钢铁企业副产煤气系统优化调度研究

【摘要】：钢铁行业是我国支柱型产业,近年来在国家政策的拉动下发生了飞速发展。同时,它也是能源密集型产业,消耗的能源占全国能源总消耗量的15%。因此,如何提高能源利用效率,降低能源浪费成为钢铁企业一个亟待解决的问题。其中副产煤气的综合利用是节能降耗的关键突破口。 副产煤气是钢铁企业在生产过程中产生的重要二次能源,占钢铁企业总能源消耗的30%,其优化调度对于整个企业节能降耗发挥重大作用。但是,目前关于副产煤气优化调度的研究还处于起步阶段,因此对该课题的研究意义更加重大。在此背景下,本文以钢铁企业副产煤气系统为研究对象,对其优化调度建模进行了深入研究,并将建立的优化模型应用于我国K钢铁企业,达到了降低钢铁企业能源消耗、减少生产成本的目的。主要研究成果包括以下几方面内容: (1)在对钢铁企业副产煤气系统进行深入、详细描述分析的基础上,首次提出了适用于所有钢铁企业副产煤气系统的“三系统两层面”分析架构。“三系统”是指根据副产煤气的工艺流程,把整个副产煤气系统划分成三个相互关联的子系统,分别定义为存储系统、产消系统和转化系统。其中产消系统中的用户根据它们消耗煤气的不同特点分为两大类。第一类是只消耗某一种煤气的用户,这类用户的煤气消耗量无法人为进行优化调度;第二类是可以混烧两种以上煤气或者其它燃料的用户,这类用户和存储系统、转化系统的用户构成的集成系统是本研究优化调度的对象。“两层面”是指在对系统建立优化调度模型的目标函数中,要综合考虑显性成本和隐性成本两方面因素。 (2)针对三种副产煤气的发生机理复杂、影响因素众多的特点,选取ARMA时间序列模型对三种煤气的产生量进行建模预测,通过算例分析验证,得到了较高的预测精度。用此模型的预测结果作为优化系统的输入值。 (3)对产消系统中只消耗某一种煤气用户的消耗量进行建模预测。根据消耗用户的不同特点将其分为四类。分别采用时间序列方法、基于Levenberg -Marquardt (LM)算法的BP神经网络方法、平滑指数法和线性回归法对其消耗的煤气量进行建模预测,通过算例分析验证,得到了较高的预测精度。用此模型的预测结果作为优化系统的输出值。 (4)建立了钢铁企业副产煤气系统动态优化调度模型。选取副产煤气系统生产成本最小化为目标函数,充分考虑影响副产煤气系统生产成本的所有因素,包括外购燃料成本、副产煤气的放散成本、副产煤气柜煤气量波动成本以及锅炉操作成本等;以物料守恒、能量守恒、设备操作要求等作为约束条件;采用混合整数线性规划模型建模,对副产煤气系统进行优化调度。实例分析中,将建立的优化模型应用我国K钢铁企业,节省30%的生产成本。 (5)首次将环境成本引入到副产煤气系统优化调度模型中,建立了基于环境成本的钢铁企业副产煤气系统绿色优化调度模型。模型在考虑生产成本的基础上,综合考虑了副产煤气放散、燃烧排放和外购燃料燃烧排放所带来的环境成本。实例分析中,将基于环境成本的绿色优化调度模型与第六章优化模型对比,总成本节约了1.3%。 最后,对本文的研究所取得的成果进行了总结,并对本领域未来的研究方向进行了展望。 【关键词】：钢铁企业 副产煤气 优化调度 预测模型 混合整数线性规划 环境成本
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F426.31
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 选题背景及研究意义11-14
• 1.1.1 我国能源消耗发展11-12
• 1.1.2 钢铁企业能源消耗发展12
• 1.1.3 钢铁企业节能降耗途径12-13
• 1.1.4 副产煤气系统研究意义13-14
• 1.2 研究现状及问题提出14-15
• 1.3 研究目的、思路和方法15-16
• 1.3.1 研究目的和思路15-16
• 1.3.2 研究方法16
• 1.4 研究内容和技术路线16-19
• 1.4.1 研究内容16-18
• 1.4.2 技术路线18-19
• 1.5 论文创新点19-21
• 第二章 文献综述21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 钢铁企业副产煤气利用技术创新21-23
• 2.2.1 高炉煤气利用技术创新21-22
• 2.2.2 焦炉煤气利用技术创新22-23
• 2.2.3 转炉煤气利用技术创新23
• 2.3 钢铁企业副产煤气能源中心的建立23-25
• 2.4 钢铁企业副产煤气系统优化调度的研究25-31
• 2.4.1 副产煤气产生量、消耗量预测研究25-27
• 2.4.2 副产煤气优化调度研究27-31
• 2.5 我国大型钢铁企业副产煤气利用和优化调度现状31-33
• 第三章 钢铁企业副产煤气系统分析33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 钢铁企业生产工艺介绍33-36
• 3.3 副产煤气系统分析36-39
• 3.4 副产煤气系统“三系统两层面”分析架构的提出39-43
• 3.4.1 “三系统”的提出39-41
• 3.4.2 “两层面”的提出41-42
• 3.4.3 “三系统两层面”分析架构的建模42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 钢铁企业副产煤气产生量的预测模型44-72
• 4.1 引言44
• 4.2 离群数据挖掘44-47
• 4.2.1 数据挖掘45-46
• 4.2.2 离群数据挖掘的概念46
• 4.2.3 离群数据挖掘的一般方法46-47
• 4.3 常用的预测方法介绍47-50
• 4.3.1 直观预测法47
• 4.3.2 回归分析法47
• 4.3.3 灰色系统预测法47-48
• 4.3.4 指数平滑法48
• 4.3.5 多层递阶回归分析法48-49
• 4.3.6 时间序列法49
• 4.3.7 神经网络法49
• 4.3.8 模糊理论法49-50
• 4.3.9 小波分析法50
• 4.3.10 预测方法小结50
• 4.4 煤气发生影响因素及模型选择50-54
• 4.4.1 焦炉煤气的发生机理及影响因素50-52
• 4.4.2 高炉煤气的发生机理及影响因素52-53
• 4.4.3 转炉煤气的发生机理及影响因素53-54
• 4.4.4 预测方法选择54
• 4.5 ARMA 时间序列预测方法54-59
• 4.5.1 ARMA 基本模型概述54-56
• 4.5.2 ARMA 时间序列预测步骤56-59
• 4.5.3 ARMA 时间序列建模小结59
• 4.6 实例分析59-71
• 4.6.1 焦炉煤气产生量预测模型的建立60-64
• 4.6.2 高炉煤气产生量预测模型的建立64-68
• 4.6.3 转炉煤气产生量预测模型的建立68-71
• 4.7 本章小结71-72
• 第五章 钢铁企业副产煤气消耗量的预测模型72-94
• 5.1 引言72
• 5.2 副产煤气消耗的预测模型的建立72-86
• 5.2.1 副产煤气消耗用户分类72-73
• 5.2.2 第一类消耗用户建模73-74
• 5.2.3 第二类消耗用户建模74-76
• 5.2.4 第三类消耗用户建模76-86
• 5.2.5 第四类消耗用户建模86
• 5.3 实例分析86-93
• 5.3.1 烧结炉消耗量的预测87-88
• 5.3.2 焦炉消耗量的预测88-90
• 5.3.3 高炉热风炉消耗量的预测90-91
• 5.3.4 居民等其它小型零散用户焦炉煤气用量的预测91-93
• 5.4 本章小结93-94
• 第六章 钢铁企业副产煤气多周期动态优化调度建模94-124
• 6.1 引言94
• 6.2 有关调度的预备知识94-100
• 6.2.1 调度算法95-99
• 6.2.2 调度算法的比较99-100
• 6.3 混合整数线性规划(MILP)100-104
• 6.4 钢铁企业副产煤气系统优化调度模型的建立104-115
• 6.4.1 模型的假设105
• 6.4.2 优化目标的选取及影响因素105-106
• 6.4.3 目标函数的确定106-109
• 6.4.4 约束条件109-115
• 6.4.5 建模小结115
• 6.5 实例分析115-123
• 6.6 本章小结123-124
• 第七章 基于环境成本的副产煤气系统绿色优化调度建模124-133
• 7.1 引言124
• 7.2 环境成本预备知识124-125
• 7.3 钢铁企业副产煤气系统环境成本125-127
• 7.3.1 副产煤气系统环境成本的构成125-126
• 7.3.2 副产煤气系统环境成本的计算126-127
• 7.4 基于环境成本副产煤气系统优化模型的建立127-130
• 7.4.1 目标函数的建立127-130
• 7.4.2 约束条件130
• 7.5 实例分析130-132
• 7.6 本章小结132-133
• 第八章 结论133-137
• 8.1 研究总结133-134
• 8.2 研究展望134-137
• 参考文献137-152
• 发表论文和科研情况说明152-153
• 致谢153

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