[发明专利]一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法

说明书

一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法，以轧钢系统生产计划、设备检修计划、加热炉近年的生产数据、煤气消耗指标及热平衡测试数据为基本参数，以当日加热钢种计划、加热炉小时产量计划、钢坯入炉及出炉平均温度、空气与煤气平均预热温度为动态预测修正参数，通过热平衡测试，建立统计分析与机理相结合的数学模型，进行轧钢加热炉煤气消耗量的中、长期及短期预测。通过动态、高精度预测轧钢加热炉煤气消耗量，有效解决了大型钢铁联合企业煤气系统平衡、优化调度过程中所存在的轧钢加热炉煤气消耗量不能精准预测的问题；对提高企业副产煤气利用效率、降低煤气放散率具有重要作用。

技术领域

本发明涉及冶金热工节能技术领域，特别涉及一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法。

背景技术

煤气是钢铁企业最为重要的二次能源，是钢铁企业赖以生存的“血液循环”系统，煤气利用效率的高低，直接决定了钢铁企业能源利用的水平，做到“零放散”是每个钢铁企业煤气管理的最终目标。实现煤气零放散的技术基础就是煤气的动态平衡调度，而实现煤气动态平衡调度的前提是：对未来发生的煤气量及用户消耗的煤气量进行精准预测。通过调整煤气发生设备、使用设备及缓冲设备的操作，实现未来时段煤气的平衡。钢铁企业煤气的消耗大户有热风炉、加热炉、焦炉、白灰窑等。由于生产计划的不确定性，煤气消耗的预测结果难以达到所需的精度要求。

专利“基于热风炉组的煤气消耗量预测模型建立方法及装置”(CN201510004731.8)公开了一种基于热风炉组的煤气消耗量预测模型建立方法及装置，该方法包括：获取热风炉组的历史数据；根据获取的在每个采样时刻每座热风炉的状态，确定热风炉组的燃烧状态循环周期和在一个燃烧状态循环周期内经历燃烧状态的热风炉；将历史数据按照燃烧状态循环周期进行划分，将最后一个燃烧状态循环周期之前的燃烧状态循环周期内的历史数据确定为训练集；分别将训练集包括的每个燃烧状态循环周期中相同采样时刻的煤气消耗量，确定为对应采样时刻的原始数据序列；将平均值模型作为转换时段的煤气消耗量预测模型；根据非转换时段的每个采样时刻的原始数据序列和灰色模型确定对应采样时刻的煤气消耗量预测模型。由于热风炉的生产较为稳定，采用时间序列进行热风炉煤气消耗预测可行，但加热炉的生产影响因素过多，采用时间序列不能满足预测精度要求。

对于轧钢加热炉煤气消耗量的预测，目前在国内尚未查到已公开的专利技术。论文“钢铁企业煤气产出和消耗动态模型”分析了钢铁企业副产煤气发生和使用的特点，针对每种副产煤气的发生设备和使用用户，分别建立了煤气产出和消耗动态模型，并对一个钢铁企业煤气的产出和消耗进行了实例计算，实例仿真结果表明：利用煤气产出和消耗动态模型计算的结果基本与实际数据吻合。提出增设高炉煤气柜或将高炉煤气引人转炉煤气柜以解决高炉煤气大量放散问题的措施；指出该厂由于副产转炉煤气中氧气体积分数较高，造成回收率较低；同时说明作业计划的准确以及计量仪表的精确是煤气动态仿真预测的重要因素。在轧钢加热炉煤气消耗预测模型中参考生产工艺的变化，将加热炉生产条件分为四种状态进行时间序列预测，但受轧制产量、钢种、规格、钢坯入炉及出炉温度、空、煤气预热温度等条件变化，都将对加热炉煤气消耗产生较大影响，因此其预测精度不能满足煤气动态平衡调度的要求。

综上所述，煤气消耗量预测一般采用时间序列模型，但对于轧钢加热炉这种操作复杂、生产多变、影响因素众多的煤气消耗量预测，其模型精度往往不能满足生产要求。本专利采用机理分析与多条件耦合的加热炉煤气消耗量中、长期和短期预测，并依据预测前一周期生产条件的变化，对模型进行滚动修正，以提高模型的预测精度，实现工业应用。

发明内容

轧钢加热炉是煤气消耗大户，约占轧钢工序总能耗的70％以上，准确预测轧钢加热炉煤气消耗量，对钢铁企业煤气系统平衡与优化调度具有重要作用，为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法，能够为轧钢加热炉煤气消耗量精准预测提供技术支撑。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：