钢铁企业能源设施遍布全厂,多能源介质交互并存,居高不下的能源消耗,长期困扰着钢铁企业的发展。如何对复杂多样的能源介质及能源设施进行有效管理,提高能源利用率,确保能源系统稳定、经济运行,是企业降低成本和实现可持续发展的关键性问题。本文以某钢铁企业能源中心建设为背景,分析其能源供需和能源管理的现状,结合国内外能源管理系统的发展情况,研究能源的供需预测和能源数据的校正方法,设计开发钢铁企业能源管理与数据校正系统。针对钢铁企业能源供需预测问题,本文建立三种能源供需预测模型：利用基于生产排程预测模型,对企业能源供需进行中长期预测；利用基于时间序列预测模型,对企业电力负荷进行短期预测；以炼钢过程煤气消耗为例,建立基于灰色BP神经网络预测模型,对煤气消耗量进行预测。针对能源计量数据管理,利用数据校正技术对计量数据进行随机误差调整及过失误差的诊断与估计,并将数据校正技术应用到煤气平衡认证中,提出了一种基于数据校正的煤气自动平衡认证策略,可克服人工手动平衡认证的不足,实现煤气平衡的自动化、透明化。系统在某钢铁企业能源中心的工业应用探讨结果表明,本文所提出的能源供需预测模型,可以较准确地预测能源供需量,为能源计划管理、优化调度提供可靠依据；基于数据校正的能源数据自动平衡认证策略,有效解决了能源数据认证过程自动化程度低、主观因素多,缺乏科学性等问题。系统安全、可靠、易扩充、可操作和可维护性强,系统的运行不仅确保了生产过程稳定安全运行所需的能源供应,且能有效实现节能降耗,具有显著的经济效益和社会效益。