基于复杂网络的钢铁企业供氧系统优化调度研究

The oxygen supply-demand system in steel industry is a rather complex nonlinear system with sophisticated structure, whose optimal balance scheduling is capable of improving the oxygen supply efficiency and the enterprise profits. In this project, taking the oxygen supply-demand system as the research background, the acquired industrial data from SCADA system are intensively analyzed, the related information behind the data that could describe the system states and the dynamic feature are intensively mined, and the complex network model aimed to represent the industrial system will be established. Then, taking into account the production modes, the process operational characteristics, and the impact of the oxygen system on the energy environment, an oxygen-related energy consumption analysis model is constructed. As such, the complex network model and the energy consumption analysis model are combined to study a series of optimal scheduling method for the oxygen system. Finally, the application software corresponding to the studied scheduling methodologies will be developed and applied to the typical steel enterprise in our country. The research contents of this project are listed as follows. 1) Data preparation methods related to the oxygen system; 2) Complex network modeling for the oxygen system; 3) Establishing the energy consumption analysis and evaluation model; 4) Scheduling modeling for the system balance optimization; 5) The optimal scheduling software development and application.

钢铁企业供氧系统是一个结构复杂的非线性系统。对供氧系统进行优化平衡调度，可有效改善供氧系统放散率高的现状。本项目以钢铁企业供氧系统为研究对象，分析从现场能源管理系统采集到的数据，深入发掘海量数据中蕴含的描述系统状态间关系和动力学特性等信息，对供氧系统建立复杂网络模型。综合考虑企业生产模式、工序操作特性及各种环境因素对企业生产能耗的影响，建立企业能耗分析模型。在此基础上将复杂网络模型与能耗模型相融合，研究供氧系统优化调度新的理论及方法，并将所研究的方法开发形成优化调度软件在我国钢铁企业进行示范应用。本项目研究内容包括：供氧系统相关数据的准备方法；供氧系统复杂网络建模；能耗分析评价模型的建立；将复杂网络模型与计算智能优化算法相结合建立平衡优化调度模型；供氧系统优化调度软件的开发及示范应用。取得具有自主知识产权的原创性研究成果，将为进一步降低钢铁企业的能耗水平，提高企业经济效益奠定基础。

钢铁企业供氧系统是一个结构复杂的非线性系统，对供氧系统进行优化平衡调度，可有效改善供氧系统放散率高的现状。本项目以钢铁企业供氧系统为研究对象，分析从现场能源监控系统和能源管理系统采集到的能源产消数据、生产计划数据以及调度决策数据，深入发掘海量数据中蕴含的描述系统状态间关系和动力学特性等信息，对供氧系统建立优化调度模型。本项目主要研究内容包括：供氧系统相关数据的准备方法；供氧系统复杂网络建模；能耗分析评价模型的建立；将复杂网络模型与计算智能优化算法相结合建立平衡优化调度模型；供氧系统优化调度软件的开发及示范应用。取得的主要成果如下：针对工业数据能在采集、传输、转换的过程中数据点缺失，提出了三种缺失数据填补方法：1）基于分段形态表示的工业序列数据缺失的填补方法；2）基于最大方差权信息系数的数据填补方法；3）基于相关性分析的数据填补方法。针对供氧系统能源产生、消耗、存储量的预测问题，建立了单种能源介质的预测模型，在此基础上将单种能源介质的模型以社团的形式合成供氧系统复杂网络模型。综合考虑生产模式、工序操作特性及环境因素对企业生产能耗的影响，建立了基于数据的供氧系统能耗指标分析评价模型。在此基础上，完成了各模型的集成性研究工作，并结合计算智能算法进行优化，使生产过程与调整方案协同工作，实现钢铁企业供氧系统的优化调度。基于上述方法及技术的创新，结合现场能源监控及实时数据采集，开发了钢铁企业供氧系统的能源预测与优化调度系统，并成功应用于我国大型钢铁企业，提高了企业资源利用率，减少了气体放散损失。本项目将理论研究与实际应用紧密结合，共发表学术论文20余篇，其中5篇被SCI检索，已获授权国家发明专利4项，受理4项（已公告），获软件著作权4项。另外获教育部组织的科技成果鉴定一项，鉴定结果：项目在冶金能源系统预测方面处于国际领先水平。