准确有效地对冶金企业副产煤气进行分配调度是企业合理利用资源,提高其节能降耗水平,提高生产效益,减少环境污染的关键。为了保证煤气管网正常运行,当前的企业生产实际当中多是先对煤气流量实时预测,再依靠人工经验的方式手动对煤气系统实施优化调度。而此类模式虽然一定程度上为企业副产能源的实时调度起到了略微的作用,但是在调度过程中对可调用户的选择、调整量的确定以及调度方案的优化制定上依然缺乏科学的依据,以至于很难形成真正自动化和智能化的方法。因此对管网中煤气的产生量和消耗量进行合理优化配置,保证煤气管网的用户以及煤气存储柜正常运行,并最大限度地回收和利用副产煤气,可为制定合理的煤气使用计划提供依据,提高钢铁企业节能降耗的水平。本文提出一种基于概率因果关系建模的煤气系统动态调度方法,该方法通过提取工业现场历史数据中的机理信息,实时确定当前对煤气存储柜的位置产生直接影响的调整用户,通过动态构建钢铁企业转炉煤气系统的Bayesian网络,并采用Bayesian推理计算调整用户取值状态的最大后验概率,以定量给出转炉煤气系统的实时调度方案。针对Bayesian网络输入节点拓扑顺序的确定问题,提出基于工业现场数据约束的遗传算法来选择最优的网络节点拓扑顺序。之后采用递归网络建立的因素模型来检验系统调度的适用效果。为了验证本文所提方法的有效性,采用国内某钢厂转炉煤气系统实际数据,考虑工业现场可能出现的煤气柜位超限、煤气柜位不足以及变更煤气柜界限情况进行仿真实验,并将其结果均表明所提出的煤气系统平衡调度方案准确有效,为煤气的合理调度提供了科学、有效的保证。