一种矿热炉能效在线调度决策方法

摘要

本发明涉及一种矿热炉能效在线调度决策方法。首先建立功率均值预测模型，在线实时预测矿热炉用电功率。采用滚动决策思想，考虑群炉的能效差异，工况的变化情况，基于实时动态预测的功率值，将复杂动态环境下的能效调度问题转化为按工况优先级划分的能效调度决策问题。该方法对矿热炉用电负荷进行统一在线调度，实现在有限的电能需量约束下全厂矿热炉电能效率动态优化。提高企业经济效益，促进节能降耗。

权利要求

1.一种矿热炉能效在线调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集工厂所有矿热炉的用电功率数据，用Pn(t)表示第n台炉子t时刻的用电功率，已知熔炼周期内工况变化情况，用S1、S2、S3分别表示主熔工况、加料工况、排气工况；

步骤2、对步骤1采集的数据进行数据清洗和重采样，删除无效数据；

步骤3、将整个熔炼过程划分为多个需量周期T，根据企业与供电局约定好的最大用电功率设定最大需量限额PD，其中，需量为在一个需量周期T中，测得用户用电功率的平均值；

步骤4、将一个需量周期T细分为五个时段，实测得前四个时段的功率实际值，并建立功率均值预测模型预测出第五个时段的功率Pn(t+5)，其中，功率均值预测模型采用以下公式：

式中，N表示矿热炉的总数量；t＝0,1,2,......，表示第t分钟； 表示第n台炉子在t+1分钟测得的实际功率值；Pn(t+5)表示第n台炉子在t+5分钟的功率预测值，按照相同的方法，向前滚动预测；

步骤5、计算当前需量周期内的平均用电功率，判断是否满足最大需量约束条件，此时分两种情况进行调度决策：当满足条件时，采用单炉控制；当不满足条件时，采用群炉调度；

步骤6、采用在线滚动决策对接下来的每个需量周期进行调度决策，直至决策完整个熔炼周期，以实现矿热炉能效在线调度，其中：在线滚动决策是指第一个需量周期内用第1、2、3、4时段的功率来预测第5时段的功率，再在第二个需量周期内用第2、3、4、5时段的功率来预测第6时段的功率，依次滚动预测接下来的每个时段内的需量，并按照步骤5的调度决策方法在熔炼周期内在线滚动决策。

2.根据权利要求1中所述的一种矿热炉能效在线调度决策方法，其特征在于，所述步骤

3中的需量周期T为测量用户用电需求量的一个标准时间单位。

3.根据权利要求1中所述的一种矿热炉能效在线调度决策方法，其特征在于，所述步骤

5中最大需量为在一个月内的所有需量测量周期中出现的最大平均功率，最大需量不能超过与供电局约定的需量限额，否则面临着罚款乃至停电的处罚；

最大需量约束条件如下：

式中 分别为t-3、t-2、t-1、t分钟的功率实际值；Pn(t+

1)、Pn(t+2)、Pn(t+3)、Pn(t+4)、Pn(t+5)分别为t+1、t+2、t+3、t+4、t+5时刻的功率预测值，PD为需量限额。

4.根据权利要求1中所述的一种矿热炉能效在线调度决策方法，其特征在于，所述步骤

5中的单炉控制是根据单台矿热炉的工况变化调整其用电功率设定值，而不考虑其它矿热炉用电情况，并通过自动控制系统调节三相电极的升降来改变电弧电阻，将矿热炉用电功率控制在设定值上；

群炉调度是指按工况分优先等级建立决策规则，快速根据优先级以及用电需量进行调度，按优先级从高到低执行卸载功率操作，处于排气工况的矿热炉禁止卸载功率操作，否则会加大生产事故的发生率、降低产品的质量，且每台矿热炉能够卸载的功率有一个阈值，用ΔPy表示，当单台炉子需要卸载的功率ΔP超过阈值ΔPy时，采取拉闸断电操作来控制需量在需量限额以内；

按照工业现场条件将工况分为三个优先等级，优先级从高到低为S1、S2、S3，分别表示主熔工况、加料工况、排气工况；假设共有N台矿热炉，其中有m台炉子处于主熔工况，n台炉子处于加料工况，(N-m-n)台炉子处于排气工况；需要卸载的总功率用ΔPz表示，ΔPZ＝P-PD，其中，P表示预测的功率值，PD表示需量限额；

当单台矿热炉要卸载的功率小于ΔPy时，执行按需卸载功率操作；当要卸载的功率大于等于ΔPy时，执行拉闸断电操作；用PS1、PS2、PS3分别表示处于主熔工况、加料工况、排气工况的单炉所需功率，ΔPS1、ΔPS2分别表示处于主熔工况、加料工况的单炉需要卸载的功率，则规则如下：

(1)当0≤ΔPz＜m·ΔPy时：对m台处于S1工况的矿热炉进行功率卸载，每台卸载的功率为ΔPS1＝ΔPz/m；

(2)当m·ΔPy≤ΔPz＜m·PS1时：在m台处于S1工况的矿热炉中随机抽取i台炉子进行拉闸断电操作，i＝[ΔPZ/PS1]+1；

(3)当m·PS1≤ΔPz＜m·PS1+n·ΔPy时：对m台处于S1工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时对n台处于S2工况的矿热炉进行功率卸载，每台卸载的功率为ΔPS2＝(ΔPz-m·PS1)/n；

(4)当m·PS1+n·ΔPy≤ΔPz＜m·PS1+n·PS2时，对m台处于S1工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时在n台处于S2工况的矿热炉中随机抽取j台炉子进行拉闸断电操作，j＝[(ΔPZ-m·PS1)/PS2]+1；

(5)当m·PS1+n·PS2≤ΔPz＜m·PS1+n·PS2+(N-m-n)·PS3时，将m台处于S1工况的矿热炉和n台处于S2工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时在(N-m-n)台处于S3工况的矿热炉中随机抽取q台进行拉闸断电操作，q＝[(ΔPZ-m·PS1-n·PS2)/PS3]+1。

说明书

一种矿热炉能效在线调度决策方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种矿热炉能效在线调度决策方法，属于矿热炉能效优化调度领域。

背景技术

[0002] 矿热炉是电冶金过程中主要的设备，且广泛用于工业领域，在国民经济和国防军工中具有重要作用。目前国内一些矿热炉企业比如电熔镁砂企业在生产过程中采取的是单
炉控制，当群炉实际用电接近最大需量上限时，随机选择两台矿热炉分闸断电，这种方式增
大了用电波动、损害电力设备、降低了群炉总体电能效率、影响产品质量。

发明内容

[0003] 本发明的目的是：提高电能利用效率和产品质量。

[0004] 为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种矿热炉能效在线调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0005] 步骤1、采集工厂所有矿热炉的用电功率数据，用Pn(t)表示第n台炉子t时刻的用电功率，已知熔炼周期内工况变化情况，用S1、S2、S3分别表示主熔工况、加料工况、排气工
况；

[0006] 步骤2、对步骤1采集的数据进行数据清洗和重采样，删除无效数据；

[0007] 步骤3、将整个熔炼过程划分为多个需量周期T，根据企业与供电局约定好的最大用电功率设定最大需量限额PD，其中，需量为在一个需量测量周期T中，测得用户用电功率
的平均值；

[0008] 步骤4、将一个需量周期T细分为五个时段，实测得前四个时段的功率实际值，并建立功率均值预测模型预测出第五个时段的功率Pn(t+5)，其中，功率均值预测模型采用以下
公式：

[0009]

[0010] 式中，N表示矿热炉的总数量；t＝0,1,2,......，表示第t分钟； 表示第n台炉子在t+1分钟测得的实际功率值；Pn(t+5)表示第n台炉子在t+5分钟的功率预测值，按照
相同的方法，向前滚动预测；

[0011] 步骤5、计算当前需量周期内的平均用电功率，判断是否满足最大需量约束条件，此时分两种情况进行调度决策：当满足条件时，采用单炉控制；当不满足条件时，采用群炉
调度；

[0012] 步骤6、采用在线滚动决策对接下来的每个需量周期进行调度决策，直至决策完整个熔炼周期，以实现矿热炉能效在线调度，其中：

[0013] 在线滚动决策是指第一个需量周期内用第1、2、3、4时段的功率来预测第5时段的功率，再在第二个需量周期内用第2、3、4、5时段的功率来预测第6时段的功率，依次滚动预
测接下来的每个时段内的需量，并按照步骤5的调度决策方法在熔炼周期内在线滚动决策。

[0014] 优选地，所述步骤3中的需量周期T为测量用户用电需求量的一个标准时间单位。

[0015] 优选地，所述步骤5中最大需量为在一个月内的所有需量测量周期中出现的最大平均功率，最大需量不能超过与供电局约定的需量限额，否则面临着罚款乃至停电的处罚；

[0016] 最大需量约束条件如下：

[0017]

[0018] 式中 分别为t-3、t-2、t-1、t分钟的功率实际值；Pn(t+1)、Pn(t+2)、Pn(t+3)、Pn(t+4)、Pn(t+5)分别为t+1、t+2、t+3、t+4、t+5时刻的功率预测
值，PD为需量限额。

[0019] 优选地，所述步骤5中的单炉控制是根据单台矿热炉的工况变化调整其用电功率设定值，而不考虑其它矿热炉用电情况，并通过自动控制系统调节三相电极的升降来改变
电弧电阻，将矿热炉用电功率控制在设定值上；

[0020] 群炉调度是指按工况分优先等级建立决策规则，快速根据优先级以及用电需量进行调度，按优先级从高到低执行卸载功率操作，处于排气工况的矿热炉禁止卸载功率操作，
否则会加大生产事故的发生率、降低产品的质量，且每台矿热炉能够卸载的功率有一个阈
值，用ΔPy表示，当单台炉子需要卸载的功率ΔP超过阈值ΔPy时，采取拉闸断电操作来控制
需量在需量限额以内；

[0021] 按照工业现场条件将工况分为三个优先等级，优先级从高到低为S1、S2、S3，分别表示主熔工况、加料工况、排气工况；假设共有N台矿热炉，其中有m台炉子处于主熔工况，n台
炉子处于加料工况，(N-m-n)台炉子处于排气工况。需要卸载的总功率用ΔPz表示，ΔPZ＝P-
PD，其中，P表示预测的功率值，PD表示需量限额；

[0022] 当单台矿热炉要卸载的功率小于ΔPy时，执行按需卸载功率操作；当要卸载的功率大于等于ΔPy时，执行拉闸断电操作；用PS1、PS2、PS3分别表示处于主熔工况、加料工况、排
气工况的单炉所需功率，ΔPS1、ΔPS2分表表示处于主熔工况、加料工况的单炉需要卸载的
功率，则规则如下：

[0023] (1)当0≤ΔPz＜m·ΔPy时：对m台处于S1工况的矿热炉进行功率卸载，每台卸载的功率为ΔPS1＝ΔPz/m；

[0024] (2)当m·ΔPy≤ΔPz＜m·PS1时：在m台处于S1工况的矿热炉中随机抽取i台炉子进行拉闸断电操作，i＝[ΔPZ/PS1]+1；

[0025] (3)当m·PS1≤ΔPz＜m·PS1+n·ΔPy时：对m台处于S1工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时对n台处于S2工况的矿热炉进行功率卸载，每台卸载的功率为ΔPS2＝(ΔPz-m·
PS1)/n；

[0026] (4)当m·PS1+n·ΔPy≤ΔPz＜m·PS1+n·PS2时，对m台处于S1工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时在n台处于S2工况的矿热炉中随机抽取j台炉子进行拉闸断电操作，j＝
[(ΔPZ-m·PS1)/PS2]+1；

[0027] (5)当m·PS1+n·PS2≤ΔPz＜m·PS1+n·PS2+(N-m-n)·PS3时，将m台处于S1工况的矿热炉和n台处于S2工况的矿热炉进行拉闸断电操作，同时在(N-m-n)台处于S3工况的矿热
炉中随机抽取q台进行拉闸断电操作，q＝[(ΔPZ-m·PS1-n·PS2)/PS3]+1。

[0028] 本发明提出的一种矿热炉能效在线调度决策方法考虑群炉的电能效率差异、工况变化过程以及当前生产条件等因素对全厂矿热炉进行统一用电负荷在线调度，实现在有限
的电能需量约束下全厂电能效率动态优化。提高企业经济效益、实现节能降耗。

附图说明

[0029] 图1是本发明流程图；

[0030] 图2是需量周期的概念图；

[0031] 图3为功率预测模型示意图。

具体实施方式

[0032] 下面结合附图，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以
对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范
围。

[0033] 本发明的实施方式涉及一种矿热炉能效在线调度决策方法，结合某电熔镁炉厂，拥有N台电熔镁炉，假设其中有m台处于主熔工况，n台处于加料工况，(N-m-n)台处于排气工
况。实施该方法包括以下步骤：

[0034] 步骤1：通过工业现场西门子智能终端设备采集现场多台同型号的电熔镁炉整个熔炼周期中的用电功率数据，数据采样周期500ms，数据集中有电熔镁炉需量数据并按时间
(年/月/日/时/分/秒)顺序排列，需量单位为KW。用Pn(t)表示第n台炉子t时刻的用电功率，
已知熔炼周期内工况变化情况，用S1、S2、S3分别表示主熔工况、加料工况、排气工况。

[0035] 步骤2：对采集数据进行数据清洗和重采样，删除无效数据；数据重采样为10s重采样。

[0036] 步骤3：将整个熔炼过程划分为多个需量周期，这里选取的需量周期为5分钟；根据企业与供电局约定好的最大用电功率设定最大需量限额，用PD表示。

[0037] 步骤4：将一个需量周期细分为五个时段，实测得前四个时段的功率实际值，并通过本方法中所建立的功率均值预测模型预测出第五个时段的功率；

[0038] 步骤5：计算当前需量周期内的平均用电功率，判断是否满足最大需量约束条件：

[0039]

[0040] 两种情况处理：当满足条件时，采用单炉控制，根据单台电熔镁炉的工况变化调整其用电功率设定值，不考虑其它电熔镁炉的用电情况，并通过自动控制系统调节三相电极
的升降来改变电弧电阻，将电熔镁炉的用电功率控制在设定值上；当不满足条件时，采用群
炉调度，按工况分优先等级建立决策规则，按如下规则库进行调度决策，其中Fi＝0表示执
行拉闸断电操作，Fi＝1表示执行卸载功率操作。

[0041]

[0042]

[0043] 步骤6：采用在线滚动决策对接下来的每个需量周期进行调度决策，直至决策完整个熔炼周期，以实现电熔镁炉能效在线调度决策。实现在有限的电能需量约束下全厂电能
效率动态调度。提高企业经济效益、实现节能降耗。