基于混合遺傳算法的鋼鐵煤氣系統(tǒng)平衡調(diào)度

【摘要】：鋼鐵企業(yè)是高能耗產(chǎn)業(yè),副產(chǎn)煤氣作為企業(yè)重要的二次能源,對其合理的使用,不但可以降低鋼鐵企業(yè)的能耗,增加經(jīng)濟效益,提升企業(yè)競爭力,同時也可以節(jié)約自然資源,并減少煤氣放散對環(huán)境的污染。能源調(diào)度應(yīng)確保穩(wěn)定供氣和安全生產(chǎn),然而鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)錯綜復(fù)雜,涉及用戶眾多,且相互之間關(guān)系緊密,要解決好其調(diào)度問題,需從整個系統(tǒng)出發(fā),對問題進行建模,從而進行優(yōu)化調(diào)度。 本文提出一種基于混合遺傳算法的調(diào)度方法用于解決鋼鐵廠的副產(chǎn)煤氣調(diào)度問題。該方法通過對國內(nèi)某鋼鐵廠煤氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、煤氣柜柜位調(diào)整手段以及調(diào)整單元使用煤氣特征的分析,建立以經(jīng)濟指標為衡量基準的優(yōu)化調(diào)度模型。該調(diào)度模型在滿足對柜位調(diào)整目的的同時,考慮外購能源量、使用煤氣量、產(chǎn)電量、柜位偏差量等對調(diào)整帶來的影響,以及不同調(diào)度單元使用煤氣情況的差異和各單元煤氣流量與煤氣柜柜位的關(guān)系,實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化。本文采用混合遺傳算法對所建模型進行求解,避免計算過程中不可行解的產(chǎn)生,降低求解非線性規(guī)劃帶來的復(fù)雜和難度,保證對可行域中全局解和局部解的搜索效率。 為驗證本文所提方法的有效性,采用我國某鋼鐵廠現(xiàn)場煤氣系統(tǒng)實際數(shù)據(jù),考慮現(xiàn)場實際調(diào)度中較為常見的煤氣柜柜位超限和不足的情況進行仿真實驗,并將結(jié)果與幾種常見優(yōu)化算法進行比較。實驗結(jié)果表明本文所提出的混合遺傳調(diào)度算法能有效地解決煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度問題。 【關(guān)鍵詞】：鋼鐵企業(yè) 副產(chǎn)煤氣 優(yōu)化調(diào)度 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究內(nèi)容及意義11-12
• 1.3.1 研究內(nèi)容11
• 1.3.2 研究意義11-12
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)12-13
• 2 鋼鐵煤氣系統(tǒng)調(diào)度模型13-22
• 2.1 副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度13-15
• 2.2 優(yōu)化模型的建立15-21
• 2.2.1 調(diào)度目標函數(shù)16
• 2.2.2 約束條件16-21
• 2.3 小結(jié)21-22
• 3 基于混合遺傳算法的調(diào)度模型求解22-33
• 3.1 遺傳算法22-25
• 3.2 混合遺傳算法25-30
• 3.2.1 算法編碼25-26
• 3.2.2 目標函數(shù)計算26-27
• 3.2.3 基因操作27-30
• 3.3 調(diào)度模型求解流程30-32
• 3.4 小結(jié)32-33
• 4 數(shù)值實驗與分析33-49
• 4.1 BFG系統(tǒng)柜位超限的調(diào)度37-41
• 4.2 BFG系統(tǒng)柜位不足的調(diào)度41-44
• 4.3 COG系統(tǒng)柜位超限的調(diào)度44-48
• 4.4 小結(jié)48-49
• 結(jié)論49-50
• 參考文獻50-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況54-55
• 致謝55-56

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