[发明专利]一种降低生产用电成本的热轧优化调度方法

权利要求书

1.一种降低生产用电成本的热轧优化调度方法，包括以下步骤：

步骤一：加载分时电价费率数据、轧制速度设定数据和待排产的板坯数据；

步骤一中，分时电价费率数据表示为π_j，即电价时段j的电价，其中j∈T，T为电价时段集合，T＝{1,2,...,t}，t为一个电价费率周期划分的电价时段个数；轧制速度设定数据表示为V'＝{v′₁,v′₂,...,v′_t}，v′_j为电价时段j设置的轧制速度；

步骤二：确定最小化生产用电成本的热轧调度目标函数和约束条件；所述目标函数为：

①最小化相邻板坯间宽度、厚度、硬度跳变惩罚值的目标函数为：

②最小化生产用电成本的目标函数为：

所述约束条件为：

v'_min≤v_i≤v'_max，i∈M；

所述约束条件和目标函数中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为轧制板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；C_ij为相邻板坯因宽度、厚度、硬度跳变引起的惩罚值，其中和分别为相邻板坯i和j的宽度、厚度、硬度跳变惩罚值；v_i为轧制单元i的平均轧制速度；l_i为第i个板坯的轧制长度；v'_min和v'_max分别为V’中的最小值和最大值；L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；b_i表示轧制单元i的待产时间；T_s为可安排生产时间；p_i为轧制单元i生产所需最大时间，即平均轧制速度为v'_min时所需的生产时间；W_i为板坯i轧制生产所需电能，i∈N；

多目标优化的决策变量为：

为目标函数中的决策表达式，其计算依据为：

步骤三：批量计划编制、轧制单元待产时间和轧制速度信息的混合染色体编码；

所述步骤三中，混合染色体编码表示为G由自然数序列C、浮点数序列B和整数序列V构成：G＝(C,B,V)＝(c₁,c₂,...,c_m×n,b₁,b₂,...,b_m,v₁,v₂,...,v_m)；其中，C中元素c_i为[1,m×n]范围内不重复的自然数，i＝1,2,…,m×n，通过编码映射由序列C确定批量计划编制方案，m为轧制单元数，n为轧制板坯数；B中元素b_k表示第k个轧制单元生产前的待产时间，1≤k≤m；V中元素v_k表示第k个轧制单元的平均轧制速度，1≤k≤m；

编码映射的具体步骤为：

1)令板坯i的利用标志变量f_i＝0，i＝1,2,...,n；对于轧制单元k，令板坯数num_k＝0，k＝1,2,...,m，板坯轧制总长度d_k＝0，k＝1,2,...,m，相同宽度板坯轧制总长度q_k＝0，k＝1,2,...,m；设置循环变量j＝1；

2)确定自然数c_j对应的板坯s与轧制单元k，计算方法为：

其中[]表示向下取整；

3)判断f_s＝0是否成立；

i.若f_s＝0成立，表明板坯s为自由板坯，判断w_s≠w'_k是否成立，w_s≠w'_k成立则设置q_k＝0，其中w_s表示板坯s的宽度，w'_k表示轧制单元k中最近加入板坯的宽度，w_s≠w'_k不成立则进一步判断d_k+l_s≤U且q_k+l_s≤R是否成立，不成立则转步骤4)，成立则将板坯s加入轧制单元k，令num_k＝num_k+1，d_k＝d_k+l_s，q_k＝q_k+l_s，f_s＝1，轧制单元k中板坯序列R_k＝R_k∪{s}；

ii.如果f_s＝0不成立，直接转步骤4)；

4)令j＝j+1，转步骤2)重复执行上述步骤，直到j＝m×n+1；

5)检查是否所有f_i＝1，i＝1,2,...,n且d_k≥L，k＝1,2,...,m成立；

i.若成立，表明在满足约束条件前提下所有板坯均分配到轧制单元中，集合R＝{R₁,R₂,...,R_m}即为批量计划编制的一个可行解；

ii.若不成立，表明该染色体编码表示的批量计划不满足约束，为不可行解，对该编码赋予一个适应度函数值，使其不被选入新种群；

步骤四：确定混合染色体编码的选择、交叉、变异算子及其操作；

选择算子的操作为：采用基于非支配排序和拥挤距离计算的锦标赛排序方法选择种群内个体；交叉算子的操作为：采用部分交叉匹配策略对父代的混合染色体编码的序列C进行交叉重组，交叉重组后在序列C的基础上规划序列B和V；变异算子的操作为：采用子串重组变异策略对父代的混合染色体编码的序列C进行变异操作，变异操作后在序列C的基础上规划序列B和V；

在序列C的基础上规划序列B和V的具体步骤为：

1)随机初始化分配m个轧制单元的浮点数序列B＝(b₁,b₂,...,b_m)，序列B中元素满足条件

2)计算每个轧制单元i开始生产的时间和电价以及结束生产的时间和电价

3)将t个电价时段按电价降序排序，得到排序后的电价时段集合T'＝(t'₁,t'₂,...,t'_t)，t'_k对应的电价为π'_k，k＝1,2,...,t，与该电价时段相对应的轧制速度为令循环变量z＝1；

4)初始化每个轧制单元的平均轧制速度v_i＝v'_min,i∈M；

5)调整轧制单元的平均轧制速度以及待产时间，对从电价时段t'_k开始生产的轧制单元i，若满足且b_i+10，i∈M，且t'_k+1≤t，则令b_i＝b_i+1+b_i+Δt_i，b_i+1＝0，其中Δt_i表示轧制单元i提高平均轧制速度后缩短的轧制时间,i∈M；对从电价时段t'_k结束生产的轧制单元i，若满足且b_i0，且t'_k-1≥1，则令b_i+1＝b_i+1+b_i+Δt_i，b_i＝0；

6)重新计算第i个轧制单元开始生产的时间和电价以及结束生产的时间和电价令z＝z+1，转步骤5)对次高电价重复上述操作，直到z＝t，表示所有电价时段内轧制单元的平均轧制速度和待产时间调整完毕；

步骤五：执行非支配排序多目标遗传算法优化热轧调度目标函数；

步骤六：优化解集的多目标决策及推荐方案输出。