本發明涉及煉鋼，尤其涉及一種煉鋼蒸汽系統智能管控方法及系統。
背景技術：
1、在煉鋼生產中，蒸汽作為關鍵二次能源，其供應穩定性與利用效率直接影響生產與成本，但傳統蒸汽系統監控管理存在諸多問題。數據傳輸與處理方面，依賴有線網絡，布線復雜且難覆蓋分散設備，不同子系統數據孤立，全局能效分析困難，指令傳輸時延達200-500ms，單點采集無法協同多源數據。控制與管理上，人工巡檢參數、手動調節閥門，效率低且精準度差，僅靠固定閾值報警，缺乏智能分析能力，無法預測供需與設備劣化趨勢。系統架構局限，無分層設計，數據處理能力弱，有線網絡擴展性差，難接入新增設備，也無sql數據庫支持歷史數據追溯，導致能效優化受限、故障響應滯后、預防性維護不足，難以實現精細化能源管理與智能調度。
技術實現思路
1、鑒于上述問題，本發明提供一種煉鋼蒸汽系統智能管控方法及系統，優化蒸汽對煉鋼生產及成本的影響。
2、依據本發明的第一個方面，提供了一種煉鋼蒸汽系統智能管控方法，包括：
3、通過數據采集層采集煉鋼蒸汽系統的多源數據，所述多源數據包括管網壓力數據、蒸汽流量數據、轉爐生產計劃數據、rh爐生產計劃數據及蓄熱器壓力數據；
4、將所述多源數據通過三級網絡傳輸至超融合服務器，通過sql數據庫對多源數據進行存儲；
5、在智能分析層構建多元智能模型，根據所述多源數據，通過所述多元智能模型預測未來預設時長內蒸汽產耗存趨勢，并結合預設的管網壓力安全邊界，生成plc控制策略；
6、在應用控制層根據plc控制策略對蓄熱器閥門進行動態閉環控制，使蓄熱器壓力波動處于目標范圍，所述目標范圍為2.6mpa-3.2mpa。
7、可選的，所述數據采集層包括壓力傳感器、流量計，所述壓力傳感器用于采集管網壓力及蓄熱器壓力數據，所述流量計用于采集蒸汽流量數據。
8、可選的，所述方法還包括：
9、監測煉鋼蒸汽系統的運行狀態，若出現極端工況或異常狀態時，觸發聲光報警并將報警信息推送至用戶端。
10、可選的，所述極端工況的判定標準包括：
11、管網壓力瞬時波動大于0.5mpa/min、蓄熱器壓力超出2.6mpa-3.2mpa范圍且持續第一時長或蒸汽流量在第二時長內的變化幅度大于預設幅度。
12、可選的，所述管網壓力安全邊界從3.0mpa-4.0mpa的范圍內取值。
13、可選的：
14、在可視化監控界面展示轉爐、rh爐、除氧器及蓄熱器的運行狀態參數。
15、可選的，還包括：
16、根據所述蒸汽流量數據，確定蒸汽產量數據以及蒸汽消耗數據；
17、根據所述蒸汽產量數據以及所述蒸汽消耗數據，結合各工序碳排放系數，量化轉爐吹煉、rh爐精煉以及除氧器運行工序的蒸汽消耗碳排放，生成碳足跡信息。
18、可選的：
19、所述多元智能模型包括轉爐蒸汽產量預測模型、rh爐蒸汽消耗預測模型、除氧器蒸汽消耗預測模型、基于生產計劃的煉鋼蒸汽調度模型及煉鋼蒸汽自適應動態優化模型。
20、依據本發明的第二個方面，提供一種煉鋼蒸汽系統智能管控系統，包括：
21、數據采集層，通過所述數據采集層采集煉鋼蒸汽系統的多源數據，所述多源數據包括管網壓力數據、蒸汽流量數據、轉爐生產計劃數據、rh爐生產計劃數據及蓄熱器壓力數據；將所述多源數據通過三級網絡傳輸至超融合服務器，通過sql數據庫對多源數據進行存儲；
22、智能分析層，在所述智能分析層構建多元智能模型，根據所述多源數據，通過所述多元智能模型預測未來預設時長內蒸汽產耗存趨勢，并結合預設的管網壓力安全邊界，生成plc控制策略；
23、應用控制層，所述在應用控制層根據plc控制策略對蓄熱器閥門進行動態閉環控制，使蓄熱器壓力波動處于目標范圍，所述目標范圍為2.6mpa-3.2mpa。
24、依據本發明的第三個方面，提供一種煉鋼設備，包括前述煉鋼蒸汽系統智能管控系統。
25、本說明書實施例中的上述一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果：
26、本說明書實施例提供的一種煉鋼蒸汽系統智能管控方法及系統，通過數據采集層采集煉鋼蒸汽系統的多源數據，所述多源數據包括管網壓力數據、蒸汽流量數據、轉爐生產計劃數據、rh爐生產計劃數據及蓄熱器壓力數據；將所述多源數據通過三級網絡傳輸至超融合服務器，通過sql數據庫對多源數據進行存儲；在智能分析層構建多元智能模型，根據所述多源數據，通過所述多元智能模型預測未來預設時長內蒸汽產耗存趨勢，并結合預設的管網壓力安全邊界，生成plc控制策略；在應用控制層根據plc控制策略對蓄熱器閥門進行動態閉環控制，使蓄熱器壓力波動處于目標范圍。如此，可以助力提升蒸汽利用效率、保障生產穩定并降低能源成本。
27、上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本發明的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本發明的具體實施方式。
1.一種煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述目標范圍為2.6mpa-3.2mpa。
3.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述極端工況的判定標準包括：
5.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述管網壓力安全邊界從3.0mpa-4.0mpa的范圍內取值。
6.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，還包括：
7.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述多元智能模型包括轉爐蒸汽產量預測模型、rh爐蒸汽消耗預測模型、除氧器蒸汽消耗預測模型、基于生產計劃的煉鋼蒸汽調度模型及煉鋼蒸汽自適應動態優化模型。
8.根據權利要求1所述的煉鋼蒸汽系統智能管控方法，其特征在于，所述方法還包括：
9.一種煉鋼蒸汽系統智能管控系統，其特征在于，包括：
10.一種煉鋼設備，其特征在于，包括權利要求9所述煉鋼蒸汽系統智能管控系統。