馬 湧 孫彥廣

(冶金自動化研究設計院混合流程工業(yè)自動化系統(tǒng)及裝備技術國家重點實驗室 北京 100071)

0 引 言

蒸汽是鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)和生活所必需的能源，蒸汽能耗占企業(yè)能耗總量的10%左右。在大型聯(lián)合鋼鐵企業(yè)里，蒸汽系統(tǒng)具有大時滯、大慣性、非線性等特點的復雜對象。面對這樣的復雜運行狀況，管理人員基本還是依靠多年來的生產(chǎn)所運行積累下的經(jīng)驗指揮系統(tǒng)運行[1]，難以避免發(fā)生放空、降質(zhì)使用等情況，造成極大的浪費。國內(nèi)外學者對此展開了研究，文獻[2-4]的研究對方程求解易于陷入局部最優(yōu)解，造成得到解是非最優(yōu)解。文獻[5]根據(jù)特定企業(yè)生產(chǎn)實際，從供應和生產(chǎn)兩端分別入手進行求解，該方法通用性有待改進。

本文基于鋼鐵企業(yè)蒸汽調(diào)度歷史記錄，建立決策樹模型，并進行調(diào)度規(guī)則求解，得到優(yōu)化的企業(yè)調(diào)度規(guī)則系統(tǒng)，從而有效提高管網(wǎng)操作水平和效率，保證管網(wǎng)高效安全運行。

1 某鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)概況

某鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)由S1、S2、S3三個壓力等級管網(wǎng)構成。S1管網(wǎng)壓力相對較高，其汽源和用戶數(shù)量較少，結(jié)構簡單。S2管網(wǎng)有8個供汽源和20個主要用戶。S3蒸汽管網(wǎng)又稱作低壓蒸汽管網(wǎng)。該鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)系統(tǒng)整體結(jié)構圖如圖1所示。

圖1 某鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)結(jié)構圖

該鋼鐵企業(yè)蒸汽系統(tǒng)是多汽源、多用戶系統(tǒng)，其日常調(diào)度嚴格按照事先制定規(guī)則執(zhí)行。例如，以一個管網(wǎng)的波動周期為例，根據(jù)企業(yè)的調(diào)度規(guī)則，當管網(wǎng)壓力處于上升區(qū)間時，首先判斷汽源鍋爐是否還有可調(diào)節(jié)余量，若有則調(diào)控汽源鍋爐，減少供汽量最大調(diào)節(jié)幅度每次10 t/h；若壓力繼續(xù)上升并超過A2則調(diào)節(jié)CDQ汽輪機，減少抽汽量，增大發(fā)電功率；若壓力超過A3，則增大海淡產(chǎn)量，以及提高換熱站使用S2的蒸汽量；若壓力繼續(xù)升高，則要開啟放散閥以保證管網(wǎng)的運行安全。

反之，當壓力低于正常運行值時，首先增加汽源鍋爐供汽量，若達不到目標要求，則增加CDQ抽汽量，壓力持續(xù)降至A6則需海淡減產(chǎn)，換熱站增用S3，減少S2用量，直至調(diào)整300 MW發(fā)電機組增加供汽量。調(diào)控過程如圖2所示。

圖2 一個管網(wǎng)波動周期內(nèi)調(diào)控示意圖

在該大型鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)系統(tǒng)中，S1管網(wǎng)用戶單一，且規(guī)模較小，其控制和調(diào)度較為簡易。S3管網(wǎng)為低壓管網(wǎng)，用戶均為穩(wěn)定長期低壓用戶，管網(wǎng)波動較小，對管網(wǎng)沖擊有限。S2管網(wǎng)連接幾乎全部的生產(chǎn)用戶和所有供汽源，波動頻繁，對管網(wǎng)的沖擊較大，因而S2管網(wǎng)調(diào)度難度最大。

蒸汽系統(tǒng)運行的調(diào)度控制指標分為三個區(qū)間，分別是：綠區(qū)，0.7～0.85 MPa，正常工作區(qū)間；黃區(qū)，0.6～0.7 MPa，0.85～0.95 MPa，偏離正常狀態(tài)、需調(diào)整區(qū)間；紅區(qū)，小于0.6 MPa，大于0.95 MPa，不能滿足生產(chǎn)或極有可能引起生產(chǎn)故障的非法區(qū)間。

總的調(diào)度原則是保證管網(wǎng)大部分時間在綠區(qū)運行，減少黃區(qū)運行時段，消除紅區(qū)運行工況。

2 決策樹方法及理論

決策樹是一種算法結(jié)構，其結(jié)構即為決策型樹狀結(jié)構，與流程圖的樹形結(jié)構類似[6]，樹的根節(jié)點是頂層節(jié)點。決策樹的選擇分裂規(guī)則很多，屬性選擇度量方法是較為常見的一種[7-9]。其主要思想為一種啟發(fā)式方法，即將給定類標號的訓練樣本集的數(shù)據(jù)S按照“最純”的標準劃分為單個類。在建立決策樹算法的過程中，如何建立最佳分裂屬性顯得非常重要和關鍵，而屬性選擇度量的方法又多種多樣，如信息增益、增益率、GINI(基尼)指標、距離度量以及相關度等方法[10]。本文所主要介紹的選擇度量方法是信息增益屬性度量方法。

1948 年，香農(nóng)(C.E. Shannon)提出信息論后，把熵(Entropy) 定義為衡量一個系統(tǒng)混亂程度的統(tǒng)計量，其中熵值越大，則表明系統(tǒng)越混亂，反之則越小。信息論中對信息量(Information)和熵(Entropy)也分別作出明確的定義和解釋：

Information=-log2(pi)

(1)

Entropy=-∑pilog2(pi)

(2)

式中：pi為該樣本屬于某類別的概率值。

? 劃分前數(shù)據(jù)集的熵：

對于樣本集合S，有s個數(shù)據(jù)；對于分類屬性C劃分了m個分別不同的離散值c1，c2，…，cm(即表明數(shù)據(jù)樣本S最終要被分成m個類別)。樣本數(shù)s1，s2，…，sm對應的分類屬性值分別為c1，c2，…，cm。則劃分之前，樣本集S的總熵值：

(3)

式中：pi是S集中任意一個樣本屬于類別ci的概率，并用si/s估計。

? 劃分后數(shù)據(jù)集的熵：

設{a1，a2，…，an}是屬性A對應的n個不同的離散屬性值，則可使用屬性A將數(shù)據(jù)集S劃分為n個子集{s1，s2，…，sn}，對應其中每個子集Sj中所有樣本的屬性A都是aj。

設子集Sj中的全部樣本數(shù)為sj，其中分類屬性值為c1，c2，…，cm的樣本數(shù)為s1j，s2j，…，smj，則子集Sj的熵為：

(4)

式中：pij=sij/sj，是Sj中樣本分別屬于類別ci的概率。

使用屬性A把數(shù)據(jù)集S劃分成n個子集后，S的總熵為n個子集的熵的加權平均：

(5)

? 信息增益:

信息增益是用來表示系統(tǒng)中由于分類而獲得的信息量，其量度是由系統(tǒng)熵的增減而定。把S劃分前后的熵差定義為數(shù)據(jù)集S按屬性A劃分后的信息增益，公式如下：

Gain(A)=I(s1,s2,…,sm)-E(A)

(6)

3 實 例

鋼鐵企業(yè)蒸汽系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)控是一個極其復雜的問題，許多優(yōu)秀的調(diào)度員在長期的工作中，通過對自己調(diào)度經(jīng)驗的總結(jié)與沉淀，形成了一些經(jīng)驗型的調(diào)度知識。這些調(diào)度知識不僅是鋼鐵企業(yè)的寶貴財富，同時也構成了鋼鐵企業(yè)能蒸汽態(tài)優(yōu)化調(diào)控專家系統(tǒng)的知識庫中的核心知識。專家知識主要包括主動調(diào)整和被動調(diào)整，其中主動調(diào)整包括主動計劃調(diào)度和被動計劃調(diào)度，被動調(diào)整是指事故狀態(tài)下調(diào)度相關的調(diào)度原則。

以該大型鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)某時段內(nèi)18條調(diào)度記錄為例，調(diào)度記錄中包括三個條件屬性和一個決策屬性。其中調(diào)度狀態(tài)包括：主動計劃調(diào)度、被動計劃調(diào)度、事故狀態(tài)調(diào)度；管網(wǎng)波動原因為導致管網(wǎng)管網(wǎng)不平衡的用戶或者汽源；管網(wǎng)調(diào)節(jié)量是指需要達到管網(wǎng)平衡所需要調(diào)節(jié)的量；調(diào)度方案為決策屬性變量，是最終調(diào)度人員采取的調(diào)度手段。調(diào)度人員值班記錄如表1所示。

表1 調(diào)度人員值班記錄表

續(xù)表1

上述樣本集S的總熵(期望信息)為：

0.471 1+0.513 3+0.430 8=

1.415 2

(7)

調(diào)度狀態(tài)信息熵：

1.312 9

(8)

信息增益：

Gain(調(diào)度方式)=1.415 2-1.312 9=0.102 3

同理可得其他屬性的信息增益：

Gain(管網(wǎng)波動原因)=0.015 5

Gain(管網(wǎng)調(diào)節(jié)量)=0.010 6

可以看出Gain(調(diào)度方式)最大，即有關調(diào)度方式的信息對分類幫助最大，提供最大的信息量。根據(jù)增益最大化原則，選擇調(diào)度方式作為測試屬性，將訓練集分成兩部分，即生成兩個節(jié)點，然后再對這兩個節(jié)點依次遞歸使用以上方法。生成決策樹如圖3所示。

圖3 蒸汽管網(wǎng)調(diào)度決策樹

調(diào)度規(guī)則決策樹的形成是基于現(xiàn)場的專家知識庫系統(tǒng)以及事實庫最終形成調(diào)度規(guī)則決策樹，對于形成的決策樹，按照“if-then”的形式從樹根到樹葉獲取調(diào)度規(guī)則，更加適于計算機編程實現(xiàn)。例如數(shù)據(jù)集有屬性X、Y、Z，可以得到的調(diào)度規(guī)則為ifX=“x1” andY=“y1” thenZ=“z1”。將上面樹狀的調(diào)度決策樹表示成易于計算機語言來表示的“if-then”形式如下：

在主動調(diào)度方式下：

① IF (海淡計劃性增減用汽&&調(diào)整量為20 t/h)

THEN {增減干熄焦抽汽量;}

② IF (海淡計劃性增減用汽&&調(diào)整量為25 t/h)

THEN {130鍋爐增減供汽量;}

③ IF (高爐計劃性檢修&&調(diào)整量為10 t/h)

THEN {130鍋爐增減供汽量‖增減干熄焦抽汽量;}

④ IF (煉鋼RH計劃性不用汽&&調(diào)整量為10 t/h)

THEN {35 t啟動鍋爐減供S1蒸汽;}

在被動調(diào)度方式下：

IF (壓力過高達到黃區(qū))

THEN {干熄焦發(fā)電機組減抽汽量;}

在上述調(diào)度過程中，蒸汽調(diào)度的調(diào)整以保持管網(wǎng)平衡為基本原則，同時要符合產(chǎn)用汽設備的能力限制等條件。

選取該企業(yè)連續(xù)兩個月正常生產(chǎn)情況下，前一個月采用原有調(diào)度方式，后一個月采用決策樹系統(tǒng)進行調(diào)度。然后將兩個月管網(wǎng)運行狀況進行對比分析。在決策屬系統(tǒng)應用前，管網(wǎng)運行的區(qū)間分布為：綠區(qū)占72.62%，黃區(qū)占27.05%，紅區(qū)占0.33%。投入決策屬系統(tǒng)后紅區(qū)工況消除，黃區(qū)運行時間降至10.8%，綠區(qū)運行時間時間提高到89.2%。具體對比如圖4所示。蒸汽決策樹規(guī)則系統(tǒng)提高了管網(wǎng)運行效率和安全性能，對蒸汽系統(tǒng)的管理調(diào)度提供了有針對性的決策支持。

圖4 決策樹規(guī)則系統(tǒng)應用前后效果對比圖

蒸汽系統(tǒng)是鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)生活所必備能源之一，以上應用結(jié)果表明，建立一套有效的綜合蒸汽管網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)可全面提升企業(yè)的蒸汽系統(tǒng)管理水平，保證蒸汽管網(wǎng)的安全高效運行。

4 結(jié) 語

本文以決策樹方法理論為基礎，研究了鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)調(diào)度規(guī)則系統(tǒng)。根據(jù)決策樹原理的系統(tǒng)熵及決策屬性等方法，結(jié)合現(xiàn)有企業(yè)調(diào)度規(guī)則庫、專家知識庫以及事實庫，以典型的決策樹算法建立某鋼鐵企業(yè)蒸汽管網(wǎng)調(diào)度規(guī)則決策樹系統(tǒng)。驗證表明，該決策樹規(guī)則系統(tǒng)可大大提高管網(wǎng)綠區(qū)運行時間，減少黃區(qū)運行時段，消除紅區(qū)工況，使得管網(wǎng)調(diào)度策略更加合理安全，有效提高蒸汽管網(wǎng)運行效率，保證管網(wǎng)更加安全運行。