一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法技术

本发明专利技术适用于钢铁企业能源动态平衡与优化调度领域，提供了一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法，包括：步骤1，获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构以及煤气、蒸汽和电力子系统中的各单元设备信息；步骤2，获取各种能源介质的供需预测数据、生产检修计划和其他设定信息；步骤3，建立钢铁企业能源动态平衡与优化调度数学模型，确定优化调度模型的优化变量；确定优化调度模型的目标函数和约束条件；步骤4，将优化调度模型转化为具有两个优化目标的问题；步骤5，采用多目标优化算法对步骤4中得到的两目标优化问题进行求解；综合考虑了钢铁企业多种能源介质的耦合关系，从综合调度和全局优化的角度给出了多能源介质动态平衡与优化调度的技术方案，对具体实践的指导意义明确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法
本专利技术属于钢铁企业能源动态平衡与优化调度领域，尤其涉及一种基于多目标优化算法的钢铁企业能源动态平衡与优化调度方法。
技术介绍
钢铁工业是国民经济的基础性支柱产业，同时又是资源、能源密集型产业。能源消耗是决定钢铁工业生产成本和利润的重要因素，也是影响环境负荷的主要原因。一方面，钢铁企业生产流程长，工序、设备繁多，各工序间相互衔接，且每种工序、设备都与多种能源介质关联；另一方面，钢铁企业需要用到的能源种类超过20种，这些能源介质不仅各自存在产耗、储存、缓冲和输配等多种形态，而且相互之间有着复杂的转换、替代等关联关系，这都使得整个钢铁企业能源系统网络结构紧密耦合、错综复杂。因此，对钢铁企业能源系统的研究具有理论和现实两方面的重要意义。近年来，国内外研究人员已经在钢铁企业能源系统研究工作中取得了许多成果，大致可归为能源预测及能源平衡、调度两个方向。其中，能源平衡、调度的研究成果主要集中在煤气或蒸汽等单一能源介质系统中，而综合考虑多种能源介质的耦合关系并实施优化调度的成果还不多见。文献(孙彦广.钢铁企业能量流网络信息模型及多种能源介质动态调控[C].香山科学会议第356次学术讨论会.2009:123-131.)于2009年在香山科学会议上提出了多种能源介质分解-协调优化策略和实现方法，以提升能源中心调控水平，实现钢铁企业能源系统高效有序运行。文献(罗先喜，苑明哲，徐化岩，等.面向钢铁企业的先进能源管理系统研究新进展[J].信息与控制.2011,40(6):819-828.)把基于全流程优化控制与系统节能思想的能源系统作为钢铁企业能源系统发展的高级阶段。这些成果高屋建瓴，以高度概括的方式为钢铁企业能源系统的研究指明了方向，但唯一的缺憾是它们都聚焦在理论层面，对具体实践的指导不明确。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法，以解决现有技术缺少钢铁企业多能源介质综合的动态平衡与优化调度方法的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构以及煤气、蒸汽和电力子系统中的各单元设备信息；步骤2，获取各种能源介质的供需预测数据、生产检修计划和其他设定信息；步骤3，建立钢铁企业能源动态平衡与优化调度数学模型，确定优化调度模型的优化变量为确定煤气子系统的能源成本目标函数J1、蒸汽子系统的能源成本目标函数J2和电力子系统的能源成本目标函数J3，确定所述优化调度模型的目标函数为确定优化调度模型的约束条件；其中，i为煤气管网的序号，j为煤气子系统中单元设备的序号，t为调度周期序号，分别设备的煤气消耗量和产生量，n为蒸汽和电力子系统中单元设备的序号，s为蒸汽管网的序号，为设备n消耗的煤气量，为设备n入口蒸汽流量，为设备n出口产生/抽汽/凝汽流量，zn,t为设备n产生的电量；步骤4，将转化为具有两个优化目标的问题：并且满足所有约束条件，其中：具体地，gk(·)为不等式约束，hk(·)为等式约束，k为不等式约束或等式约束的序号；δ为设定的一个较小的正数；步骤5，采用多目标优化算法对所述步骤4中得到的所述两目标优化问题进行求解，并应用Pareto支配关系和Pareto优超数作为个体排序选择的准则，其中，Pareto优超数的定义为：设为进化种群pop中一个个体，用表示种群中Pareto优于的个体总数，称为的Pareto优超数，#表示集合中的元素个数。本专利技术实施例提供的一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法的有益效果包括：(1)克服了传统研究仅对单一能源介质进行平衡和调度的缺陷，综合考虑了钢铁企业多种能源介质的耦合关系，从综合调度和全局优化的角度给出了多能源介质动态平衡与优化调度的技术方案，对具体实践的指导意义明确。(2)应用多目标优化的基本思想，将钢铁企业能源综合调度这一复杂的约束优化问题转化为包含两个目标的多目标优化问题，其中，第1个目标取为原问题的目标函数值，第2个目标由约束条件转换得到，表示违反所有约束条件的程度，这种转换方法为研究钢铁企业能源动态平衡和优化调度问题提供了新的思路和途径。(3)针对钢铁企业多能源介质动态平衡与优化调度课题综合程度较高，且介质之间耦合性强，数学模型求解困难的问题，公开了一种基于多目标优化算法的求解方法。通过对钢铁企业能源动态平衡与优化调度这一具体工程问题的测试结果表明了该算法的有效性，它不仅适用于能源系统问题研究，还可应用于其它类似的科学和工程优化问题。(4)钢铁企业多能源介质动态平衡与优化调度这一技术方案的取得，实现了副产煤气的“零”放散，减少了蒸汽了盲目生产，实现了蒸汽的“零”放散，实现了电力负荷的削峰填谷，最终达到了充分利用二次能源，提高能源综合利用效率的目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法的总体流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法的详细流程图；图3为本专利技术实施例提供的多目标进化算法中全局交叉算子的方法流程图；图4为本专利技术实施例提供的多目标进化算法中局部交叉算子的方法流程图；图5为典型钢铁企业煤气子系统拓扑结构图；图6为典型钢铁企业蒸汽和电力子系统拓扑结构图；图7为本专利技术提供的实施例中某钢铁企业的煤气、蒸汽和电力子系统拓扑结构简图；图8为本专利技术提供的实施例中得到的高炉煤气动态平衡和优化调度结果；图9为本专利技术提供的实施例中得到的焦炉煤气动态平衡和优化调度结果；图10为本专利技术提供的实施例中得到的转炉煤气动态平衡和优化调度结果；图11为本专利技术提供的实施例中得到的高压蒸汽动态平衡和优化调度结果；图12为本专利技术提供的实施例中得到的中压蒸汽动态平衡和优化调度结果；图13为本专利技术提供的实施例中得到的低压蒸汽动态平衡和优化调度结果；图14为本专利技术提供的实施例中得到的电力动态平衡和优化调度结果。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。如图1所示为本专利技术提供的基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法的总体流程图，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构以及煤气、蒸汽和电力子系统中的各单元设备信息。步骤2，获取各种能源介质的供需预测数据、生产检修计划和其他设定信息，生产检修计划定义了各个子系统中单元设备的即时状态，并将某些不可用的设备排除在调度优化范畴之外；其他设定信息用于接收用户的个性化输入条件，如根据预测信息获知某一时段的高炉煤气(BFG)富余量较大，这时为减少BFG放散，可以将锅炉等用户的BFG流量设置在允许的上限值，让其燃烧尽可能多的BFG。步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构以及煤气、蒸汽和电力子系统中的各单元设备信息；步骤2，获取各种能源介质的供需预测数据、生产检修计划和其他设定信息；步骤3，建立钢铁企业能源动态平衡与优化调度数学模型，确定优化调度模型的优化变量为确定煤气子系统的能源成本目标函数J1、蒸汽子系统的能源成本目标函数J2和电力子系统的能源成本目标函数J3，确定所述优化调度模型的目标函数为Minf(x→)=J1+J2+J3,]]>x→=(xi,j,tsume,xi,j,tgen,xi,n,tsume,ys,n,tin,ys,n,tout,zn,t),]]>确定优化调度模型的约束条件；其中，i为煤气管网的序号，j为煤气子系统中单元设备的序号，t为调度周期序号，分别设备的煤气消耗量和产生量，n为蒸汽和电力子系统中单元设备的序号，s为蒸汽管网的序号，为设备n消耗的煤气量，为设备n入口蒸汽流量，为设备n出口产生/抽汽/凝汽流量，zn,t为设备n产生的电量；步骤4，将转化为具有两个优化目标的问题：Minf(x→)=J1+J2+J3,MinG(x→)=Σk=1mGk(x→),x→=(xi,j,tsume,xi,j,tgen,xi,n,tsume,ys,n,tin,ys,n,tout,zn,t)]]>并且满足所有约束条件，其中：具体地，gk(·)为不等式约束，hk(·)为等式约束，k为不等式约束或等式约束的序号；δ为设定的一个较小的正数；步骤5，采用多目标优化算法对所述步骤4中得到的所述两目标优化问题进行求解，并应用Pareto支配关系和Pareto优超数作为个体排序选择的准则，其中，Pareto优超数的定义为：设为进化种群pop中一个个体，用表示种群中Pareto优于的个体总数，称为的Pareto优超数，#表示集合中的元素个数。...

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取钢铁企业能源系统网络拓扑结构以及煤气、蒸汽和电力子系统中的各单元设备信息；其中，获取所述钢铁企业能源系统网络拓扑结构的过程包括：输入各类能源介质管网的类型和数量，以及能源介质管网的物理属性；所述能源介质管网的物理属性包括：煤气管网的介质形式、压力上/下限、热值，蒸汽管网的压力上/下限、温度上/下限、焓值，内部电网的主变容量、最大负荷和电压等级；获取所述煤气、蒸汽和电力子系统中的单元设备信息的过程包括：步骤101，确定各子系统中单元设备所属类型和数量；步骤102，根据能源产耗关系，将所述单元设备挂接到对应的能源介质管网上，确定所述单元设备的能源产耗变量集；步骤103，输入各个单元设备的工艺模型和约束条件，所述约束条件包含运行负荷约束、煤气流量约束和混合煤气热值约束；步骤2，获取各种能源介质的供需预测数据、生产检修计划和用于接收用户的个性化输入条件的其他设定信息；步骤3，建立钢铁企业能源动态平衡与优化调度数学模型，确定优化调度模型的优化变量为确定煤气子系统的目标函数J1、蒸汽子系统的目标函数J2和电力子系统的目标函数J3，确定所述优化调度模型的目标函数为Minf(x)＝J1+J2+J3，确定优化调度模型的约束条件；其中，i为煤气管网的序号，j为煤气子系统中单元设备的序号，t为调度周期序号，分别设备的煤气消耗量和产生量，n为蒸汽和电力子系统中单元设备的序号，s为蒸汽管网的序号，为设备n消耗的煤气量，为设备n入口蒸汽流量，为设备n出口产生/抽汽/凝汽流量，zn,t为设备n产生的电量；所述煤气子系统、蒸汽子系统和电力子系统的目标函数具体为：其中，为煤气放散惩罚；progas为煤气外售收益；其中，fedwat为锅炉给水费用；为蒸汽放散惩罚；buystm为外购蒸汽成本；minJ3＝buyele-proele；其中，buyele为外购电力成本；proele为外售电力收益；所述优化调度模型的所述约束条件包括单元设备的工艺约束、各能源介质的物理约束和煤气、蒸汽和电力三种能源介质的动态平衡约束；所述单元设备的工艺约束和各能源介质的物理约束为：其中，gj(·)、hj(·)分别煤气子系统中单元设备j的不等式约束和等式约束，EQG为煤气子系统单元设备集合；gn(·)、hn(·)分别为蒸汽和电力子系统中单元设备n的不等式约束和等式约束，EQS、EQE分别为蒸汽和电力子系统单元设备集合；所述煤气、蒸汽和电力三种能源介质的动态平衡约束为：其中，表示“对于任意的…”，为煤气i在周期t内的富余量，为蒸汽s在周期t内的需求量，为电力在周期t内的需求量；步骤4，将f(x)转化为两目标优化问题：并且满足所有约束条件，其中：具体地，gk(·)为不等式约束，hk(·)为等式约束，k为不等式约束或等式约束的序号；δ为设定的一个较小的正数；步骤5，采用多目标优化算法对所述步骤4中得到的所述两目标优化问题进行求解，并应用Pareto支配关系和Pareto优超数作为个体排序选择的准则，其中，Pareto优超数的定义为：设xi为进化种群pop中一个个体，用D(xi)表示种群中Pareto优于xi的个体总数，称为xi的Pareto优超数，D(xi)＝#{xj|xj∈pop∧xjxi}，#表示集合中的元素个数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾亮，叶理德，欧燕，
申请(专利权)人：中冶南方工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42