随着世界经济的发展,资源与环境问题变得愈加突出,节能减排与可持续发展观念成为各个行业、各种经济活动的共识。钢铁行业是能源消耗的重点领域,占工业能源总消耗的14%,其中电力消耗占工业电耗的11%左右。高能耗不仅会导致高成本,也会造成资源的浪费以及环境的污染。因此深入研究生产线上的能耗建模与预测,并将建模预测方法应用到企业的软件系统中,对于工业的节能降耗具有重大意义。本文首先对热轧带钢生产工艺流程进行详细的梳理。生产线上设备众多,本文的电能预测模型以生产耗能最多、工艺最复杂的粗轧机和精轧机为主要研究对象。能耗的机理与压下规程有关,对轧制因素轧制总道次、每道次压下量和轧制速度、轧制时间、轧制温度、轧制力以及轧制力矩等进行分析,得到机理模型。根据模型可知粗轧机与精轧机虽然工作机理不同,但当板坯尺寸与产品规格确定时,轧制方式是确定的,可以统一进行预测。电能机理模型的输入量都为板坯厚度、板坯长度、板坯宽度、产品厚度、以及钢材种类,输出量都为产品的单耗。通过机理分析,得知粗轧机与精轧机的电能消耗具有非线性的特点。因此为了能更精确的预测能耗,本文对非线性回归、支持向量机、以及改进的遗传算法优化支持向量机三种不同的方法进行分析对比,仿真得出改进的遗传算法优化支持向量机（IGA-SVR）模型的预测效果最好。同时通过改变轧制过程中的摩擦系数、轧制力力臂系数以及温度等因素的值验证仿真效果,使其满足热轧带钢生产线上的实际生产过程。除此之外,开发了基于能耗预测模型的软件系统。主要介绍了系统的开发环境及开发过程,对系统开发过程中所涉及的整体架构、功能模块以及数据库的设计进行了阐述。最后,设计了系统相应的界面,实现了能源数据的统计分析、能耗预测分析等功能,为企业能源数字化管理提供了平台。