分时电价下热轧批量计划的两阶段经济调度优化

" 分时电价下面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化 本文主要探讨了在智能电网环境下，如何利用分时电价策略来优化高能耗电力用户的经济负荷调度，尤其是针对热轧批量生产过程。随着智能电网技术的发展，需求响应成为了一种有效的用电管理手段，它鼓励用户在电价较低的时段消耗更多的电力，以减少电费支出，并帮助电网平衡供需。 文章首先介绍了研究背景，指出在分时电价机制下，通过合理调整生产计划，热轧批量生产可以显著降低生产成本并参与电网调峰。作者们构建了一个数学模型，该模型旨在最小化热轧生产过程中的用电成本，同时考虑到生产效率和产能约束。 接下来，他们提出了一种两阶段优化方法来解决这个问题。第一阶段，通过制定热轧批量计划，确定各个轧制单元的工作分配和总体生产负荷。这一阶段的目标是优化生产线配置，确保生产的稳定性和效率。第二阶段则是在已有的批量计划基础上，根据实时的分时电价信息对生产任务进行重新调度，调整加工顺序，并灵活安排生产时间，以避开高峰电价时段，进一步降低成本。 为了实现这两个阶段的优化，文章采用了遗传算法作为求解工具。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索方法，适用于解决复杂的优化问题。通过遗传算法，模型能够有效地探索可能的解决方案空间，找到最优的生产调度方案。 实验结果显示，该两阶段优化方法在保证生产计划的可行性的同时，确实能够降低热轧生产过程的用电成本，而且能够对电网的峰谷负荷进行积极的响应，促进电网的稳定运行。这为高能耗行业的能源管理和电网的负荷平衡提供了新的思路和技术支持。 关键词：分时电价；热轧批量计划；经济负荷调度；遗传算法 分类号：TM731（机械工程）；TP273（计算机软件及计算机应用） 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2014)10−3456−07 这篇研究论文展示了在实际工业生产场景中，利用分时电价策略和先进算法进行生产计划优化的潜力，对于能源密集型产业的节能减排和电力系统的可持续发展具有重要意义。"