王晓健

（潍坊职业学院，山东 潍坊 262737）

随着全球对于能源用量需求的不断增加，尽管能源开发程度不断加深，但仍然面临着资源紧缺的问题[1]。当今世界，多数国家为了解决该问题加大了对于新能源的研发力度，这对于有限资源的使用量具有一定的控制作用[2]，但另一个需要重点关注的问题就是传统资源的节约使用。与其他行业相比，冶金行业的能源用量较大。大多数企业主要是以电气作为主要能源实现对金属的冶炼提取[3]。通常情况下，冶金炉内的金属矿产添加量与电气用量之间是存在一定的线性关系，当二者之间达到某种平衡时，可以实现能源价值的最大化，并且不会对冶金质量和效率造成影响。而这种平衡需要在大量的实践中不断摸索，在此过程中，对企业造成的经济效益造成的影响是较大的，因此一般都是按照满足炼制需求的最大值投入能源。这在一定程度上会提高能源成本，同时也会造成能源浪费，不仅对于企业的经营发展不利，也与现阶段节能环保的号召不符。在此背景下，加强对冶金电气节能负载的合理化控制是十分必要。

基于此，本文提出冶金电气节能负载控制技术的优化研究，并通过实验测试验证了所提方法的有效性。通过本文的研究，以期为冶金企业的节能发展提供有价值的参考。

1 冶金电气节能负载能耗模型

要实现对冶金系统中节能负载状态的合理控制，首先要明确冶金系统运行过程中不同负载部件的电气消耗情况，由于冶金是由若干个不同的部件构成的，因此，通过对冶金过程中产生电气损耗部件的实际能耗量进行计算，就可以得到整个冶金系统的电气节能负载能耗状况。

结合实际的冶金设备运行模式可知，冶金系统总体节能负载能耗主要分为三部分，分别对应转子电阻、定子电阻以及励磁电阻，三者运行状态的合理性直接影响其损耗的大小。

在上述基础上，本文首先分析了转子电阻的能耗，其主要位于冶金系统的传送装置中，一般情况下，金属矿产通过传送带传输到电弧炉中，并在完成冶炼后通过相应的传送装置传送到冷却炉，最终输出到存储仓。在该过程中，金属轮转设备上的转子电阻能耗会随着其负载强度而发生变化。假设转子电阻值为Rz，传输带上单位面积承载的金属质量为m，转子电阻负载的电压为Vz，那么此时，其实际能耗为：

其中，Pz表示Vz电压下，转子电阻的能耗。而能够满足对m质量金属传输的最小能

其中，λ表示转子电阻的基础能耗系数，该值主要是传输设备的本身的性质决定的。

对于定子电阻而言，其主要在冶炼系统的电弧炉内温度稳定控制阶段发挥作用。不考虑炉内冶炼金属的总量，要实现金属冶炼的目的首先要确保炉内温度达到金属矿的基础熔点，同时，当炉内注入金属矿之后，炉内温度也会短时间内出现明显的下降，这时升温设备会通过励磁电阻提高炉内温度，当其达到设定温度值后，励磁电阻不再作用，主要是通过定子电阻实现电弧炉的保温，因此，其能耗的计算可以分为两部分，其中一部分就是基础炉温的维持，此时炉内为空载状态，能耗也为基础损耗，其可表示为：

其中，Pjd表示在电弧炉空载状态下，定子电阻的能耗，Rd表示定子电阻的值，T表示电弧炉的基础温度，S表示炉体表面积。

而当电弧炉处于负载状态时，定子电阻的能耗可以表示为：

其中，Pfd表示电弧炉负载状态下定子电阻的能耗，T‘i表示对电弧炉加热不同阶段的温度，n表示冶金系统的加热阶段。

对于励磁电阻的能耗，其主要与电弧炉内的金属矿总量有关，一般情况下，在不超过炉内负载极值的情况下，励磁电阻的能耗与注入炉内的金属矿总量呈正相关关系，其可以表示为：

其中，Pl表示电弧炉负载状态下励磁电阻的能耗，Rl表示励磁电阻。

由此可以得出，在冶金系统处于空载状态时，其能耗仅为定子电阻维持炉内温度的能耗，则此时的系统能耗模型为：

而当冶金系统处于负载状态时，系统能耗模型为：

由此得出冶金系统在不同状态下的理想能耗，以此为基础，对系统的节能负载的运行状态进行计算，降低由于节能负载运行异常引起的损耗。

2 节能负载运行状态优化

在上述建立的模型基础上，通过对节能负载运行状态进行有效控制即可实现减少能源损耗的目的。为了提高最终计算结果的可靠性，本文利用遗传算法对其进行优化，以模型计算出的能耗值为遗传目标，计算出与之拟合度最高的节能负载运行状态。

利用遗传速算法满足模型的节能负载运行状态进行计算，其实是对三个目标的优化计算，这不仅会加大计算的难度，同时也会增加计算的时间，为此，本文将三者进行以三角模融合算子的方式进行融合，将其转化为单一目标。以此为基础，在对遗传算法的子群进行初始化处理时，为了降低由于子群多样性较低对计算结果产生的影响，将子群基数设置为无限大，即将冶金系统节能负载所有运行状态作为基础子群，其中每一个可输入的结果作为一条染色体。

在染色体编码过程中，通过C++语言中的位集类0给子群中每条染色体赋子一个对应的存储位置，8个储存位置组成一个字节，通过这样的方式减少计算占用的储存空间，提高计算效率。将计算结果与模型输出值的拟合度作为适应度函数，其表示为：

其中，f（*）表示适应度值，p表示染色体的赋值。通过式（7）对染色体的适应度进行判断。

当处于冶金系统空载状态时，将于f（p）值与TS Rd最接近的p作为当前的最优值，并与下一个染色体的结果进行对比，如果其仍为最接近的值，则继续作为最优值作为后续染色体的比较对象，当其接近度小于新染色体时，则将新染色体作为对比目标，以此推进，直至完成子群内所有染色体的计算，输出的结果即为最优值。冶金系统负载状态下同理。

通过上述方式计算出全局最优节能负载运行状态，在最大程度上降低能源损耗。

3 试验测试

为了测试本文提出控制技术的应用效果，进行了试验测试，并分别采用文献[2]和文献[3]提出的方法同时进行测试，通过对比三种方法的控制效果，分析本文提出方法的实际应用价值。

3.1 测试环境

测试选用某有色金属冶炼厂作为实验对象，该厂的电弧炉专用变压器的容量为12500kVA，炉体最大容量为25t，空载状态下电流为16A，空载损耗为120kW，负载损耗为11000kW，二次电流的最大值为25A，该冶炼机组共包含10个组别，分别将其编号1-10，对应的电气参数如表1所示。

表1 冶金电气参数

在上述测试环境下，分别采用三种方法对该冶金系统的能源开销进行控制。

3.2 测试结果

本文首先分析了三种方法控制方法下10个机组的供应电弧炉完成20t金属冶炼的能源损耗，其结果如图1所示。

图1 不同方法的能源开销对比图

从图1中可以看出，在三种控制方法下，冶金机组的能源总开销均与原始的11000kW相比出现了一定程度的降低，但从整体上看，文献[2]和文献[3]方法对于5、6、7、8、9四个机组的能耗控制效果与本文方法相比仍存在一定的差距，本文控制方法下机组的能耗综合仅为8560kW，与原本的能耗相比降低了2400 kW，具有较为明显的节能作用。这主要是因为本文方法能够实现对冶炼系统所有产生能耗部件的最小能耗计算，降低了部件上的过剩能量，从而实现了冶金电气节能的目的。

在上述基础上，本文对比了三种方法下的能源成本开销，其结果如表2所示。

表2 不同控制方法下的能源成本对比表/元

从表2中可以看出，三种方法均在一定程度上降低了能源成本开销，但与文献[2]和文献[3]本文方法相比，本文方法的效果显然更加明显，当电弧炉内的金属矿产总量达到极值，也就是25t时，其可降低能源成本417.33元，本文方法对能源成本的控制结果也与上文的能源开销统计结果一致，具有良好的控制效果。同时，在三种方法中，当电弧炉内的矿资源总量为10t时，控制效果并不明显，而随着其负载增加，控制效果也逐渐显现。这主要是因为要实现对金属的冶炼，冶金系统需要的基础能耗值是一定的。

4 结语

在大多数的冶金工厂中，电气是主要的动力能源，而伴随着节能减排的生产要求逐渐提升，冶金过程中的节能问题也成为了企业关注的重点。本文提出冶金电气节能负载控制技术的优化研究，在不影响冶金效率和质量的前提下，减少了电气能源的使用量。通过该研究，以期为冶金行业的节能问题提供有价值的参考，为冶金企业减少能源成本开销提供新思路。