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钢铁企业副产煤气系统优化调度研究

孔海宁  
【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。


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