当前中国钢铁工业高速发展，其能源消耗总量呈现出不断增长的态势。通过研究能源消耗预测系统不仅可以把握能源消耗的趋势，控制能源的存贮量，而且能减少能源的浪费，降低钢铁生产成本，对提高冶金企业产品的市场竞争力、经济效益和信息化管理水平具有极为重要的意义。本文从生产单元入手,通过研究生产单元间以及工序间的物流平衡关系，导出钢铁工业各生产单元物流变化对综合能耗影响的规律。通过优化物流调度，降低冶金企业的物耗、能耗，从冶金企业的实际工序出发，为企业找准节能降耗的关键点提供了科学依据。本文主要工作如下：(1)应用分层着色Petri网(hierarchy colored Petri net，简称为HCPN)来建立钢铁能源系统模型，有效描述了钢铁制造系统的柔性、并发性及分层等复杂特性。使用CPN-Tools建模炼钢流程，并进行仿真，便于将CPN模型直接应用于实际的生产调度控制中。(2)模糊层次分析法（Fuzzy analytic hierarchy process，以下简称FAHP）是一种实用的系统评价方法，运用模糊一致矩阵与其权重的关系构造了影响钢铁生产能耗各因素的综合评价模型，依据影响能耗各因素的重要程度进行排序, FAHP模型通过简单的计算可以求解到最优目标,并达到决策的要求。(3)建立各基本工序的能耗预测模型，分析各具体工序因素对能耗的影响，实现物流调度优化。将遗传算法和小波变换结合起来，建立基于遗传算法的小波神经网络能耗预测模型，模型的实际应用效果表明，逼近精度和收敛速度都得到提高，很大程度上简化了网络结构。