改进的蚁群算法在钢铁企业煤气调度的应用

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副产煤气是钢铁企业生产中重要的能源介质,但钢铁生产流程中设备种类和数量繁多,各设备之间耦合关系复杂,因此通过分析钢铁生产中各重要能耗设备的能源使用特征,以及设备之间存在的耦合关系,并建立以煤气使用的收益最大为目标的目标方程,得到了钢铁企业副产煤气使用收益最大的数学模型。同时,采用了蚁群算法这一灵活性和鲁棒性较好的智能方法,并针对其本身可能出现的易于陷人局部最优值的缺陷,进行了局部搜索方式上的改进,较好地适用于所建立的模型,得到了良好的副产煤气分配的方案。结果表明,所建立的钢铁企业副产煤气自动优化调度模型可以对钢铁企业中重要副产煤气消耗设备及副产煤气缓冲存储设备的使用状况进行系统的分析和实时的调度,为钢铁企业实现副产煤气的全自动调度奠定了基础。 By-product gas is an important energy medium in the production of iron and steel enterprises. However, the types and quantities of equipment in the steel production process are complex and the coupling relationship between the various equipments is complicated. Therefore, by analyzing the energy use characteristics of each important energy-consuming equipment in steel production and equipment And establishes the target equation which aims to maximize the benefit of gas utilization, and obtains the mathematical model with the largest return to use of by-product gas of iron and steel enterprises. At the same time, the ant colony algorithm (ACO), a kind of intelligent method with good flexibility and robustness, is adopted and the local search method is improved according to the flaws that may appear in itself easily falling into the local optimum. Applies to the established model, get a good by-product gas distribution program. The results show that the established auto-optimized scheduling model of by-product gas in iron and steel enterprises can systematically analyze and real-time the usage of important by-product gas consumption equipment and by-product gas buffer storage facilities in iron and steel enterprises, Production of gas fully automated scheduling laid the foundation.
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