[发明专利]钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法

说明书

技术领域

本发明属于钢铁行业煤气调度领域，具体涉及一种钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法。

背景技术

随着国民经济的迅速发展，我国对于钢铁需求量呈上升趋势。虽然我国钢铁产量目前已居世界首位，但面向国际市场后，钢铁企业除了在产量上竞争以外，钢铁质量、品种及生产成本等都已成为影响竞争的重要因素。就我国目前的国情来看，能源费用是影响钢铁生产成本的主要因素之一，大部分的钢铁企业生产成本高的原因与能源利用率低、浪费偏高直接相关。而副产煤气是钢铁生产过程中副产的优质气体燃料，是钢铁生产主要的能源资源，因此精确的计量煤气、充分的回收和利用煤气，从而最大限度的利用煤气，对整个钢铁行业节能减排、降低生产成本具有重要意义。

高炉煤气(简称BFG)是钢铁企业中最重要的二次能源之一，其回收利用水平与供需平衡程度对企业节能降耗有重要意义。近年来，随着节能减排工作的推进及节能技术的普及，钢铁企业高炉煤气得到了有效利用，但由于煤气的生产与使用随时都在发生着变化，供需之间的不平衡现象总在发生，如何有效地预测高炉煤气的发生量和消耗量，及时、准确的平衡供需变化关系，合理利用煤气、减少煤气放散，成为近年来研究的热点。

国内各钢铁企业都十分重视副产煤气回收利用，针对副产煤气回收利用展开的研究主要集中在副产煤气回收利用技术的研究。王秀纯在对冶金企业煤气平衡问题进行探讨时，就如何应用副产煤气，特别是高炉煤气，较少煤气放散，提出了一些有效的解决方法。张琦、蔡九菊和杜涛等人探讨了钢铁企业煤气平衡问题，根据钢铁企业煤气系统的特点，对煤气资源进行优化分配，提出通过建立合理的煤气缓冲用户，增设煤气储存设备，建立能源管理中心等手段，使煤气系统趋于动态平衡。韩明荣根据重钢现有的煤气平衡系统，通过现有的技术措施，优化了煤气系统的动态平衡，其中就包括高炉煤气的动态平衡问题。

综合高炉煤气回收利用的研究现状可以发现，目前钢铁企业副产高炉煤气的回收利用问题主要侧重于从设备、技术角度进行研究。无论是高炉煤气平衡问题的规划、管理还是煤气系统的优化、煤气柜的设立，都涉及高炉煤气发生量和用户的煤气消耗量的预测。

在高炉煤气产消量预测的方法里，目前有很多预测方法，各有各的特点。总的来说，是基于线性与非线性系统之上的。对于线性关系较为明显的问题，通常采用回归分析法，通过最小二乘法确定回归方程系数，建立函数方程。对于非线性系统，目前常用神经网络来建立模型解决问题。人工神经网络具有容错性好、固有的并行式处理结构、知识分布储存、自适应性强等特点，特别适用于非线性问题预测领域的研究。

发明内容

本发明公开了一种钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法，能够有效的预测钢铁行业副产煤气的产生量和消耗量，并且可以及时、可靠、准确的对煤气产消不平衡状况进行调度，解决煤气供需不平衡的问题。

本发明用BP神经网络模型预测副产高炉煤气的产生量（发生量）和消耗量，并在此基础上，提出了一种高炉煤气自平衡调度系统。BP神经网络模型由于其自身具有良好对的容错性、自适应性和学习性，使之特别适用于高炉煤气预测这一类非线性预测问题的解决；而在此基础上的高炉煤气自平衡调度系统则根据预测的煤气产消量，可以及时、准确地调节高炉煤气系统煤气流量的平衡，提高高炉煤气系统的调节和管理水平，达到很好的节能减排的目的。

一种钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统，包括：

数据采集子系统，用来采集高炉煤气实时生产数据，以及所需的预测参数和生产计划数据作为原始数据；

高炉煤气预测子系统，用来建立相应的预测模型，并根据所述数据采集子系统收集的数据预测高炉煤气产生量和消耗量；

高炉煤气产消平衡调度子系统，用来根据预测高炉煤气系统未来时刻的产生量和消耗量，以及根据原有的煤气存储量判断煤气量的供需平衡情况，给出平衡调度方案，调节高炉煤气平衡系统。

优选地，所述的数据采集子系统，包括：

实时数据获取模块，用于从能源实时数据库中获取煤气的实时产生量与消耗量；

管理数据获取模块，用于从能源管理数据库中获取煤气预测模型所需的预测参数以及高炉煤气的生产计划数据；

数据预处理模块，用于把采集来的原始数据进行消噪、清洗预处理，剔除数据整理错误的离群值；

数据存储模块，用于存储加工好的数据，形成相关的数据库信息，并传递给后续的高炉煤气预测子系统和高炉煤气产消平衡调度子系统。

优选地，所述的高炉煤气预测子系统，包括：