【摘 要】
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蒸汽是钢铁企业重要的二次能源之一,在企业总能耗中占比超过10%。现有运行调度方式大多凭借人工经验,管控粗放、放散严重。因此,研究蒸汽系统的建模与优化调度问题,对于降低生产成本、保障运行安全具有重要意义。本文针对蒸汽设备层和系统层的运行特性,分别提出了数据驱动的气-热耦合设备动态建模方法和蒸汽系统多尺度优化调度方法。在设备层面,考虑燃气锅炉的输入煤气与输出蒸汽之间的耦合关系,提出了一种基于输入延迟L
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蒸汽是钢铁企业重要的二次能源之一,在企业总能耗中占比超过10%。现有运行调度方式大多凭借人工经验,管控粗放、放散严重。因此,研究蒸汽系统的建模与优化调度问题,对于降低生产成本、保障运行安全具有重要意义。本文针对蒸汽设备层和系统层的运行特性,分别提出了数据驱动的气-热耦合设备动态建模方法和蒸汽系统多尺度优化调度方法。在设备层面,考虑燃气锅炉的输入煤气与输出蒸汽之间的耦合关系,提出了一种基于输入延迟LSTM-GRU的因素建模方法。针对两种能源介质的响应时间尺度不同造成的时滞性问题,将动态时间弯曲与因果概率相结合,计算锅炉蒸汽的影响因素延迟参数,并基于此分别构造样本,建立了基于长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）的蒸汽发生流量动态预测模型。在系统层面,考虑蒸汽系统日前优化与日内动态调度的协同互动,提出了一种多时间尺度动态优化调度方法。在日前优化阶段,基于生产计划对数据样本进行粒度划分,建立了基于LSTM的模型对蒸汽产消流量以及管网压力趋势进行预测,并以24小时的调度经济成本最小为目标构建优化模型,求解各信息粒区间的最优压力参考轨迹;在日内调度阶段,提出了基于输入延迟LSTM的压力短期预测方法,设计了动态调度框架对各信息粒区间的压力进行滚动优化,实现对日前参考轨迹的跟踪,从而给出合理的调度建议。为了验证本文所提方法的有效性,采用国内某大型钢铁企业的实际运行数据进行实验,结果表明所提气-热耦合设备的动态建模方法较常用的反向传播神经网络建模方法具有更高的精度,且基于滚动优化的多时间尺度调度方法与人工调度和事件驱动调度方法相比,具有更高的实用性与可靠性,可为调度人员的决策提供有效指导。
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