(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 202111614524.6 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 大连理工大 学 地址 116000 辽宁省大连市甘井 子区凌工 路2号 (72)发明人 王泽　韩中洋　赵珺　王伟　 (74)专利代理 机构 青岛恒昇众力知识产权代理 事务所(普通 合伙) 37332 代理人 苏友娟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/08(2006.01)G06F 111/04(2020.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前 调度优化方法 (57)摘要 本发明提供了一种考虑多级指标的钢铁企 业多能源日前调度优化方法， 包括确立多准则评 估指标， 包括总系统指标和子系统指标； 根据总 系统的评估指标和能源管网情况建立针对钢铁 企业多能源系统的优化模型； 根据子系统的评估 指标及其实际情况建立针对煤气子系统的优化 模型； 根据不同层级的评估指标和优化模型， 定 义总系统层级的为上层优化模型， 子系统层级的 为下层优化模型， 构建双层优化模型； 采用基于 Actor‑Critic强化学习的双层级联式优化求解 策略进行求解。 本发明在每一步都兼顾两层优化 模型来搜索优化解， 得到子系统评估指标达标且 总系统指标得到优化的能源投入量配置方案， 为 钢铁行业提供兼顾多级指标的日前调度优化方 案， 从而帮助企业制定生产计划。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 114330869 A 2022.04.12 CN 114330869 A 1.一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其特征在于， 具体包括以 下步骤： 步骤1， 确立多级指标： 确立由总系统指标和子系统指标构成的多级指标， 并对各项指 标数据进行 数据预处 理； 步骤2， 双层评估优化建模： 双层优化模型包括总系统层级的上层优化模型和子系统层 级的下层优化模型， 所述上层 优化模型的建立过程包括确定针对钢铁企业多能源系统的总 系统评估指标， 根据总系统评估指标和多能源系统管网约束建立优化模型， 以总系统评估 指标最小为目标函数获得上层 优化模型； 所述下层 优化模型的建立过程包括确定针对煤气 子系统的子系统评估指标， 将子系统评估指标作为优化约束条件， 将发电机组总能耗最小 作为目标函数获得 下层优化模型； 步骤3， 双层优化模型级联式求解： 采用基于Actor ‑Critic强化学习的双层级联式优化 求解策略对双 层优化模型进行求 解。 2.根据权利要求1所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 所述总系统评估指标为针对钢铁企业多能源系统的吨钢综合能耗指标， 其计算 公式为： 计算吨钢综合能耗， 其中ECS表示吨钢综合能耗， Ustl表示钢产量， 也就是生 产的钢的吨数； Ecsum表示企业自耗能源总量； 所述企业自耗能源总量根据Ecsum＝Epch‑Espl计算； 其中Epch和Espl分别表示购入的能源量 和能源剩余 量， 指钢铁生产流 程中剩余的可外销或存 储的能源量。 3.根据权利要求1或2所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其特征在于， 多能源系统管网约束条件具体如下： 钢产量与各能源介质消耗 量满足映射关系； 副产煤气回收量与外购能源量满足 非线性耦合关系； 钢产量需满足计划产量要求， 且不超过 上限值； 副产煤气消耗 量小于该煤气回收量； 各能源介质的消耗 量满足设定取值范围。 4.根据权利要求1所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 所述子系统评估指标为针对煤气子系统的放散指标， 其计算公式如下： 其中， b表示 放散率， G(b)、 G(r)和G(c)分别表示气体的放散量、 回收量和 消耗量。 5.根据权利要求1或4所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其特征在于， 所述针对煤气子系统的下层优化模型 是对副产气体排 放的优化， 具体为： 通过调整发电机组的副产气体消耗 量， 来消纳过剩的副产煤气； 发电机组的能量 转换为通过消耗煤炭和副产煤气产生电。 6.根据权利要求1或4所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其特征在于， 将子系统评估指标作为优化约束条件具体指的是：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330869 A 2发电机组的发电量由机组消耗的能源的量决定； 发电机组消耗的副产煤气应满足放散率的相关约束； 发电机组的各种能源介质的消耗 量保持在设定范围内。 7.根据权利要求1所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 采用基于Act or‑Critic强化学习的双层 级联式优化求解策略对双层优化模 型进 行求解具体指的是： 将总系统模型和子系统模型分为上层和下层两层强化学习模型； 根据上层优化模型， 定义所述上层强化学习模型的状态、 动作和奖赏； 根据下层优化模型， 定义所述下层强化学习模型的状态、 动作和奖赏； 采用级联求 解策略进行求 解。 8.根据权利要求7所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 所述上层强化学习模型的状态、 动作和奖赏， 具体为： 状态： 钢的输出量和多种能源介质的投入量， 多种能源介质为外购电、 发电用煤、 焦化 用煤、 外购天然气、 高炉煤气消耗 量、 焦炉煤气消耗 量和转炉煤气消耗 量； 动作： 多种能源介质的投入量的调整量； 奖赏： 上层优化模型的目标函数， 即吨钢综合能耗。 9.根据权利要求7所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 所述下层强化学习模型的状态、 动作和奖赏， 具体为： 状态： 副产煤气在各发电机组中的消耗 量及其原 始放散量； 动作： 不同发电机组消耗 三种副产煤气的调整量； 奖赏： 上层优化模型的目标函数。 10.根据权利要求7所述的一种考虑多级指标的钢铁企业多能源日前调度优化方法， 其 特征在于， 所述基于Actor ‑Critic强化学习的级联求 解策略， 具体为： 由上层强化学习模型生成多能源系统的能源输入方案； 根据副产煤气的原 始放散量， 由下层强化学习模型生成新的副产煤气的分配方案； 根据多种能源介质消耗量的变化， 得到新的能源输入方案， 并作为多能源系统的下一 个状态； 完成级联循环模型的一 步搜索。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330869 A 3