一种基于动态工况匹配与分层贡献度分析的焦化工序能耗诊断方法

本发明涉及冶金，特别是涉及一种基于动态工况匹配与分层贡献度分析的焦化工序能耗诊断方法。

背景技术：

1、焦化工序是长流程钢铁企业的重要前端工序，承担炼焦煤配入、干馏、焦炭生产、焦炉煤气回收以及焦油、粗苯和蒸汽等副产能源回收利用任务。焦化工序的煤气消耗、电力消耗、蒸汽回收和副产物回收水平，直接影响企业焦化工序单位产品能耗及能源介质平衡。因此，面向焦化工序开展稳定、准确的能耗评价和节能潜力挖掘，具有重要的生产管理价值和节能降碳意义。

2、目前，焦化工序单位能耗通常需要综合生产统计系统、能源计量系统和物料结算系统中的多类数据计算得到。其中，生产统计系统提供焦炭量等产量数据，能源计量系统提供炼焦煤、非炼焦煤、高炉煤气、焦炉煤气、电力、蒸汽、氮气和水等消耗数据，物料结算系统提供焦油、粗苯、焦炉煤气外供和蒸汽回收等产出或回收数据。现有统计方式能够得到某一固定统计周期的单位焦炭综合能耗结果，但难以随着生产工况变化说明实际能耗升高或降低的具体原因。

3、现有焦化工序能耗分析多以固定时段指标、班次平均值、月度平均值或历史平均值进行比较。由于生产负荷、煤气热值、煤水分、炭化时间、直行温度、能源介质消耗和余能回收水平随运行工况持续变化，固定平均对比难以区分工况差异与操作偏差，也难以将能耗差异分解为燃料消耗、能源转化差、电力消耗和余能回收等可理解的影响部分。

4、另外，现有工业智能诊断方案多面向设备故障、单参数调整或能耗预测，即使给出预测结果，也通常缺少焦化工序投入能源、回收能源和副产物的统一能量平衡，无法实现实绩工况与同类先进基准工况的自动匹配及能耗差值分解。现场人员虽然可以看到能耗偏差或预测值，但无法快速获得关键影响因素的贡献排序、实绩值与基准值的差异以及与该差异相对应的可操作参数，导致诊断结论难以解释、建议针对性不足。

技术实现思路

1、为了解决现有统计方式难以随着生产工况变化说明实际能耗升高或降低的具体原因，难以区分工况差异与操作偏差，也难以将能耗差异分解为可理解的影响部分，无法实现实绩工况与同类先进基准工况的自动匹配及能耗差值分解的技术问题，本发明提供了一种基于动态工况匹配与分层贡献度分析的焦化工序能耗诊断方法。

2、为此，本发明提供了以下技术方案：

3、一种基于动态工况匹配与分层贡献度分析的焦化工序能耗诊断方法，包括以下步骤：

4、s1.以当前诊断时刻

t为结束时刻，构建时间长度为

δt的滚动诊断周期，采集该滚动诊断周期内焦化工序的历史生产数据与能源数据；

5、s2.基于采集的历史生产数据与能源数据，构建焦化工序生产运行数据库；

6、s3.基于焦化工序生产运行数据库，构建单位焦炭综合能耗模型；

7、s4.从焦化工序生产运行数据库中，提取与当前实绩周期时间窗长度一致、工况条件满足预设约束条件的历史工况样本，基于各历史工况样本构建包含预设指标参数的历史工况特征向量，基于当前实绩工况构建包含相同预设指标参数的当前实绩周期工况特征向量，比较历史工况特征向量与当前实绩周期工况特征向量，从历史工况样本中筛选出满足预设相似度条件的历史工况作为可比历史工况；

8、s5.通过单位焦炭综合能耗模型计算各可比历史工况的单位焦炭综合能耗，并按照单位焦炭综合能耗由低到高排序，选取能耗数值最低或处于预设分位区间内且运行稳定的可比历史工况作为先进基准工况；

9、s6.按照能量收支类别，将当前实绩周期工况和由可比历史工况中确定的先进基准工况下的单位焦炭综合能耗分解为若干一级影响因素，基于单位焦炭综合能耗分别计算当前实绩周期工况和先进基准工况的一级影响因素的能耗分量，将同一一级影响因素在当前实绩周期工况和先进基准工况下的一级因素能耗分量之差确定为该一级影响因素的一级影响值；

10、根据能量平衡关系计算当前实绩周期工况与先进基准工况之间的单位焦炭综合能耗总变化量，计算各一级影响值与单位焦炭综合能耗总变化量之比，得到各一级影响因素的贡献度；

11、按照一级影响值的绝对值由大到小进行排序，并根据一级影响值的正负确定各一级影响因素导致焦化工序能耗上升或降低的诊断结论；

12、s7.选取贡献度绝对值大于预设阈值的一级影响因素，获取选取的各一级影响因素下的二级参数在当前实绩周期工况和由可比历史工况中确定的先进基准工况下的取值；根据该取值计算各二级参数的诊断参数，并输出各二级参数的诊断结论和调整建议。

13、进一步地，所述步骤s1中滚动诊断周期的计算式为：

14、[

t-δ

t，t]

15、该滚动诊断周期按照预设更新步长

δt滚动更新，其中

δt小于或等于δ

t。

16、进一步地，对所述采集到的滚动诊断周期内焦化工序的历史生产数据与能源数据进行时间窗统一、重复记录剔除、缺失值标记、异常值识别和单位统一处理；对于累计量数据，计算诊断滚动诊断周期内的增量；对于流量、温度和热值类数据，依据数据属性计算滚动诊断周期累计值、均值或特征值，再以滚动诊断周期焦炭产量为分母折算为单位焦炭指标；对焦炭产量为零、计量缺失、超出合理量程、时间窗不完整或违反预设物料及能源约束的工况记录标记为无效。

17、进一步地，所述步骤s3中，基于焦化工序生产运行数据库，构建单位焦炭综合能耗模型，计算式如下：

18、

19、式中：

ecoking为滚动诊断周期内焦化工序的单位焦炭综合能耗，kg/t；

ecoal、

e'cog、etar、

eber、

ecoke、

ecog、

ebfg、

edljz、

esteam、

eele分别为诊断周期内洗精煤、产生的焦炉煤气、焦油、苯、焦炭、焦炉煤气与高炉煤气、动力介质、回收蒸汽、自发电对应的折标煤量，kg；

pcoke为诊断周期内焦炭产量，t。

20、进一步地，所述步骤s5获得先进基准工况后，通过单位焦炭综合能耗模型分别计算当前实绩周期的单位焦炭综合能耗

eactual与先进基准工况对应的单位焦炭综合能耗

ebase，根据δ

e=

eactual-

ebase计算得到当前实绩周期与先进基准工况的单位焦炭综合能耗差值；其中，δ

e大于零时，判定当前工况存在节能潜力，继续执行步骤s6；δ

e小于或等于零时，判定当前工况不存在节能潜力，停止继续执行下一步骤。

21、进一步地，所述步骤s6中，第

i个一级影响因素的一级影响值

ii计算公式如下：

22、

23、单位焦炭综合能耗总变化量

δc计算公式如下：

24、

25、一级影响因素的贡献度计算公式如下：

26、

27、式中：

ηi为第

i个一级影响因素对焦化工序能耗变化的贡献度；

ci,actual为第

i个一级影响因素在当前实绩周期工况下按照单位焦炭综合能耗模型中的正负方向统一折算得到的一级因素能耗分量；

ci,base为第

i个一级影响因素在由可比历史工况中确定的先进基准工况下按照相同口径折算得到的一级因素能耗分量；

δc为焦化工序能耗总变化量；

m为一级影响因素的数量；

k为求和下标。

28、进一步地，所述步骤s6输出的各一级影响因素的诊断结论包括一级影响因素在当前实绩周期工况下的一级因素能耗分量、一级影响因素在由可比历史工况中确定的先进基准工况下的一级因素能耗分量、一级相对变化率、一级贡献度、排序结果以及一级影响因素导致焦化工序能耗上升或降低的诊断结论；

29、所述相对变化率的计算公式如下：

30、

31、式中：

ri为第

i个一级影响因素的相对变化率，用于表征当前实绩周期工况下的一级因素能耗分量相对于先进基准工况的偏离程度；

32、当时，不计算一级相对变化率，并输出基准值为零的提示；

33、当

ii>0时，判定该一级影响因素导致焦化工序能耗上升；当

ii<0时，判定该一级影响因素导致焦化工序能耗降低；当

ii=0时，判定该一级影响因素对焦化工序能耗变化无明显影响。

34、进一步地，各二级参数的诊断结论包括二级参数在当前实绩周期的取值、二级参数在可比历史工况中确定的先进基准工况下的取值、二级相对变化率、二级贡献度、基于二级贡献度绝对值大小的排序结果，以及二级参数导致对应一级影响因素上升或降低的诊断结论；

35、所述二级相对变化率的计算公式如下：

36、

37、式中：

rj为第

j个二级参数的相对变化率；

xj,actual为第

j个二级参数在当前实绩周期的取值；

xj,base为第

j个二级参数在可比历史工况中确定的先进基准工况下的取值；

38、当

xj,base=0时，不计算二级相对变化率，并输出基准值为零的提示；

39、对于各二级参数，其敏感性程度计算公式如下：

40、

41、

42、式中：

sj为二级参数下第

j个变量值对应的敏感性；

ej为二级参数下第

j个变量值对应的能耗值；

pj为二级参数下第

j个变量值；

eo为二级参数下基本变量值对应的能耗值；

po为二级参数下基准变量值；

saverage为二级参数下变量值的平均敏感度，即敏感性系数；

n代表二级参数下的变量总个数；

43、基于二级参数以及各二级参数所对应的可比历史工况数据，采用多元线性回归拟合曲线建立二级参数与对应一级影响因素之间的关系，计算式如下：

44、

45、式中：

y为目标变量，表示与二级参数对应的一级影响因素的能耗影响值；

β0为截距项；

β1、

β2、…、

βn为根据可比历史工况样本拟合得到的回归系数；

x1、

x2、…、

xj为经敏感性分析筛选后参与建模的二级参数；

j为参与建模的二级参数数量；

ε为误差项；

46、所述二级贡献度的计算式如下：

47、

48、式中，

ηj为第

j个二级参数的贡献度；δ

yj为第

j个二级参数由可比历史工况中确定的先进基准工况下的取值变化至当前实绩周期工况下的取值时引起的能耗影响变化量；δ

yj的正负表示该二级参数导致能耗上升或降低的影响方向。

49、本发明的优点和积极效果：

50、设置滚动诊断周期采集现场生产与能源数据，适配焦化工序连续生产的运行特点，能够跟随生产进程持续开展能耗分析，摆脱固定统计周期带来的分析滞后问题，满足常态化能耗评价的需求。

51、通过条件筛选与特征向量相似度匹配得到可比历史工况，用于能耗对标分析，能够区分工况本身波动和人为操作偏差带来的能耗变化，降低工况条件不一致对分析结果造成的干扰，提升能耗对比的可靠性。

52、不再仅输出综合能耗结果，能够解析出能耗升高或者降低的具体原因，把能耗总偏差拆解到各个一级影响因素，量化各部分的影响程度，让能耗波动的来源清晰可见。

53、在一级影响因素分析基础上，针对贡献度较大的部分进一步溯源到二级参数，实现从宏观能耗差异到具体工艺参数的逐层定位，抓住主要影响对象，避免无意义的全量参数计算。

54、结合二级参数的分析结果输出诊断结论和调整建议，方便现场人员看懂分析结果，直接用于生产优化，为焦化工序精细化管控、节能降碳提供实用支撑。