(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111397019.0 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 江南大学 地址 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大 道1800号 (72)发明人 吴定会　欧阳洪才 　纪志成　王艳　 范俊岩　陆申鑫　倪渊之　 (74)专利代理 机构 无锡华源专利商标事务所 (普通合伙) 32228 代理人 崔婕 (51)Int.Cl. G06Q 50/06(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种多目标进化的能源介质配 置方法 (57)摘要 本发明涉及一种多目标进化的能源介质配 置方法， 以最小化成本和能耗为目标， 包括： 1： 获 取钢铁生产中能源相关数据， 确定关键节点， 构 建基于能量流的网络拓扑结构， 并建立关键节点 约束； 2： 获取钢铁产量的生产任务， 并确定计算 周期； 3： 考虑分时电价特性和煤气柜的缓冲作 用， 以最小化成本和能耗为目标函数建立能源介 质配置模型； 4： 对基于分解的多目标进化算法 MOEA/D分别在解码操作和邻域更新步骤进行改 进， 采用改进后的基于分解的多目标进化算法对 模型进行优化求解， 得到最优的能源介质配置方 案。 本发明将系统中涉及到的煤气、 蒸汽和电等 能源介质在发生端、 消耗端和存储端进行统一调 控， 实现各能源介质之间的高效转换， 有效减少 生产成本和能耗。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114119280 A 2022.03.01 CN 114119280 A 1.一种多目标进化的能源介质配置方法， 其特 征是， 包括以下步骤： 步骤一： 获取钢铁生产中能源相关数据， 确定关键节点， 构建基于能量流的网络拓扑结 构， 并建立关键节点约束； 步骤二： 获取钢铁产量的生产任务， 并确定计算周期； 步骤三： 考虑分时电价特性和煤气柜的缓冲作用， 以最小化成本和能耗为目标函数建 立能源介质配置模型， 能源介质包括煤气、 蒸汽、 电； 步骤四： 针对所述能源介质配置模型的特性， 对基于分解的多目标进化算法MOEA/D分 别在解码操作和邻域更新步骤进 行改进， 采用改进后的基于分解的多目标进化算法对模型 进行优化 求解， 得到最优的能源介质配置方案 。 2.如权利要求1所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤一中钢铁 生产能源介质配置涉及生产工序子系统、 多介质储存子系统、 多介质转换子系统和多介质 运输子系统， 所述生产工序子系统包括的关键工序有： 烧结、 焦化、 炼钢、 炼铁、 热轧和冷轧， 所述多介质储存子系统中的关键 设备包括： 高炉煤气柜、 转炉煤气柜、 焦炉煤气柜和对应的 放散塔， 所述多介质转换子系统中的关键设备包括： 发电机组、 燃汽轮机、 燃烧锅炉和余热 回收装置， 所述多介质运输子系统包括： 煤气管网、 蒸汽管网以及电力能源介质管网； 相应 的， 基于能量流的网络拓扑结构中关键节点包括： 生产工序子系统中的关键工序、 多介质储 存子系统中的关键设备、 多介质转换子系统中的关键设备， 这些关键节点和多介质运输子 系统之间的能源介质关系构成网络 拓扑结构图。 3.如权利要求1所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤一从钢铁 企业能源数据库中获取各节点在过去多个周期内的正常运行下能源产耗历史数据， 并进 行 数据清洗， 包括： 剔除缺少数据和非正常生产场景的数据信息 。 4.如权利要求2所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤一对能源 转换和储存中的关键设备建立工艺约束、 能量平衡约束和物流平衡约束， 所述关键设备包 括多介质储 存子系统中的关键设备和多介质转换子系统中的关键设备。 5.如权利要求4所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤二从生产 系统中获取当前阶段的生产任务， 包括作业计划和维修计划， 明确生产任务中产量需求， 进 行事故假定和工况假定， 确定生产工艺 流程路径和工序单 元选择。 6.如权利要求5所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤二确定计 算周期为天， 并对一天连续24小时的时间进行离散化处理， 均分为T个时段， 简化计算复杂 度； 考虑钢铁能源响应特性， T设置为12 ～36的整数。 7.如权利要求6所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤三目标函 数中， 目标成本设置为外购煤、 外购天然气、 产汽设备的制 造成本、 发电设备 的设备维护成 本、 外购电成本和外送电收益之和； 目标能耗设置为煤气、 蒸汽和电这三种能源介质的购入 能源、 二次能源、 利用余热能源、 外调能源和库存变化能源的消耗 量之和。 8.如权利要求7所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤三的能源 介质配置模型 的约束条件除步骤一建立的工艺约束、 能量平衡约束和物流平衡约束外， 还 包括： 工序饱和度约束、 能源介质供需平衡约束、 混合煤气热值约束、 所有变量的非负约束、 外购电和外送电不能同时大于0的约束， 以及实际产量大于或等于步骤二所述产量需求的 约束。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114119280 A 29.如权利要求8所述的一种 多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤三的能源 介质配置模型 的决策变量为工序饱和度， 代表着各工序的生产运行情况， 工序饱和度为当 前工序的生产量与最大生产量的比值； 最大生产量为综合考虑产品组合、 劳动力、 厂房、 设 备、 原料等情况下所能达到的最大 的生产量； 所述工序饱和度约束反映的是生产设备限制 和上下工序协调需求， 如下式所示： 其中， 表示在时刻t的工序i的工序饱和度， 和 分别表示其最小值和最大值； pi+1为正常运行下， 工序i+1产品产量与工序i产品产量的比值系数， qi为正常运行下， 工序i 的产品产量与工序i的工序饱和度的比值系数， 为时刻t下工序i产品的库存量。 10.如权利要求9所述的一种多目标进化的能源介质配置方法， 其特征是， 步骤四在基 于分解的多目标进化算法M OEA/D的解码操作和邻域更新步骤， 分别引入基于能源产耗规则 的解码机制和基于种群进化程度的邻域自适应更新对算法进行改进， 提高算法的收敛能 力， 改进后的基于分解的多目标进化 算法包括以下步骤： 步骤4.1、 算法初始化： 确定决策变量、 算法参数， 权重向量集合； 设置多组随机数序列 生成对应能源介质配置模型的初始种群中一个解； 根据基于能源产耗规则的解码机制计算 能源介质配置模型 的目标成本和目标能耗； 以成本最小值和能耗最小值为初始理想点； 记 录能源介质配置模型的初始种群中非支配最优解 集为外部档案； 所述基于能源产耗规则的解码机制， 将多介质储存子系统中和多介质转换子系统中的 关键设备作为 一个能源系统， 剔除各设备能源介质分配 变量； 所述能源产耗 规则包括： (1)设置煤气使用优先级： 高炉煤气>焦炉煤气>转炉煤气； (2)设置介质生成优先级： 蒸汽生产>电生产； (3)设备发电规则： 从发电设备的自发电成本与当前时刻的购电成本、 售电收益进行对 比， 根据发电成本从高到低， 分为 Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类设备， 即 表示Ⅰ类发电设备的发电成本， 表示时刻t的购电成本， 表示Ⅱ类发电设备的发电成 本， 表示时刻t的售电收益， 表示Ⅲ类发电设备的发电成本； Ⅰ类发电设备按最小出 力来发电；Ⅱ类发电设备根据电力需求满足情况进 行改变： 如果电力供应量小于需求量， 则 取电力供需差值和 Ⅱ类发电设备最大出力中的最小值进行发电， 如果电力供应量大于或等 于需求量， 则Ⅱ类发电设备按最小出力来发电； Ⅲ类发电设备按最大 出力来发电； 基于上述 能源产耗规则的解码机制包括： 根据各时刻各工序饱和度和能源产耗历史数 据计算当前时刻下各工序富裕煤气量的供应量以及蒸汽和电力的需求量； 采用能源产耗规 则对能源系统计算其最大消纳煤气量、 最大产汽量和 最大产电量； 确定各时刻的外购能源 量和外送能源量， 得到能源介质配置模型的目标成本和目标能耗； 步骤4.2、 进化操作： 从邻域中随机挑选出两个序号， 分别采用DE交叉算子和多项式变 异算子进行交叉操作 与变异操作， 产生 新的子代能源介质配置方案解； 步骤4.3、 约束处理： 对于越界值， 基于不可行解的过界参数值与边界值之间的差值进 行缩放， 使越界值回归到边界临近值； 步骤4.4、 解码操作： 根据步骤4.1的基于能源产耗规则的解码机制计算能源介质配置权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114119280 A 3