炼钢的成本和效率直接影响着钢铁企业的经济效益,在电弧炉炼钢过程中,节能降耗至关重要。合理的供电策略不仅能保证操作顺利进行,而且有助于降低电耗、电极损耗和耐火材料侵蚀,缩短冶炼周期。本文在查阅了大量国内外相关文献的基础上,介绍了电弧炉炼钢的设备、工艺及其发展历史、着重介绍电弧炉供电策略研究的现状和今后的发展趋势。结合电弧炉的电气特性,根据现场数据对非线性电抗模型进行了回归分析,并在深入研究电弧炉电热特性和冶炼过程能量守恒的基础上,建立了电弧炉供电优化模型,并提出了综合经济评价指标。供电模型以吨钢电耗最小、冶炼时间最短、电极和耐火材料消耗最少为目标,并以此为指导,实现了电弧炉供电制度的整体优化。电弧炉供电优化模型是一个带约束的多目标混合整数非线性规划问题,而且由于部分模型参数无法获知,模型不能直接用于优化求解。为了解决参数未知问题并对模型优化求解,本文提出了两阶段迭代优化算法。第一阶段确定模型未知参数,利用模型参数自适应方法结合电弧炉炼钢的历史信息将模型中未知参数迭代更新；第二阶段对参数更新后的供电模型进行求解。在对比传统优化方法和智能优化算法求解此类问题的优势和不足后,采用基于自适应网格和拥挤距离的多目标粒子群(AGC-MOPSO)算法进行求解。两阶段迭代优化算法的优点在于通过参数迭代更新使供电模型通过参数迭代更接近炼钢真实情况,而且利用智能算法优化模型可以求解得到全局最优解。最后以某钢厂40吨电弧炉为背景,参照电弧炉炼钢经验数据,更新供电优化模型中未知参数,应用AGC-MOPSO算法对电弧炉供电模型进行求解,得到分阶段和全流程的供电策略；最后对仿真结果进行了对比和分析,制定了合理的供电曲线。