CN114386702A - 一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法及***，属于间歇性生产工艺优化技术领域。本发明的间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，通过构建用户参与需求响应模型，将电网侧需求响应、用户侧可调资源负荷互联；并设置合理的需求响应下经济调度用的优化目标、约束条件；然后获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用目标函数，进行优化求解，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
Description
技术领域
本发明涉及一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法及***，属于间歇性生产工艺优化技术领域。
背景技术
中国钢铁工业煤炭比重和外购电量过大，其中电力所占比例在20％-30％之间，是钢铁企业正常生产中仅次于煤炭的重要能源之一。我国钢铁工业用电占全国总用电量的8.3％左右，占全国工业用电总量的15％左右，而钢铁企业的电能成本占生产总成本的10％以上。钢铁企业现行生产节能大多从内部生产管理角度进行改进，为进一步拓展钢铁工业节能空间，积极探索基于外部环境的节能成为新的发展方向。
进一步，中国专利(CN 111277007 A)公开了一种计及需求侧响应的火电机组调频***，包括响应聚合组、分散控制中心和火力发电***，响应聚合组为多个聚合商管理下的发用电单元，发用电单元包括电动汽车充电单元和空调***用电单元，火力发电***包括阀门调节装置、计量装置、调频命令模块、偏差调整模块和一次调频控制器等；通过获取响应聚合组的参数分别建立第一和第二充用电聚合模型，采用粒子群算法和交替方向乘子法进行调频控制策略求解，响应聚合组与分散控制中心相连接以接收相应的控制策略。上述发明实现了对负荷资源的调动，最大程度地利用负荷与机组的双向互动弥补火力机组一次调频的不足，以及新能源上网出力的不确定，更好地保障了电网的安全稳定运行。
进而，需求响应在促进电力平衡和新能源消纳的同时，也为高耗能电力用户节约用电成本及参与电网调峰提供了契机，高耗能工业负荷参与电力需求响应的研究与实践逐步得到重视，然而，上述方案以及现有的工业电力需求响应相关研究大多集中在连续过程生产上且以电气设备控制的手段实现。
但是在钢铁行业中，电炉炼钢，钢材热轧等间歇过程生产中的电力负荷无法中断或直接调控，直接负荷控制等需求响应实现方法无法直接应用到这些生产过程中。
更进一步，对于钢铁行业的热轧负荷，热轧负荷调度与作业计划调度非线性耦合，不仅需要确定任务与设备之间的分配关系以及任务在设备上的处理顺序，而且要确定任务划分的批次以及每个批次内的加工产品次序等，其调度结果直接影响产品质量、生产效率、生产成本等，比一般连续过程生产调度更为复杂。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的一在于提供一种通过构建用户参与需求响应模型，将电网侧需求响应、用户侧可调资源负荷互联；并设置合理的需求响应下经济调度用的优化目标、约束条件；然后获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用目标函数，进行优化求解，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行的间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法及***。
本发明的目的二在于提供一种钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，通过将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷通过需求响应终端互联，构建需求响应下经济调度模型的优化目标、约束条件，旨在实现钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标调度。
为实现上述目的之一，本发明的第一种技术方案为：
一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，
包括如下步骤：
第一步，采集用户侧用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建用户参与需求响应模型，实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的用户参与需求响应模型，构建目标函数，进行间歇过程生产调度；
所述间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得生产调度的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
本发明经过不断探索试验，通过构建用户参与需求响应模型，将电网侧需求响应、用户侧可调资源负荷互联；并设置合理的需求响应下经济调度用的优化目标、约束条件；然后获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用目标函数，进行优化求解，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，进而本发明特别适合电力负荷无法中断或直接调控的行业，方案详尽，科学合理，切实可行。
作为优选技术措施：
所述第一步中，数据信息包括设备的各种状态数据、电气数据、传感器数据。
作为优选技术措施：
所述第二步中，用户参与需求响应模型通过需求响应终端将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷互联，并能采集用户侧用电设备的各种数据以及控制通讯组网。
作为优选技术措施：
所述第三步中，目标函数用于在产品加工总量已知的条件下，根据生产安排需要将加工产品分割为任意数量批次，其具体的计算公式如下：
其中，Cij是加工产品i和j相邻排列获得的价值收益，
为生产调度中批次调度方案的决策变量，其取值为
作为优选技术措施：
间歇性生产工艺为钢材热轧工艺，其约束条件为轧机能力和生产工艺约束，其包括的内容如下：
1)轧制单元内板坯次序的约束公式如下：
式中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；
为0-1变量，如果板坯在轧制单元内紧接板坯后轧制则值为1，否则为0；
为0-1变量，如果板坯被安排在轧制单元内生产则值为1，否则为0；
2)每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束，其计算公式如下：
3)轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制公式如下：
式中，
为0-1变量，如果板坯i和板坯j宽度相同则值为1，否则为0；lj为第j个板坯的轧制长度；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值。
4)轧制单元内板坯轧制长度上下限值公式如下：
式中，L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值。
作为优选技术措施：
所述第四步中，负荷转移重调度的任务包括：1)调整轧制单元生产次序，2)安排轧制单元待产时间。
作为优选技术措施：
优化求解的具体方法如下：
根据目标函数和约束条件，采用遗传算法优化求解，获得间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优调度方案。
为实现上述目的之一，本发明的第二种技术方案为：
一种面向钢铁行业参与电力需求响应的优化方法，
包括如下步骤：
第一步，采集钢材热轧工艺用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建钢铁行业用户参与需求响应模型，实时计算钢铁行业用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与钢铁行业用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与钢铁行业用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的钢铁行业用户参与需求响应模型，构建钢铁行业目标函数，进行钢铁行业间歇过程生产调度；
所述钢铁行业间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定每种产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得生产调度的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的钢铁行业目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
本发明的钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，通过将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷通过需求响应终端互联，构建需求响应下经济调度模型的优化目标、约束条件，旨在实现钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标调度，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
作为优选技术措施：
钢铁行业间歇过程生产的批量调度，其优化的钢铁行业目标函数计算公式如下：
其中，Cij是加工产品i和j相邻排列获得的价值收益，
为生产调度中批次调度方案的决策变量，其取值为
钢铁行业间歇过程生产受轧机能力和生产工艺约束，其具体包括轧制单元内板坯次序约束、每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束、轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束、轧制单元内板坯轧制长度上下限值；
所述轧制单元内板坯次序约束的计算公式如下：
式中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；
为0-1变量，如果板坯在轧制单元内紧接板坯后轧制则值为1，否则为0；
为0-1变量，如果板坯被安排在轧制单元内生产则值为1，否则为0；
所述每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束的计算公式如下：
所述轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束的计算公式如下：
式中，
为0-1变量，如果板坯i和板坯j宽度相同则值为1，否则为0；lj为第j个板坯的轧制长度；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；
所述轧制单元内板坯轧制长度上下限值约束的计算公式如下：
式中，L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；
优化问题的求解过程如下：
考虑分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务主要包括：1)调整轧制单元生产次序，2)安排轧制单元待产时间；
调度原则是尽量保证高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度；
根据钢铁行业目标函数和轧制单元内板坯次序约束、每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束、轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束、轧制单元内板坯轧制长度上下限值的约束，采用遗传算法优化求解，获得板轧工艺参与电力需求响应的最优调度方案。
本发明能够适用于热轧负荷调度与作业计划调度非线性耦合的钢铁行业，能够准确的确定任务与设备之间的分配关系以及任务在设备上的处理顺序，并且能够确定任务划分的批次以及每个批次内的加工产品次序等，其调度结果能够有效提升产品质量、生产效率，降低生产成本。
为实现上述目的之一，本发明的第三种技术方案为：
一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化***，应用上述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其设有需求响应终端；
所述需求响应终端主要包括采集模块、本地通讯模块、边缘计算模块、交互执行模块：
所述采集模块，用于采集用户侧用电设备的各种状态数据、电气数据、传感器数据；所述本地通讯模块，用于本地采集、控制通讯组网；
所述边缘计算模块，用于实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长等参数；
所述交互执行模块，用于需求响应指令与用户侧交互执行。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明经过不断探索试验，通过构建用户参与需求响应模型，将电网侧需求响应、用户侧可调资源负荷互联；并设置合理的需求响应下经济调度用的优化目标、约束条件；然后获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用目标函数，进行优化求解，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
附图说明
图1为本发明钢铁行业用户参与电力需求响应架构图；
图2为本发明间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
实施例1：
一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，
包括如下步骤：
第一步，采集用户侧用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建用户参与需求响应模型，实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的用户参与需求响应模型，构建目标函数，进行间歇过程生产调度；
所述间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得该种生产调度方案的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
本发明经过不断探索试验，通过构建用户参与需求响应模型，将电网侧需求响应、用户侧可调资源负荷互联；并设置合理的需求响应下经济调度用的优化目标、约束条件；然后获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用目标函数，进行优化求解，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
实施例2：
一种面向钢铁行业参与电力需求响应的优化方法，
包括如下步骤：
第一步，采集钢材热轧工艺用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建钢铁行业用户参与需求响应模型，实时计算钢铁行业用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与钢铁行业用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与钢铁行业用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的钢铁行业用户参与需求响应模型，构建钢铁行业目标函数，进行钢铁行业间歇过程生产调度；
所述钢铁行业间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定每种产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得该种生产调度方案的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的钢铁行业目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
本发明的钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，通过将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷通过需求响应终端互联，构建需求响应下经济调度模型的优化目标、约束条件，旨在实现钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标调度，确保高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，最终实现钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
实施例3：
本发明的激励型电力需求响应可以转义为分时电价中的反向用电激励电价，是比高电价时段价格优先级更低的电价时段。因此，为实现避峰生产，本发明的电力需求响应下负荷调度原则是尽量保证高生产负荷安排在低电价时段，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段和需求响应时段，并保证需求响应时段内生产空闲等待时间饱和，通过这种类似错峰避峰方式安排企业生产，实现电力需求响应下的经济负荷调度。
如图1-图2，将本发明应用在钢铁行业中的钢材热轧工艺中，其热轧负荷调度的手段主要有：1)调整轧制单元内板坯生产次序；2)安排轧制单元待产时间，其控制方法包括如下内容：
(1)构建钢铁行业用户参与需求响应模型
通过需求响应终端将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷互联，实现钢铁行业用户参与需求响应模型。需求响应终端各主要模块如下：
采集模块主要用于采集用户侧用电设备的各种状态数据、电气数据、传感器数据等；本地通讯模块用于本地采集、控制通讯组网；边缘计算模块用于实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长等参数；交互执行模块用于需求响应指令与用户侧交互执行。
(2)目标函数建立
间歇过程生产调度问题可简要理解为在产品加工总量已知的条件下，根据生产安排需要将加工产品分割为任意数量批次，只要维持这些批次都前后相连、顺序处理，那么任意排列这些批次的处理顺序均不会对总处理时间发生影响，且任意排列设备上所有产品的处理顺序也不会对总处理时间发生影响。因此，只要知道每种产品在每个批次内的分派情况即可以确定所有产品在所有设备上的总处理时间，由此，间歇过程生产调度问题可描述为：在满足需求约束和能力约束的条件下，确定每种产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得该种生产调度方案的总收益最大。
本发明将间歇过程生产的批量调度问题归结为车辆路径规划问题(VRP)模型，其优化目标可简要表示为
其中，Cij是加工产品i和j相邻排列获得的价值收益，
为生产调度中批次调度方案的决策变量，其取值为
(3)约束条件引入。受轧机能力和生产工艺约束，须同时满足以下约束条件：
1)轧制单元内板坯次序约束
式中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；
为0-1变量，如果板坯在轧制单元内紧接板坯后轧制则值为1，否则为0；
为0-1变量，如果板坯被安排在轧制单元内生产则值为1，否则为0；
2)每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束
3)轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制
式中，
为0-1变量，如果板坯i和板坯j宽度相同则值为1，否则为0；lj为第j个板坯的轧制长度；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值。
4)轧制单元内板坯轧制长度上下限值
式中，L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；
(4)优化问题求解
考虑分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务包括：1)调整轧制单元生产次序，2)安排轧制单元待产时间。调度原则是尽量保证高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
联合目标函数(1)和约束条件(2)-(7)，采用遗传算法优化求解，获得板轧工艺参与电力需求响应的最优调度方案，最终实现钢铁行业间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优经济目标的调度，方案详尽，科学合理，切实可行。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
包括如下步骤：
第一步，采集用户侧用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建用户参与需求响应模型，实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的用户参与需求响应模型，构建目标函数，进行间歇过程生产调度；
所述间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得生产调度的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
2.如权利要求1所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
所述第一步中，数据信息包括设备的各种状态数据、电气数据、传感器数据。
3.如权利要求1所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
所述第二步中，用户参与需求响应模型通过需求响应终端将电网侧需求响应主站平台、用户侧可调资源负荷互联，并能采集用户侧用电设备的各种数据以及控制通讯组网。
4.如权利要求1所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
所述第三步中，目标函数用于在产品加工总量已知的条件下，根据生产安排需要将加工产品分割为任意数量批次，其具体的计算公式如下：
其中，Cij是加工产品i和j相邻排列获得的价值收益，
为生产调度中批次调度方案的决策变量，其取值为
5.如权利要求4所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
间歇性生产工艺为钢材热轧工艺，其约束条件为轧机能力和生产工艺约束，其包括的内容如下：
1)轧制单元内板坯次序的约束公式如下：
式中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；
为0-1变量，如果板坯在轧制单元内紧接板坯后轧制则值为1，否则为0；
为0-1变量，如果板坯被安排在轧制单元内生产则值为1，否则为0；
2)每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束，其计算公式如下：
3)轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制公式如下：
式中，
为0-1变量，如果板坯i和板坯j宽度相同则值为1，否则为0；lj为第j个板坯的轧制长度；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；
4)轧制单元内板坯轧制长度上下限值公式如下：
式中，L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值。
6.如权利要求1所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
所述第四步中，负荷转移重调度的任务包括：1)调整轧制单元生产次序，2)安排轧制单元待产时间。
7.如权利要求6所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
优化求解的具体方法如下：
根据目标函数和约束条件，采用遗传算法优化求解，获得间歇性生产工艺参与电力需求响应的最优调度方案。
8.一种面向钢铁行业参与电力需求响应的优化方法，其特征在于，
包括如下步骤：
第一步，采集钢材热轧工艺用电设备的数据信息；
第二步，根据第一步中的数据信息，通过构建钢铁行业用户参与需求响应模型，实时计算钢铁行业用户可调资源可调能力、动态准备时长参数，将电网侧需求响应与钢铁行业用户侧可调资源负荷互联，实现需求响应指令与钢铁行业用户侧的交互执行；
第三步，对第二步中的钢铁行业用户参与需求响应模型，构建钢铁行业目标函数，进行钢铁行业间歇过程生产调度；
所述钢铁行业间歇过程生产调度是在满足需求约束和能力约束的条件下，确定每种产品在各批次上的分配以及在批次内的排列次序，使得生产调度的总收益最大；
第四步，获取分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务，利用第三步中的钢铁行业目标函数，进行优化求解，使得高生产负荷在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段以及需求响应时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度。
9.如权利要求1所述的一种面向钢铁行业参与电力需求响应的优化方法，
其特征在于，
钢铁行业间歇过程生产的批量调度，其优化的钢铁行业目标函数计算公式如下：
其中，Cij是加工产品i和j相邻排列获得的价值收益，
为生产调度中批次调度方案的决策变量，其取值为
钢铁行业间歇过程生产受轧机能力和生产工艺约束，其具体包括轧制单元内板坯次序约束、每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束、轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束、轧制单元内板坯轧制长度上下限值；
所述轧制单元内板坯次序约束的计算公式如下：
式中，N为板坯库中的板坯序号集合，N＝{1,2,...,n}，n为板坯数；M为轧制单元序号集合，M＝{1,2,...,m}，m为轧制单元数；
为0-1变量，如果板坯在轧制单元内紧接板坯后轧制则值为1，否则为0；
为0-1变量，如果板坯被安排在轧制单元内生产则值为1，否则为0；
所述每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束的计算公式如下：
所述轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束的计算公式如下：
式中，
为0-1变量，如果板坯i和板坯j宽度相同则值为1，否则为0；lj为第j个板坯的轧制长度；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；
所述轧制单元内板坯轧制长度上下限值约束的计算公式如下：
式中，L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；
优化问题的求解过程如下：
考虑分时电价以及需求响应下的负荷转移重调度的任务主要包括：1)调整轧制单元生产次序，2)安排轧制单元待产时间；
根据钢铁行业目标函数和轧制单元内板坯次序约束、每个板坯仅能分配到一个轧制单元中约束、轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制约束、轧制单元内板坯轧制长度上下限值的约束，采用遗传算法优化求解，获得板轧工艺参与电力需求响应的最优调度方案。
10.一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化***，其特征在于，
应用如权利要求1-9任一所述的一种间歇性生产工艺参与电力需求响应的优化方法，其设有需求响应终端；
所述需求响应终端主要包括采集模块、本地通讯模块、边缘计算模块、交互执行模块：
所述采集模块，用于采集用户侧用电设备的各种状态数据、电气数据、传感器数据；
所述本地通讯模块，用于本地采集、控制通讯组网；
所述边缘计算模块，用于实时计算用户可调资源可调能力、动态准备时长等参数；
所述交互执行模块，用于需求响应指令与用户侧交互执行。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116300776A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-06-23 | 山东超越纺织有限公司 | 一种纺纱车间生产加工过程的优化调度方法 |
| CN117970895A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于㶲分析的钢铁生产过程能效诊断及优化方法和*** |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104463414A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-03-25 | 湘潭大学 | 一种分时电价下热轧生产经济负荷调度方法 |
| CN109978322A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-07-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于整体优化的多级调度方法 |
| WO2019196375A1 (zh) * | 2018-04-13 | 2019-10-17 | 华南理工大学 | 基于需求侧响应的微电网最优机组及分时电价的优化方法 |
| CN111030096A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-17 | 武汉理工大学 | 一种基于风光储联合发电***的发用电一体化调度方法 |
| CN112381367A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-19 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用户侧用电管理的分布式储能控制方法及*** |
| CN113054669A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-29 | 国家电网有限公司 | 一种基于区块链技术的配网错峰平谷自适应自平衡方法 |
| CN113537568A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种钢铁热轧生产调度计划确定方法及*** |
-
2022
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104463414A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-03-25 | 湘潭大学 | 一种分时电价下热轧生产经济负荷调度方法 |
| WO2019196375A1 (zh) * | 2018-04-13 | 2019-10-17 | 华南理工大学 | 基于需求侧响应的微电网最优机组及分时电价的优化方法 |
| CN109978322A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-07-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于整体优化的多级调度方法 |
| CN111030096A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-17 | 武汉理工大学 | 一种基于风光储联合发电***的发用电一体化调度方法 |
| CN112381367A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-19 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用户侧用电管理的分布式储能控制方法及*** |
| CN113054669A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-29 | 国家电网有限公司 | 一种基于区块链技术的配网错峰平谷自适应自平衡方法 |
| CN113537568A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种钢铁热轧生产调度计划确定方法及*** |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116300776A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-06-23 | 山东超越纺织有限公司 | 一种纺纱车间生产加工过程的优化调度方法 |
| CN116300776B (zh) * | 2023-05-25 | 2023-08-04 | 山东超越纺织有限公司 | 一种纺纱车间生产加工过程的优化调度方法 |
| CN117970895A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于㶲分析的钢铁生产过程能效诊断及优化方法和*** |
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