[发明专利]一种基于知识的冶金企业转炉煤气调度方法

说明书

技术领域

本发明属于信息技术领域，涉及到大数据分析、知识提取和模糊推理建模，是一种基于知识的冶金企业转炉煤气平衡调度方法。本发明利用调度经验知识和冶金企业现场已有的大量历史数据，设计了一种基于模糊聚类的产生式规则模型，通过聚类分析和关联规则挖掘，挖掘数据中蕴含的知识信息，进而与专家先验知识进行融合，建立基于知识的煤气调度模型，从而有效地指导现场调度人员对转炉煤气系统进行平衡调度。此方法在冶金企业其它能源介质系统均可有广泛的应用。

背景技术

冶金企业是高能耗、高污染、高排放的产业。节能降耗一直是冶金行业所面临的最严峻问题之一。随着一次能源的紧缺和新节能技术的提高，冶金生产过程中产生的副产煤气能否得到合理的利用将直接影响到整个冶金企业的能耗成本和节能减排效果(J.Yang,J.Cai,W.Sun,J.Liu.(2015).Optimization and scheduling of byproduct gas system in steel plant.钢铁研究学报(英文版),22(5),408-413.)。转炉煤气是炼钢过程的副产品，由于生产过程的断续性特征，转炉煤气的发生量存在间歇，因此需要先经过煤气柜回收后再输送到各个生产用户。由于煤气柜容量有限，因此如果煤气柜存储量较大，即使转炉煤气的热值达到标准，仍然需要对过剩煤气进行点火放散，造成能源的浪费。反之，如果煤气柜存储量较小，并且转炉煤气长时间未回收，则将打开合成环节，使用BFG和COG填补LDG的缺口，从而对其他煤气管网的平衡状态产生影响；问题严重时，甚至会造成部分生产环节的停产，影响正常的生产计划。因此对转炉煤气进行合理的调度，可以使得煤气最大限度的回收，从而大大提高二次能源的使用效率、减少煤气的无效排放。

目前实际生产中，对冶金企业转炉煤气的综合平衡还是以流量实时监测和柜位报警机制为主，通过调度人员的人工经验制定调整方案，至今没有采用理论的方法对转炉煤气的调度策略进行建模。但是由于煤气系统用户众多，管网情况复杂，各个调度人员的经验存在差异，煤气放散和紧缺的情况时有发生。对于调度方法的研究，有学者采用数学规划的方法进行建模分析，通过求解数学模型可以得到最佳调度方案(L.Zhou,Z.W.Liao,J.D.Wang,B.B.Jiang,Y.R.Yang,W.L.Du.(2015).Energy configuration and operation optimization of refinery fuel gas networks.Applied Energy,139:365-375.)。其建立的调度模型由目标函数和约束条件两部分组成，目标函数一般是最小化运行成本以及最大化生产收益，约束条件是根据生产工艺约束及物理约束建立的。还有学者使用复杂网络、贝叶斯网络等网络化方法对需要调度对象进行动态描述，建立调度模型，从而将生产过程中的调度问题转换成网络上的节点遍历过程(J.Zhao,W.Wang,K.Sun,Y.Liu.(2014).A bayesian networks structure learning and reasoning-based byproduct gas scheduling in steel industry.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,11(4):1149-1154.)。近年来，大量学者利用数据挖掘、异构数据处理等相关技术，对制造过程产生的大量离线和在线数据进行分析处理，挖掘出隐含在数据中的经验、知识及规则，再进一步应用到生产过程的优化与管理中，以解决传统调度方法难以解决的复杂制造过程中的调度问题(F.Zhang,J.Cao,W.Tan,S.U.Khan.(2014).Evolutionary scheduling of dynamic multitasking workloads for big-data analytics in elastic cloud.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing,2(3),338-351.)。此外，针对实际生产过程的不确定信息，一些学者采用基于模糊的调度方法，将调度模型转化成调度规则，然后再根据调度规则将系统中提取到的模糊信息映射到调度指令集中的相应模式，从而产生调度指令(郭子雪,郭亮.(2015).应急物资调度时间最小化模糊优化模型.中国安全科学学报,25(10):172-176.)。