[发明专利]一种基于差分进化算法的高炉配料优化方法、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种高炉配料优化方法，其特征在于，包括：

S1，收集高炉配料工艺参数，

S2，选择参与配料的原料和燃料，并设定原料单价，

S3，确定原燃料成分和炉尘成分，

S4，建立高炉配料优化模型，

S5，利用差分进化算法对所述高炉配料优化模型进行求解，得出最佳配料方案；

其中，建立高炉配料优化模型包括如下步骤：

建立以配矿成本最低的目标函数，且该函数满足第一约束条件；

建立决策变量与炉渣中各类物质的产量关系，且该关系满足第二约束条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立以配矿成本最低的目标函数，包括：

令参与配料的各种原料的吨铁消耗量为单位为吨,其中下标1～4依次代表烧结矿、球团矿、块矿和熔剂，n₁，n₂，n₃，n₄分别依次代表参与配料的烧结矿、球团矿、块矿和熔剂的种类数量；以m为决策变量，建立以配矿成本最低的目标函数：

其中代表第i种烧结矿的价格，球团、块矿和熔剂同理；为了便于表述，将向量m表示为x＝(x₁,x₂,...,x_D)其中D＝n₁+n₂+n₃+n₄，则目标函数可以表示为其中p_i为第i种物料的价格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一约束条件，具体包括：

其中约束(1)表示矿石中TFe的含量在设定值f_TFe±δ范围内，其中f_i^TFe为第i种物料的TFe含量；表示吨铁熔剂用量小于等于设定值Q₀；约束(3)表示生铁硫含量小于设定值S₀；约束(4)～(6)为炉料结构约束，约束(4)表示烧结矿占全部矿的比例约束,和为上下限；约束(5)表示球团矿占全部矿的比例约束，和为上下限；约束(6)表示块矿占全部矿的比例约束，和为上下限。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，约束(1)中f_TFe＝0.55，δ＝0.01；约束(2)中Q₀＝0.5；约束中(3)，S₀＝0.0005；约束(4)中约束(5)中约束(6)中.

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立决策变量与炉渣中各类物质的产量关系，包括：

吨铁炉渣产量的计算公式为：其中，

f_i^CaO为第i种原料的CaO含量，依次为焦、煤和炉尘中的CaO的含量；

f_i^MgO为第i种原料的MgO含量，依次为焦、煤和炉尘中的CaO的含量；

为第i种原料的SiO2含量，依次为焦、煤和炉尘中的SiO2的含量；

为第i种原料的Al2O3含量，依次为焦、煤和炉尘中的Al2O3的含量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，第二约束条件，具体包括：

其中约束(7)表示吨铁炉渣中MgO的含量约束,a,b分别为上下限；约束(8)表示吨铁炉渣中Al2O3的含量约束，c为上限；约束(9)表示二元碱度约束，其中和分别为二元碱度R₂的上下限。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：约束(7)中a＝0.05,b＝0.1；约束(8)中c＝0.17；约束(9)