[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

说明书

本发明公开了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，属于信息技术领域。该方法包括：利用差分进化算法对模型进行求解，求解过程包括：第一步，收集高炉配料工艺参数；第二步，选择参与配料的原料和燃料，并设定原料单价；第三步，确定原燃料成分和炉尘成分；第四步，建立高炉配料优化模型；第五步利用差分进化算法对模型进行求解；通过多次依次采用第二步、第三步、第四步和第五步的方法，最后完成高炉配料优化方法。本发明提供了一种准确高效的高炉配料优化的方法，帮助高炉冶炼进行成本控制时达到用最低的成本使高炉稳定、高效生产出质量合格铁水的目的。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及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。

背景技术

高炉冶炼工序是钢铁生产过程中成本消耗最大的环节，其成本约占钢铁企业整个冶炼过程的60～70％, 降低吨铁成本是钢铁企业提升竞争力和高质量发展的重要一环。高炉冶炼成本又集中在原料和燃料的消耗上，如何使用合适的原料来生产铁水，达到用最低的成本使高炉稳定、高效生产出质量合格铁水是高炉冶炼成本控制的关键，称之为高炉配料优化计算。

目前高炉配料计算已有一些公开方法，公开号为CN12722652A的专利公开了“一种高炉冶炼成本计算及优化方法”，利用元素守恒和经验公式，基于规则，指定调整步长不断迭代进行优化求解。公开号为 CN103092087A的发明专利公开了“基于线性规划的高炉配料优化方法”，在已知原燃料成分条件下，根据工艺约束建立带约束的线性方程，通过单纯性法进行优化求解。

上述专利以及相关方法中，采用规则进行迭代优化，寻优路线固定，容易丢失全局解。采用线性规划方法求解，模型必须是线性模型，无法处理非线性约束，在遇到非线性约束时，需要进行简化处理，无法处理复杂的非线性约束。鉴于现有技术存在的缺陷，很有必要，开发一套适应性更广，优化能力更强的高炉配料优化方法和系统。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种基于差分进化算法的高炉配料优化方法，在高炉生产工艺约束条件下，以吨铁成本最低(不限于该目标)为目标函数，提供高炉配料提供最优炉料配比。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

1.收集高炉配料工艺参数。工艺参数包括：铁水中的铁的分配系数λ_Fe，铁水中S的分配系数λ_S，铁水中的Si含量炉渣四组分比例和吨铁炉尘产量

2.选择参与配料的原料和燃料，并设定原料单价。

3.确定原燃料成分和炉尘成分。从外部系统(检化验系统)通过数据接口获取上述物料的化验记录，根据规则确定成分。例如，取某种物料的近三次化验结果的平均值作为该物料的最终成分。

4.建立高炉配料优化模型。建成的模型为：

其中m代表参与配料的各种原料的吨铁消耗量(单位为吨)，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。

5.利用差分进化算法对模型进行求解。

实施本发明的一种基于差分进化算法的高炉配料优化方法及系统，能够快速得到满足多条件约束的下的最优物料配比，同时该方法对模型是否线性不作要求，且搜索能力强，具有很强的实用性，能够实现高炉配料精准优化，显著降低冶炼成本和现有人工配料的工作量。

附图说明

图1为本发明的整体步骤图。