을 높게 설정하여 매전량을 저감시키는 등, 비용이 최소가 되는 운용 조건은 시간대나 수급 상황에 따라 상이하다.
이와 같은 배경으로부터, 제철소의 에너지 운용 비용을 최소화하는 기술이 제안되어 있다 (특허문헌 1, 2, 비특허문헌 1 참조).
Yujiao Zeng, Xin Xiao, Jie Li, Li Sun, Christodoulos A. Floudas, Hechang Li, "A novel multi-period mixed-integer linear optimization model for optimal distribution of byproduct gases, steam and power in an iron and steel plant", Energy. 2018, vol.143, p.881-899.
특허문헌 1, 2 나 비특허문헌 1 에 기재된 기술은 모두, 제철소 또는 플랜트의 최적의 에너지 운용 조건을 구하기 위해서, 플랜트의 운용 조건이나 조업 룰을 적절히 기술하는 데 적합한 혼합 정수 계획 문제를 풀고 있다. 이 혼합 정수 계획 문제는, 연속 변수와 정수 변수의 양방을 결정 변수 벡터 (탐색에 의해 구하는 변수 벡터) 에 포함한다. 여기서, 결정 변수 벡터의 각 요소는 가스 배분이나 증기 배분 등의 에너지 운용 조건을 나타내는 변수이다. 이 문제의 해법으로는, 엄밀 해법인 분지 한정법이 자주 사용되지만, 분지 한정법은, 탐색해도 비용 개선의 가망이 없는 해 (解) 의 후보를 탐색하지 않음으로써 효율적으로 최적해를 탐색하는 수법이다. 그리고, 탐색의 과정에서 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능해와 연속 완화해 (정수 변수의 일부를 연속 변수로 완화했을 때의 해) 의 비용차가 있는 임계값 이하가 되었을 때에 탐색을 종료한다.
그러나, 기본적으로 분지 한정법은 효율이 좋은 탐색 방법이지만, 문제의 구조나 규모에 의존하여 계산 시간이 변화하고, 경우에 따라서는 설정 시간 내에 만족하는 해가 얻어지지 않는 경우가 있다. 이것은, 특히 정주기로 최적해를 얻는 것이 요구되는 에너지 운용 시스템에서는 문제가 된다. 특허문헌 1, 2 나 비특허문헌 1 에 기재된 기술은, 해의 질을 향상시키기 위한 정식화 방법에 관한 것이며, 계산 시간을 단축화하기 위한 정식화 방법에 대해서는 검토가 되어 있지 않다. 특히 제철소와 같이 복수의 공장 및 발전 설비를 포함하여, 그 조업 룰이 복잡한 경우에는 결정 변수의 수가 증대하여, 계산 시간이 증대한다는 과제가 있다.
본 발명은, 상기 과제를 감안하여 이루어진 것으로, 그 목적은, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산에 필요로 하는 시간을 단축 가능한 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법 및 최적 계산 장치를 제공하는 것에 있다. 또, 본 발명의 다른 목적은, 최적의 에너지 운용 조건으로 제철소를 조업 가능한 제철소의 조업 방법을 제공하는 것에 있다.
본 발명에 관련된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법은, 제철소를 구성하는 공장마다의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값을 사용하고, 현시각부터 소정 시간 내의 상기 제철소의 에너지 운용 총비용을 평가 함수로 하고, 그 평가 함수의 값이 작아지는 상기 제철소 내의 에너지 설비의 운용 조건을 상기 소정 시간 내의 소정 시각마다 결정 변수로서 산출하는 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법으로서, 상기 에너지 설비에 포함되는 발전 설비에 관한 결정 변수가 미리 정한 집약 시간 내에서는 일정하게 되도록 등식 제약을 부과하여 결정 변수를 산출하는 스텝을 포함한다.
상기 공장마다의 에너지 용역에는, 가스, 증기, 및 전력이 포함되면 된다.
상기 에너지 설비에는, 혼합 가스 제조 설비, 가스 홀더, 코크스 건식 소화 설비, 고로 노정압 발전 설비, 및 부생 가스, 중유, 또는 추기를 사용하는 발전 설비가 포함되면 된다.
상기 에너지 운용 총비용에는, 중유, 도시가스, 및 증기의 사용에 수반하는 비용과 매전에 수반하는 비용이 포함되면 된다.
본 발명에 관련된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치는, 제철소를 구성하는 공장마다의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값을 사용하고, 현시각부터 소정 시간 내의 상기 제철소의 에너지 운용 총비용을 평가 함수로 하고, 그 평가 함수의 값이 작아지는 상기 제철소 내의 에너지 설비의 운용 조건을 상기 소정 시간 내의 소정 시각마다 결정 변수로서 산출하는 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치로서, 상기 에너지 설비에 포함되는 발전 설비에 관한 결정 변수가 미리 정한 집약 시간 내에서는 일정하게 되도록 등식 제약을 부과하여 결정 변수를 산출하는 수단을 구비한다.
본 발명에 관련된 제철소의 조업 방법은, 본 발명에 관련된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법에 의해 산출된 결정 변수에 따라서 제철소를 조업하는 스텝을 포함한다.
본 발명에 관련된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법 및 최적 계산 장치에 의하면, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산에 필요로 하는 시간을 단축할 수 있다. 또, 본 발명에 관련된 제철소의 조업 방법에 의하면, 최적의 에너지 운용 조건으로 제철소를 조업할 수 있다.
도 1 은, 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2 는, 본 발명의 일 실시형태인 최적 계산 처리의 흐름을 나타내는 플로 차트이다.
도 3 은, 결정 변수의 집약 제약 조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 는, 본 발명예 및 비교예에 있어서의 비용의 추이를 나타내는 도면이다.
도 5 는, 본 발명예 및 비교예에 있어서의 발전량의 추이를 나타내는 도면이다.
도 2 는, 본 발명의 일 실시형태인 최적 계산 처리의 흐름을 나타내는 플로 차트이다.
도 3 은, 결정 변수의 집약 제약 조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 는, 본 발명예 및 비교예에 있어서의 비용의 추이를 나타내는 도면이다.
도 5 는, 본 발명예 및 비교예에 있어서의 발전량의 추이를 나타내는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여, 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치에 대해 설명한다.
〔구성〕
먼저, 도 1 을 참조하여, 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치의 구성에 대해 설명한다.
도 1 은, 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1 에 나타내는 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치는, 워크스테이션 등의 정보 처리 장치 (1) 에 의해 구성되어 있다. 본 발명의 일 실시형태인 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치는, 정보 처리 장치 (1) 내부의 연산 처리 장치가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써 정보 취득부 (11) 및 최적 계산부 (12) 로서 기능한다. 이들 각 부의 기능에 대해서는 후술한다.
이와 같은 구성을 갖는 최적 계산 장치는, 이하에 나타내는 최적 계산 처리를 실행함으로써, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산에 필요로 하는 시간을 단축한다. 이하, 도 2, 도 3 을 참조하여, 최적 계산 처리를 실행할 때의 최적 계산 장치의 동작에 대해 설명한다.
〔최적 계산 처리〕
도 2 는, 본 발명의 일 실시형태인 최적 계산 처리의 흐름을 나타내는 플로 차트이다. 도 2 에 나타내는 플로 차트는, 정보 처리 장치 (1) 에 대해 최적 계산 처리의 실행 지령이 입력된 타이밍에 개시가 되고, 최적 계산 처리는 스텝 S1 의 처리로 진행된다.
스텝 S1 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 현시각 (t = 0) 에 있어서의 제철소 내의 공장의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값의 데이터를 최적 계산 처리의 입력 데이터로서 취득한다. 구체적으로는, 정보 취득부 (11) 는, 이하의 표 1 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서의 에너지 용역의 발생량의 실적값 및 예측값의 데이터로서, B 가스, C 가스, LD 가스, 및 증기의 발생량의 실적값 SB(0), SC(0), SL(0), SSt(0) 및 예측값 SB(k), SC(k), SL(k), SSt(k) (k = 1 ∼ N) 의 데이터를 취득한다. 또, 정보 취득부 (11) 는, 이하의 표 2 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서의 에너지 용역의 소비량의 실적값 및 예측값의 데이터로서, B 가스, C 가스, LD 가스, M 가스, 증기, 및 전력의 소비량의 실적값 DB(0), DC(0), DL(0), DM(0), DSt(0), DE(0) 및 예측값 DB(k), DC(k), DL(k), DM(k), DSt(k), DE(k) (k = 1 ∼ N) 의 데이터를 취득한다. 여기서, 각 예측값은 제철소 내의 각 공장의 생산 계획을 베이스로 하여 각 에너지 용역의 발생량 및 사용량을 예측하여 얻어진다. 생산 계획은 현시점부터 수시간, 1 ∼ 2 일의 단기의 계획에 부가하여, 1 주간 정도의 장기의 계획이 있고, 단기의 생산 계획일수록 정밀도가 높아진다. 따라서, 그것을 사용하여 구한 예측값도 동일한 정밀도의 경향을 갖는다. 이로써, 스텝 S1 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S2 의 처리로 진행된다.
스텝 S2 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 이하의 표 3 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서의 CDQ 보일러 증기량과 TRT 발전량의 실적값 SStCDQ(0), SETRT(0) 및 예측값 SStCDQ(k), SETRT(k) (k = 1 ∼ N) 의 데이터를 최적 계산 처리의 입력 데이터로서 취득한다. 이로써, 스텝 S2 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S3 의 처리로 진행된다.
스텝 S3 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 현시각에 있어서 제철소 내의 전체 발전 설비에서 사용되고 있는 연료량의 실적값의 데이터를 취득한다. 구체적으로는, 일반적으로, 제철소에서는, 연료로서, B 가스, C 가스, 및 LD 가스에 부가하여 부생 가스를 혼합하여 열량 조정한 M 가스가 사용된다. 또, 소정 발전량을 확보할 수 없을 때에는, 중유나 CDQ 터빈으로부터의 추기가 사용되는 경우도 있다. 이 때문에, 정보 취득부 (11) 는, 이하의 표 4 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서 제철소 내의 전체 발전 설비에서 사용되고 있는 B 가스, C 가스, LD 가스, M 가스, 중유, 및 추기의 양의 실적값 DBxU(0), DCxU(0), DLxU(0), DMxU(0), DOxU(0), SStxU(0) (x 는 발전 설비의 식별 번호를 나타낸다) 의 데이터를 취득한다. 이로써, 스텝 S3 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S4 의 처리로 진행된다.
스텝 S4 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 이하의 표 5 에 나타내는 바와 같이, 제철소 내의 발전 설비에 M 가스를 공급하는 혼합 가스 제조 설비의 현시각에 있어서의 B 가스, C 가스, LD 가스, 및 도시가스의 양의 실적값 DBPow(0), DCPow(0), DLPow(0), DTPow(0) 의 데이터를 취득한다. 또, 정보 취득부 (11) 는, 이하의 표 5 에 나타내는 바와 같이, 제철소 내의 공장에 M 가스를 공급하는 혼합 가스 제조 설비의 현시각에 있어서의 B 가스, C 가스, LD 가스, 및 도시가스의 양의 실적값 DBMill(0), DCMill(0), DLMill(0), DTMill(0) 의 데이터를 취득한다. 이로써, 스텝 S4 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S5 의 처리로 진행된다.
스텝 S5 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 이하의 표 6 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서의 B 가스, C 가스, 및 LD 가스의 가스 홀더의 가스 저장량 HBLevel(0), HCLevel(0), HLLevel(0) 와 흡입량 및 불출량의 실적값 HB(0), HC(0), HL(0) 의 데이터를 취득한다. 이로써, 스텝 S5 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S6 의 처리로 진행된다.
스텝 S6 의 처리에서는, 정보 취득부 (11) 가, 제철소의 에너지 운용에 관련된 비용을 계산하기 위해서 필요한 단가 설정값의 데이터를 취득한다. 구체적으로는, 정보 취득부 (11) 는, 이하의 표 7 에 나타내는 바와 같이, 현시각에 있어서의 전력, 증기, 중유, 및 도시가스의 단가의 실적값 CEle(0), CSt(0), CO(0), CT(0) 및 장래의 계약값 CEle(k), CSt(k), CO(k), CT(k) (k = 1 ∼ N) 의 데이터를 취득한다. 이로써, 스텝 S6 의 처리는 완료되고, 최적 계산 처리는 스텝 S7 의 처리로 진행된다.
스텝 S7 의 처리에서는, 최적 계산부 (12) 가, 스텝 S1 ∼ 스텝 S6 의 처리에 있어서 취득한 데이터를 사용하여, 현시각부터 소정 기간 내 (k = 1 ∼ N) 에 있어서의 제철소의 에너지 운용에 드는 비용을 최소화하는 조건을 구하는 최적 계산을 실행한다. 구체적으로는, 최적 계산에 있어서의 결정 변수 (비용을 최소화하도록 탐색하는 변수) 는, 이하의 표 8 에 나타내는 발전 설비에 있어서의 B 가스, C 가스, LD 가스, M 가스, 중유, 및 추기의 사용량, 이하의 표 9 에 나타내는 혼합 가스 제조 설비에 있어서의 B 가스, C 가스, LD 가스, 및 도시가스의 양 DBPow(k), DCPow(k), DLPow(k), DTPow(k), DBMill(k), DCMill(k), DLMill(k), DTMill(k), 이하의 표 10 에 나타내는 가스 홀더의 가스 저장량 HBLevel(k), HCLevel(k), HLLevel(k) 와 흡입량 및 불출량 HB(k), HC(k), HL(k), 매전량 SEPurchase(k), CDQ 터빈으로부터의 추기량 SStExtCDQ(k), 및 증기 구입량 SStPurchase(k) 이다.
또, 최소화해야 하는 비용은, 보전 연료인 중유, 도시가스, 증기, 및 매전량의 합이다. 각각의 단가는 표 7 에 나타낸 바와 같고, 이것을 사용하여 이하의 수식 (1) 로 나타내는 바와 같이 현시각부터 N 주기처까지의 비용의 합계값 f 를 기술한다. 또, 최적 계산 시에 이하에 나타내는 제약 조건 (a) ∼ (l) 을 설정한다. 이로써, 스텝 S7 의 처리는 완료되고, 일련의 최적 계산 처리는 종료한다.
(a) B 가스 밸런스 제약
(b) C 가스 밸런스 제약
(c) LD 가스 밸런스 제약
(d) 공장 M 가스 밸런스 제약
(e) 발전 설비 M 가스 밸런스 제약
(f) 가스 홀더 저장량
여기서, T 는 고정 시간 간격을 나타낸다.
(g) 발전 설비 모델
여기서, fn (n = 1, 2, …, x) 은 발전 설비의 투입 열량과 추기량을 인수에 가지는 발전 모델을 나타낸다.
여기서, fCDQ 는 CDQ 의 보일러 증기량과 추기량을 인수에 가지는 발전 모델을 나타낸다.
(h) 전력 밸런스 제약
(i) 증기 밸런스 제약
시간 k (= 1 ∼ N) 에 있어서의 증기 발생량과 증기 소비량이 동등하다.
(j) 상하한 제약
결정 변수의 상하한을 제약하는 부등식을 설정한다. 예를 들어 결정 변수를 V, 그 상한값을 Ux, 하한값을 Lx 로 하면, 이하의 수식 (12) 로 나타내는 부등식 제약이 된다.
(k) 계산 시간 단축을 위한 결정 변수의 집약 제약 조건
결정 변수를 지정 시각 이후 집약하고, 동일한 값으로 탐색함으로써 계산 (탐색) 시간을 단축하는 제약을 형성한다. 예를 들어 도 3(a) 에 나타내는 바와 같이 종단 시각이 현시각부터 T × 24 주기처인 경우, 도 3(b) 에 나타내는 바와 같이 지정 시각으로서 도중 T × 13 주기 이후는 3 × T 주기 단위로 집약하고 그 주기의 사이는 동일한 값으로 탐색하는 제약을 형성한다. 구체적으로는, 제약 조건을 현시각부터 주기 N 에 대응하여 작성하는 과정에 있어서, 지정 시각을 J, 집약수를 n (자연수) 으로 하여, 이하에 나타내는 조건 1 및 조건 2 가 동시에 성립될 때 이하의 집약 제약을 부과한다. 또한, 본 실시형태에서는, 발전 설비에 관계하는 결정 변수에 대해 집약 제약 조건을 부과한다. 이것은, 공장의 수급 설비는 수급 계획이 정해져 있기 때문에 변경하는 것이 곤란한데 대해, 발전 설비는 운용 조건의 변경은 용이하기 때문이다. 또, 지정 시각으로는, 운용자가 참고 정보로서 알고 싶은 생산 계획의 정밀도가 비교적 낮아지는 시각 이후로 하면 된다.
(조건 1) 지정 시각 J 이후, 최종 시각 N 이하. 요컨대, J ＋ 1 ≤ t ≤ N 이 성립된다.
(조건 2) 잉여 판정 (t - J)modn = 1 이 성립된다. 이것은, (t - J) 를 n 으로 나눈 나머지가 1 이라는 조건
(집약 제약) l = t ＋ 1, …, min(t ＋ n - 1, N) 에 대해 등식 제약 V(t) = V(l) 을 설정한다.
(l) 변화 속도 제약
변화 속도를 규정하는 경우, 그 상한값을 UV, 하한값을 LV 로 하면, 이하의 수식 (13), (13)' 에 나타내는 부등식 제약이 된다.
여기서, 수식 (13)' 는, 결정 변수의 집약수 n 에 따라 변화 속도를 크게 함으로써, 집약하지 않는 시각과 동등의 변화 속도를 갖게 하기 위해서 필요하다.
실시예
본 발명예에서는, 종단 시각이 12 주기처 (1 주기는 5 분) 이고, 복수의 발전 설비에의 연료 사용량을 나타내는 복수의 결정 변수에 대해 7 주기 이후에 집약수 6 으로 설정하여 최적 계산하고, 종래예에서는, 종단 시각은 동일한 12 주기처이지만, 집약을 하지 않고 최적 계산하여, 양자의 결과를 비교하였다. 또한, 양자의 계산 조건은, 결정 변수의 집약 유무 이외는 동일한 조건 (비용 단가나 수급 측정값 등. 도 2 에 나타내는 스텝 S1 ∼ S6 의 처리) 으로 하고, 양자의 계산에 사용한 계산기도 동일하게 하였다. 그 결과, 종래예와 본 발명예의 계산 시간의 비율 (= 본 발명예/종래예) 은 약 0.90 이 되어, 10 ％ 의 계산 시간 단축을 달성할 수 있었다. 이것은, 본 발명예에서는 결정 변수를 집약한 제약 조건의 효과라고 할 수 있다. 이때, 비용으로는, 도 4 에 나타내는 바와 같이 6 주기까지는 종래예와 대략 동등하고, 집약을 실시한 7 주기처 이후는 본 발명예의 비용이 종래예와 비교해 높아졌다. 이것은, 결정 변수의 집약에 의해, 예를 들어 도 5 에 나타내는 바와 같이 7 주기 이후의 발전량이 일정값이 되도록 탐색 범위에 제약이 가해져 있기 때문이다. 단, 최적 계산을 정주기로 실행하고, 운용자는 집약하기 전의 시각의 계산 결과에 따르고, 집약한 시각 이후는 참고값으로서 참조하는 활용 방법을 상정하고 있기 때문에, 비용에 대한 영향으로는 경미하다.
이상, 본 발명자들에 의해 이루어진 발명을 적용한 실시형태에 대해 설명했지만, 본 실시형태에 의한 본 발명의 개시의 일부를 이루는 기술 및 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않는다. 즉, 본 실시형태에 기초하여 당업자 등에 의해 이루어지는 다른 실시형태, 실시예, 및 운용 기술 등은 모두 본 발명의 범주에 포함된다.
본 발명에 의하면, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산에 필요로 하는 시간을 단축 가능한 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법 및 최적 계산 장치를 제공할 수 있다. 또, 본 발명에 의하면, 최적의 에너지 운용 조건으로 제철소를 조업 가능한 제철소의 조업 방법을 제공할 수 있다.
1 : 정보 처리 장치
11 : 정보 취득부
12 : 최적 계산부
11 : 정보 취득부
12 : 최적 계산부
Claims (6)
- 제철소를 구성하는 공장마다의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값을 사용하고, 현시각부터 소정 시간 내의 상기 제철소의 에너지 운용 총비용을 평가 함수로 하고, 그 평가 함수의 값이 작아지는 상기 제철소 내의 에너지 설비의 운용 조건을 상기 소정 시간 내의 소정 시각마다 결정 변수로서 산출하는 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법으로서,
상기 에너지 설비에 포함되는 발전 설비에 관한 결정 변수가 미리 정한 집약 시간 내에서는 일정하게 되도록 등식 제약을 부과하여 결정 변수를 산출하는 스텝을 포함하는, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 공장마다의 에너지 용역에는, 가스, 증기, 및 전력이 포함되는, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 에너지 설비에는, 혼합 가스 제조 설비, 가스 홀더, 코크스 건식 소화 설비, 고로 노정압 발전 설비, 및 부생 가스, 중유, 또는 추기를 사용하는 발전 설비가 포함되는, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 에너지 운용 총비용에는, 중유, 도시가스, 및 증기의 사용에 수반하는 비용과 매전에 수반하는 비용이 포함되는, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법. - 제철소를 구성하는 공장마다의 에너지 용역의 발생량 및 소비량의 실적값 및 예측값을 사용하고, 현시각부터 소정 시간 내의 상기 제철소의 에너지 운용 총비용을 평가 함수로 하고, 그 평가 함수의 값이 작아지는 상기 제철소 내의 에너지 설비의 운용 조건을 상기 소정 시간 내의 소정 시각마다 결정 변수로서 산출하는 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치로서,
상기 에너지 설비에 포함되는 발전 설비에 관한 결정 변수가 미리 정한 집약 시간 내에서는 일정하게 되도록 등식 제약을 부과하여 결정 변수를 산출하는 수단을 구비하는, 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 장치. - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 기재된 제철소에 있어서의 에너지 운용 조건의 최적 계산 방법에 의해 산출된 결정 변수에 따라서 제철소를 조업하는 스텝을 포함하는, 제철소의 조업 방법.
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Family Cites Families (3)
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|---|---|---|---|---|
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