基于數據驅動的水泥熟料燒成系統能耗優化

作者：丁孝華,黃堃,楊文

摘要：水泥制造業一直是我國的高能耗行業之一,對能源的依賴度高,能源消費在生產成本的占比達40%~60%。根據《建材工業“十三五”發展指導意見》,水泥企業的節能取得很大進展,但對比世界先進水平,噸水泥綜合能耗仍存在差距。水泥燒成系統是水泥生產過程中的主要能耗部分,水泥燒成系統內部進行著復雜的理化反應,涉及眾多環節與設備,采集的數據具有非線性、強耦合性、變量眾多和大滯后等特點。隨著人工智能的發展和工業數據采集的普及,分散控制系統(distributed control system,DCS)在各行各業都獲得了廣泛應用,人工智能分析優化方法成為工業數據分析優化的主流。為了提升水泥生產企業的生產效率,在分析水泥熟料燒成系統電力過程的歷史運行變量和生產能效數據的基礎上,采用一種基于數據驅動的水泥熟料燒成系統能耗優化與參數推薦混合算法。針對參數篩選問題,采用平均影響值算法進行能耗敏感度分析,對影響能耗的參數進行篩選。在建模階段,采用改良BP神經網絡對能耗進行建模,得到系統能耗模型后,通過遺傳算法對其優化,使該能耗模型以噸熟料最低電耗的優化目標對可控運行參數進行尋優,能夠獲得運行參數的優化值。算法在白山水泥廠水泥熟料燒成系統中進行了實際部署,運行結果表明,該算法有效支撐了水泥熟料燒成系統的能耗管理,優化前水泥能耗始終在15000 kWh左右,通過仿真優化后,最優能耗為13661 kWh,約減少7%,同時可獲得特征變量推薦值。

發文機構：國電南瑞科技股份有限公司

關鍵詞：水泥生產數據驅動能耗優化集成學習參數推薦cement productiondata-drivenoptimization of energy consumptionintegrated learningparameter recommendation

分類號： TQ53[化學工程—煤化學工程]TK114[動力工程及工程熱物理—熱能工程]