·98 工程科学学报，第37卷，第1期 业节能减排至关重要 间，转炉每生产1t钢水通常产生60~110m3的转炉 前人已对副产煤气的优化分配做了不少研究 煤气叨，主要成分为C0和C0,热值比高炉煤气高 Higashi国在1982年率先提出了通过计算机对副产煤 2~3倍.副产煤气存储系统由煤气柜组成，煤气柜是 气进行优化管理和调度的方法.1986年Fukuda等) 副产煤气的临时存储装置，对维持煤气系统稳定发挥 提出通过能源需求预测和最优化法对钢铁企业副产煤 着重要作用.主工序煤气用户主要由焦炉、烧结机、高 气进行优化，但是精度不高.1991年Akimoto等图将 炉热风炉和轧钢加热炉等组成，其煤气使用量以满足 MLP引进煤气优化领域并求解出钢铁企业锅炉的最 工艺需求为准，可调节性较差，可视为刚性用户.热 优煤气消耗量.l995年Sinha等在Akimoto的基础 电联产系统主要由锅炉和汽轮机组成，是典型的柔性 上完善了约束条件，该优化方法在印度的塔塔钢铁取 用户，用于消纳主工序富余的煤气，并将其转化成为 得了不错的效益.Kim等o-W以最小化操作成本为目 蒸汽和电力等其他形式的能源 标函数建立了优化模型，并将锅炉燃料波动惩罚加入 副产煤气生系统 到目标函数中.2000年以后国内学者开始重视钢铁企 焦炉 转炉 业煤气系统优化研究.2002年张建良和王好网采用 启发式规则算法，从煤气热值优化利用的角度建立了 调度模型，该优化方法提高了燃气轮机的混合气体的 炉 焦炉 转炉 热值.张琦等四在不改变企业设备状况和技术条件 煤气 煤气 煤气 的前提下运用数学模型，将有限的能源分配给不同的 副产煤气存储系统 耗能设备，使整个企业的能耗总量最小.2009年余志 刚等将煤气系统分为四部分，从煤气放散最小和 1“锅炉 2”锅炉 能源成本最小的角度对煤气系统进行了优化.2010年 热 Kog等s-综合考虑了钢铁企业整体能源系统，用 气机 气机 工序媒气 改进的混合整数线性规划(mixed integer linear pro- gramming,MLP)方法对全厂煤气进行了优化，同时 2 兼顾了煤气柜波动和副产煤气的优化分配. 以往的研究都是在较长的时间步长下进行的， 电气和藤汽 煤炭 般为0.5~1h,对波动相对较小的高炉煤气和焦炉煤 外购电力 气尚可接受，而对间歇性产生且波动较大的转炉煤气 图1典型钢铁企业煤气系统示意图 是不合理的.考虑到转炉治炼一般为30min,本文选 Fig.I Schematic view of a typical byproduct gas system 取6min为时间步长，旨在研究高波动煤气供应条件 下副产煤气的优化分配.另外，前人未研究过目标函 在实际生产中，由于副产煤气产生和消耗的不规 数中的权重因子对优化结果的影响.由于权重因子的 律性，导致副产煤气的放散或不足时常出现.当煤气 取值带有主观性，前人未对取值的合理性进行阐述. 产量大于消耗量时，就会引起煤气放散，污染生态环 本文研究了权重因子对优化结果的影响，确定了最优 境：反之将导致煤气不足，外购燃料使用量提高，燃 的权重因子组合并对优化前后的锅炉发电量进行了 料成本增加.为了尽量避免以上情况，就需要充分发 讨论. 挥煤气柜的调节能力，使其柜位尽可能位于中间柜 位，因为此时煤气柜同时拥有较强的储气和供气能 1问题描述 力，无论管网出现煤气过剩或是不足，煤气柜都能及 图1所示为典型的钢铁企业副产煤气系统，由副 时进行缓冲和调节，反之当煤气柜柜位偏离中间柜位 产煤气产生系统、副产煤气存储系统、主工序煤气用户 时，调节能力逐渐减弱，在工厂实际操作过程中也是 及热电联产系统组成.副产煤气产生系统主要生产高 按照这个原则调整的.这里有两种情况：(1)当煤气 炉煤气、焦炉煤气及转炉煤气.高炉煤气(blast furnace 量供大于求，煤气柜柜位在中间柜位以上时，这时需 gs,BFG)是铁矿石和焦炭在高炉中发生还原反应产 要靠增加锅炉负荷来使柜位尽可能降低：(2)当煤气 生的，主要成分为N2和C0,热值为3000~4000kJ· 量供小于求，煤气柜柜位在中间柜位以下时，这时需 m3:焦炉煤气(coke-oven gas,COG)是洗精煤在焦炉 要靠减少锅炉负荷来使柜位尽可能升高.本文将煤气 中高温干馏产生的，主要成分为H,和CH,热值比高 柜划分为四个区间，并设置相应的权重因子（如图2 炉煤气高5~6倍；转炉煤气(Linz-Donawitz process 所示).靠近中间柜位的区间，权重因子值较低：远离 gs,LDG)是氧气转炉治炼钢水时产生的，在吹炼期 中间柜位的区间，权重因子值较高。工程科学学报，第 37 卷，第 1 期 业节能减排至关重要． 前人已对副产煤气 的 优 化 分 配 做 了 不 少 研 究． Higashi［6］在 1982 年率先提出了通过计算机对副产煤 气进行优化管理和调度的方法． 1986 年 Fukuda 等［7］ 提出通过能源需求预测和最优化法对钢铁企业副产煤 气进行优化，但是精度不高． 1991 年 Akimoto 等［8］将 MILP 引进煤气优化领域并求解出钢铁企业锅炉的最 优煤气消耗量． 1995 年 Sinha 等［9］在 Akimoto 的基础 上完善了约束条件，该优化方法在印度的塔塔钢铁取 得了不错的效益． Kim 等［10 － 11］以最小化操作成本为目 标函数建立了优化模型，并将锅炉燃料波动惩罚加入 到目标函数中． 2000 年以后国内学者开始重视钢铁企 业煤气系统优化研究． 2002 年张建良和王妤［12］采用 启发式规则算法，从煤气热值优化利用的角度建立了 调度模型，该优化方法提高了燃气轮机的混合气体的 热值． 张琦等［13］在不改变企业设备状况和技术条件 的前提下运用数学模型，将有限的能源分配给不同的 耗能设备，使整个企业的能耗总量最小． 2009 年余志 刚等［14］将煤气系统分为四部分，从煤气放散最小和 能源成本最小的角度对煤气系统进行了优化． 2010 年 Kong 等［15 － 16］综合考虑了钢铁企业整体能源系统，用 改进的 混 合 整 数 线 性 规 划 ( mixed integer linear pro￾gramming，MILP) 方法对全厂煤气进行了优化，同时 兼顾了煤气柜波动和副产煤气的优化分配． 以往的研究都是在较长的时间步长下进行的，一 般为 0. 5 ～ 1 h，对波动相对较小的高炉煤气和焦炉煤 气尚可接受，而对间歇性产生且波动较大的转炉煤气 是不合理的． 考虑到转炉冶炼一般为 30 min，本文选 取 6 min 为时间步长，旨在研究高波动煤气供应条件 下副产煤气的优化分配． 另外，前人未研究过目标函 数中的权重因子对优化结果的影响． 由于权重因子的 取值带有主观性，前人未对取值的合理性进行阐述． 本文研究了权重因子对优化结果的影响，确定了最优 的权重因子组合并对优化前后的锅炉发电量进行了 讨论． 1 问题描述 图 1 所示为典型的钢铁企业副产煤气系统，由副 产煤气产生系统、副产煤气存储系统、主工序煤气用户 及热电联产系统组成． 副产煤气产生系统主要生产高 炉煤气、焦炉煤气及转炉煤气． 高炉煤气( blast furnace gas，BFG) 是铁矿石和焦炭在高炉中发生还原反应产 生的，主要成分为 N2 和 CO，热值为 3000 ～ 4000 kJ· m － 3 ; 焦炉煤气( coke-oven gas，COG) 是洗精煤在焦炉 中高温干馏产生的，主要成分为 H2和 CH4，热值比高 炉煤 气 高 5 ～ 6 倍; 转 炉 煤 气( Linz-Donawitz process gas，LDG) 是氧气转炉冶炼钢水时产生的，在吹炼期 间，转炉每生产 1 t 钢水通常产生 60 ～ 110 m3 的转炉 煤气［17］，主要成分为 CO 和 CO2，热值比高炉煤气高 2 ～ 3 倍． 副产煤气存储系统由煤气柜组成，煤气柜是 副产煤气的临时存储装置，对维持煤气系统稳定发挥 着重要作用． 主工序煤气用户主要由焦炉、烧结机、高 炉热风炉和轧钢加热炉等组成，其煤气使用量以满足 工艺需求为准，可调节性较差，可视为刚性用户． 热 电联产系统主要由锅炉和汽轮机组成，是典型的柔性 用户，用于消纳主工序富余的煤气，并将其转化成为 蒸汽和电力等其他形式的能源． 图 1 典型钢铁企业煤气系统示意图 Fig． 1 Schematic view of a typical byproduct gas system 在实际生产中，由于副产煤气产生和消耗的不规 律性，导致副产煤气的放散或不足时常出现． 当煤气 产量大于消耗量时，就会引起煤气放散，污染生态环 境; 反之将导致煤气不足，外购燃料使用量提高，燃 料成本增加． 为了尽量避免以上情况，就需要充分发 挥煤气柜的调节能力，使其柜位尽可能位于中间柜 位，因为此时煤气柜同时拥有较强的储气和供气能 力，无论管网出现煤气过剩或是不足，煤气柜都能及 时进行缓冲和调节，反之当煤气柜柜位偏离中间柜位 时，调节能力逐渐减弱，在工厂实际操作过程中也是 按照这个原则调整的． 这里有两种情况: ( 1) 当煤气 量供大于求，煤气柜柜位在中间柜位以上时，这时需 要靠增加锅炉负荷来使柜位尽可能降低; ( 2) 当煤气 量供小于求，煤气柜柜位在中间柜位以下时，这时需 要靠减少锅炉负荷来使柜位尽可能升高． 本文将煤气 柜划分为四个区间，并设置相应的权重因子( 如图 2 所示) ． 靠近中间柜位的区间，权重因子值较低; 远离 中间柜位的区间，权重因子值较高． · 89 ·