钢铁企业是高能耗产业,副产煤气作为企业重要的二次能源,对其合理的使用,不但可以降低钢铁企业的能耗,增加经济效益,提升企业竞争力,同时也可以节约自然资源,并减少煤气放散对环境的污染。能源调度应确保稳定供气和安全生产,然而钢铁企业副产煤气系统结构错综复杂,涉及用户众多,且相互之间关系紧密,要解决好其调度问题,需从整个系统出发,对问题进行建模,从而进行优化调度。本文提出一种基于混合遗传算法的调度方法用于解决钢铁厂的副产煤气调度问题。该方法通过对国内某钢铁厂煤气系统结构、煤气柜柜位调整手段以及调整单元使用煤气特征的分析,建立以经济指标为衡量基准的优化调度模型。该调度模型在满足对柜位调整目的的同时,考虑外购能源量、使用煤气量、产电量、柜位偏差量等对调整带来的影响,以及不同调度单元使用煤气情况的差异和各单元煤气流量与煤气柜柜位的关系,实现经济效益最大化。本文采用混合遗传算法对所建模型进行求解,避免计算过程中不可行解的产生,降低求解非线性规划带来的复杂和难度,保证对可行域中全局解和局部解的搜索效率。为验证本文所提方法的有效性,采用我国某钢铁厂现场煤气系统实际数据,考虑现场实际调度中较为常见的煤气柜柜位超限和不足的情况进行仿真实验,并将结果与几种常见优化算法进行比较。实验结果表明本文所提出的混合遗传调度算法能有效地解决煤气系统的优化调度问题。